专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于压缩感知的双层异构网络干扰信道迭代估计方法-CN201710280883.X有效
  • 刘曼;宋荣方;谢静 - 南京邮电大学
  • 2017-04-26 - 2020-08-07 - H04L25/02
  • 本发明公开了一种基于压缩感知的双层异构网络干扰信道迭代估计方法,属于移动通信技术领域,该方法的技术特征在于:利用宽带无线信道的稀疏性,对接收信号进行压缩感知采样并去除循环前缀。采用MMSE对期望数据进行初始估计,将确定性结构的稀疏二值矩阵作为观测矩阵,结合幅度相同、相位均匀分布的导频符号进行压缩感知信道估计,将估计得到的干扰部分从信号中去除并更新期望数据,做循环迭代。本发明将压缩感知框架与双层异构网络的信道估计技术相结合,能够在迭代少量次数后同时估计出干扰信道信息和期望数据信息,与传统信道估计方法相比,本发明在高信噪比时具有明显的性能优势。
  • 一种基于压缩感知双层网络干扰信道估计方法
  • [发明专利]基于稀疏重构算法的阵列幅相误差估计方法-CN201910615898.6有效
  • 王彤;吴佳丽;王瑛琪;陈金铭 - 西安电子科技大学
  • 2019-07-09 - 2021-05-07 - G06F30/20
  • 本发明涉及一种基于稀疏重构算法的阵列幅相误差估计方法,包括:获取天线阵列接收的空时数据;先构造标准阵列流型字典矩阵,然后初始化加性幅相误差大小,得到带有幅相误差的字典矩阵;利用稀疏公式循环迭代算出幅相误差和杂波谱,然后利用最小二乘修正带有幅相误差的字典矩阵,再进行循环迭代估计,达到相邻两次杂波谱估计误差满足期望情况时停止。本发明的基于稀疏重构算法的阵列幅相误差估计方法,基于乘性和加性的幅相误差表示方法双重估计阵列的幅相误差,在稀疏迭代过程中不断更新幅相误差,从而使的杂波谱的估计值更加准确,本发明的阵列幅相误差估计方法计算量大大减少
  • 基于稀疏算法阵列误差估计方法
  • [发明专利]循环迭代校准方法及使用其的测试设备-CN202110379301.X在审
  • 徐韡;王贺春 - 爱德万测试股份有限公司
  • 2021-04-08 - 2022-10-18 - G01R35/00
  • 一种循环迭代校准方法及使用其的测试设备。循环迭代校准方法包括:内循环步骤及外循环步骤。内循环步骤包括:根据目标功率以及输出功率,通过第一梯度算法调整对第一已知良好单元的输入功率,接着通过第二梯度算法调整输入功率,第一梯度算法的步长大于第二梯度算法的步长;以及对于通过第二梯度算法调整的输入功率取第一平均值外循环步骤包括:以第二已知良好单元进行内循环步骤,以得到第二已知良好单元的第二平均值;以及将第一平均值及第二平均值取平均得到最终平均值,并根据最终平均值校准测试设备。
  • 循环校准方法使用测试设备
  • [发明专利]Turbo解码方法和Turbo解码器-CN200910127144.2有效
  • 王键;张元涛;田军;周华 - 富士通株式会社
  • 2009-03-13 - 2010-09-15 - H03M13/27
  • 该方法包括:对编码信号进行Turbo解码的循环迭代运算,直至满足迭代终止条件,以生成解码信号,其中,在每一次迭代运算过程中分别从前向初始状态度量(初始FSM)和后向初始状态度量(初始BSM)进行前向递归运算和后向递归运算,由此得到最终FSM和最终BSM,而且基于在上一次迭代运算中得到的最终FSM和最终BSM来设置当前次迭代的初始FSM和初始BSM,其中在第一次迭代运算中初始FSM和初始BSM被设置为预定状态度量。根据本发明,能够在不引入额外运算量的情况下比较简单地确定每一次迭代运算中的初始FSM和初始BSM,从而利于Turbo解码的执行。
  • turbo解码方法解码器
  • [发明专利]一种基于Firm阈值迭代的电学层析成像稀疏重建方法-CN201610866927.2有效
  • 许燕斌;王正;董峰 - 天津大学
  • 2016-09-29 - 2019-03-08 - G06T11/00
  • 本发明涉及一种基于Firm阈值迭代的电学层析成像稀疏重建方法,用于非连续介质的电学层析成像,该方法将电学层析成像问题看作求解一个线性不适定问题,确定目标函数;重建方法为:根据被测场域,获取重建所需的相对边界测量值向量和灵敏度矩阵;设置初始化参数;进行加速预处理;根据上一循环中计算得到的正则化参数,即本次阈值迭代计算中所选择的阈值大小,对经过加速处理后的上一步迭代结果进行阈值迭代计算;计算本次迭代得到的解中非零元素的个数,更新稀疏度;判断迭代是否结束;根据最终求解所得灰度值,进行成像。
  • 一种基于firm阈值电学层析成像稀疏重建方法

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