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基于轮廓特征的跳频信号分类方法

Name: 基于轮廓特征的跳频信号分类方法
Brand: 桂林电子科技大学
SKU: 2019114056518
Availability: InStock

📄 申请号：CN201911405651.8 📄 发布日：2026/07/03

著录项目信息

申请日

2019-12-31

公开号

CN111126332B

公开日

2022-04-22

申请人

桂林电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

信号处理信号处理特征提取模式识别

应用场景

通信信号识别, 电子侦察, 频谱监测, 认知无线电, 跳频通信

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摘要

本发明公开了基于轮廓特征的跳频信号分类方法，其特征是，包括如下步骤：1）得到二维时频矩阵；2）提取轮廓特征；3）图像预处理；4）训练、分类。这种方法以跳频信号在等高线图的轮廓作为图像特征，转化为图像识别的问题，再利用卷积神经网络CNN具有自主寻找特征的特点，将图像输入到CNN网路中，能实现跳频信号的识别，不需要进行人工提取参数作为特征向量，能够避免复杂的参数提取问题，在低信噪比时有较高的识别率。

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： CN111126332B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种自断电防火线缆的连接接头

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：125 ❤️ 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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📊 出价记录 (3条)

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