基于深度学习的叶片欠采样叶端定时信号压缩重构方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010790489.2

申请日：

2020-08-07

公开(公告)号：

CN111898321A

公开(公告)日：

2020-11-06

发明(设计)人：

陈仲生盛浩何静夏叶媚刘建华张昌凡胡雷

申请人：

申请人地址：

412007 湖南省株洲市天元区泰山西路88号

IPC主分类号：

G06F3027

IPC分类号：

G06N308 G06N304 G01H1700 G01M1300

代理机构：

长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225

代理人：

邱轶

法律状态：

授权

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
2021-06-25	授权	授权
2020-11-06	公开	公开
2020-11-24	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 30/27 申请日:20200807

共 50 条

[1]

欠采样叶端定时振动信号重构方法及其装置 [P].

杨拥民 ;

陈仲生 ;

胡政 ;

林军 ;

徐海龙 ;

胡海峰 ;

官凤娇 .

中国专利 :CN105509876B ,2016-04-20

[2]

一种基于叶端定时欠采样信号特性的叶片同步共振频率恢复方法 [P].

李宏坤 ;

董剑男 ;

范振芳 ;

赵新维 .

中国专利 :CN114111997B ,2022-03-01

[3]

基于深度学习的PPG信号重构方法及设备 [P].

张进东 ;

丁立明 ;

刘文江 ;

刘金海 ;

崔久莉 .

中国专利 :CN109363652B ,2019-02-22

[4]

基于深度学习的分布式压缩感知信号重构方法 [P].

王钢 ;

李晓东 ;

高玉龙 .

中国专利 :CN114970622B ,2024-08-06

[5]

基于字典双学习的压缩感知信号重构方法及系统 [P].

徐弘毅 ;

武思军 ;

吴天昊 ;

李阳 .

中国专利 :CN112187282A ,2021-01-05

[6]

一种基于深度学习的傅里叶成像重构方法 [P].

王大卫 ;

喻虹 .

中国专利 :CN120852549A ,2025-10-28

[7]

基于压缩协方差采样的叶端定时传感器布局优化方法 [P].

曹佳辉 ;

杨志勃 ;

乔百杰 ;

吴淑明 ;

田绍华 ;

孙若斌 ;

李华霖 ;

陈雪峰 .

中国专利 :CN120234989A ,2025-07-01

[8]

基于字典学习和压缩感知理论的叶片振动信号重构方法 [P].

郑华 ;

吴政龙 ;

段世强 ;

周江涛 .

中国专利 :CN114065431B ,2022-02-18

[9]

基于单个叶端定时传感器的叶片检测方法 [P].

田绍华 ;

曹佳辉 ;

杨志勃 ;

陈雪峰 ;

杨来浩 ;

李浩琪 ;

王增坤 ;

吴淑明 .

中国专利 :CN113504309A ,2021-10-15

[10]

基于多个叶端定时传感器的叶片检测方法 [P].

田绍华 ;

曹佳辉 ;

杨志勃 ;

杨来浩 ;

陈雪峰 ;

王增坤 ;

李浩琪 .

中国专利 :CN113504311B ,2021-10-15

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