一种构造卷积神经网络(CNN)模型的方法和系统

    公开(公告)号:CN110490296A

    公开(公告)日:2019-11-22

    申请号:CN201910312776.X

    申请日:2019-04-18

    Abstract: 本文公开了一种用于构造卷积神经网络(CNN)模型的方法和系统。该方法包括正则化空间域权重,提供空间域权重的量化,修剪空间域中的小权重或零权重,微调量化码本,压缩来自量化码本的量化输出,以及解压缩空间域权重并在修剪Winograd域权重之后使用稀疏空间域卷积和稀疏Winograd卷积。

    一种通信装置及其操作方法

    公开(公告)号:CN104704761B

    公开(公告)日:2019-01-18

    申请号:CN201380053093.8

    申请日:2013-10-08

    Abstract: 一种通信系统包括:消息通信模块,被配置为在重发请求之前通信在前数据;量度模块,耦接到所述消息通信模块,被配置为确定与请求重新通信在前数据或者在前数据的一部分的重发请求关联的重发量度;和其中,所述消息通信模块还被配置为基于用于重新通信用于与设备通信的在前数据或者在前数据的一部分的重发量度,通信包括重发部分的重发数据。

    用于IQ失配校准和补偿的系统和方法

    公开(公告)号:CN108462663A

    公开(公告)日:2018-08-28

    申请号:CN201710916865.6

    申请日:2017-09-30

    Abstract: 公开了一种用于IQ失配校准和补偿的系统和方法。一种用于提供IQ失配(IQMM)补偿的方法包括:以原始频率发送单频信号;确定受损信号在原始频率下的第一响应以及受损信号在相应的镜像频率下的第二响应;基于第一响应和第二响应确定对补偿滤波器在原始频率下的频率响应的估计;通过以多个步长对单频信号进行扫频来重复发送单频信号的步骤、确定第一响应和第二响应的步骤、以及确定对所述补偿滤波器的频率响应的估计的步骤,以确定所述补偿滤波器的频率响应的快照;通过执行时频转换矩阵的伪逆来将所述补偿滤波器的频率响应转换成所述补偿滤波器的多个时域滤波器抽头;确定针对相应的时域滤波器抽头提供最小的LSE的时间延迟。

    对随机过程建模的设备和方法

    公开(公告)号:CN108304604A

    公开(公告)日:2018-07-20

    申请号:CN201710723244.6

    申请日:2017-08-22

    Abstract: 在此公开一种对随机过程建模的设备和方法。所述设备包括:自相关处理器,被配置为产生或估计随机过程的长度m的自相关性,其中,m为整数;最小二乘(LS)估计处理器,连接到自相关处理器,并被配置为通过使用LS回归估计p阶自回归(AR)参数来对随机过程建模,其中,p为远小于m的整数。所述方法包括:由自相关处理器产生随机过程的长度m的自相关性,其中,m为整数;由最小二乘估计处理器通过使用最小二乘(LS)回归估计p阶自回归(AR)参数对随机过程建模,其中,p为远小于m的整数。

    用于采样率转换的多相设备及其制造方法和测试方法

    公开(公告)号:CN107979354A

    公开(公告)日:2018-05-01

    申请号:CN201711006900.7

    申请日:2017-10-25

    Abstract: 公开用于采样率转换的多相设备及其制造方法和测试方法。描述涉及多相数字滤波器的设备(以及制造所述设备的方法)、系统和方法。在一个方面,提供了一种设备,包括:至少一对子滤波器,每对子滤波器具有对称系数;以及网格,包括与所述至少一对子滤波器中的具有对称系数的每对子滤波器对应的两个加法器和馈线。在一个方面,所述设备是多相有限脉冲响应(FIR)数字滤波器,包括插值器和抽取器,其中,插值器和抽取器中的每个具有:至少一对子滤波器,每对子滤波器具有对称系数;以及网格,包括与所述至少一对子滤波器中的具有对称系数的每对子滤波器对应的两个加法器和馈线。

    用于视差估计的电子装置和方法

    公开(公告)号:CN111105450B

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN201911036156.4

    申请日:2019-10-29

    Abstract: 在此公开用于视差估计的电子装置和方法。电子装置包括:第一相机,具有第一视场(FOV);第二相机,具有比第一FOV窄的第二FOV;以及处理器,被配置为:使用第一相机捕获第一图像,第一图像具有联合FOV;使用第二相机捕获第二图像;确定第一图像与第二图像之间的重叠FOV;基于重叠FOV生成视差估计;生成联合FOV视差估计;并且将联合FOV视差估计与重叠FOV视差估计合并。

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