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本发明公开了一种基于深度学习的水声阵列信号二维波达方向估计方法,本发明首先基于小波变换对型水声阵列接收信号进行预处理,提取水声信号时频特征,在保留原信号重要信息的前提下,利用线性因子对信号特征进行增强,降低噪声干扰;然后基于奇异值分解对信号进行压缩降维,提取分解后矩阵左上角信号能量部分,摒弃右下角噪声能量部分,增强预处理后信号的时频特征;最后训练基于卷积神经网络的水声阵列信号二维波达方向估计模型,获取准确预测的二维波达方向。本发明能够有效增强信号的时频特性,降低噪声干扰,更精准地预测水声阵列信号二维波达方向。
📄 2021105726240 📂 G01S3_802 👤 青岛科技大学 📅 2021-05-25
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
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交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
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SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年