一种基于深度学习的通信信号特征融合方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010189611.0

申请日：

2020-03-18

公开(公告)号：

CN111382803B

公开(公告)日：

2020-07-07

发明(设计)人：

杨海芬胡向东杨睿王一冰周亮周军

申请人：

申请人地址：

611731 四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06K900 G06T510 G06N308

代理机构：

电子科技大学专利中心 51203

代理人：

陈一鑫

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2020-07-07	公开	公开
2020-07-31	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20200318
2022-06-03	授权	授权

共 50 条

[1]

基于时频特征融合的深度学习宽带信号检测方法 [P].

李建清 ;

莫尊胤 ;

黄浩 .

中国专利 :CN119989270A ,2025-05-13

[2]

一种基于深度学习的通信信号调制识别方法 [P].

姜开元 ;

宁博文 .

中国专利 :CN119135489A ,2024-12-13

[3]

一种基于深度学习的GIS振动信号降噪方法 [P].

康涛 ;

李岳恒 .

中国专利 :CN115062641A ,2022-09-16

[4]

基于脑电特征融合深度学习模型的癫痫分类方法及系统 [P].

黄辰 ;

王时绘 ;

张龑 ;

张丽 ;

张慧君 ;

宋建华 ;

吴伟 .

中国专利 :CN116898454B ,2024-09-17

[5]

一种基于特征通道融合和深度学习的癫痫预测系统 [P].

徐欣 ;

张尹 ;

纪卓捷 ;

吴建盛 .

中国专利 :CN114569141A ,2022-06-03

[6]

一种基于深度学习的金属焊接信号特征曲线特征建模方法 [P].

李红 ;

王怀震 ;

朱鹏臻 .

中国专利 :CN114936517A ,2022-08-23

[7]

一种基于深度学习的通信信号识别方法 [P].

顾晓乐 .

中国专利 :CN114626414A ,2022-06-14

[8]

基于多模态特征融合和深度学习的卫星信号个体识别方法 [P].

姬红兵 ;

李诗瑶 ;

李林 ;

孟京龙 ;

张毅 ;

臧博 ;

张文博 ;

龙璐岚 .

中国专利 :CN118260571A ,2024-06-28

[9]

基于深度学习的信号特征提取方法 [P].

陆慧娟 ;

滕皓 ;

严珂 ;

叶敏超 ;

朱文杰 .

中国专利 :CN111652177A ,2020-09-11

[10]

基于深度学习的双模通信信号识别方法 [P].

陈宗水 .

中国专利 :CN119441987A ,2025-02-14

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