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]一种用于通信系统中的回声抵消方法-CN201110082201.7有效
  • 杨飞然;吴鸣;杨军 - 中国科学院声学研究所
  • 2011-04-01 - 2012-10-17 - H04B3/23
  • 本发明涉及一种用于通信系统中的回声抵消方法,该方法中滤波器系统采用可变的平滑因子计算麦克风和远端信号的互功率以及远端信号的功率,利用麦克风和远端信号的互功率除以远端信号的功率得到回声路径传递函数频谱,通过逆傅里叶变换得到滤波器系数,在时域估计回声信号从而抵消掉回声。同时增加了一个辅助滤波器,采用一个固定的平滑因子计算相应的互功率和功率,来获得辅助滤波器系数及误差。通过比较滤波器和辅助滤波器的输出误差自适应的更新主滤波器系统的平滑因子。该方法在时域进行回声抵消,减小了系统时延,且不需要端对讲检测装置,可变平滑因子的使用加快了系统收敛及跟踪速度且减小了稳态失调。
  • 一种用于通信系统中的回声抵消方法
  • [发明专利]一种基于多小波的射频指纹图识别方法-CN202110576852.5有效
  • 王茜;李鹏玮;阎啸;何羚 - 电子科技大学
  • 2021-05-26 - 2022-05-03 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于多小波的射频指纹图识别方法,属于信号处理领域。在没有扩展/嵌入的识别码或序列的情况下,首先使用具有适当重数的有限元多小波将电子设备发射的RF信号分解为多个子带信号。然后生成子带信号的循环频谱,依据循环频率将不同RF信号的循环矩阵映射为一组图的集合。最后,从训练信号中提取特征序列形成候选设备图域特征数据库,测试信号每个子带上的图特征序列和训练信号图域特征数据库中的序列一一比对来识别设备。本发明相比于经典循环识别方法,基于有限元多小波的提议可以有效提高相似度极高的射频设备正确识别率,并且利用成分分析法对子带进行优选降低了计算复杂度。
  • 一种基于多小波射频指纹识别方法
  • [发明专利]基于卷积神经网络的能CT图像基材料分解方法-CN202310475540.4在审
  • 姚旭峰;郭俏;徐红春;潘宇新;唐智贤;周亮;吴韬 - 上海健康医学院
  • 2023-04-27 - 2023-08-15 - G06T11/00
  • 本发明属于能CT图像分解技术领域,具体涉及一种基于卷积神经网络的能CT图像基材料分解方法,包括:步骤S100:根据被测人体部位从人体模型建立训练数据集;步骤S200:构建用于实现能CT图像分解的卷积神经网络;步骤S300:基于步骤S100中的训练数据集对步骤S200中构建的卷积神经网络进行网络训练,完成网络训练并保存训练结果;步骤S400:采集被检测物体的能CT图像,利用步骤S300中完成训练的卷积神经网络分解能本发明通过将卷积神经网络和能CT图像进行结合,使得分解的基材料图像质量得到很大的提升,可以避免由能数据噪声引起的基材料分解不准确的问题,提升基材料分解的精度和效率。
  • 基于卷积神经网络ct图像基材分解方法
  • [发明专利]一种有效的分解技术定量分辨率评价方法-CN202210093760.6在审
  • 吴琳 - 长安大学
  • 2022-01-26 - 2022-05-13 - G01V1/30
  • 本发明提供一种有效的分解技术定量分辨率评价方法,包括:获取实际地震信号的时频分布图;根据时频分布图获取时频剖面任一点的能量密度;根据该点的能量密度获取该点的密度概率分布,并计算出沿时间方向的密度概率分布和沿频率方向上的密度概率分布;计算出时间归一化标准差和频率归一化标准差;根据时间归一化标准差和频率归一化标准差的乘积获取分辨率乘积;将分辨率乘积作为不同时频分析方法定量分辨率分析的度量标准。本发明采用不确定性乘积作为时频分析方法定量分辨率分析的度量方法得到的结论,与实际地震数据分解定量解释的结果相符合,能够适应地震资料处理和定量解释的需要。
  • 一种有效分解技术定量分辨率评价方法

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