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龍圖騰網(wǎng)獲悉暨南大學(xué)申請的專利一種基于動(dòng)態(tài)遞增閾值選取策略的信號重構(gòu)方法、系統(tǒng)及設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119921783B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510002706.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H03M7/30；該發(fā)明授權(quán)一種基于動(dòng)態(tài)遞增閾值選取策略的信號重構(gòu)方法、系統(tǒng)及設(shè)備是由溫金明;胡怡;李昌昊;陳偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于動(dòng)態(tài)遞增閾值選取策略的信號重構(gòu)方法、系統(tǒng)及設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于動(dòng)態(tài)遞增閾值選取策略的信號重構(gòu)方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及壓縮感知信號處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取低維觀測信號，根據(jù)損失函數(shù)的梯度對低維觀測信號進(jìn)行估計(jì)，得到估計(jì)信號，然后利用遞增函數(shù)，結(jié)合迭代次數(shù)和預(yù)設(shè)的稀疏度進(jìn)行閾值操作，得到迭代相關(guān)的動(dòng)態(tài)閾值，進(jìn)而將動(dòng)態(tài)閾值應(yīng)用于算法步驟，對估計(jì)信號的迭代更新，直到達(dá)到迭代更新終止條件，得到從低維觀測信號中重構(gòu)出的目標(biāo)信號，該目標(biāo)信號即為重構(gòu)出的稀疏信號，本申請?zhí)岣吡藢?shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性，能夠有效地應(yīng)用自適應(yīng)閾值算法更好地適應(yīng)信號結(jié)構(gòu)，提高算法恢復(fù)信號的準(zhǔn)確性和可靠性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于動(dòng)態(tài)遞增閾值選取策略的信號重構(gòu)方法、系統(tǒng)及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于動(dòng)態(tài)遞增閾值選取策略的信號重構(gòu)方法，其特征在于，包括： 獲取低維觀測信號和遞增函數(shù)，所述遞增函數(shù)為預(yù)先選取的與動(dòng)態(tài)閾值相關(guān)的函數(shù)，所述低維觀測信號為高清視頻的信號； 根據(jù)預(yù)設(shè)的損失函數(shù)的梯度，對所述低維觀測信號進(jìn)行估計(jì)，得到估計(jì)信號； 基于所述遞增函數(shù)，根據(jù)所述估計(jì)信號的迭代次數(shù)和預(yù)設(shè)的稀疏度進(jìn)行動(dòng)態(tài)閾值操作，得到迭代相關(guān)的動(dòng)態(tài)閾值，并將所述動(dòng)態(tài)閾值應(yīng)用于算法步驟，對所述估計(jì)信號進(jìn)行迭代更新，直到達(dá)到迭代更新終止條件，得到重構(gòu)的目標(biāo)信號； 其中，所述目標(biāo)信號為與所述低維觀測信號對應(yīng)的原始稀疏信號的重構(gòu)信號，所述重構(gòu)信號為去噪的具備高質(zhì)量的高清視頻的信號，在迭代更新過程中，所述動(dòng)態(tài)閾值基于所述迭代次數(shù)進(jìn)行遞增變化，在達(dá)到迭代更新終止條件之前，每次迭代更新得到的估計(jì)信號進(jìn)行損失函數(shù)的梯度更新； 基于所述遞增函數(shù)，根據(jù)所述估計(jì)信號的迭代次數(shù)和預(yù)設(shè)的稀疏度進(jìn)行動(dòng)態(tài)閾值操作，得到迭代相關(guān)的動(dòng)態(tài)閾值，包括：根據(jù)求解問題特性預(yù)設(shè)關(guān)于迭代次數(shù)遞增的遞增函數(shù)，以作為閾值函數(shù)；根據(jù)所述閾值函數(shù)，利用所述估計(jì)信號的迭代次數(shù)和預(yù)設(shè)的稀疏度進(jìn)行函數(shù)計(jì)算，得到本次迭代所需的動(dòng)態(tài)閾值； 根據(jù)所述閾值函數(shù)，利用所述估計(jì)信號的迭代次數(shù)和預(yù)設(shè)的稀疏度進(jìn)行函數(shù)計(jì)算，得到本次迭代所需的動(dòng)態(tài)閾值，包括：從中選取閾值函數(shù)，計(jì)算本次迭代更新的動(dòng)態(tài)閾值；其中，表示當(dāng)前算法的迭代次數(shù)，為閾值函數(shù)，表示信號的稀疏度，表示保留整數(shù)部分，隨著迭代次數(shù)的增加，動(dòng)態(tài)閾值逐漸增大。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人暨南大學(xué)，其通訊地址為：510632 廣東省廣州市黃埔大道西601號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。