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公开(公告)号：CN107480623A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710671065.2
申请日：2017-08-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于协作表示的近邻保持人脸识别方法，实现步骤：1、划分数据库样本集；2、组成样本矩阵；3、计算初始投影矩阵；4、计算初始降维后的训练样本矩阵；5、计算初始降维后训练样本的权值矩阵；6、构建近邻保持图；7、计算近邻保持图的拉普拉斯矩阵；8、计算初始降维后训练样本的迹差矩阵；9、计算二次投影矩阵；10、计算二次降维后的训练样本矩阵；11、对测试样本进行降维及分类。本发明在样本有标签的情况下，利用样本的协作表示关系构造类内近邻保持图和类间近邻保持图，保持了样本的局部信息和全局信息，再利用近邻保持投影，有效地实现了对人脸特征的降维，同时，本发明对人脸图像识别具有很好的实时性。
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公开(公告)号：CN104901637B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201510219150.6
申请日：2015-04-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种黑盒子记忆性失真补偿方法，其包括以下步骤：1信号x经过信道也即黑盒子滤波器A后的输出信号y，将会产生记忆性失真信号，2信号经过滤波AS的输出为ys，LMS算法比较y和ys，不断迭代更新，得出AS的抽头系数，从而得出了信道的对于频率fc的记忆性失真特性，3滤波器AS求逆，得出滤波器DA的抽头系数；4输入信号x,经过信道的输出y,产生记忆性失真，失真信号经过信道逆滤波器DA矫正得出输出信号ys,恢复出来原始输入信号x。本发明的方法具有有益效果1当信道中记忆特性参数未知时，可得出信道记忆性失真特性并矫正；2当有一个参数未知的滤波器，可得出滤波器的参数，并得出滤波器对应的逆滤波器。
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公开(公告)号：CN105678261A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610008366.2
申请日：2016-01-07
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00288 , G06K9/6274
Abstract: 本发明公开了一种直推式局部保持投影数据降维方法，主要解决现有基于半监督学习的数据降维方法仅利用欧氏距离进行构图，识别结果不理想的问题。其实现步骤是：(1)输入数据并归一化；(2)计算归一化后的原始矩阵及类标向量；(3)由原始数据计算第一拉普拉斯矩阵L；(4)由类标向量计算第二拉普拉斯矩阵Ll；(5)由第一拉普拉斯矩阵L和第二拉普拉斯矩阵Ll计算相似度矩阵S；(6)由类标向量计算样本的类间权重矩阵Wc；(7)由相似度矩阵S和类间权重矩阵Wc构建广义特征值公式并求解，得到投影矩阵E；(8)由投影矩阵E计算出降维后的样本。本发明能有效地对数据进行特征提取与降维，提高了数据分类识别的准确率，可用于数据与图像处理。
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公开(公告)号：CN102932041B
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201210476672.0
申请日：2012-11-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种协作多点传输中异步空时码编解码方法，主要解决协作多点联合处理中，由于时间不同步和频率偏移而无法进行协作通信的问题。具体步骤包括：（1）用户设备估计信道参数并反馈给远端无线设备；（2）不同远端无线设备构造时延卷积编码矩阵；（3）用户设备估计远端无线设备整体等效信道矩阵；（4）用户设备构造频率偏移矩阵；（5）eNodeB演进型基站发送符号序列；（6）远端无线设备对信息序列进行空时编码并发送；（7）用户设备对接收符号序列进行频率补偿；（8）用户设备利用最小均方误差判定反馈解码进行解码。本发明不需要进行精确的时间和频率同步即可获得满分集增益，并且解码复杂度较低。
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公开(公告)号：CN103763222A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410019861.4
申请日：2014-01-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种MIMO信号盲检测中的信道模糊度去除方法，其特征在于，包括以下步骤：将MIMO系统的信道矩阵划分为Mt个SIMO系统的信道；截取每个SIMO系统的接收信号；根据截取到的接收信号利用基于二阶统计量的子空间盲信道估计算法分别估计各个SIMO系统的信道；估计得到的各个SIMO系统的信道和接收信号利用迫零法均衡出每个发射天线上的训练序列；利用第一帧内均衡得到的训练序列和截取到的信号，对后续的数据块进行信道的估计，将Mt个SIMO系统的信道参数组成MIMO系统的信道矩阵，获得MIMO系统的信道估计值。本发明的有益之处在于：计算量小、复杂度低；消除了排序模糊度问题；降低了系统的归一化均方根误差和误码率，提高了非合作通信系统的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103619072A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310644293.2
申请日：2013-12-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W80/02
Abstract: 本发明公布了一种无线网络中基于RTS/FCTS原理的全双工FD-MAC协议，其特征在于：所述协议是在无线全双工网络中按以下步骤实现：1）无线全双工网络中有两种类型的链路；2）定义每一个节点的全双工效率；3）使用RTS和FCTS帧完成握手过程。本发明同时支持双向链路和单向链路，适用于无线双工网络中我们提出的全双工MAC协议，大量的数值评估表明在无线网络中我们提出的全双工MAC协议可以获得比传统的半双工MAC协议更大的吞吐量。
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公开(公告)号：CN102223341B
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201110168236.2
申请日：2011-06-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种无带宽扩展的频域成形OFDM峰均比降低方法，主要解决现有技术出现的OFDM信号峰均比性能过低的问题。具体步骤包括：(1)信号处理器对输入信号进行串并变换，获得并行传输的信号序列；(2)将两个由不同的Chu序列构成的对角阵和方阵相乘获得预编码矩阵，用预编码矩阵对信号序列进行加权；(3)构造一个类高斯函数作为频域成形函数，对信号进行加权；(4)对每个数据符号进行插零操作和快速逆傅里叶变换之后，对信号序列进行并串变换，获得适于发射的OFDM传输信号。本发明具有复杂度低和频谱利用率高的优点，在不损失接收信号误比特率的情况下显著降低信号的峰均比，提高了通信系统发射机的功率利用率。
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公开(公告)号：CN102238125A
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201110168237.7
申请日：2011-06-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种存在剩余时偏的OFDM系统整数倍频偏估计方法，解决了现有技术出现的信道频谱利用率低和整数倍频偏估计精确性低的问题。具体步骤包括：(1)根据系统的性能要求生成训练序列，将其存储在发射端和接收端；(2)将去掉循环前缀的接收信号进行快速傅里叶变换，获得接收信号的频域信号；(3)根据接收端频域信号和本地训练序列，生成互模糊函数；(4)根据互模糊函数的多普勒切片构造二维度量矩阵；(5)在整个时延和频偏范围内遍历二维度量矩阵，获得整数倍频偏估计值与剩余时偏估计值。本发明具有系统开销小、整数倍频偏估计精确性高和抗频率选择性衰落的能力强的优点。
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公开(公告)号：CN111984800B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202010822181.1
申请日：2020-08-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/435 , G06F16/9536 , G06V10/772 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06F18/28 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2135 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于字典对学习的哈希跨模态信息检索方法，其步骤为：(1)生成训练集；(2)构造基于字典对学习的哈希目标函数；(3)优化基于字典对学习的哈希目标函数；(4)计算测试集的哈希码；(5)得到检索结果。本发明采用字典对的思想构建目标函数，将不同模态的数据通过字典对变化得到模态差异更小的系数嵌入矩阵，克服了将不同模态的数据直接映射至汉明空间的问题，可以更好地处理不同模态数据的异构性的问题，使得本发明在处理跨模态检索问题时有较高的平均检索精度。
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公开(公告)号：CN116567089A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310517824.5
申请日：2023-05-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L67/63 , H04L67/1004 , H04L67/1029 , H04L41/042 , H04L41/0894 , H04L41/12 , H04L45/121
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式网内协同计算的物联网交互系统及方法，系统中包括物联网云平台、传感器节点，可编程P4交换机网络拓扑以及响应终端。方法是物联网云平台将接收到的任务请求通过任务映射策略映射至可编程P4交换机网络拓扑，通过调度算法对路径上的交换机进行协同计算，为每台交换机提供计算处理和传输。本发明解决了物联网交互中传感器节点产生的传感数据在往返响应终端通信时的高时延消耗、网络堵塞、巨大传输消耗，导致响应端发出错误信息的问题。
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