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[发明专利]振动信号的特征提取方法、设备分析方法及装置-CN202111420251.1在审
发明人：陈曦;罗伟;王明;王进 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：公开了一种振动信号的特征提取方法、设备分析方法及装置。对振动信号进行处理，得到取自振动信号的衍生信号，衍生信号用于表征振动信号的一种或多种特性。分别对振动信号和衍生信号进行特征提取，得到振动信号的第一特征提取结果和衍生信号的第二特征提取结果。将第一特征提取结果和第二特征提取结果作为振动信号最终的特征提取结果。最终得到的特征提取结果可以从不同角度分析振动信号，从而可以提升特征提取结果的通用性。
振动信号特征提取方法设备分析装置

[发明专利]基于多维熵特征的信号特征提取方法-CN202110180654.7在审
发明人：王瑞;李靖超;邓波;沈家兰 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多维熵特征的信号特征提取方法，包括步骤：S1：对多种目标信号进行仿真；S2：对所述目标信号进行小波熵特征提取，获得小波能量熵；S3：对进行小波熵特征提取后的所述目标信号进行模糊熵特征提取，获得模糊熵；S4：对进行模糊熵特征提取后的所述目标信号进行多维熵特征提取。本发明的一种基于多维熵特征的信号特征提取方法，采用小波能量熵、模糊熵组成多维熵特征对信号进行“切片”处理，分层进行特征提取，解决特征信号出现交叠无法分类的情况。
基于多维特征信号提取方法

[发明专利]脉搏特征提取装置及脉搏特征提取方法-CN201410483233.1在审
发明人：沙浩 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2014-09-19 - 公布日： 2016-03-30 - 主分类号： A61B5/02 文献下载
摘要：本发明提供脉搏特征提取装置及脉搏特征提取方法，提取脉搏信号的特征。脉搏特征提取装置具备：脉搏信号获取单元，获取一个周期以上的脉搏信号；脉搏信号分类单元，至少根据一个周期的脉搏信号中的极值点的数量，对脉搏信号进行分类，从而获得脉搏信号的类型；以及脉搏特征提取单元，与脉搏信号的类型相应地确定脉搏信号的特征点，并根据特征点的信息提取脉搏信号的特征。根据本发明的脉搏特征提取装置，能够准确地获得脉搏信号的特征点的位置，从而准确地提取脉搏信号的特征。
脉搏特征提取装置方法

[发明专利]一种信号调制识别方法-CN202210532212.9在审
发明人：许华;庞伊琼;蒋磊;史蕴豪;彭翔 -专利权人：中国人民解放军空军工程大学
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开是关于一种信号调制识别方法。该方法包括：利用卷积神经网络和长短时记忆网络构建特征提取网络，并向特征提取网络中引入卷积注意力机制；采用训练集对引入卷积注意力机制后的特征提取网络进行训练，得到训练好的特征提取网络；通过测试集对训练好的特征提取网络进行测试，确定测试集中待识别信号样本的调制样式。通过上述信号调制识别方法，通过构建特征提取网络，并向其引入卷积注意力机制，利用训练集对引入卷积注意力机制的特征提取网络进行训练，以使训练好的特征提取网络学习信号分类经验，训练完成的特征提取网络具有很好的泛化性能，在测试集对训练完成的特征提取网络进行测试时，可以实现确定出测试集中待识别信号样本的调制样式。
一种信号调制识别方法

[发明专利]一种雷达信号特征提取方法-CN201710556370.7在审
发明人：李靖超;高妍;董春蕾;陈志敏;毕东媛 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2017-07-10 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： G01S7/292 文献下载
摘要：本发明提出了一种雷达信号特征提取方法，包括以下步骤步骤1、离散化信号；步骤2、一次特征提取；步骤3、坐标转换；步骤4、二次特征提取。本发明所提出的方法通过在原有特征提取方法的基础上，提取分布特征的云模型数字特征，从而对特征进行二次特征提取；该技术方案所提出的方法原理简单易懂，且计算量小，易于实现，能达到低信噪比环境下对信号进行特征提取并识别的目的
一种雷达信号特征提取方法

[发明专利]一种考虑信号物理和时序特性的信号调制识别方法及系统-CN202110664881.7有效
发明人：魏声云;廖非凡;周彦;邹顺;赖荣煊;王振义;邹力 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑信号物理和时序特性的信号调制识别方法及应用。该方法包括步骤：将待识别信号输入到基于神经网络的识别模型，所述识别模型包括特征提取网络和分类网络，所述特征提取网络包括按顺序相连的第一特征提取网络和第二特征提取网络，所述第一特征网络用于提取所述待识别信号的物理特征，所述第二特征提取网络用于提取所述待识别信号的时序特征，所述第一特征提取网络包括按顺序相连的至少一个子模块，每个子模块包括卷积块和最大池化层，每个卷积块中包括按顺序连接的头部卷积层、膨胀卷积层和尾部卷积层，所述第二特征提取网络为双向LSTM网络。本发明考虑了信号的物理特性和时序特性，提升了信号调制识别的准确率。
一种考虑信号物理时序特性调制识别方法系统

[发明专利]一种基于深度学习技术的AI接收机及使用方法-CN202210337246.2有效
发明人：李猛;孙黎;王熠晨 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： H04B17/391 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习技术的AI接收机及方法，包括三个神经网络，一个信道特征提取器、一个信号特征提取器和一个信号检测分类器，信道特征提取器根据到信号进行信道信息的估计和提取，信道特征提取提取器的输出馈送到信号特征提取器，帮助信号特征提取器提取出消除信道影响之后的特征信号，特征信号最终送入信号检测分类器进行恢复。本发明解决深度学习架构的非通信专属特性与通信信号检测的实时和精准需求不匹配的问题，同时提高AI接收机的迁移能力和泛化能力，将数字通信领域知识嵌入到神经网络的设计中，使得设计的通信系统接收机具有更高泛化能力和鲁棒性
一种基于深度学习技术 ai 接收机使用方法

[发明专利]一种调制识别模型及其训练方法、信号调制处理方法-CN202310056757.1在审
发明人：杨静雅;王尚权;齐彦丽;周一青;石晶林 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明提出一种调制识别模型，用于识别输入无线通信信号的调制类型，所述模型包括卷积模块、倒金字塔特征提取网络以及分类器，其中：所述卷积模块用于对输入无线通信信号进行特征提取以获取其对应的第一特征图；所述倒金字塔特征提取网络用于对所述第一特征图按照倒金字塔的规则进行特征提取，其中，所述倒金字塔特征提取网络包括多阶段的特征提取模块，相邻阶段的特征提取模块之间设置有尺度变换卷积层；所述分类器用于基于所述倒金字塔特征提取网络输出的特征图进行输入无线通信信号对应的调制类型的分类。
一种调制识别模型及其训练方法信号处理

[发明专利]基于时空混合特征提取网络的小样本调制信号识别方法-CN202210416209.0在审
发明人：周峰;王力;杨鑫瑶;谭浩月;白雪茹 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明一种基于时空混合特征提取网络的小样本调制信号识别方法，包括：构建初始时空混合特征提取网络；将训练小样本调制信号集输入至初始时空混合特征提取网络进行训练得到目标时空混合特征提取网络；将待识别调制信号集输入至目标时空混合特征提取网络进行识别得到待识别调制信号集中每类调制信号的调制类别本发明可以在小样本数量下依然保证信号调制类别识别的准确率。
基于时空混合特征提取网络样本调制信号识别方法

[发明专利]融合源端影响的三心拍多模型综合决策心电特征分类方法-CN202010122175.5有效
发明人：王量弘;许林培;刘硕;陈钧颍;傅颖娴;徐璐;杨依婷 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-02-27 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： A61B5/346 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合源端影响的三心拍多模型综合决策心电特征分类方法，包括以下步骤；步骤S1：采集待测心电信号，并进行预处理，得到心电信号数据集；步骤S2：构建特征提取模型，并提取心电特征和源端特征；步骤S3：构建解码重构模型，并通过解码重构模型将特征提取模型所提取的特征还原成心电信号；步骤S4：构建特征分类模型，对特征提取模型所提取的心电特征进行分类；步骤S5：训练特征提取模型以及解码重构模型，并以解码重构模型的生成信号与原始信号的差异训练特征提取模型以及解码重构模型；步骤S6：融合循环训练步骤S2的特征提取模型的特征，融合决策分类结果。本发明优化特征提取，综合考虑各种因素以提高心电分类准确度。
融合影响三心拍多模型综合决策特征分类方法

[发明专利]一种基于时频特征融合的肌电信号解码方法-CN201911029831.0有效
发明人：滑少扬;王从庆 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时频特征融合的肌电信号解码方法，步骤为：采集时域肌电信号，并将时域信号转换为频域信号，对时域信号和频域信号分别进行信号预处理；根据预处理后的时域信号和频域信号，分别构造并训练初始时域特征提取网络和初始频域特征提取网络；采用迁移学习技术，将初始时域特征提取网络和初始频域特征提取网络在其最后一层进行连接，并添加新的全连接层进行整体训练，得到最终的时域特征提取网络和频域特征提取网络，并将其融合为一个网络，利用融合后的网络进行测试，实现肌电信号解码。
一种基于特征融合电信号解码方法

[发明专利]多频谱时序信号信息提取的深度学习方法及相关装置-CN202210571880.2在审
发明人：陈海波;罗志鹏 -专利权人：深延科技（北京）有限公司
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种多频谱时序信号信息提取的深度学习方法、装置、电子设备及存储介质。多频谱时序信号信息提取的深度学习方法，包括：对多频谱时序信号进行数据预处理，以平滑该多频谱时序信号；对经平滑的多频谱时序信号进行多路特征提取；以及融合多路提取的特征，获得多频谱时序信号信息的最终输出结果多路特征提取包括：多频谱卷积神经网络特征提取、傅里叶变换特征提取以及辅助特征提取。通过多种方式有效地进行信息提取，得到一般神经网络得不到的信息，从而能够对多频谱时序信号进行更稳定的信息提取。
频谱时序信号信息提取深度学习方法相关装置

[发明专利]基于多尺度的环境特征提取方法-CN202111341770.9在审
发明人：王念滨;沙忠澄;张政超;何鸣;王红滨;王勇;周连科;孙彧 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于多尺度的环境特征提取方法，涉及水下声纹特征提取技术领域，针对现有技术中模型特征提取准确率低的问题，包括：步骤一：采集水声信号数据，并将水声信号数据的特征进行标记，之后利用标记后的水声信号数据构成数据集；步骤二：对数据集进行预处理，并将预处理后的数据集作为训练集；步骤三：利用训练集训练多尺度的环境特征提取网络模型；步骤四：利用训练好的多尺度的环境特征提取网络模型对水域环境的水声信号进行特征提取。本申请使用局部切这样更加均衡的切分方式，提高了模型特征提取的准确率。
基于尺度环境特征提取方法

[发明专利]电机振动信号的特征提取方法及系统-CN202110315560.6在审
发明人：李明伟;许佩;毛爱龙;张伟峰;郭华诚;李秀芳;姜克森;董云成;许强;栗勇伟;周亚丽;董影影;罗华丽;许世民;游勇;张东峰;杨根成 -专利权人：河南中烟工业有限责任公司
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G01R31/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种电机振动信号的特征提取方法及系统，所述方法包括：至少接收电机振动原始信号；对电机振动原始信号进行预处理操作，获得预处理信号，其中，所述预处理操作用于去除电机振动原始信号中的异常信号；基于预处理信号和预先构建的特征提取模型，得到电机振动原始信号对应的振动特征信号。本发明的电机振动信号的特征提取方法，基于预处理信号和预先构建的特征提取模型，得到对应的振动特征信号，利用特征提取模型可以对电机振动原始信号进行分析，自动直接获得振动特征信号，解决了现有技术中难以准确地提取振动特征的弊端，提高了提取振动特征的效率和准确性，有利于对振动原始信号进行全面分析，进而监测电机状态，并诊断电机故障。
电机振动信号特征提取方法系统

[发明专利]雷达信号特征提取方法和复数域卷积网络系统-CN202211161121.5有效
发明人：朱卫纲;李晨瑄;李永刚;朱霸坤;曲卫;杨君;何永华;邱磊 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G01S7/292 文献下载
摘要：本发明公开了一种雷达信号特征提取方法和用于雷达信号特征提取的复数域卷积网络架构，属于雷达信号处理技术领域。该特征提取方法提取雷达回波的幅值相位特征输入实数域处理分支，将雷达回波的复数信号输入复数域处理分支；两个分支对输入数据进行下采样、特征提取、上采样，并附加分支间的交叉增强融合、两分支输出结果融合，以及上采样和下采样之间的融合，实现了高分辨率特征的有效融合，大幅提升了雷达复数信号的特征提取效果。
雷达信号特征提取方法复数卷积网络系统

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