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基于隐马尔可夫模型的调频广播信号报时特征识别方法

Name: 基于隐马尔可夫模型的调频广播信号报时特征识别方法
Brand: 西华大学
SKU: 2017101974809
Availability: InStock

📄 申请号：CN201710197480.9 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2017-03-29

申请人

西华大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04H20_12

IPC 分类号

H04H20_12 , H04H60_29 ,

技术画像

所属领域

信号识别信号识别隐马尔可夫模型广播通信

应用场景

广播信号处理, 时间同步, 智能广播, 信号检测

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摘要

本发明公开基于隐马尔可夫模型的调频广播信号报时特征识别方法，本发明涉及无线电监测领域，解决根据频谱特征如何识别广播整点报时的新技术问题。本发明能够仅仅采集多帧整点时段的频谱数据用以训练模型，然后仅需要对整点时刻进行监测即能完成报时特征识别，显著并实质地，降低了数据处理量，加快了“黑广播”自动发现速度；本发明不受地区和时间的限制，节省人力，有助于提高查找黑广播效率；由于整点报时是区分合法广播与“黑广播”的重要指标之一，因此本发明可用于减少“黑广播”的频点的查找数量，增加对“黑广播”识别的准确率。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号：

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：36 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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