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]一种基于改进变分模态分解的噪声源识别方法-CN201810567951.5有效
  • 张俊红;汤周杰;林杰威 - 天津大学
  • 2018-06-05 - 2021-04-16 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种一种基于改进变分模态分解的噪声源识别方法,包括下列步骤:采集发动机某一工况下单通道信号噪声;对噪声信号进行去趋势项及去噪预处理处理;对于预处理后的信号进行改进变分模态分解IVMD,得到不同频段的信号分量;对于输出的分解信号分量,利用互信息筛选主要噪声分量,确定主要噪声频段:对噪声分量与源信号进行互信息的分析,确定互信息值最高的几个分量作为主要噪声频段进行后续分离及分析;对噪声分量进行盲源分离,得到独立的噪声分量;对独立的噪声分量利用小波变换进行时频分析及傅里叶变换,确定各独立分量噪声分量时频、功率谱、包络谱等特征;对噪声分量与近场噪声进行相干性分析,识别分量噪声信号来源。
  • 一种基于改进变分模态分解噪声识别方法
  • [发明专利]音频信号的处理方法及装置、存储介质-CN202010796977.4在审
  • 何梦楠;王林章 - 北京小米松果电子有限公司
  • 2020-08-10 - 2020-11-20 - G10L21/0208
  • 该方法包括:获取待处理的带噪音频功率谱和噪声功率谱;根据带噪音频功率谱在各频点的功率特征,确定第一噪声分量;其中,第一噪声分量为带噪音频功率谱与噪声功率谱中均包含的稳态噪声分量;将带噪音频功率谱减去第一噪声分量,得到带噪音频分量;将噪声功率谱减去第一噪声分量,得到第二噪声分量;根据带噪音频分量与第二噪声分量,确定频域估计信号;基于频域估计信号进行时频转换,得到降噪音频信号。通过本公开实施例的技术方案,对带噪音频功率谱于噪声功率谱去除共有的稳态噪声分量,再对音频信号进行降噪处理,能够减少稳态噪声带来的处理偏差,从而提升降噪效果。
  • 音频信号处理方法装置存储介质
  • [发明专利]基于模糊控制的滤波降噪方法-CN201910922164.2有效
  • 田易;钟燕清;孟真;李继秀;刘谋;张兴成;阎跃鹏 - 中国科学院微电子研究所
  • 2019-09-26 - 2022-12-27 - G06K9/00
  • 本发明提供一种基于模糊控制的滤波降噪方法,包括:将信号分解为多个本征模态函数分量和一个残余分量;将所述多个本征模态函数分量分为噪声主导分量、信号/噪声混合分量及信号主导分量三类;通过模糊阈值处理对所述信号/噪声混合分量降噪;将经过降噪的信号/噪声混合分量以及信号主导分量进行重构,得到降噪后的信号。本发明基于模糊控制的滤波降噪方法,通过将信号进行分解,去除噪声主导分量;保留信号主导分量并对信号/噪声混合分量进行降噪处理,最后将经过降噪处理信号/噪声混合分量进行重构,从而,能够在去噪过程中最大程度的去除噪声能量
  • 基于模糊控制滤波方法
  • [发明专利]音频处理装置以及音频处理方法-CN201710059473.2有效
  • 黑木智彦 - 佳能株式会社
  • 2017-01-24 - 2022-05-24 - G10L21/0208
  • 所述音频处理装置包括噪声分量提取单元、去除单元和检测单元。所述噪声分量提取单元进行,用于从由与摄像装置相对应的声音拾取装置拾取的声音数据中提取噪声分量噪声分量提取处理。所述去除单元从声音数据中去除噪声分量。所述检测单元从由摄像装置拍摄的图像中检测摄像对象的状况。所述噪声分量提取单元进行,用于使噪声分量提取处理适应由声音拾取装置拾取的声音数据的学习处理。所述噪声分量提取单元根据由检测单元检测到的摄像对象的状况,改变在学习处理中使噪声分量提取处理适应声音数据的速度。
  • 音频处理装置以及方法
  • [发明专利]用于去除图像信号的颜色噪声的方法和设备-CN200810183011.2无效
  • 张驯槿 - 三星TECHWIN株式会社
  • 2008-12-03 - 2009-06-24 - H04N9/64
  • 提供一种用于去除图像信号的颜色噪声的方法和设备,其中,在保持图像信号的高频(HF)分量的同时,使用图像信号的低频(LF)分量和HF分量的YCbCr颜色空间中的颜色通道之间的相关性来校正由噪声导致的YCbCr所述设备包括:分离器,将包括亮度信号和色度信号的图像信号分离为LF分量和HF分量;LF噪声去除器,从图像信号去除LF分量噪声;HF噪声去除器,将没有噪声的LF分量的色度信号关于亮度信号的线性变化率应用于从图像信号分离的HF分量,并产生新的HF分量;组合器,将没有噪声的LF分量与所述新的HF分量进行组合。
  • 用于去除图像信号颜色噪声方法设备
  • [发明专利]一种消除环境噪声的被动式定位方法-CN201410538553.2有效
  • 房鼎益;常俪琼;方河川;汤战勇;王举;陈晓江;任宇辉;刘晨;聂卫科 - 西北大学
  • 2014-10-13 - 2017-11-14 - H04W64/00
  • 本发明公开了一种消除环境噪声的被动式定位方法,属于定位领域。发明包括测量第一接收信号强度指示;测量第二接收信号强度指示;确定目标引起的扰动噪声分量;根据目标引起的扰动噪声分量,结合与目标对应的地理坐标,构建射频地图;将目标引起的扰动噪声分量,结合样本数据,通过动态时间规整的方法,确定与扰动噪声分量最接近的序列;根据与扰动噪声分量最接近的序列,结合射频地图,获得扰动噪声分量对应的地理坐标。本发明通过在接收到的接收信号强度指示中剔除由于环境反射引起的噪声分量,得到仅由目标引起的扰动分量,避免了环境反射引起的噪声干扰,提高了对目标定位的准确性。
  • 一种消除环境噪声被动式定位方法
  • [发明专利]图像处理装置、摄像设备和图像处理方法-CN200910161380.6有效
  • 池户秀树 - 佳能株式会社
  • 2009-08-12 - 2010-02-17 - H04N5/217
  • 该图像处理装置包括:频率分量分解部,用于将从具有遮光像素区域和非遮光像素区域的图像传感器获得的图像分解成两个以上的频率分量噪声量计算部,用于基于遮光像素区域中的频率分量计算该频率分量噪声量;噪声抑制部,用于根据已由噪声量计算部计算出的噪声量抑制非遮光像素区域中的频率分量噪声成分;以及频率分量合成部,用于将已由频率分量分解部分解出的频率分量进行合成,以形成图像。
  • 图像处理装置摄像设备方法
  • [发明专利]一种基于改进变分模态分解和主成分分析的语音信号去噪方法-CN202111159300.0在审
  • 李康;陈阳 - 山东大学
  • 2021-09-30 - 2021-12-28 - G10L21/0216
  • 本发明涉及一种基于改进变分模态分解和主成分分析的语音信号去噪方法,包括:S1:选取带噪语音信号作为样本;S2:对带噪语音信号进行分解,得到K个IMF模态分量;S3:计算每个IMF模态分量与原带噪语音信号的相关系数,画出相关系数分布图,从相关系数分布图中确定虚假分量噪声主导的IMF模态分量;S4:去除虚假分量噪声主导的IMF模态分量后,剩余的IMF模态分量记为信号主导的IMF模态分量;S5:去除噪声主导的IMF模态分量中的残余噪声;S6:噪声主导的IMF模态分量的主成分分量与信号主导的IMF模态分量进行重构,得到去除噪声的语音信号。本发明消除了VMD分解后重构信号中残留噪声的问题。
  • 一种基于改进变分模态分解成分分析语音信号方法
  • [发明专利]激光噪声消除电路和光盘设备-CN200510067226.4无效
  • 福富善夫;长良徹 - 索尼株式会社
  • 2005-04-19 - 2005-11-02 - G11B20/24
  • 公开了一种在光盘设备的再现系统中降低激光噪声的激光噪声消除电路,包括:增益可变的放大噪声消除电路,用于放大激光的监视输出信号;第一低通滤波器,用于提取监视输出信号的低频信号分量;第二低通滤波器,用于提取低频信号分量;负反馈环路,用于基于监视输出信号和再现的高频信号的低频信号分量,控制放大噪声消除电路中的增益,以将监视输出信号的低频信号分量比率确定为等于再现的高频信号的低频信号分量比率;以及运算电路,用于通过下述操作生成消除了激光噪声分量的再现的高频信号:利用再现的高频信号的激光噪声分量消除从监视输出信号提取的激光噪声分量,其中监视输出信号的低频信号分量比率等于再现的高频信号的低频信号分量比率。
  • 激光噪声消除电路光盘设备
  • [发明专利]脉冲噪声纠正-CN200580031082.5无效
  • 埃马纽埃尔·阿曼 - 迪康公司
  • 2005-09-14 - 2007-08-15 - H04B1/10
  • 一种用于检测移动环境中数据传输信号的脉冲噪声分量的方法,包括:接收通信信道上的具有在衰落状况下的输入信号电平的解调信号,其中输入信号电平在不存在脉冲噪声分量的情况下变化;估计衰落状况下与脉冲噪声分量无关的输入信号电平的变化,以获得所述信号的鲁棒信号电平估计;并且基于鲁棒信号电平估计和输入信号电平,检测脉冲噪声分量。这种方法也包括通过消去所述接收信号中其脉冲噪声分量已检测到的信号分量来降低所述脉冲噪声分量
  • 脉冲噪声纠正
  • [发明专利]基于机器学习的电源纹波噪声检测方法-CN202310912038.5有效
  • 高永亮;高永明;陆雨;张锦飞;高俊霞 - 陕西威思曼高压电源股份有限公司
  • 2023-07-25 - 2023-10-13 - G01R29/26
  • 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及基于机器学习的电源纹波噪声检测方法,包括:根据电源电压数据序列得到IMF分量,根据IMF分量得到频域分量,根据频域分量包含的频域横坐标得到频域分量的聚类筛选参数,根据聚类筛选参数对每个频域分量进行聚类得到低频信号;根据低频信号与对应的频域分量得到低频信号中包含纹波噪声可能性,根据低频信号中包含纹波噪声可能性得到低频信号的纹波噪声可能携带量;根据纹波噪声可能携带量与目标贡献度得到低频分量的综合检测值,根据综合检测值得到电源的纹波噪声检测本发明在检测过程避免了复杂信号的处理,所以结果更加的准确,对于其余噪声的排除效果更好。
  • 基于机器学习电源噪声检测方法

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