发明专利已授权

基于六阶基数样条小波网络的带通滤波方法

📄 申请号：CN201910981115.6 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2019-10-16

公开号

CN110717468B

公开日

2022-08-02

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F17_14

IPC 分类号

G06F17_14 , G06F17_16 , G06K9_00 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

信号处理信号处理小波分析滤波器设计

应用场景

通信信号处理, 图像处理, 音频处理, 传感器信号处理, 生物医学信号处理

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摘要

本发明为利用六阶基数样条小波神经网络，进行带通滤波的方法，用以解决在复杂系统中信号带通滤波精度差的问题。由于小波神经网络具有自适应能力，带通特性，能够基于噪声统计特性的变化，在线调整滤波的带宽，因此本专利把六阶基数样条小波ψ(x)作为神经网络的激励函数；提出基于信号带宽确定神经网络输入权值2j；同时给出了在复杂噪声环境下的神经网络隐层节点数的计算公式；继而由插值基到正交基的线性映射，得到系数并得到矩阵R＝[λk‑n]k×n，进而构建矩阵Λ＝RTR，选取矩阵β＝[ψj,K(n/2J)]n,K得Mf＝λA(βTΛβ)‑1βTΛ，用迭代的方法得到最优输出权值{ck}k，最后基于系数{ck}k构建小波神经网络来实现信号的带通滤波。

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

低频段的窄带可调滤波器

当前第 / 件

一种双目内窥镜软组织图像的在线三维重建方法

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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：129 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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