专利名称：基于UNet++的微地震有效信号识别方法及装置      申请号：2019106940371     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：微 微生物采样 信号识别   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明提出一种基于UNet++的微地震有效信号识别方法及装置，所述方法包括：获取微地震原始信号集，并制作训练数据集；构造深度卷积生成对抗网络DCGAN，将所述训练数据集输入所述DCGAN网络中训练，通过生成器和判别器的相互作用生成与输入数据集相似度高的样本集，通过所述样本集对所述训练数据集进行扩充；将所述扩充后的训练数据集输入到端对端的UNet++网络中进行训练，得到训练好的UNet++网络模型；通过所述训练好的UNet++网络模型对待检测信号进行分类，获取有效信号初至点。本发明的方法可以实现对小样本数据集中的微地震信号进行有效检测，利用UNet++网络模型实现像素级的特征提取，提高检测精度。

专利名称：基于小波神经网络的多无人机射频信号识别方法      申请号：2019112503998     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 射频信号 信号识别   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明涉及基于小波神经网络的多无人机射频信号识别方法，包括以下步骤：对射频信号分别进行小波分解预处理；对射频信号的特征分别进行统计；对射频信号的特征进行优化；构建射频信号特征矩阵；运用小波神经网络建模分析方法对特征矩阵进行训练，获得最优权值、尺度及平移因子；根据最优权值、尺度及平移因子，运用判别运算公式，对待测射频信号特征矩阵进行运算，以确定待测射频信号中是否包含无人机射频信号。该方法可以不发射电磁波，仅接收无人机自身发射的射频信号，在保证不暴露身份的条件下实现远距离的探测，抗干扰的性能强，分辨率较高，环境适应性强。

专利名称：一种基于生成式对抗网络的信号识别攻击的防御方法      申请号：2019113943073     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 信号识别   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种基于生成式对抗网络攻击的防御方法，包括：1)利用长短时记忆网络(LSTM)，搭建合适的生成式对抗网络结构GAN；2)对结构中的判别模型进行预训练；3)根据生成器G的损失函数，以迭代次数为限制，收敛损失函数为目的，训练生成器G；4)根据生成器D的损失函数，以迭代次数为限制，收敛损失函数为目的，训练生成器D；5)重复以上步骤(3)～步骤(4)，轮流优化生成式对抗网络中的生成器和判别器，以迭代次数为上限，得到较好的网络结构，完成最优对抗样本的生成；6)观察对抗样本的指标，并生成大量不同类型信号的对抗样本；7)通过将一些筛选后的对抗样本，加入到模型训练阶段，以达到对信号边界摸索攻击的防御效果。

专利名称：提取声学信号识别与盲解卷积算法的齿轮箱故障的方法      申请号：2021110797091     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 信号识别   相似专利 发布日：2023/09/04  
摘要： 本发明公开了提取声学信号识别与盲解卷积算法的齿轮箱故障的方法，S1：利用传声器接收机械系统观测通道；S2：对观测通道输出的结果进行分帧，求取平均功率，并与噪声功率相减；S3：将经过S2处理后信号进行奇偶截取，得到截取拓展信号；S4：对截取拓展信号进行预处理，使用盲源分离算法对截取拓展信号进行分离；S5：对分离的结果密度峰值聚类，将同类分离结果归为一类；S6：计算各类中信号与聚类中心的距离，分别筛选出距离各聚类中心最近的多个分离结果；可在不适合测量振动信号与采样长度较短的情况下使用，对机械声信号进行故障特征提取和诊断。

专利名称：无人机信号识别方法和系统      申请号：2018103076481     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：无人机 信号识别   相似专利 发布日：2023/03/21  
摘要： 本发明公开了一种无人机信号识别方法和系统，采集监测范围内设定频域的射频信号，提取每个拟合斜率滑窗的拟合斜率值、每个偏度滑窗的偏度值和每个翘度滑窗的翘度值，基于拟合斜率值、偏度值和翘度值得到射频信号的特征信息，最后基于特征信息判断监测范围内是否存在无人机。以采集设定频域范围内的射频信号的方式，根据射频信号的特征是否符合方波特征，能够被动的识别到监测范围内是否出现无人机，减少了对监测范围内不存在无人机情况时的信号错误接收率和对监测范围内存在无人机情况时的信号错误拒绝率，提高了无人机的识别率。