-
公开(公告)号：CN116505891A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310527911.9
申请日：2023-05-09
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种带失真校正的全数字扩频方法及用该方法构建的免滤波数字PWM调制器，属于免滤波数字D类音频功放技术领域；该方法先利用伪随机数生成器产生的随机数对扩频UPWM发生器输出信号的脉冲位置和PRF进行随机化，实现扩频目的；再通过在数字Sigma‑Delta调制器输入端和输出端分别添加插零值模块和抽取模块，并对数字Sigma‑Delta调制器的状态空间表达式进行重构，构造一个包含数字Sigma‑Delta调制器和扩频UPWM发生器的数字闭环模块；利用该闭环模块的高开环增益特性校正该环路内产生的失真；同时基于上述方法设计相应的免滤波数字PWM调制器。本发明不仅可以大幅降低功放输出PWM信号的带外频谱峰值幅度以降低EMI，还能基本消除UPWM失真和扩频引入的失真，从而使功放拥有较高的SNDR。
-
公开(公告)号：CN112631130B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202011495267.4
申请日：2020-12-17
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种面向时延和噪声的ILC系统输入信号最优估计方法，解决了测控信号无线传输过程中所受到的一步随机时延和信道噪声干扰对ILC系统收敛性能的影响，导致系统输出无法实现对期望轨迹的精确跟踪的技术问题。其步骤为：首先利用同一次迭代内两个相邻时刻的控制信号迭代学习过程及包含一步随机时延和信道噪声干扰的测控信号无线传输过程，构建用于在执行器端对输入信号进行最优估计的系统模型，在此基础上，依据正交投影准则，在迭代域内获得基于线性最小方差的滤波估计器，实现对最优估计系统模型中包含一步随机时延和信道噪声干扰的控制输入信号的最优估计，进而改善ILC系统输出对期望轨迹跟踪的收敛性能。
-
公开(公告)号：CN113852993A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111096126.X
申请日：2021-09-16
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种快速响应的无线资源管理装置，包括无线网络控制器；所述无线网络控制器连接有通信单元，通信单元连接上位机，所述无线网络控制器包括资源调度模块、资源分配模块、干扰管理模块、数据传输模块；资源分配模块包括无线资源分配模块和动态调整模块，无线资源分配模块是在每个虚拟网络子信道数目确定的前提下进行具体用户资源分配，动态调整模块是动态的调整每个无线网络分配的子信道数目；根据用户的速率表现来分配合适的信道，满足不同用户的需求量，提高资源配置速率，提高系统性能，提高用户网络速率；通过设置干扰管理模块结合深度学习，对信号进行抑制干扰，减少外界干扰的影响，增强数据传输的安全性。
-
公开(公告)号：CN112631130A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011495267.4
申请日：2020-12-17
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种面向时延和噪声的ILC系统输入信号最优估计方法，解决了测控信号无线传输过程中所受到的一步随机时延和信道噪声干扰对ILC系统收敛性能的影响，导致系统输出无法实现对期望轨迹的精确跟踪的技术问题。其步骤为：首先利用同一次迭代内两个相邻时刻的控制信号迭代学习过程及包含一步随机时延和信道噪声干扰的测控信号无线传输过程，构建用于在执行器端对输入信号进行最优估计的系统模型，在此基础上，依据正交投影准则，在迭代域内获得基于线性最小方差的滤波估计器，实现对最优估计系统模型中包含一步随机时延和信道噪声干扰的控制输入信号的最优估计，进而改善ILC系统输出对期望轨迹跟踪的收敛性能。
-
公开(公告)号：CN109683142B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201811475893.X
申请日：2018-12-04
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G01S7/285
Abstract: 本发明属于信号检测与估计技术领域，公开了一种基于差分包络检波的三角线性调频连续信号参数估计方法；接收机对观测到的来自雷达的三角线性调频连续波信号进行采样，得到采样序列；接收机对采样序列进行差分运算、希尔伯特变换和低通滤波，得到去噪包络序列；接收机根据去噪包络序列计算，得到包括正调频率、负调频率、调频信号周期、扫频区间最小频率和扫频区间最大频率在内的信号特征参数。本发明具有在时域进行特征提取和计算，时间复杂度较低的优点，可用于解决三角线性调频连续信号的参数估计问题；利用序列差分和包络检波可以得到三角线性调频连续信号的特征参数，根据包络斜率和包络斜率变化时刻计算出参数估计值。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119205915A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411262172.6
申请日：2024-09-09
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06T7/73 , G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种三维人体姿态估计方法，其包括：获取人体姿态估计数据集，并对所述数据集进行预处理；通过二维姿态检测器从所述数据集中获得连续的二维姿态序列，并将所述连续的二维姿态序列输入到STGFormer，获得连续帧的三维姿态。本发明本申请实施例提出了STGFormer架构，该架构采用独特的“先修剪后恢复”策略，即在处理过程中仅选取部分关键姿态令牌作为STGFormer块的输入，而在最终输出前恢复全长序列，从而显著提升了计算效率并减少了不必要的计算开销。
-
公开(公告)号：CN117351548A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311392029.4
申请日：2023-10-25
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明提出了一种基于加权表情显著性区域的多姿态人脸表情识别方法，步骤为：采集不同表情、姿态的人脸图像，并对人脸图像进行表情类别的标记；依据人脸关键点对人脸图像的表情显著性区域进行检测，对表情显著性区域与人脸其他区域进行加权，获取加权图像；将每一幅训练图像计算得到的加权图像构成训练集，通过训练集构建多姿态的表情因子分析模型，采用期望最大化算法求解加权图像与潜在表情变量之间的后验概率，通过概率关系判断人脸表情图像的表情类别。本发明通过表情显著性区域检测获取人脸表情图像上的表情显著性区域，进行加权得到加权图像；以加权图像为基础构建表情因子分析模型，实现了对多姿态条件下人脸表情的识别，提高了识别率。
-
公开(公告)号：CN115731593A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202210928331.6
申请日：2022-08-03
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本申请公开一种人脸活体检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：接收包含人脸区域的可见光、深度和红外图像；步骤二：对人脸可见光、深度和红外图像进行预处理操作，提取可见光、深度和红外三种模态特征向量，实现人脸图像增强；步骤三：将所述三种模态人脸图像输入至经训练的多核卷积神经网络中，对所述三种模态的学习结果进行LTF融合，将融合特征输入至分类层实现人脸活体检测得到人脸检测结果，或从所述三种模态向量中任意选取两个进行组合，得到三个组合，将所述三个组合输入至MultiModal Vision Transformer结构中，对所述三个模态的学习结果进行融合，将融合特征输入至分类层实现人脸活体检测，得到人脸检测结果。
-
公开(公告)号：CN111342869A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010085332.X
申请日：2020-02-10
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04B7/0417 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种基于非对角信道的干扰对齐设计方法及系统，通过获取网络拓扑参数，计算得到网络中的CSI参数，CSI参数包括信道矩阵，信道矩阵为非对角信道矩阵；根据网络拓扑参数和CSI参数确定所有用户的总发射功率和每个用户的功率分配因子；根据信道矩阵计算得到预编码矩阵和滤波矩阵；利用预编码矩阵对基站发送的原始期望信号进行预编码处理，根据发射总功率和功率分配因子将预编码处理后的原始期望信号发送给用户；用户根据滤波矩阵对接收到的原始期望信号进行滤波处理得到期望信号，本发明可以实现复用多域资源的通信网络中干扰对齐效果，还可以实现复用多域资源的干扰对齐通信系统的最大自由度，提高用户业务数据流的并行传输效率。
-
公开(公告)号：CN119967463A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510089624.3
申请日：2025-01-21
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04W24/06 , H04W24/02 , H04B7/0456
Abstract: 本发明涉及MIMO通信网络中的一种编码传输方法。一种缓存辅助的高性能编码传输方法，基于缓存辅助MIMO干扰网络系统，基于缓存辅助MIMO干扰网络模型，引入多天线和多载波，重新构建具有多天线收发机和文件库的网络模型；对于KT×KR缓存辅助MIMO干扰网络，分析该网络通信模型的自由度约束和系统总增益分解；并在此基础上，在缓存放置阶段进行文件分割与缓存处理，降低网络负载；在内容传输阶段，以对角块矩阵为基础，围绕可实现的系统传输自由度，联合编码缓存和干扰对齐设计高自由度的编码传输方法，建立多播信号处理与收发机制，实现了干扰网络扩展以及系统传输效率与自由度提升。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
28
records
(took 0.028 seconds)
