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[发明专利]海洋电场传感器测试系统及测试方法-CN202011538064.9有效
发明人：陈家林;谢鹏;刘兰军;黎明;李予国;裴建新;强嘉晨 -专利权人：青岛海洋科技中心
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01R35/00 文献下载
摘要：本发明提出一种海洋电场传感器测试系统及测试方法，属于海洋电场传感器测试技术领域，其能够进行多指标测试。该测试系统包括信号发生器、测试箱、测试电路和数据采集记录子系统，其中，测试箱包括外箱和内箱，外箱与内箱之间为恒温水浴，内箱装有盐水并设有导电板；测试电路包括第一采集端和第二采集端，第一采集端连接待测传感器第一电极，待测传感器第二电极连接第一单刀双置开关，第二采集端连接第二单刀双置开关，两个单刀双置开关的一个接线端对应连接、另一个接线端之间连接第一电阻，第二单刀双置开关与第一采集端之间连接第二电阻；数据采集记录子系统包括连接于第一采集端和第二采集端之间的数据采集模块，还包括主控模块和监控模块。
海洋电场传感器测试系统方法

[实用新型]一种压缩机油站的结构-CN202223589182.X有效
发明人：陶智鹏;强嘉晨;韩鹰;王斌;陈志勇 -专利权人：江苏章鼓力魄锐动力科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： F16N39/02 文献下载
摘要：本实用新型提供一种压缩机油站的结构，涉及压缩机油站组装维护技术领域，旨在解决现有压缩机油站中底座采用分体式结构设计，不易安装维护，造价成本高且布线混乱的问题。包括地基，所述地基上设置有撬装底座，所述撬装底座上固定连接有冷却器，所述冷却器的右侧安装有油站，所述冷却器与所述油站之间通过法兰连接，通过撬装底座将冷却器和油站固定在同一底座上，节约成本，缩小占地面积，撬装底座会设计安装吊孔，方便日后的吊装，搬运。结构更加优化，机械部分放置一侧，另一侧放置接线盒，布线更加简洁，制定合理的程序后，确保管线内表层有良好的整洁度，分段将连接法兰焊好，方便清洗焊渣，药皮等飞溅物。
一种压缩机油结构

[发明专利]用于电容性海洋惰性材料电极的超低噪声信号放大电路-CN202111430266.6在审
发明人：刘兰军;谢鹏;陈家林;黎明;李予国;裴建新;强嘉晨;陈俊;袁奕博 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： H03F1/26 文献下载
摘要：本发明提供一种用于电容性海洋惰性材料电极的超低噪声信号放大电路，包括：斩波调制电路：用于将超低频宽带微弱信号调制至高频信号以规避后续信号处理电路的闪烁噪声；电位阻抗匹配电路：用于提供斩波调制控制信号的参考电位和电极的匹配阻抗；高输入阻抗差分交流放大电路：用于信号低噪声差分放大处理，同时将差分信号转换成单端信号；斩波解调电路：用于将高频信号解调至低频信号，恢复出放大后的低频宽带信号；低通滤波电路：用于滤除调制解调产生的高频噪声；高输入阻抗直流放大电路：用于电路输出的阻抗匹配。本发明提供的信号放大电路为一种电容性电极阻抗匹配的超低噪声信号放大电路，适用于易极化电容性海洋惰性材料电极的信号检测。
用于电容海洋惰性材料电极噪声信号放大电路

[发明专利]多制式水声通信信号调制识别方法和系统-CN202111430857.3在审
发明人：刘兰军;吴坤宇;陈家林;牛炯;黎明;强嘉晨;陈俊 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明提供一种多制式水声通信信号调制识别方法和识别系统。识别方法包括：数据集构造，对水声信号进行时频分析处理，得到信号时频谱图像；初始网络训练，基于ImageNet数据集对VGG16网络进行预训练；迁移深度学习，采用预训练后VGG16网络的网络结构、卷积层参数、池化层参数作为迁移深度学习网络的卷积层、池化层网络结构和初始权重参数，重构迁移深度学习网络的全连接层、Softmax层，采用信号时频谱图像作为网络的训练、验证和测试输入；水声通信信号调制识别，迁移深度学习网络训练后作为水声通信信号调制识别模型，输出识别的水声信号调制方式。该方法可用于自适应多制式水声通信系统的多制式调制信号的智能识别。
制式通信信号调制识别方法系统

[发明专利]海洋潮流涨落的电磁识别方法及系统-CN202111441001.6在审
发明人：刘兰军;强嘉晨;陈家林;黎明;李予国;裴建新;吴坤宇;谢鹏;陈俊;袁奕博 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种海洋潮流涨落的电磁识别方法及系统。该方法包括：数据时频分析处理，获得时间域电磁场信号采样序列，划分成若干段，获得功率谱估计，获得海洋电磁场数据时频特征图；数据集构造，根据各时间节点的潮汐信息在时频特征图上绘制潮汐曲线，获得潮汐‑功率谱对应图，截取对应图，构造时频特征图像数据集；卷积神经网络构建和训练学习，卷积层对特征图像数据集图像进行特征提取，池化层对训练数据进行缩减，积累激活特征，全连接层对网络学习和分类，将时频特征图像数据集作为训练单元输入卷积神经网络进行训练；训练后的卷积神经网络作为海洋潮流涨落识别模型，其输出潮流涨落的二分类识别结果。
海洋潮流涨落电磁识别方法系统