基于神经网络的多模态智能终端射频校准方法

    公开(公告)号:CN118646495B

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202411124666.8

    申请日:2024-08-16

    Abstract: 本申请涉及终端射频校准技术领域,具体涉及基于神经网络的多模态智能终端射频校准方法,该方法包括:采集智能终端接收到的射频信号,获取射频信号各时刻的信号强度,获取智能终端的本地振幅和本地频率,将射频信号解调后得到各时刻的温度、湿度;基于各时刻的温度、湿度与最佳工作温度、最佳工作湿度的差异,得到各时刻的偏离温度、偏离湿度;确定各时刻的标准载波成分函数;得到各时刻的噪音成分向量;确定各时刻的噪音干扰强度;获取各时刻的温度干扰强度、湿度干扰强度;利用神经网络模型,确定各时刻的本地校准振荡信号。本申请提高了智能终端射频校准的准确度。

    基于神经网络的多模态智能终端射频校准方法

    公开(公告)号:CN118646495A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202411124666.8

    申请日:2024-08-16

    Abstract: 本申请涉及终端射频校准技术领域,具体涉及基于神经网络的多模态智能终端射频校准方法,该方法包括:采集智能终端接收到的射频信号,获取射频信号各时刻的信号强度,获取智能终端的本地振幅和本地频率,将射频信号解调后得到各时刻的温度、湿度;基于各时刻的温度、湿度与最佳工作温度、最佳工作湿度的差异,得到各时刻的偏离温度、偏离湿度;确定各时刻的标准载波成分函数;得到各时刻的噪音成分向量;确定各时刻的噪音干扰强度;获取各时刻的温度干扰强度、湿度干扰强度;利用神经网络模型,确定各时刻的本地校准振荡信号。本申请提高了智能终端射频校准的准确度。

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