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公开(公告)号：CN106919808B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201710110410.5
申请日：2017-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G16B20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于变步长最小均方误差自适应滤波器的基因识别系统，包括变步长最小均方误差自适应滤波器算法改进单元和基因结构多特征加权融合算法处理单元；所述的变步长最小均方误差自适应滤波器算法改进单元，用于通过变步长最小均方误差自适应改进算法对基因序列进行滤波处理，得到随机噪声较少、周期3行为较强的基因特征；所述的基因结构多特征加权融合算法处理单元，用于通过多特征加权融合策略，对基因序列进行特征提取，从而得到表达能力更强的特征向量。本发明提出了变步长最小均方误差自适应滤波器改进算法和多特征加权融合算法，并将二者集成到同一个基因识别系统中，进一步改善其识别性能。
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公开(公告)号：CN104715758A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510066532.X
申请日：2015-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G10L21/0208
Abstract: 本发明提出了一种分部处理式阵列式语音定位和增强方法，包括广义旁瓣抵消器的基本结构、阻塞矩阵（Block Matrix）的设计、分量滤波器的设计和外置维纳滤波部分。该方法借鉴分量结构，外加后置维纳滤波器，利用部分自适应技术，保证了算法的去噪性能，有效地抑制非相干噪声和相干噪声，加快了算法的收敛速度，降低了运算复杂度，相对于传统的广义旁瓣相消器的麦克风阵列语音增强系统，采用改进的语音增强系统具有更高的输出信噪比。仿真实验测试结构表明，相对于基于全带广义旁瓣抵消器的麦克风阵列语音增强系统，本发明的方法具有更高的输出信噪比。
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公开(公告)号：CN106919808A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710110410.5
申请日：2017-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F19/18
CPC classification number: G16B20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于变步长最小均方误差自适应滤波器的基因识别系统，包括变步长LMS自适应滤波器算法改进单元和基因结构多特征加权融合算法处理单元；所述的变步长LMS自适应滤波器算法改进单元，用于通过变步长LMS自适应改进算法对基因序列进行滤波处理，得到随机噪声较少、周期3行为较强的基因特征；所述的基因结构多特征加权融合算法处理单元，用于通过多特征加权融合策略，对基因序列进行特征提取，从而得到表达能力更强的特征向量。本发明提出了变步长LMS自适应滤波器改进算法和多特征加权融合算法，并将二者集成到同一个基因识别系统中，进一步改善其识别性能。
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公开(公告)号：CN104754485A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510066503.3
申请日：2015-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明提出了一种基于NLMS算法改进的数字助听器回波抵消方法，该方法的主要思想是在M大小的块中，每个输入数据对间隔M的共N/M个系数进行更新，当输入M个数据后，实现自适应滤波器全部系数的更新。同时，通过控制归一化步长的上下限保证较好的收敛速度和稳态误差。该方法可以实现助听器回波抵消功能，降低算法的计算复杂度的同时保证了算法性能的可控性，能够满足助听器实时性准确性的要求。
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公开(公告)号：CN104703108A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510066821.X
申请日：2015-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明提出了一种本发明是在噪声环境中为数字助听器的宽动态压缩算法，包括以下步骤：步骤A：根据语音增强算法，输出去噪之后的语音信号；步骤B：语音信号输出反馈路径的估算：边界检查计算、根据自适应宽动态压缩3条规则的计算输出；步骤C：把步骤A和步骤B的输出作为宽动态压缩模块的输入，进行语音信号压缩放大，并提高信噪比。传统的压缩算法当外界声源的声压级大小小于正常人的听阈时，助听器一般不启动压缩算法，而让输出声压级大小为0，这样就丢失了音频信号一部分的信息。本发明将对这个过程改进和优化，保留之前输入声压级小于正常人听阈的那部分声音信号的信息，同时本发明还带有噪声消除功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104703107B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201510066773.4
申请日：2015-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明提出了一种适用于数字助听器中的自适应回波抵消方法NBLMS_M‑K，在以M为一个周期内，每来一个信号点对前K个滤波器抽头系数进行更新，在第M个信号点进入系统时，对全部的滤波器系数进行更新。该方法既降低了算法的复杂度，又保证处理后的语音具有较高的可懂度和清晰度，满足了数字助听器体积小、功耗低的要求。
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公开(公告)号：CN104703107A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510066773.4
申请日：2015-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明提出了一种适用于数字助听器中的自适应回波抵消方法NBLMS_M-K，在以M为一个周期内，每来一个信号点对前K个滤波器抽头系数进行更新，在第M个信号点进入系统时，对全部的滤波器系数进行更新。该方法既降低了算法的复杂度，又保证处理后的语音具有较高的可懂度和清晰度，满足了数字助听器体积小、功耗低的要求。
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公开(公告)号：CN104703108B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201510066821.X
申请日：2015-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明提出了一种本发明是在噪声环境中为数字助听器的宽动态压缩算法，包括以下步骤：步骤A：根据语音增强算法，输出去噪之后的语音信号；步骤B：语音信号输出反馈路径的估算：边界检查计算、根据自适应宽动态压缩3条规则的计算输出；步骤C：把步骤A和步骤B的输出作为宽动态压缩模块的输入，进行语音信号压缩放大，并提高信噪比。传统的压缩算法当外界声源的声压级大小小于正常人的听阈时，助听器一般不启动压缩算法，而让输出声压级大小为0，这样就丢失了音频信号一部分的信息。本发明将对这个过程改进和优化，保留之前输入声压级小于正常人听阈的那部分声音信号的信息，同时本发明还带有噪声消除功能。
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公开(公告)号：CN104754485B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201510066503.3
申请日：2015-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明提出了一种基于NLMS算法改进的数字助听器回波抵消方法，该方法的主要思想是在M大小的块中，每个输入数据对间隔M的共N/M个系数进行更新，当输入M个数据后，实现自适应滤波器全部系数的更新。同时，通过控制归一化步长的上下限保证较好的收敛速度和稳态误差。该方法可以实现助听器回波抵消功能，降低算法的计算复杂度的同时保证了算法性能的可控性，能够满足助听器实时性准确性的要求。
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公开(公告)号：CN203984859U
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201420393932.2
申请日：2014-07-16
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: H05K7/20
Abstract: 针对现有大功率电子负载散热器存在的问题，本实用新型提供了一种大功率电子负载的散热系统，采用双基板散热器且在散热器和风扇间加装风罩、多个风扇并联、抽风冷却的方式对大功率IGBT进行冷却，减小了风扇风量泄漏，提高了风扇冷却风量的利用率，同时便于散热器在机柜内的安装，风扇并联增大了风量。将散热风扇安装在散热器风道的出风口处且采用抽风冷却方式减小了散热系统的总散热量。在较恶劣的环境条件下，本实用新型的散热系统的散热器表面温度更低，散热效果更好。
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