专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种磨机筒体振动信号特征降维方法及其系统-CN202310171079.3在审
  • 卢文海;阮华东;周文伟;严晓军 - 江西铜业股份有限公司
  • 2023-02-27 - 2023-06-30 - G06F18/213
  • 本发明涉及一种自动化测量技术领域,涉及一种磨机筒体振动信号特征降维方法及其系统。该述方法包括以下步骤:首先采集磨机在欠负荷、正常、过负荷状态下筒体抛落区与冲击区的振动信号,并提取信号中的特征参数构成高维特征向量;然后引入集成矩阵距离测度准则至二阶张量局部保持投影算法中,计算出各样本之间的距离,并通过样本间距离建立融合样本类别信息的相似加权矩阵;最后运用振动信号特征降维算法对磨机筒体振动信号高维特征向量集进行降维。本发明解决了磨机筒体振动信号特征向量因维数过大且在特征降维过程中易造成信息丢失的问题,确保了类内样本与类间样本之间的相似度能够得到明显区分,对提高磨机负荷识别准确率具有重要价值和意义。
  • 一种机筒振动信号特征方法及其系统
  • [发明专利]基于深度支持向量描述方法的物理层身份认证方法-CN202011239068.7有效
  • 潘志文;邵旖洁;刘楠;尤肖虎 - 东南大学;网络通信与安全紫金山实验室
  • 2020-11-09 - 2022-08-30 - H04W12/06
  • 本发明是一种基于深度支持向量描述方法的物理层身份认证方法,该身份认证方法中,数据样本将通过神经网络从样本空间映射到一个超球体中,在训练模型阶段,通过迭代不断更新神经网络权重,使得数据样本尽可能多地映射到超球体内,同时保证超球体体积最小;在认证阶段,若数据样本映射到超球体内,则视为合法信息发送者信息,反之,则视为攻击者信息。在通信系统中存在合法信息发送者、合法信息接收者和攻击者,合法信息发送者和合法信息接收者在攻击者存在的情况下相互通信。攻击者可能会伪冒成合法信息发送者向合法信息攻击者发送信号,而本发明中的物理层身份认证技术旨在帮助合法信息接收者判断接收到的信号是源自于合法信息发送者还是源自于攻击者。
  • 基于深度支持向量描述方法物理层身份认证
  • [发明专利]一种基于图谱信号的茶叶种类识别方法和装置-CN202210657359.0有效
  • 杨宝华;罗娜;刘碧云 - 安徽农业大学
  • 2022-06-10 - 2023-09-26 - G06V10/84
  • 本发明公开了一种基于图谱信号的茶叶种类识别方法和装置,该方法包括:1获取不同种类茶叶样本的高光谱图像,并对高光谱图像进行黑白板校正;2对校正后的高光谱图像提取感兴趣区域的平均光谱信号和图像信号;3基于茶叶样本的平均光谱信号进行马尔可夫转换域编码,得到编码图像;4将茶叶样本的图像信号进行一级冗余离散小波分解,得到四个子带图像;5基于有效信息最多的三个子带图像建立小波组合图像;6通过3个1×1的卷积核融合编码图像和小波组合图像,再利用AlexNet本发明通过编码图像和小波组合图像获取更多的茶叶样本信息,从而能提高茶叶种类的识别精度。
  • 一种基于图谱信号茶叶种类识别方法装置
  • [发明专利]一种基于ASIC结构的音视频切换校验系统-CN202210343782.3在审
  • 李中喜;李若雨;李隆盛 - 中音讯谷科技有限公司
  • 2022-04-02 - 2022-06-24 - H04N5/765
  • 本发明公开了一种基于ASIC结构的音视频切换校验系统,包括数据采集模块、存储模块、数据分析模块、时间控制模块、中央处理模块、信息切换模块、信息校验模块、误差分析模块、分辨率监测模块、样本分析模块,样本分析模块和时间控制模块根据数据采集模块采集的待校验数据提取样本数据,并进行分析得到样本分析结果,数据分析模块利用采样分析模块和误差分析模块的分析结果结合待检测数据对整个多通道音视频信号的切换过程进行状态分析,并通过对状态变量的进行状态转移分析得校验值,并将校验值发送至信息校验模块对音视频信号进行校验,通过对校验值的校验提高了音视频信号切换的准确性,同时提高了音视频信号的传输、切换和分析的效率。
  • 一种基于asic结构视频切换校验系统
  • [发明专利]一种双模态拉曼-光学投影断层成像系统-CN201810118807.3有效
  • 陈雪利;曹鸿昊;王楠;鲍翠平;朱守平;梁继民 - 西安电子科技大学
  • 2018-02-06 - 2020-11-24 - G01N21/65
  • 本发明属于借助于测定材料的化学或物理性质来测试或分析材料技术领域,公开了一种双模态拉曼‑光学投影断层成像系统,将扩束镜扩束后激光束照射样本,由分光镜将各模态光信号进行分离,采用稀疏采样对信号采集,光学透射投影信号采集模块采集样本透射光,形成光学投影图像;多光谱拉曼散射信号采集模块采集样本产生的拉曼散射光;对采集数据进行背景噪声去除;采用基于TV极小化代数重建方法ART重建稀疏采样数据;将经过重建得到的三维结构图像和三维化学组分图像进行融合,获得含有多重信息的三维容积图像。本发明将拉曼光谱成像与光学投影断层成像巧妙结合到同一系统,提供三重信息信息契合度高;大尺度样本成像速度快,操作简单、灵活。
  • 一种双模态拉曼光学投影断层成像系统
  • [发明专利]控制方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN201810321656.1有效
  • 丁磊 - 北京木业邦科技有限公司
  • 2018-04-11 - 2021-01-01 - G05B19/418
  • 方法包括:获取采集到的样本数据;根据当前工作模式,确定将所述采集到的样本数据输出给用户和/或机器学习模型;在将采集到的样本数据输出给所述用户时,接收用户输入的第一样本操作信息,而在将采集到的样本数据输出给机器学习模型时,获取机器学习模型输出的第二样本操作信息;根据第一样本操作信息或第二样本操作信息输出对样本的操作控制信号。本公开实施例通过不同工作模式的控制,前期通过人工控制模式来控制对样本数据的操作,同时利用生产线操作过程中采集到的样本数据训练机器学习模型,而后期在机器学习模型训练好之后,由机器学习模型控制对样本数据的操作
  • 控制方法装置电子设备计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种基于可视化质谱信息的生晒参和红参快速识别方法-CN201410542412.8有效
  • 张晓哲;赵楠 - 中国科学院大连化学物理研究所
  • 2014-10-14 - 2018-12-07 - G01N27/62
  • 一种基于可视化质谱信息技术的生晒参和红参快速识别方法。包括步骤:首先对样本进行色谱‑质谱分析,获取样本中化合物的质荷比m/z,保留信息t和质谱信号强度I;以m/z和t为坐标,画出样本的质量‑时间图,每个可测化合物在该图中均有特定的空间位置,化合物的质谱信号强度以点的色度值表示;从m/z‑t‑I图像中抽提轮廓信息等空间信息,发现了能够快速准确识别生晒参和红参提取物的特征轮廓信息,可用于这类药材或对应产品的快速识别。本发明突破了常规的理化鉴别或指纹谱等分析方法,充分利用了由复杂样本中各个化合物质量特征所形成的空间信息,大大提高了样本识别能力,对于生晒参和红参的甄别具有重要应用前景。
  • 一种基于可视化信息生晒参红参快速识别方法
  • [发明专利]轨道波磨检测方法-CN201810542350.9有效
  • 魏晖 - 江西科技学院
  • 2018-05-30 - 2021-05-18 - G01D21/00
  • 一种轨道波磨检测方法,包括:采集第一预设长度的轨道踏面的高低信号,以作为待检测数据样本;将所述待检测数据样本进行分组,并根据信息维数算法计算每组数据的信息维数;比较所述待检测数据样本信息维数与标准样本的标准信息维数本发明实施例利用信息维数刻画轨道踏面波磨状态,其作为特征向量兼顾了敏感性和稳定性,成本较低,精确度高,有助于及时发现波磨的早期征兆。
  • 轨道检测方法
  • [发明专利]基于经验模态分解和样本熵特征的机床颤振在线监测方法-CN201710414391.5在审
  • 王国锋;杨凯;杨星焕;张全彪;董毅;桑玲玲 - 天津大学
  • 2017-06-05 - 2017-11-07 - G06K9/00
  • 本发明公开一种基于经验模态分解和样本熵特征的机床颤振在线监测方法,将原始数据集采集的原始信号数据等分成随时间变化的信号样本集;分别对不同的样本集进行经验模态分解,将信号分解为不同的本征模分量尺度上;提取分解后的本征模分量中富含颤振信息尺度表征信号复杂性的样本熵特征,并绘制随时间变换的信号样本熵特征曲线通过绘制的样本熵特征曲线上样本熵值的大小与变化情况,来辨识不同加工时刻下系统的稳定性。本发明使得到的样本熵特征对切削系统稳定性具有很好的敏感性和鲁棒性,样本熵特征曲线能够很好地实现切削颤振的在线辨识与监测,对实现变参数切削下的机床颤振监测具有重要意义。
  • 基于经验分解样本特征机床在线监测方法

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