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[发明专利]一种瞬态噪声的检测方法、装置及设备-CN201911107575.2有效
发明人：张超鹏 -专利权人：腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G10L19/02 文献下载
摘要：本申请涉及音频技术领域，提供一种瞬态噪声的检测方法，该方法包括：获取预设时长的音频帧信号；针对第一音频帧信号进行小波分解，得到与第一音频帧信号对应的第一小波分解信号，所述第一小波分解信号中包含多个子小波分解信号；根据第一子小波分解信号中所有样点的参考音频强度值，确定所述第一子小波分解信号的第一参考音频强度值；根据所述第一小波分解信号中所有子小波分解信号的第一参考音频强度值，确定所述第一小波分解信号的能量分布信息；根据所述第一小波分解信号的能量分布信息，确定所述第一音频帧信号为瞬态噪声的概率。实施本实施例，通过对小波包分解信号中样点进行统计，提高对瞬态噪声检测的准确性。
一种瞬态噪声检测方法装置设备

[发明专利]一种图像去噪方法-CN201610997978.9在审
发明人：欧阳波;倪漫利;何瑶益 -专利权人：深圳天珑无线科技有限公司
申请日： 2016-11-11 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像去噪方法，包括，对原始图像或上一层分解获得的上层高频小波分解系数进行离散小波变换，进而分解出一组当前层高频小波分解系数和当前层低频小波分解系数；利用阈值函数对所述当前层高频小波分解系数进行阈值量化处理，得到一组当前层估计高频小波分解系数；对所述当前层高频小波分解系数和所述当前层估计高频小波分解系数进行噪声估计，并判断是否需要进行下一层分解；若需要，则返回所述对原始图像或上一层分解获得的上层高频小波分解系数进行离散小波变换的步骤
一种图像方法

[发明专利]一种基于FPGA的小波分解变换系统及实现方法-CN201711348661.3在审
发明人：袁慧梅;王鑫悦 -专利权人：首都师范大学
申请日： 2017-12-15 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： H03H17/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于FPGA的小波分解变换系统，包括信号数据选择模块、地址信号生成模块、信号数据存储模块、滤波器组模块、工作时钟变换模块、小波分解系数存储模块。本发明还涉及一种基于FPGA的小波分解变换的实现方法，包括如下步骤信号数据选择步骤，地址信号生成步骤，滤波器组滤波步骤，工作时钟变换步骤，小波分解系数存储步骤。本发明的优点在于本发明的小波分解变换系统，在硬件上可以实现三层小波分解变换；本发明的小波分解变换系统，计算精度高；本发明的小波分解变换系统，采用了循环方法，只使用了一组滤波器组，降低了硬件上逻辑元件的数量
一种基于 fpga 分解变换系统实现方法

[发明专利]水库流域径流分解预测方法及系统-CN202011263873.3在审
发明人：杨莉;郭俊;徐勋建;冯涛 -专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心;国家电网有限公司
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了水库流域径流分解预测方法及系统，包括以下步骤：从历史数据中获取待测水库流域的多个连续时间段内的多组径流量数据；分别对所述多组径流量数据进行分解重构，得到多组径流量数据的小波分解序列；分别计算各个小波分解序列的延迟时间和嵌入维数，并根据各个小波分解序列的延迟时间和嵌入维数重构各个小波分解序列的相空间；由各个小波分解序列的相空间的嵌入相点来构成神经网络的输入样本集，采用神经网络算法对各个小波分解序列的径流量数据进行预测计算；合并各个小波分解序列的预测径流量数据
水库流域径流分解预测方法系统

[发明专利]一种基于贝叶斯优化及小波分解的时序预测方法及装置-CN202010659067.1在审
发明人：金学波;张家辉;苏婷立;白玉廷;孔建磊 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于贝叶斯优化及小波分解的时序预测方法，所述方法包括：根据贝叶斯优化方法对模型超参数进行优化获得最优超参数，所述模型超参数包括小波分解层数、小波分解中的母小波函数和GRU子预测器的超参数；获取采集数据，根据优化后获得的小波分解层数和小波分解中的母小波函数对所述采集数据进行小波分解获得分解结果；搭建基于GRU子预测器，根据优化后获得的GRU子预测器的超参数对所述分解结果进行学习和预测获得训练结果
一种基于贝叶斯优化分解时序预测方法装置

[发明专利]一种信号处理方法和信号处理装置-CN201810506703.X在审
发明人：刘学君;卢浩;袁碧贤;魏宇晨;戴波;李翠清 -专利权人：北京石油化工学院
申请日： 2018-05-24 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G01K11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种信号处理方法和信号处理装置，该方法包括：获取第一温度信号，并确定目标小波基和目标层数；根据所述目标小波基和所述目标层数对所述第一温度信号进行小波分解，得到所述目标层数的小波分解系数；去除所述目标层数的小波分解系数中的噪声信号，得到目标小波分解系数；对所述目标小波分解系数进行小波重构，得到第二温度信号。
温度信号小波分解目标层信号处理装置信号处理小波基小波重构噪声信号去除

[实用新型]基于小波分解的时间统一系统-CN201020124140.7有效
发明人：柯熙政;任亚飞 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2010-03-05 - 公布日： 2011-01-19 - 主分类号： G04C9/02 文献下载
摘要：本实用新型公开的一种基于小波分解的时间统一系统，包括依次连接的数据采集模块、预处理模块及基于小波分解算法的时间统一模块，基于小波分解算法的时间统一模块的输出端分别连接有结果绘图模块及历史记录查询模块。本实用新型基于小波分解的时间统一系统，采用小波分解来处理时间信息，及处理模块中各系统时间之间的差别，结构简单且使用方便。
基于分解时间统一系统

[发明专利]一种基于变异系数法的CT图像小缺陷定量方法-CN201911167482.9有效
发明人：齐子诚;倪培君;赵洁;任丽宏;唐盛明;郑颖;左欣;李红伟;付康;郭智敏;张荣繁;王晓燕;张维国;乔日东 -专利权人：中国兵器科学研究院宁波分院
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于变异系数法的CT图像小缺陷定量方法，包括以下：获取对比试片和被测试片的CT图像；在对比试片CT图像中选取多个大小相同且包含一个小缺陷或不包括缺陷的区域，对选取的区域图像进行t次小波分解，计算每幅选取的区域图像各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数；建立各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数与缺陷面积之间的关系；并计算出不同大小区域下各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数与缺陷面积之间的相关性系数和斜率；进而选择出最佳小波分解次数；最后，拟合出不同大小的区域下缺陷尺寸与以最佳小波分解次数分解后的低频成分小波系数变异系数之间的数学关系式
一种基于变异系数 ct 图像缺陷定量方法

[发明专利]一种输变电设备在线监测信号处理方法和装置-CN201610082260.7有效
发明人：郑一鸣;孙翔;何文林;王文浩;李晨;邵先军;詹江杨;张建平;梅冰笑;于淼;童力;卢洪坤;盛骏;刘丰文;许宇奏 -专利权人：国网浙江省电力公司电力科学研究院;国家电网公司
申请日： 2016-02-05 - 公布日： 2018-11-23 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明提供一种输变电设备在线监测信号处理方法和装置，其中方法包括：获取待处理信号进行小波分解，得到低频小波系数和高频小波系数；检测高频小波系数是否满足正态分布，若是，则对该高频小波系数进行阈值处理，得到处理后高频小波系数，对低频小波系数继续进行小波分解，直至小波分解后得到的高频小波系数不满足正态分布；确定小波分解的次数k，根据第k‑1次小波分解后得到的低频小波系数和第1次至第k‑1次小波分解后得到的所有处理后高频小波系数进行小波重构
一种变电设备在线监测信号处理方法装置

[发明专利]一种基于Mallat算法提高小波包分解速度的方法-CN201911052455.7有效
发明人：白雪梅;郭家赫;王志军;刘一凡;李春雪;张晨洁;耿小飞;胡汉平 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：一种基于Mallat算法提高小波包分解速度的方法，涉及信号处理技术领域，解决现有脑电信号特征提取过程中，采用小波分解只分解低频信号，对低频信号存在丢失信息的问题，选择小波分解类型和分解层数；计算信号频率；采用逆推算法，获得全部分解的信号以及重构小波四个步骤获得有用的目标频率信号。采用Daubechies小波算法，选择小波及其分解层数，并且利用香农采样定理，进而可以得出小波包分解后的每一个片段的频率范围。本发明通过利用半小波包和改进卷积过程相结合的算法，既解决了小波分解只分解低频信号的不足，又解决了小波包的冗余分解，从而提高了信号分解的准确度，降低了算法的复杂度，达到了加速小波分解的效果。
一种基于 mallat 算法提高波包分解速度方法

[发明专利]图像下采样方法和系统-CN200810168487.9有效
发明人：杨永明 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2008-09-28 - 公布日： 2010-03-31 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：其中，该图像下采样方法包括以下步骤：根据预先确定的图像下采样率确定图像分解层级；根据所确定的图像分解层级对输入图像的每个分量进行小波分解；根据小波分解后的每个分量的最低频率小波系数，确定用于对输入图像的小波分解后的所有分量的最低频率小波系数进行归一化的归一化因子；以及根据所确定的归一化因子将输入图像的小波分解后的所有分量的最低频率小波系数归一化到时域。通过本发明，可以将小波分解后的每个分量的最低频率小波系数直接变换到时域，从而可以节省图像下采样方法和系统的运算量，提高变换速度，节省计算资源。
图像采样方法系统

[发明专利]基于小波分解滚动学习的变电站二次回路信号检测方法-CN202111346517.2在审
发明人：刘孟;马文涛;鄢学锋;杜伟;刘志刚;赵希斌;彭雪华;李骏;张贻飞;曾萍;曾文洋 -专利权人：国网江西省电力有限公司吉安供电分公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于小波分解滚动学习的变电站二次回路信号检测方法，步骤如下：对信号加装时间窗口；选取信号发生变化的时间窗口；对选取的时间窗口内的信号进行小波分解，且从低频至高频逐级分解；获得不同尺度的小波分解系数，进而获得不同响应事件对应的小波分解系数；根据信号所对应的响应事件，选取历史信号的小波分解系数作为特征参数，每次在线检测中产生的响应事件作为反馈进行滚动学习。本发明有益效果：通过信号小波分解及滚动学习，进一步降低噪声信号的干扰，加强系统变电站相应事件的识别，包括事件识别的准确性和实时性，滚动学习是一种在线学习，随着运行时间变长可以不断提升信号检测精度，具有良好地使用效果
基于分解滚动学习变电站二次回路信号检测方法

[发明专利]一种适用于高频电流局部放电检测的脉冲提取方法-CN201611094903.6有效
发明人：贾志杰;甘德刚;王红梅;唐志国;王嘉易;宁鑫;唐铭泽;邱凯;陶亦然 -专利权人：国网四川省电力公司电力科学研究院;国家电网公司
申请日： 2016-12-02 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于高频电流局部放电检测的脉冲提取方法，所述方法包括：步骤1：首先对经过AD采集的数字信号序列进行小波分解；步骤2：对小波分解后的信号进行特征量计算，获得小波分解系数的峰值和峰值对应的均方根值；步骤3：根据各级小波分解系数的峰值与有效值的比值，确定信号类型并进行小波分解系数收缩；步骤4：对包含局部放电脉冲信号的小波系数进行重构；步骤5：基于重构的信号，通过自动阈值计算提取出脉冲段，实现了降低计算复杂度
一种适用于高频电流局部放电检测脉冲提取方法

[发明专利]提高颗粒温度测量精度的方法-CN201810141156.X在审
发明人：杨晖;牟士杭;李然 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2018-02-11 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种提高颗粒温度测量精度的方法，其步骤为：1）采用一维小波分析对颗粒温度数据信号的分解，2）对原始颗粒温度数据进行小波变换分解，得到一个低频部分和若干高频部分；3）对颗粒温度数据图小波分解之后的高频部分保留不变；4）小波分解高频系数的阈值量化，对各个分解尺度下的高频系数选择一个阈值进行软阈值量化处理；5）然后再进行小波重构，根据小波分解的底层低频系数和各个高频系数进行一维小波重构；6）结果根据获得新的低频部分和颗粒温度信号图小波分解之后的高频部分进行小波逆变换获得处理后的得到颗粒温度信号图
小波分解高频系数温度测量温度数据温度信号阈值量化温度数据信号一维小波重构分解小波逆变换低频系数分解尺度平滑功能小波变换小波重构一维小波原始颗粒复杂度噪声保留分析

[发明专利]一种基于小波分解-神经网络的海浪波高预测方法-CN201810128331.1有效
发明人：周涛 -专利权人：山东爱城市网信息技术有限公司
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波分解‑神经网络的海浪波高预测方法，属于海洋监测技术领域，通过浮标数据生成时间序列，对该时间序列进行分解后重构，解决序列中的杂波；对浮标数据做神经网络训练样本的处理；进行神经网络模型的训练，对时间序列进行小波分解重构，训练中不断优化训练样本及小波分解层数，利用反馈神经网络进行训练建立相应的小波分解‑神经网络模型；利用在神经网络建立的测试样本对小波分解‑神经网络模型进行测试样本测试。
一种基于分解神经网络海浪预测方法

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