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    • 6. 发明授权
    • Robust signal detection using correntropy
    • 使用correntropy的鲁棒信号检测
    • US08611839B2
    • 2013-12-17
    • US12597561
    • 2007-04-26
    • Jose C. PrincipeWeifeng Liu
    • Jose C. PrincipeWeifeng Liu
    • H04B1/16H04B17/00
    • H04L25/06G06K9/00523G06K9/6248
    • A method (200) for detecting a periodic signal (141) in a noisy signal (101) is provided. The method can include applying (210) correntropy to the noisy signal to generate a non-linear mapping, and applying (220) a sub-space projection to the non-linear mapping to produce principal components. A correntropy kernel can be applied to the noisy signal to generate a Gram matrix that is used in a Temporal Principal Component Analysis (TPCA). The correntropy kernel projects nonlinearly the input data to a reproducing kernel Hilbert Space (RKHS) preserving the input time structure and attenuating impulsive noise. The correntropy kernel is data dependent, and the RKHS correlation matrix has the same dimension as the input data correlation matrix. A principal component having a majority of signal energy can be chosen (230) to detect the periodic signal.
    • 提供一种用于检测噪声信号(101)中的周期信号(141)的方法(200)。 该方法可以包括对噪声信号应用(210)精度以产生非线性映射,并且将(220)子空间投影应用于(220)非线性映射以产生主成分。 可以将熵核应用于噪声信号以产生在时间主成分分析(TPCA)中使用的Gram矩阵。 科学核心非线性地将输入数据投射到重现核心希尔伯特空间(RKHS),保留输入时间结构并衰减脉冲噪声。 熵核是数据相关的,RKHS相关矩阵与输入数据相关矩阵具有相同的维度。 可以选择具有多数信号能量的主成分(230)来检测周期信号。