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公开(公告)号：CN116701834A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310673346.7
申请日：2023-06-07
Applicant: 杭州电子科技大学 , 饱饱(盐城)信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵分解的两通道QMFB系数稀疏优化方法。该方法利用原型FIR低通滤波器脉冲响应序列的对称性及类周期性，对滤波器的原始系数实行矩阵分解，实现初步降维，然后选取p范数值，结合矩阵LU分解技术与Lp范数最小化原理，对初步降维后的滤波器系数进行了进一步的系数优化，获得具有新型稀疏系数集合的两通道QMFB。该方法在保证达到阻带设计误差和重构误差要求的同时，为滤波器组获取尽可能多的0值和1值系数，节省相应结构实现时所需的常数乘法器和加法器资源，从而降低整个系统的复杂度。
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公开(公告)号：CN113096052A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110231595.1
申请日：2021-03-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于交替迭代的两通道近似正交图滤波器组系数优化方法。该方法针对图滤波器组的滤波器系数进行最小最大化问题，通过确定图滤波器组的重构误差值，对得到的目标函数进行交替优化，固定其中一组系数优化另一组，再固定已优化组系数去优化未优化组系数，求得最优的图滤波器组系数。主要针对每个图滤波器组的系数进行优化，同时仅针对于近似正交图滤波器组结构，保证了各系数之间优化的独立性，从而减小最大重构误差值，达到优化预期目标。与传统的优化方法相比，保证了优化过程中系数的独立优化，与设计的自由度。在高阶与低阶的滤波器系数优化过程中，都可以实现重构误差的减小，具有良好的效果。
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公开(公告)号：CN111010144A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911167427.X
申请日：2019-11-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明公开了一种改进的两通道IIR的QMF组设计方法，本发明针对全通滤波器的相位和整体失真传输函数的相位进行最小最大化问题，通过确定相应的相位误差和合适的加权值，对得到的非线性优化目标进行一阶泰勒展开，转换为线性问题，以求得最优的全通滤波器的系数。本发明最大的改进在于不再仅仅只考虑全通滤波器的性能或者只考虑分析-合成滤波器的性能，而是把两者的性能综合考虑，保证了信号经过的每一个子滤波器都具有更近似线性的相位，减少相位失真的可能性，达到设计预期目标。而且本发明并未对幅度讨论，只对全通滤波器和整体传输函数的相位进行了讨论，而幅度完全由相位控制。
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公开(公告)号：CN110061717B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910168303.7
申请日：2019-03-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明提供一种基于迭代梯度搜索的两通道正交镜像滤波器组设计方法。其利用迭代梯度搜索(IGS,iterative gradient searching)技术，将原本高度非线性非凸的优化问题，转成凸优化问题进行迭代求解。我们发明的方法和以往方法相比，不再局限于对某一个固定的目标函数进行求解，可以根据设计的需要，灵活的更改目标函数，不仅能将目标函数表达成最小二乘准则的形式，还能够直接实现最小极大化准则的表达形式。并且我们的方法和国内外其它方法相比，原型滤波器迭代初始系数的正常选取几乎不影响仿真结果，且所获得的滤波器性能指标更具有优越性。
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公开(公告)号：CN118748549B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411232221.1
申请日：2024-09-04
Applicant: 杭州电子科技大学 , 南京云磁电子科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种两通道格型正交滤波器组的群延迟优化设计方法，该方法首先根据滤波器阶数#imgabs0#，给定#imgabs1#个格型系数值，获得一个原型#imgabs2#，利用梯度迭代算法最小化完美重构正交滤波器组的加权最小二乘目标函数#imgabs3#，再利用Lim‑Lee‑Chen‑Yang算法更新目标函数#imgabs4#中的加权函数部分，获得一组最优的格型系数。接着使用得到的最优格型系数系数作为初始值，利用泰勒一阶近似的思想，优化由目标函数#imgabs5#与群延迟优化的初始目标函数#imgabs6#加权得到的目标函数，并且把群延迟的最值差作为一个观察量，当最值差前后相差很小时，认为得到了最优原型低通滤波器#imgabs7#。该方法能够有效改善滤波器的非线性相位问题，减少信号误差，满足完美重构特性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119577611A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411605246.1
申请日：2024-11-12
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州高特电子设备股份有限公司
IPC: G06F18/2431 , G01R31/367 , G01R31/385 , G06F18/2415 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了基于混合深度学习的新能源汽车电池故障识别及预警方法。该方法首先定义了故障类型与判断标准，生成训练数据的标签。然后构建包括卷积层模型和双向门控循环单元层的混合深度学习模型，分别提取电池数据的空间特征以及时间序列中的长期依赖关系，对电池的状态信息进行编码。接着，将提取的特征输入到故障识别模块中进行模型参数的精细调整，优化模型的交叉熵损失函数，最小化模型预测与实际故障之间的误差，以减少计算时间并提高训练效率。最后基于训练后的混合深度学习模型，检测电池数据的故障概率，并利用该模型预测未来一段时间内的目标特征数据，生成故障预警信息。该方法能够提升电池故障识别的准确性和提前预警的可靠性。
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公开(公告)号：CN118590031B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411088534.4
申请日：2024-08-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明提出了两通道正交镜像滤波器组矩阵分解结构及系数设计方法。在基于分时复用的两通道正交镜像滤波器组高效多相结构基础上，对其分析滤波器部分和综合滤波器部分进行矩阵分解，将滤波器部分分为#imgabs0#模块、X模块、Y模块、Z模块、输入端口和输出端口。X模块以输入端口的值作为乘法器的输入，#imgabs1#模块对输入进行延时。X模块的输出经过Y模块作为Z模块的输入，Z模块与#imgabs2#模块的输出相加后，从输出端口输出，经过中间部分进入综合滤波器部分。在0时刻，X模块和Z模块按照从后往前的顺序对乘法器的输出结果进行延时相加，在1时刻，顺序相反。系数设计方法在上述滤波器结构的基础上，通过矩阵分解的方式得到乘法器的系数。
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公开(公告)号：CN118590031A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411088534.4
申请日：2024-08-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明提出了两通道正交镜像滤波器组矩阵分解结构及系数设计方法。在基于分时复用的两通道正交镜像滤波器组高效多相结构基础上，对其分析滤波器部分和综合滤波器部分进行矩阵分解，将滤波器部分分为#imgabs0#模块、X模块、Y模块、Z模块、输入端口和输出端口。X模块以输入端口的值作为乘法器的输入，#imgabs1#模块对输入进行延时。X模块的输出经过Y模块作为Z模块的输入，Z模块与#imgabs2#模块的输出相加后，从输出端口输出，经过中间部分进入综合滤波器部分。在0时刻，X模块和Z模块按照从后往前的顺序对乘法器的输出结果进行延时相加，在1时刻，顺序相反。系数设计方法在上述滤波器结构的基础上，通过矩阵分解的方式得到乘法器的系数。
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公开(公告)号：CN117236249A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311268998.9
申请日：2023-09-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/337 , H03H17/02 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于双循环交替优化的树结构滤波器组系数优化设计方法。针对两级四通道树结构滤波器组，首先基于迭代梯度优化算法生成其初始系数。然后将其等效为四通道均匀滤波器组，针对等效后的滤波器组设计重构误差目标函数，然后以最大误差最小化为目标，对四通道树结构滤波器组进行系数交替优化，作为内循环。对优化后的滤波器进行频谱迁移优化，作为外循环。输出内外循环所得的最优解，作为优化结果。本方法可以达到提高重构误差多个数量级的效果，并且可以根据设计需要灵活地改变约束条件，迭代获取滤波器的系数，降低树结构滤波器组优化的算法复杂度，同时该方法对滤波器组的频率选择性影响也较小。
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公开(公告)号：CN111163028B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201911375415.6
申请日：2019-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L27/26 , H04L25/02 , H04B17/364
Abstract: 本发明公开了一种基于基带复信号相角的TDOA跟踪方法，包括：S11.接收基站发送的导频序列，并计算出不同天线接收信号的到达时间差TDOA的初值；S12.接收基站发送的帧信号，并在预设范围内选择数个到达时间差TDOA的时延因子，根据选取的时延因子对接收到帧信号进行解码，得到数个帧信号的解码结果；S13.计算解码后的数个帧信号的实部能量均值与虚部能量均值的比值，并选取所有比值中的最大值所对应的到达时间差TDOA的时延因子，将选取的最大值所对应的到达时间差TDOA的时延因子反馈至基站；S14.基站接收到所述最大值所对应的到达时间差TDOA的时延因子，构造与接收到的到达时间差TDOA的时延因子相对应的正交恢复预编码矩阵，对预编码矩阵中的元素进行相位旋转。
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