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[发明专利]基于深度学习的分布式压缩感知信号重构方法-CN202210552263.8在审
发明人：王钢;李晓东;高玉龙 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于深度学习的分布式压缩感知信号重构方法，具体涉及一种通信信号在压缩采样下的分布式压缩感知信号的重构方法，本发明为解决由于真实场景中的稀疏信号之间并不完全是联合稀疏的，导致传统分布式压缩感知重构方法在应用时重构误差大获取信号，对信号进行处理，得到信号的压缩采样后的测量向量；建立模型，模型依次包括注意力机制层，GRU网络层、Softmax层和稀疏向量计算层，将所述压缩采样后的测量向量输入模型内进行训练，并将支撑集初始化为空集，输出稀疏向量，得到训练好的模型；将待重构的信号的压缩采样后的测量向量输入训练好的模型内，输出稀疏向量。
基于深度学习分布式压缩感知信号方法

[发明专利]测试系统-CN201010595633.3有效
发明人：宁树梁 -专利权人：南亚科技股份有限公司
申请日： 2010-12-16 - 公布日： 2012-04-04 - 主分类号： G01R31/28 文献下载
摘要：一种测试系统，其包括测试机台以及待测装置。测试机台根据第一操作时脉，输出至少两个测试向量，并根据测试结果，得知所述待测装置是否正常。待测装置根据第一操作时脉，接收测试向量，再根据第二操作时脉，处理测试向量，用以产生所述测试结果。第一操作时脉的频率小于第二操作时脉的频率。
测试系统

[发明专利]数据处理的方法、装置和系统-CN201910838399.3在审
发明人：文敢;楊義華;刘齐;顾震宇;孙孟军 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：其中，该方法包括：从存储器中读取量化索引；依据量化索引从码表中进行还原，得到量化向量；将请求向量与量化向量进行交织，得到量化向量维度；依据量化向量维度、请求向量与量化向量进行计算，得到请求向量与量化向量之间的距离值；依据距离值进行数据压缩。本发明解决了由于现有技术中传统量化压缩只支持对称量化，并且传统对量化数据集的检索带宽的优化是基于CPU/GPU系统的，导致无法压缩数据集读取带宽，提高系统的吞吐量的技术问题。
数据处理方法装置系统

[发明专利]基于分区的阵列天线快速故障诊断方法-CN201510697856.3在审
发明人：刘震;邹德军;黄建国;江子齐;段前样 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2015-10-23 - 公布日： 2015-12-16 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分区的阵列天线快速故障诊断方法，将阵列天线划分为多个分区，每个分区包含若干辐射单元，对于每个分区，通过雷达控制系统控制关闭分区内的不同辐射单元来模拟各个故障，对无故障和每个模拟故障进行快拍测试得到故障特征向量，将所有分区的故障及其对应的特征向量一起构建故障数据库，阵列天线需要测试诊断时，分别对每个分区进行一次快拍测试，获得该分区的测试向量，先与该分区的无故障特征向量计算相似度，如果相似度大于预设阈值则该分区没有故障，否则在该分区故障特征向量中搜索与测试向量最相似的故障特征向量，对应故障即为当前分区的故障。本发明结合中场区多个测试天线进行快拍测试进行故障诊断，提高测试效率。
基于分区阵列天线快速故障诊断方法

[发明专利]一种自带对比功能的标准单元库功能测试方法-CN201510615935.5有效
发明人：侯立刚;智景松;朱琳;彭晓宏;耿淑琴;汪金辉 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2015-09-24 - 公布日： 2017-09-12 - 主分类号： G06F11/263 文献下载
摘要：本发明涉及一种自带对比功能的标准单元库功能测试方法，输入向量选择扩展模块，用于接收或生成初始向量，并对初始向量进行选择扩展；标准单元模块，分类存储标准单元库中所有单元；对照单元模块，分类存储所有标准单元理想模型；地址选择模块，用于生成测试地址，并对其他模块起到控制作用；输出向量选择模块1、2，分别用于接收标准单元与理想单元模型输出结果；对比判断模块，用于对比理想与实际输出结果。本发明利用向量复用对多个标准单元并行测试，减少了冗余向量，提高了测试速率。在测试出标准单元功能的同时，利用理想模型直接对比测试结果，判断每一个单元是否符合要求，减少了测试人员的工作量。
一种对比功能标准单元测试方法

[发明专利]一种芯片测试向量生成方法、装置、设备及存储介质-CN202310815328.8在审
发明人：肖佐楠;储豪杰;沈贽;郑茳;匡启和 -专利权人：苏州国芯科技股份有限公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请公开了一种芯片测试向量生成方法、装置、设备及存储介质，涉及芯片测试领域，包括：根据芯片设计文件和脚本文件提取芯片端口名称以及相应的端口方向；基于端口方向以及脚本文件中的芯片采样时钟周期为端口信号设置相应的采样方式和采样时间；基于芯片采样时钟周期、采样方式和采样时间对端口信号进行采样，以得到采样结果；基于采样结果和汇编文件生成测试向量，并将测试向量输入芯片测试机台以对芯片进行仿真测试；所述汇编文件为利用基于汇编语言编写的验证项进行编译后得到的文件本申请通过将汇编语言编写的验证项转化为芯片测试机台易于识别的测试向量，提高测试向量的可读性，以及提高机台对芯片的测试效率。
一种芯片测试向量生成方法装置设备存储介质

[发明专利]一种印制电路板的边界扫描测试方法-CN200810081651.2有效
发明人：李乾坤 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2008-03-03 - 公布日： 2009-09-09 - 主分类号： G01R31/3185 文献下载
摘要：本发明公开了一种印制电路板的边界扫描测试方法，包括：计算机生成串行矢量格式(SVF)测试向量文件并发送至边界扫描测试仪；边界扫描测试仪按照运行状态类型将SVF测试向量文件中的SVF指令逐条转换为十六进制指令，最后发送十六进制指令至印制电路板进行测试。本发明采用SVF测试向量进行测试，边界扫描测试仪收到SVF测试向量后，将SVF指令转换为硬件能够识别的十六进制指令，再发送到待测试印制电路板进行测试，所以提高了边界扫描测试的兼容性、扩大了测试范围。
一种印制电路板边界扫描测试方法

[发明专利]电动压缩机驱动器软件柔性配置方法及装置-CN202310470319.X有效
发明人：曾泳波;梁向辉;邓超 -专利权人：深圳艾为电气技术有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本申请提供了电动压缩机驱动器软件柔性配置方法及装置，是先获取电动压缩机的外部特征向量和内部特征向量并组成最终特征向量，然后在检测到软件初始化指令，基于最终特征向量在电动压缩机驱动器软件集中确定目标电动压缩机驱动器软件，并对应进行电动压缩机的软件初始化配置。本申请实施例实现了在电动压缩机的驱动软件适配过程中，自动且快速获取到包含电动压缩机多维度信息的最终特征向量，并基于该最终特征向量在电动压缩机驱动器软件集中自动确定适配用于最终加载的目标电动压缩机驱动器软件，无需人工获取电动压缩机的参数后再手动去大量的电动压缩机控制器软件中确定对应下载适配的软件版本，提高了电动压缩机控制器软件的适配效率。
电动压缩机驱动器软件柔性配置方法装置

[发明专利]指标评估方法及装置-CN201610944177.6有效
发明人：程捷;刘旭东;项定义 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2016-11-02 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种指标评估方法及装置，该方法包括：获取测试程序的指令流并分割成长度相等的N个指令片段；确定该N个指令片段对应的特征矩阵A、均值列向量B和权重向量W；根据该特征矩阵A、该列向量B、该权重向量W和多个优化目标确定该测试程序的目标优化模型，并求解该目标优化模型的优化列向量；确定该优化列向量对应的指令片段的编号向量和系数向量；将该编号向量对应的指令片段分别在模拟装置中进行模拟，得到该编号向量对应的指令片段的特征指标向量；确定该特征指标向量和该系数向量的内积为评估该测试程序的特征指标。
指标评估方法装置

[发明专利]一种电力系统扰动后的动态频率估计测量方法-CN201910856476.8在审
发明人：王晓茹;仉怡超 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种电力系统扰动后的动态频率估计测量方法，其步骤主要是：A、训练：A1、动态时域仿真得到10个初始输入向量；A2、算出11个次生输入向量；A3、由A1和A2步的向量拼接成输入特征值向量，A4、动态时域仿真还得到动态频率；A5、由A3和A4步的数据完成对预测模型的训练；B、测试：B1：在线监测出10个初始测试输入向量；B2、若发电机电磁功率向量中有零元素，则判定发生扰动，转B3步；B3、算出11个次生测试输入向量；B4、将B1和B3步的向量串接，组成测试输入特征值向量；B5、将测试输入特征值向量输入预测模型，模型输出扰动后的估计动态频率。
输入向量特征值向量测试动态频率扰动向量估计测量时域仿真发电机电磁功率电力系统输入预测预测模型在线监测串接拼接判定输出

[发明专利]多粒度词向量的评估方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310581346.4在审
发明人：华娇娇;唐华云;李荣;王延昭;黄鑫玉;孙爽;商丽丽 -专利权人：中债金科信息技术有限公司
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明提供一种多粒度词向量的评估方法、装置、电子设备及存储介质，涉及自然语言处理技术领域，该方法包括：获取目标领域的多个预处理后的目标文本，并将其划分为训练集和测试集；构建多个词向量训练模型；利用词向量训练模型对训练集进行词向量训练，得到词向量训练集，并将其输入初始文本分类模型中进行训练，得到训练好的文本分类模型；利用词向量训练模型对测试集进行词向量训练，得到词向量测试集，并将其输入训练好的文本分类模型中进行测试，得到多个模型性能指标，用于基于多角度对词向量测试集的性能进行评估。本发明可利用下游文本分类任务，对不同类型词向量的性能进行多角度评估，从而克服人为设计评估方案具有一定的局限性的问题。
粒度向量评估方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种应用于反熔丝FPGA编程前的自动化测试方法-CN201710057883.3有效
发明人：李威;彭玉玲;杜涛 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-01-23 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： G01R31/3185 文献下载
摘要：本发明涉及一种应用于反熔丝FPGA的编程前自动化测试方法。此方法可以对任意反熔丝FPGA进行编程前自动化测试。本发明首先构建测试向量库，利用软件手段由测试向量发送模块自动从测试向量库中抽取测试向量，并将测试向量分别同时输入电路逻辑仿真激励施加模块和电路响应验证模块，进行反熔丝FPGA电路仿真，经过电路仿真分析和验证后，输入被测反熔丝FPGA芯片，然后由测试响应验证模块采集FPGA芯片输出结果，并与之前输入的参考测试信息进行比对，自动生成测试报告，由此实现反熔丝FPGA的编程前自动化测试。整个测试过程能有效避免大量人工干预，测试结束后，查看测试报告，即可知道芯片的测试结果。本发明能够快速完成反熔丝FPGA芯片的编程前自动化测试，显著提升反熔丝FPGA芯片的测试效率。
一种应用于反熔丝 fpga 编程自动化测试技术

[发明专利]基于可测试面积估算测试性能的测试集重排序方法及装置-CN201911206856.3有效
发明人：詹文法;陶鹏程;蔡雪原;邵志伟;彭勇;张振林;丁文祥;彭登辉;华铭;都奕 -专利权人：安庆师范大学
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G01R31/28 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于估算测试性能的测试集重排序方法，包括以下步骤：S1、生成测试集并仿真测试；S2、估算测试集中测试向量的故障测试性能；S3、对估算后的测试集进行重新排序，得到新的测试集。本发明还公开了一种基于估算测试性能的测试集重排序装置，本发明依据测试性能的高低对测试向量进行重新排序，使用重新排序后的测试向量进行测试，可以有效减少故障电路的测试时间，提高测试效率。
基于测试面积估算性能排序方法装置

[发明专利]基于压缩感知的非侵入负荷监测方法-CN202210933521.7在审
发明人：袁博 -专利权人：国网河北省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于压缩感知的非侵入负荷监测方法，该方法包括：设置原始负荷信号类型和采集参数并生成二进稀疏测量矩阵，对集成原始负荷信号进行压缩采集得到压缩信号；根据二进稀疏测量矩阵，以及稀疏基和目标重构算法，对压缩信号进行重构，得到集成稀疏向量；根据滑动窗观测和阈值判断对集成稀疏向量进行事件探测，根据事件探测结果进行负荷分解获取单一用电设备的单一稀疏向量；从单一稀疏向量中获取负荷特征值，形成特征值向量；根据机器学习算法、特征值向量和特征向量样本值，识别单一稀疏性向量对应的用电设备类型；输出用电设备负荷分解结果、用电设备类型识别结果和集成原始负荷信号的重构值。
基于压缩感知侵入负荷监测方法

[发明专利]压缩分子标记的核酸序列数据的方法-CN201880032274.5有效
发明人： C-Z·白 -专利权人：生命科技股份有限公司
申请日： 2018-05-15 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：一种压缩分子标记的序列数据的方法，包括：将与分子标记序列相关的序列读段分组以形成序列读段家族、流动空间信号测量值的对应向量和对应的序列比对值，计算所述流动空间信号测量值的对应向量的算术平均值以形成共有流动空间信号测量值的向量，计算所述流动空间信号测量值的对应向量的标准偏差以形成标准偏差向量，基于所述共有流动空间信号测量值的向量确定共有碱基序列，确定共有序列比对值并生成包含共有压缩数据的压缩数据结构，所述共有压缩数据包括每个家族的所述共有碱基序列、所述共有序列比对值、所述共有流动空间信号测量值的向量、所述标准偏差向量和成员数量。
压缩分子标记核酸序列数据方法