本发明涉及智能驾驶技术领域，具体公开了一种用于疲劳状态识别的方向盘转角统计特征融合方法，首先实时采集方向盘转角时间序列和车速时间序列，并按照设定的阈值对方向盘转角时间序列进行滤波处理，得到有效的样本数据；然后按照设定的时间窗大小，计算固定长度样本的统计特征；最后将计算的统计特征形成统计特征矩阵，并计算该统计特征矩阵的特征根，最后抽取满足条件的特征根作为驾驶人方向盘转角统计特征的融合指标向量。本发明将方向盘转角的多统计特征进行融合，克服了现有技术直接采用某一项或多项统计指标带来的不稳定性，在实车工况下能有效支撑驾驶人疲劳状态的稳定识别，对不同驾驶者表现出了较高的工程泛化能力。

本发明请求保护一种文景准换中场景空间信息布局生成的方法。该方法包括：构建空间关系词集和辅助空间关系词集；依靠依存语法关系和空间词集词向量相似度识别出初始文本中包含空间信息的文本集；依靠辅助空间关系词集提取每个分句的最小空间信息树；依靠依存语义分析和模式匹配抽取出空间关系构成初始场景空间关系集；匹配属性和比较可视化实体的相似度进行简单的指代消解；针对某一场景构建场景集，对其中的可视化实体名词进行统计分析；根据统计分析，分析某一场景名词特征；依据场景名词特征选取对应场景中空间关系集中的可视化实体作为锚实体；依靠对应场景集中空间关系和锚实体进行缺省空间关系推理，构造场景空间关系布局生成图。

本发明涉及一种具有单置换网络的分层半并行LDPC译码器系统，属于译码器硬件设计领域。该系统包括单置换网络的分层译码架构、单置换网络的分层半并行译码架构、分层半并行译码的流水线设计、分层半并行LDPC译码器的硬件构架。本发明通过更改从变量节点传递到校验节点的每个信息块的循环移位值，去掉了校验节点和变量节点之间的置换网络模块，即通过单置换网络就可以完成译码器的循环移位操作，从而减小了译码器的硬件资源。采用半并行的译码结构，同时在半层之间加入流水线。与分层全并行结构的译码器相比，半并行结构的译码器的变量节点并行度仅为码长的一半，但可以实现其3/4的吞吐量，同时将硬件资源减少了一半。

本发明公开了用于数字广播发射机的小型化上变频及射频前端电路，包括：恒温晶振器、锁相环、环路滤波器、低通滤波器、射频信号输出单元、AD9957正交调制电路和FPGA电路；所述恒温晶振器控制锁相环，所述锁相环同时控制和响应于环路滤波器，所述低通滤波器控制AD9957正交调制电路，所述低通滤波器响应于锁相环，所述AD9957正交调制电路同时控制和响应于FPGA电路；设计的发射链路提高了射频端输出频谱带外抑制、邻道抑制比和谐波抑制等性能，在满足小型化的技术要求下，能够达到较高的频谱输出特性。

本发明涉及一种采用多个环形延迟链的TDC电路系统，属于时间精密测量领域。该系统包括延迟器、与门电路和D触发器，且该系统通过将START信号同时引入环形结构的延迟线，然后在STOP信号来临时也同时引入各个延迟线上D触发器的时钟端口对延迟线状态进行采样，计算通过延迟单元的个数。本发明通过将每个环形延迟线的首个延迟单元以及末位的延迟单元用与门以及反相器代替，但延迟时间通过设计与其他延迟单元一致，这样此结构在不耗费其他资源的条件下，减少使用延迟单元以及触发器就达到了传统结构所达到的测量效果。

本发明涉及一种电机测试平台及测试方法,包括工作台，工作台上设置有多组一号滑槽，一号滑槽内对称滑动设置有两组一号滑块，两组一号滑块分别与一号承接板以及二号承接板连接，且一号承接板与二号承接板之间通过牵引组件连接，一号承接板通过双向驱动组件同工作台连接，且一号承接板上对称设置有两个侧板，侧板上滑动安装有二号滑块，二号滑块通过推拉杆连接设置在一号承接板上的挤压组件，二号滑块上还转动安装有滑轮，滑轮与垂直安装在工作台上的导向板适配，导向板上设置有导槽，二号承接板上活动设置有检测装置，检测装置上转动安装有连接头，连接头与设置在待检测电机输出轴上的连接座适配，实现快速稳定的对电机进行检测。

本发明公开了基于改进LMS算法的稀疏系统辨识方法和滤波器和系统，用于辨识无线通信信道的系数和解决无线通信系统中因为稀疏信道产生的回波问题，通过对估计滤波器迭代更新方程的ZA函数进行改进，使得需要调整参数更少，复杂度比LMS算法更低，但是其性能表现与l0‑ILMS算法一致，从而使得该算法在硬件处理数据速度更快，延迟更低，其硬件的稳定性更高，风险更低，有利于该算法在硬件中实现。

本发明公开了一种自适应预失真系统及方法，包括第一预失真模块、第二预失真模块、功放模块、衰减模块和自适应模块；第一预失真模块用于对输入信号进行预失真处理，得到预失真输出信号；功放模块用于对预失真输出信号进行功率放大处理，得到功放输出信号；衰减模块用于对功放输出信号进行衰减处理，第二预失真模块用于对衰减处理后的功放输出信号进行预失真处理，得到预失真输出信号；自适应模块用于对预失真输出信号进行自适应处理，得到自适应信号；根据预失真输出信号和自适应信号的差值信号，对自适应模块进行调整。本发明具有稳定性高，收敛快，可离线学习，实现难度低的特性。

本发明涉及一种零吸引惩罚与吸引补偿组合的稀疏LMS方法，属于信号处理领域。该方法将零吸引惩罚与吸引补偿相结合，对估计滤波器的系数分成近零系数、小系数与大系数，然后采取不同的吸引方法。在每一次迭代更新中，对于估计滤波器的近零系数，仅用迭代更新公式中的乘积项来计算；对于估计滤波器的大系数，对其进行一种微量的吸引补偿，以加快估计滤波器的系数去逼近信道的大系数的收敛速度；对于估计滤波器的小系数，如果迭代过程中该系数逼近了信道的零系数值或信道的大系数值，则分别按前述针对估计滤波器近零系数和大系数的方法进行处理，否则，对该系数采取一种简单的零吸引惩罚。该方法收敛速度快、复杂度低、调谐参数适用范围广。

本发明涉及一种基于自适应掩膜和分组线性变换的轻量级语音识别方法，属于数据处理领域。该方法包括以下步骤：S1：基于自适应掩膜注意力机制的编码；S2：基于分组线性变换。本发明从模型算法角度出发，为解决语音识别在边缘计算设备上的轻量化部署难题提供一种新的方法，通过基于自适应掩膜的局部注意力机制提取语音特征的局部信息并与融合全局信息，使用基于分组线性变换的解码网络，完成对语音高层抽象特征的轻量化解码。