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公开(公告)号：CN112037156A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010778708.5
申请日：2020-08-05
Applicant: 安徽至博光电科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数字散斑自适应帧频解调算法，包括以下步骤：首先任意选取图像序列中的相邻两帧图像及一帧非相邻帧图像，作为某帧时刻的输入数据，对选取的数字散斑图像进行傅里叶变换得到散斑的频谱，然后设计频率带通滤波器和方向滤波器对三幅数字散斑图像进行带通滤波及方向滤波，其次对频域处理后的数字散斑图像进行反傅里叶变换，计算角度和幅值，对散斑图像相位做两两相位差，对上述相位差再做加权平均得到整体相位差，最后带入预测模型，计算最后振幅量。本发明方法简单，在保证高计算精度的同时，能够进行高速实时分析，适应较差的外场测试；同时能够针对特定方向进行分析测量，不易引入其它方向干扰，适应不同材质的振动特性。
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公开(公告)号：CN120050337A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411958754.8
申请日：2024-12-30
Applicant: 安徽至博光电科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Tokenizer的单向数据传输方法，属于数据处理技术领域。本发明通过统一的Token格式转化、压缩、解压缩和还原过程，实现数据在跨网环境中的安全、高效单向传输；通过Tokenizer模型分析数据的结构和内容，将高频数据提取为Token数据，并将冗余信息进一步压缩；通过Tokenizer模型将多模态数据如文本、音频、图像等统一编码成通用的Token数据，显著增强了系统的适用性；通过Tokenizer模型对原始数据进行转换和压缩，可有效隐藏数据的具体内容，显著增强数据传输的安全性与数据的隐私保护。
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公开(公告)号：CN119380735A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411502744.3
申请日：2024-10-25
Applicant: 安徽至博光电科技股份有限公司
IPC: G10L21/02 , G10L21/0208 , G10L25/30 , H04B10/69 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的声光信号增强方法，属于信号处理技术领域。本发明通过基于神经网络的深度学习来构建增强后的信号与原始信号之间隐含的映射关系，不断训练和更新声光信号增强模型，来实现对原始信号信噪比和语音质量的显著提升和便捷性输出。通过将相位损失Lphase和幅度损失LMagnitude分别输出至声光信号增强模型内来更新对应参数，实现声光信号增强模型的数据测试矫正和参数更新；同时采用AdamW优化算法不断更新和迭代所述声光信号增强模型的模型参数，通过计算梯度和更新参数来最小化损失函数，提高模型的训练效率和性能，可不断提高声光信号增强模型输出信号的语音质量和信噪比。
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公开(公告)号：CN112037156B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202010778708.5
申请日：2020-08-05
Applicant: 安徽至博光电科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数字散斑自适应帧频解调算法，包括以下步骤：首先任意选取图像序列中的相邻两帧图像及一帧非相邻帧图像，作为某帧时刻的输入数据，对选取的数字散斑图像进行傅里叶变换得到散斑的频谱，然后设计频率带通滤波器和方向滤波器对三幅数字散斑图像进行带通滤波及方向滤波，其次对频域处理后的数字散斑图像进行反傅里叶变换，计算角度和幅值，对散斑图像相位做两两相位差，对上述相位差再做加权平均得到整体相位差，最后带入预测模型，计算最后振幅量。本发明方法简单，在保证高计算精度的同时，能够进行高速实时分析，适应较差的外场测试；同时能够针对特定方向进行分析测量，不易引入其它方向干扰，适应不同材质的振动特性。
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