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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN111882003B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202010784339.0
申请日：2020-08-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06V10/764
Abstract: 本申请实施例提供一种数据分类方法、装置及设备，该方法包括：获取训练集和待分类对象；将所述训练集划分为多个子训练集；确定所述待分类对象与每个子训练集之间的残差集合，所述残差集合中包括多个残差；根据所述待分类对象与每个子训练集之间的残差集合，确定所述待分类对象的类别。提高了图像分类的性能。
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公开(公告)号：CN114358096A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210274909.0
申请日：2022-03-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于逐级门限判决的深度学习摩尔斯码识别方法，获取摩尔斯码音频信号，对摩尔斯码音频信号进行预处理，得到预处理后音频信号；对预处理后音频信号进行判断，根据判断结果将其分类为第一类音频信号和第二类音频信号；在递归神经网络基础上增加用于分析判断的递归门，构建用于生成摩尔斯码数据标签的神经网络；根据神经网络的输入条件，对第一类音频信号和第二类音频信号进行编码处理，得到编码处理后的数据；将编码处理后的数据输入神经网络中处理，输出得到摩尔斯码数据标签；将摩尔斯码数据标签进行逆处理，识别出摩尔斯码；本发明的识别方法，保证了摩尔斯码的识别效率和准确率。
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公开(公告)号：CN114358096B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210274909.0
申请日：2022-03-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于逐级门限判决的深度学习摩尔斯码识别方法，获取摩尔斯码音频信号，对摩尔斯码音频信号进行预处理，得到预处理后音频信号；对预处理后音频信号进行判断，根据判断结果将其分类为第一类音频信号和第二类音频信号；在递归神经网络基础上增加用于分析判断的递归门，构建用于生成摩尔斯码数据标签的神经网络；根据神经网络的输入条件，对第一类音频信号和第二类音频信号进行编码处理，得到编码处理后的数据；将编码处理后的数据输入神经网络中处理，输出得到摩尔斯码数据标签；将摩尔斯码数据标签进行逆处理，识别出摩尔斯码；本发明的识别方法，保证了摩尔斯码的识别效率和准确率。
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公开(公告)号：CN111865323A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910346467.4
申请日：2019-04-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明实施例提供一种基于联合判决块正交匹配追踪的压缩信号重建方法及装置，该方法包括：获取观测矩阵、观测向量、先验信息向量、稀疏信号的稀疏度和稀疏信号平均幅值；基于伽马分布，根据观测向量、先验信息向量、稀疏信号的稀疏度和稀疏信号平均幅值，得到先验因子；根据先验因子和观测矩阵获取支撑集位置，基于支撑集位置获取观测矩阵的重建原子集合；基于最小二乘法，根据重建原子集合和观测向量，重构稀疏信号。本发明实施例提供的方法及装置解决现有重构方法先验信息的获取不够准确导致稀疏信号的重构性能不够好的问题。
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