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[发明专利]一种基于时频矩阵的时频图去噪方法-CN202110784227.X有效
发明人：林玉婷;黄文才;史治平 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： H04B1/715 文献下载
摘要：本发明属于时频图去噪技术领域，具体涉及一种基于时频矩阵的时频图去噪方法。本发明是将整个时频矩阵按照从小到大做升序排列，取前20％的数据的均值，且取整个时频矩阵的最大值，辅以全局最大值和最小值的均值做修正，最后将三者进行1:2:1的比例进行加权平均，得到一种动态门限的计算方法本发明将全局最大值和时频矩阵前20％的均值以及修正均值三者的加权平均作为时频图去噪的截取门限，在较低的信噪比下，本方法的去噪门限的信号点检测率比能量门限去噪和直方图去噪更高。并且，综合来说，本方法提出的改进去噪门限性能比较稳定。
一种基于矩阵时频图去噪方法

[发明专利]基于局部自适应阈值算法与迭代算法的时频矩阵去噪方法-CN202310340145.5在审
发明人：王徐华;李泽君;胡宋强;任群 -专利权人：西安雷擎电子科技有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部自适应阈值算法与迭代算法的时频矩阵去噪方法，包括：获取图像并进行短时傅里叶变换，得到时频矩阵后计算信噪比；当信噪比大于预设值时，计算自适应因子的初始值并作为当前自适应因子，计算当前局部自适应阈值，利用其对时频矩阵进行去噪处理后，计算当前时频矩阵中的元素之和，若满足第一预设条件，则将对应的当前时频矩阵确定为去噪处理后的时频矩阵；当信噪比小于预设值时，计算噪声门限的初始值，将其作为当前噪声门限，根据时频矩阵中大于、小于当前噪声门限的元素更新当前噪声门限后，若满足第二预设条件，则利用更新后的噪声门限对时频矩阵进行去噪处理。本发明能够有效去除噪声，获得良好的去噪效果。
基于局部自适应阈值算法矩阵方法

[发明专利]英语跟读学习用信号去噪电路-CN202110554583.2有效
发明人：董召锋;吴佳宝;张晓玉;邵亚歌;阿远;段楠楠;张锐;刘渭宁;李冰;王莉;秦平新 -专利权人：河南城建学院;上海翰轶扬广告有限公司
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： H04R3/00 文献下载
摘要：本发明英语跟读学习用信号去噪电路，去噪主电路接收主机拾音器咪头感应的语音信号，经瞬态抑制+阻抗匹配+选频+陷波或移相陷波+差动滤除噪源噪声和串扰噪声的去噪，提高语音信号音质的保真度，控制电路经计算出噪源信号和咪头信号的频率差、转换为电压、转换为正值，正值低时，正值一路调节可变选频电路选频的频率，另一路去调节陷波电路陷波的频率范围，减小其它频率信号的干扰，第三路驱动继电器K1线圈得电，控制移相电路接入进行移相后再陷波，噪源幅值信号接入差动放大电路，进行差动去噪，滤除噪源噪声和串扰噪声，根据噪源的频率幅值，针对性的去噪，更准确的还原了人声。
英语习用信号电路

[发明专利]一种获取去噪语音信号的方法和装置-CN201610818717.6有效
发明人：肖纯智 -专利权人：广州酷狗计算机科技有限公司
申请日： 2016-09-12 - 公布日： 2019-09-13 - 主分类号： G10L21/0216 文献下载
摘要：本发明公开了一种获取去噪语音信号的方法，属于语音去噪领域。所述方法包括：确定目标带噪语音信号的目标时频点对应的目标先验信噪比和目标后验信噪比；根据所述目标先验信噪比和目标后验信噪比，计算所述目标时频点对应的目标预估信噪比；根据预先存储的预估信噪比和增益值的对应关系，以及所述目标预估信噪比，确定所述目标时频点对应的增益值；根据所述目标带噪语音信号的各时频点对应的增益值，对所述目标带噪语音信号进行增益处理，得到去噪语音信号。采用本发明，数据处理能力较弱的终端也可以对带噪语音信号进行去噪处理来获取去噪语音信号。
一种获取语音信号方法装置

[发明专利]去除厅堂脉冲响应测量声信号中噪声的方法及装置-CN201510650988.0有效
发明人：刘海生;王海玲;杨春庄;李文婷;倪强;田超峰 -专利权人：同济大学;上海英波声学工程技术有限公司
申请日： 2015-10-10 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种去除厅堂脉冲响应测量声信号中噪声的方法及装置，包括：1)信号发射模块向厅堂内发出加权扫频或多频正弦声信号；2)信号采集模块采集厅堂的声压信号；3)信号时频去噪模块通过时频分析、阈值去噪和有效信号重构去除混入信号内的异时频域噪声和同时频域非稳态噪声，并将去噪后的时频信号返回到时域，发送给脉冲响应计算模块；4)脉冲响应计算模块把去噪后的声压信号与扫频或多频正弦数字信号做相关计算，获得厅堂的脉冲响应；5)噪声平均声功率去噪模块首先计算脉冲响应中的稳态噪声声功率与现有技术相比，本发明显著提高了现场音质测量的精度和抗噪性能。
去除厅堂脉冲响应测量信号噪声方法装置

[发明专利]一种OFDM信道估计方法及装置-CN200910246726.2有效
发明人：许月圆;李萍;雷杰 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2009-11-26 - 公布日： 2011-06-01 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种OFDM(正交频分复用)信道估计方法及装置，所述方法包括：提取导频信息，获得含噪导频位的信道估计时域冲击响应值；提取所述含噪导频位的信道估计时域冲击响应值的实部和虚部；对所述含噪导频位的信道估计时域冲击响应值的实部和虚部分别进行小波去噪处理；将小波去噪处理后的含噪导频位的信道估计时域冲击响应值的实部和虚部合并，得到去噪后的信道估计时域冲击响应值。本发明提高了OFDM信道估计的抗噪能力，有效减小了系统的误码率，能够高精度的估计信道参数，提高了系统的整体性能。
一种 ofdm 信道估计方法装置

[发明专利]一种Link16跳频信号去噪侦察识别算法-CN202310259812.7在审
发明人：任鹏;王苑锗;许宝毅;李毅;相征 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04B1/715 文献下载
摘要：本发明具体涉及一种Link16跳频信号去噪侦察识别算法，该算法包括步骤：S1：对拦截的跳频信号进行采样，得到基带原始IQ路数据；S2：对跳频信号进行谱图法时频分析，得到时频图；S3：对时频图进行基于FCME的综合去噪算法；S4：对去噪后的时频图像进行MeanShift聚类，提取特征参数；S5：根据聚类后的时频特征，画出时频脊线，通过时频脊线一阶差分，得出跳频参数估计。本发明的Link16跳频信号去噪侦察识别算法提升了侦察准确度，降低了跳周期和跳频频率估计误差，且降低了复杂度，提高了算法效率，保证了侦察时效性。
一种 link16 信号侦察识别算法

[发明专利]一种基于时频分析的信号去噪方法-CN201811597578.4有效
发明人：齐爱玲;张旭辉;张广明;马宏伟;付俊秀;雷海军;白炳文 -专利权人：西安科技大学
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G01N29/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时频分析的信号去噪方法，包括步骤：一、待处理信号同步存储；二、信号去噪：采用数据处理设备对待处理信号f(t)进行去噪，过程如下：步骤201、基于寻优算法的信号稀疏分解；采用数据处理设备对DDA0003009286940000012.JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />的时频参数rn进行查找，过程如下：步骤C1、时频参数寻优；步骤C2、最佳时频参数确定；步骤202、信号重构。本发明方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好，采用基于寻优算法的信号稀疏分解方法搜索最佳匹配原子，同时结合适应度值与稀疏度确定最佳匹配原子，能大幅度加快信号去噪速度，并且能有效提高去噪效果，确保去噪后信号的准确性
一种基于分析信号方法

[发明专利]基于房间脉冲响应重复测量的噪声去除方法及装置-CN201610726044.1有效
发明人：刘海生;王海玲;杨春庄;倪强;陆晓兰 -专利权人：上海英波声学工程技术股份有限公司
申请日： 2016-08-25 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G10L21/0208 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于房间脉冲响应重复测量的噪声去除方法及装置，包括：1)信号发射模块发出扫频信号；2)信号采集模块采集房间声压；3)去噪前脉冲响应计算模块计算含噪脉冲响应；4)信噪比判定模块进行信噪比判定；5)测量次数确定模块确定测量次数；6)信号预分析模块选择去噪方法；7)叠加去噪模块对多次测量信号进行叠加；8)时频系数重构去噪模块对多次测量信号进行时频系数重构；9)去噪后脉冲响应计算模块计算去噪后的房间脉冲响应；10)音质参量计算模块计算音质参量；11)结果显示及存储模块，显示去噪前后测试信号特征和音质参量，并保存计算结果。与现有技术相比，本发明可有效提高现场音质测量的抗噪能力和精度。
基于房间脉冲响应重复测量噪声去除方法装置

[发明专利]一种基于多尺度时频分析的快速非局部均值InSAR相位滤波方法-CN202110411206.3在审
发明人：闫展;江利明 -专利权人：中国科学院精密测量科学与技术创新研究院
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度时频分析的快速非局部均值InSAR相位滤波方法，结合小波包变换的多尺度时频分析特性以及非局部均值滤波的良好滤波效果，对InSAR相位信号进行去噪以平滑噪声，包括正余弦变换、小包波变换、非局部均值滤波以及小包波逆变换等，整个滤波方法简单易行，去噪效果好，提高了传统InSAR相位去噪算法的去噪精度，同时通过模拟数据及实际数据对比分析了不同滤波方法去噪性能，验证了该方法的有效性和优越性，
一种基于尺度分析快速局部均值 insar 相位滤波方法

[发明专利]基于卷积去噪和Resnet50的雷达信号调制识别方法-CN202310147825.5在审
发明人：董春曦;葛鑫;郑晓波;高智鑫;黄程;董阳阳;饶鲜;王贤骅 -专利权人：西安电子科技大学;中国电子科技集团公司第二十九研究所
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积去噪和Resnet50的雷达信号调制识别方法，本发明的实现方案为：对雷达信号进行时频分析；生成训练集；构建卷积去噪自编码器网络；训练卷积去噪自编码器网络；构建深度残差神经网络19本发明利用卷积去噪自编码器网络实现了低信噪比下的雷达信号时频图像去噪，提高了雷达信号时频特征图像质量；本发明利用深度残差神经网络19‑Resnet50提取更深的图像分类特征，能够在低信噪比环境下对多种雷达信号脉内调制类型进行识别，具有抗噪能力强，识别雷达信号种类多，识别正确率高的优点。
基于卷积 resnet50 雷达信号调制识别方法

[发明专利]一种谐波小波域拟合去噪方法与系统-CN202211534247.2在审
发明人：张丽艳;李昂 -专利权人：中国地质调查局沈阳地质调查中心
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种谐波小波域拟合去噪方法与系统，其中该方法包括:获取地震记录信号；使用正弦函数模拟所述地震记录信号中的单频噪声；求解所述正弦函数中的各个参数得到正弦模拟函数；利用所述正弦模拟函数去除地震记录信号中的单频噪声得到去噪后的地震记录信号本发明使用正弦函数模拟地震记录信号中的单频噪声，能够保证拟合单频噪音的准确性，使得去噪后的地震记录信号的信噪比大大提高。
一种谐波小波域拟合方法系统

[发明专利]被动地震信号的时频阈值去噪方法-CN202210072343.3在审
发明人：王东凯;尚新民;王延光;芮拥军;赵爱国;韩站一;冮明川;滕厚华 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本发明提供一种被动地震信号的时频阈值去噪方法，该被动地震信号的时频阈值去噪方法包括：步骤1，输入单通道被动地震信号；步骤2，经短时傅里叶变换STFT将输入信号转换到时频域；步骤3，完成噪声估计；步骤4，该被动地震信号的时频阈值去噪方法不依赖于多通道信号的相干性，只需要单通道数据即可应用，整个去噪过程完全数据驱动，具有良好的信噪分离能力，也为后续事件检测等处理步骤提供了有效的技术支撑和保障。
被动地震信号阈值方法

[发明专利]一种水声JANUS信号参数估计方法及系统-CN202210621661.0有效
发明人：陈漩楚 -专利权人：厦门大学马来西亚分校
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H04B1/715 文献下载
摘要：本发明提出一种基于分数低阶时频谱和自适应瑞利熵门限去噪的水声JANUS信号参数估计方法及系统。针对水声JANUS信号参数估计问题，提出基于分数低阶时频谱和自适应瑞利熵门限去噪方法，该方法首先对水声JANUS信号做分数低阶傅里叶同步压缩变换（FLOFSST），再结合瑞利熵量化分析时频能量聚集度，寻找能最大程度去除时频底噪的门限，减小了时频底噪，进一步估计JANUS信号的跳周期、跳时刻和跳频率。仿真和实测表明，该方法能准确估计JANUS信号参数，相比基于自适应能量门限去噪方法的参数估计误差更小。
一种 janus 信号参数估计方法系统

[发明专利]地球物理信号去噪方法-CN201710682105.3有效
发明人：金彦;周超;叶辉;刘玉;郭俊峰 -专利权人：武汉市工程科学技术研究院
申请日： 2017-08-10 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G01V9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种地球物理信号去噪方法，包括如下步骤：步骤1：对原始地球物理信号进行S变换，得到原始地球物理信号的时频谱；步骤2：将原始地球物理信号的时频谱进行时频滤波；步骤3：将时频滤波后信号进行阈值滤波；步骤4：将阈值滤波的结果进行s逆变换，得到初步去噪信号；步骤5：将初步去噪信号进行经验模态分解，得到初步去噪信号的若干个本征模态函数分量；步骤6：初步去噪信号的所有本征模态函数分量进行希尔伯特变换及行谱分析，选取与原始信号相关联的本征模态函数；步骤7：利用本征模态函数重构信号，得到所需的去噪信号。
地球物理信号方法

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