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]应用于固液相反应过程临界特征检测分析方法-CN202210034219.8在审
  • 夏红德;黄倩;魏凯 - 中国科学院工程热物理研究所
  • 2022-01-12 - 2022-04-12 - G01N25/12
  • 本公开提供了一种应用于固液相反应过程临界特征检测分析方法,包括:在预设升温程序下,检测待分析的固液相反应过程的温度检测信号和能量动态检测信号,其中,每个温度检测信号和能量动态检测信号均具有对应的检测时刻;根据温度检测信号,确定特征检测时刻,其中,特征检测时刻包括第一温度特征信号对应的第一特征检测时刻,第二温度特征信号对应的第二特征检测时刻;根据第一特征检测时刻和第二特征检测时刻,从能量动态检测信号中,确定第一能量动态特征信号和第二能量动态特征信号;根据第一能量动态特征信号、第二能量动态特征信号和温度检测信号,确定固液相反应过程的临界特征
  • 应用于相反过程临界特征检测分析方法
  • [发明专利]信号检测的方法及装置-CN201310109094.1有效
  • 黄新华;周波;杨艳 - 日电(中国)有限公司
  • 2013-03-29 - 2014-10-01 - G01S5/02
  • 本发明公开了一种信号检测的方法及装置,属于信号处理领域。方法包括:从检测点的接收信号中获取特征信号到达检测点的时间;根据特征信号到达检测点的时间、发射特征信号的发射源的信息和发射待检测信号的发射源的信息确定待检测信号检测时间窗;根据待检测信号信号特征在接收信号中待检测信号检测时间窗对应的范围内检测检测信号到达检测点的时间本发明通过根据特征信号到达检测点的时间、发射特征信号的发射源和发射待检测信号的发射源的信息确定待检测信号检测时间窗,并在接收信号中待检测信号检测时间窗对应的范围内检测检测信号到达检测点的时间,降低了检测时间,提高了检测效率。
  • 信号检测方法装置
  • [发明专利]基于无线信号特征的入侵检测方法-CN201310205305.1在审
  • 王洁;高庆华;王洪玉;孙立奎;吴力飞 - 大连理工大学
  • 2013-05-28 - 2013-12-18 - H04W12/12
  • 本发明基于无线信号特征的入侵检测方法属于安防技术、无线网络应用领域,涉及一种基于无线信号特征的入侵检测方法。检测方法是利用入侵物体对无线链路信号强度的影响,实现对是否有物体入侵的状态检测,入侵检测算法以各条无线链路的信号强度信息为输入信息,利用其均值、方差二维统计特性检测是否有入侵发生。该方法采用的系统由无线扫描节点、无线汇聚节点、通用PC机和入侵检测算法组成。入侵检测算法安装在通用PC机中,无线扫描节点、无线汇聚节点、通用PC机之间进行无线通信。该方法适用于墙体遮蔽、环境黑暗等恶劣环境下的入侵检测,利用入侵物体对无线信号的遮蔽造成的无线链路信号强度的变化,实现对是否有目标入侵进行检测
  • 基于无线信号特征入侵检测方法
  • [发明专利]基于波形特征的地震信号检测方法-CN201911310605.X有效
  • 崔高峰;和梦敏;谢鹏程;李健;王晓明;王卫东 - 北京邮电大学;禁核试北京国家数据中心
  • 2019-12-18 - 2020-11-17 - G01V1/28
  • 本发明公开了基于波形特征的地震信号检测方法,涉及地震信号处理领域。首先选取台阵收集的历史事件中的地震信号和噪声信号作为数据集,提取每条信号中的幅值特征α,比值特征ρ,特定频段能量均值特征γ并进行归一化以及能量和特征λ并进行归一化。然后将所有的地震信号和噪声信号划分为训练样本和测试样本,将训练样本中所有地震信号的各特征参数分部组成相应矩阵,并带入高斯函数,利用梯度下降法优化,得到各特征对应的最优超参数,计算各特征高斯过程的后验均值和协方差,得到四个特征模型。利用验证后的特征模型,用贝叶斯的思想预测新的事件发生的概率,根据事件发生概率的大小来判断是否为地震事件;本发明提升正确检测率,适用性更强。
  • 基于波形特征地震信号检测方法
  • [发明专利]一种特征电流信号检测电路-CN202210559636.4有效
  • 陈又丰;李苏华;王海萍;付凤凤;张建兴;孙金良 - 江苏米特物联网科技有限公司
  • 2022-05-23 - 2022-09-27 - G01R19/00
  • 本发明公开了一种特征电流信号检测电路,其中,包括:高通滤波器,滤除工作频率信号外的噪声;信号放大回路,同时对工作频率信号及邻频噪声进行放大,但对工作频率信号的增益大于对邻频噪声的增益;噪声放大回路,同时对邻频噪声及工作频率信号进行放大,但对邻频噪声的增益大于对工作频率信号的增益;差分放大器,将噪声作为负反馈,利用经噪声放大回路增益的邻频噪声消除信号放大回路里的噪声,本发明实现了在大电流噪声的电力线上的电流信号的有效检测,能在大电流噪声环境下,利用噪声固有的频率特征信号电流频率的特征规律,通过对邻频噪声差分抑制,大幅度降低了邻频噪声对信号的干扰。
  • 一种特征电流信号检测电路
  • [实用新型]兼容软硬磁性特征信号检测的磁头-CN201220708264.9有效
  • 陈炳君;周桂良 - 深圳粤宝电子工业总公司
  • 2012-12-20 - 2013-07-31 - G07D7/04
  • 本实用新型公开一种兼容软硬磁性特征信号检测的磁头,其包括有一屏蔽外壳及至少一设置于所述屏蔽外壳中的磁芯单元,所述磁芯单元于其上的每一磁头间隙处各设置一永磁体,而于所述磁头单元的每一磁路中产生有恒定量的磁力线待检测物件上的软磁性材料或硬磁性材料均可引起磁路中磁力线的重新布局,导致磁通量的变化,产生感应电动势而输出检测信号,使得本实用新型可兼容进行软硬磁性特征信号检测,相比于现有技术,本实用新型只增加永磁体的设置
  • 兼容软硬磁性特征信号检测磁头
  • [实用新型]基于特征信号的电梯安全检测装置-CN201120559376.8有效
  • 黄明锋 - 阳西县电梯配件有限公司
  • 2011-12-27 - 2012-09-05 - B66B5/00
  • 本实用新型涉及基于特征信号的电梯安全检测装置及电梯安全检测方法,所述电梯安全检测装置包括依次连接的用于检测电梯振动信息和噪声信息的信号检测单元、用于从信号检测单元采集信号的数据采集单元和用于提取振动信息及噪声信息在电梯不同工况时的特征信号并进行处理的微处理器,所述信号检测单元设置于电梯曳引机组上,其结构简单,适用范围广,可以有效地对不同类型和厂家的电梯执行故障报警或预警,基于该装置的电梯安全检测方法利用小波变化对振动信号进行特征提取,可以对电梯设定工况进行识别
  • 基于特征信号电梯安全检测装置
  • [发明专利]一种电机类设备的异常检测方法及装置-CN201810175983.0有效
  • 孙振航;吴俊;包德伟;叶浩楠;程康 - 华为技术有限公司
  • 2018-03-02 - 2021-01-29 - G01M99/00
  • 一种电机类设备的异常检测方法及装置,用于提高异常检测效率。边缘网关采集待检测电机类设备的待检测信号;所述边缘网关从所述待检测信号中提取信号特征,构造信号特征向量;所述边缘网关获取参数矩阵以及信号特征矩阵的期望和方差,所述信号特征矩阵中所有行向量均服从以0和所述参数矩阵为参数的高斯分布;所述边缘网关根据所述参数矩阵、所述信号特征矩阵的期望和方差以及所述信号特征向量,计算所述待检测信号的异常距离,所述待检测信号的异常距离用于表征所述信号特征向量与所述信号特征矩阵中所有行向量之间的距离;所述边缘网关根据所述待检测信号的异常距离,确定所述待检测电机类设备是否异常。
  • 一种电机设备异常检测方法装置
  • [发明专利]异常信号检测方法及系统-CN202311079838.X在审
  • 李军;王荣付 - 杭州圣娱科技有限公司
  • 2023-08-24 - 2023-10-27 - G06F18/2433
  • 本发明实施例提供了一种异常信号检测方法及系统,对初始源信号数据的信号时序特征进行解析,生成初始源信号数据的循环时序参数,同时输出初始源信号数据的目标源信号数据;对于目标源信号数据中去噪的源信号数据分片,输出源信号数据分片的前向信号频域特征和后向信号频域特征的目标信号去噪节点,并将源信号数据分片的前向信号频域特征和后向信号频域特征输入信号去噪网络中进行去噪,生成源信号数据分片的待检测信号特征数据;获取异常信号检测网络,并加载待检测信号特征数据到异常信号检测网络,生成异常信号检测数据;由此提高后续对异常信号检测的准确性。
  • 异常信号检测方法系统
  • [发明专利]一种心电图特征信号提取方法及终端-CN202211013188.4在审
  • 王娜 - 福建技术师范学院
  • 2022-08-23 - 2023-03-21 - G06F18/10
  • 本发明涉及一种心电图特征信号提取方法及终端,获取输入的心电图信号;对心电图信号进行滤波预处理;使用平方函数放大心电图信号,并使用移动窗口积分算法来处理心电图信号;使用特征检测算法依次对心电图信号进行检测特征检测算法的种类包括R波峰值点检测算法、P波峰值点检测算法、T波峰值点检测算法、S波谷值点检测算法和Q波谷值点检测算法;在检测心电图信号过程中根据特征检测算法的种类使用阈值自适应算法得到与种类对应的自适应阈值,判断心电图信号是否满足特征检测算法的预设检测条件,将满足预设检测条件的心电图信号作为特征点峰值/特征点谷值并保存。因此,本发明能够准确、完整地检测出心电图信号特征数据。
  • 一种心电图特征信号提取方法终端
  • [发明专利]复杂噪声基底下短时特征信号时频域辨识与检测方法-CN200710046460.8无效
  • 贡亮;刘成良;李彦明;苗玉彬;屠俊 - 上海交通大学
  • 2007-09-27 - 2008-05-07 - G01H17/00
  • 一种信号检测技术领域的复杂噪声基底下短时特征信号时频域辨识与检测方法,步骤为:第一步,似然帧检测:采用信噪比阈值法检测特征信号似然突变,检测出声强高于基底噪声的突发时短信号;第二步,似然信号时域定位:利用离散小波变换技术检测短时特征信号的发生和突变点,对于检测到的高于基底噪声的突变声强信号在时域定位,为后续步骤提供热点邻域内信号;第三步,似然信号频谱模板匹配检测:利用位短时特征信号并利用频谱包络模板匹配对特征信号进行诊断和识别,确定声强高于背景噪声的突发时短信号是随机噪声信号还是待检测特征信号。本发明能够高概率的检测并辨识复杂背景噪声基底下时短特征信号
  • 复杂噪声基底下短时特征信号时频域辨识检测方法

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