【摘要】本发明涉及一种改进极限学习机,尤其是一种融合最小二乘向量机回归学习思想的改进极限学习机,属于人工智能的技术领域。本发明在传统极限学习机经验风险最小化基础上,融合了最小二乘向量机回归学习思想,增加了结构风险控制项,通过有效调节两种风险
【摘要】 本发明涉及一种超宽带伪随机数字信号处理方法及处理电路,其包括如下步骤:a、提供系统频率源,系统频率源经过分频电路分频后能得到与待接收伪随机信号长度相匹配的采样时钟;b、采样电路在采样时钟作用下对接收的伪随机信号进行采样,采样电路对伪随机信号进行一次采样时只选取伪随机信号中的一个样点,并将采样的样点送入信号处理电路内;c、经过与伪随机信号长度相一致的采样操作,并在信号处理电路累加后,能得到与伪随机信号相一致的采样信号;d、信号处理电路对上述得到的采样信号进行处理并输出。本发明算法精炼简洁,有效降低了超宽带信号数据处理量;使超宽带伪随机信号的全数字化处理成为现实;移植性好,可靠性高。 【专利类型】发明授权 【申请人】北方通用电子集团有限公司 【申请人类型】企业 【申请人地址】214145 江苏省无锡市新区鸿山镇北部工业集中区1号地块 【申请人地区】中国 【申请人城市】无锡市 【申请人区县】锡山区 【申请号】CN201210039153.8 【申请日】2012-02-20 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102594401B 【公开公告日】2014-03-05 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102594401B 【授权公告日】2014-03-05 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】H04B1/7183 【发明人】卢志敏; 叶述平; 房志斌; 徐兴 【主权项内容】一种超宽带伪随机数字信号处理方法,其特征是,所述信号处理方法包括如下步骤:(a)、提供系统频率源,所述系统频率源经过分频电路分频后能得到与待接收伪随机信号长度相匹配的采样时钟;(b)、采样电路在采样时钟作用下对接收的伪随机信号进行采样,采样电路对伪随机信号进行一次采样时只选取伪随机信号中的一个样点,并将采样的样点送入信号处理电路内;b、采样电路在采样时钟作用下对伪随机信号进行采样,且采样电路每次顺序选取伪随机信号中的一个样点,这样经过与伪随机信号长度相一致的采样时钟后,能够将伪随机信号中的每一个样点均采集获取到;并将采样的样点送入信号处理电路内;(c)、经过与伪随机信号长度相一致的采样操作,并在信号处理电路累加后,能得到与伪随机信号相一致的采样信号;(d)、信号处理电路对上述得到的采样信号进行处理并输出。 【当前权利人】北方通用电子集团有限公司 【当前专利权人地址】江苏省无锡市新区鸿山镇北部工业集中区1号地块 【专利权人类型】有限责任公司(非自然人投资或控股的法人独资) 【统一社会信用代码】91320214782737161T 【引证次数】4.0 【自引次数】1.0 【他引次数】3.0 【家族引证次数】4.0 【家族被引证次数】2
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