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]一种基于自适应滤波算法的湿度补偿方法及系统-CN202210417987.1在审
  • 宋伟亮;卢德峰;梁玉昭 - 珠海富鸿科技有限公司
  • 2022-04-20 - 2022-12-30 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于自适应滤波算法的湿度补偿方法及系统,方法包括:获取VOCs在线监测设备的工作场景,根据工作场景获取对应的滤波器系数及步长阈值;将滤波器系数及步长阈值作为自适应滤波器的初始滤波器系数及初始步长阈值;获取VOCs在线监测设备的监测信号,将监测信号输入自适应滤波器,获取自适应滤波器输出的信号干扰数据,信号干扰数据包括湿度干扰信号及附加噪声;根据监测信号及信号干扰数据,生成VOC在线监测设备监测的VOCs信号。本发明通过采集不同场景下的大量数据,建立样本进行自动训练并进行自适应滤波建模,监测仪的工作环境满足相对湿度0‑100%的场景,还可连续采样,提高了VOCs数据测量准确度。
  • 一种基于自适应滤波算法湿度补偿方法系统
  • [发明专利]对象识别-CN202210717999.6在审
  • 李家琛;冮海明;马珩博;崔智保 - 本田技研工业株式会社
  • 2022-06-20 - 2022-12-30 - G06K9/00
  • 本文可提供对象识别。特征提取器可提取第一组视觉特征,提取第二组视觉特征,将第一组视觉特征、第二组视觉特征和一组边界框信息串联,确定多个对象特征和场景的全局特征,以及接收与自我意识车辆相关联的自我意识车辆特征信息。对象分类器可接收多个对象特征、全局特征和自我意识车辆特征信息,生成关于场景中的多个对象中的每个对象之间的关系的关系特征,以及基于多个对象特征、关系特征、全局特征、自我意识车辆特征信息和自我意识车辆的意图对场景中的多个对象中的每个对象进行分类。
  • 对象识别
  • [发明专利]综合振动能量和斜率的EMD端点效应抑制方法-CN202211311296.X在审
  • 代元军;黄维强;石坤举;李保华;王聪 - 上海电机学院
  • 2022-10-25 - 2022-12-30 - G06K9/00
  • 本申请涉及一种综合振动能量和斜率的EMD端点效应抑制方法,包括以下步骤:获取滚动轴承运行过程中的振动信号。对振动信号进行斜率积分延拓模态分解,得到振动信号的极值、斜率和振动能量。根据综合指标选取第一曲线的最优匹配曲线,其中,第一曲线为端处第一个极大(小)值点到相邻的极大(小)值点间的曲线。根据最优匹配曲线,提取延拓信息。根据延拓信息,获取延拓波形。该方法通过最优匹配曲线的斜率确定极值点,并用最小二乘‑多项式进行延拓原始信号两侧的波形,以波形面积作为延拓波形的依据,分解得到的分量相似系数较高、相对误差较小,无需大量的数据训练即可得到较好的延拓效果。
  • 综合振动能量斜率emd端点效应抑制方法
  • [发明专利]一种多模态脑机接口的半监督训练方法-CN202210959534.1在审
  • 李洁;季洪飞;魏宇轩 - 同济大学
  • 2022-08-11 - 2022-12-30 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种多模态脑机接口的半监督训练方法,步骤:脑电信号处理模型和肌电信号处理模型的预训练;多模态信号处理模型的训练:多模态信号处理模型包括脑电信号处理模型和肌电信号处理模型,多模态信号处理模型的输入为多模态信号数据组,多模态信号处理模型的输出为多模态信号数据组对应的标签信息,多模态信号数据组包括同一时刻的肌电信号数据和脑电信号数据,同一时刻的肌电信号数据和脑电信号数据分别输入肌电信号处理模型和脑电信号处理模型所得的输出相同。本发明应用半监督学习方法并构建生理信号与脑电信号的深层次协同互补关系,大幅度降低所需的计算校准时间和准确标签量,应用前景好。
  • 一种多模态脑机接口监督训练方法
  • [发明专利]一种基于射频信号的滴液监测方法、系统、介质及设备-CN202211211920.9在审
  • 王鸽;石雨婷;郗陶;赵聪;丁菡;惠维;赵季中 - 西安交通大学
  • 2022-09-30 - 2022-12-30 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于射频信号的滴液监测方法、系统、介质及设备,采集IR‑UWB雷达返回的信号数据;通过减去沿慢时间的时间窗口的平均变化来削减变化的环境对滴液信号的影响;对每个区间的信号进行FFT,并计算低频部分和高频部分的互相关系数,带有滴液信号的区间具有较大的系数变化,从而定位滴液所处的信号区间;将信号区间的信号按时间方向取出,输入神经网络模型预测滴液次数;应用双向LSTM模块学习时间信息,用二元交叉熵训练神经网络;使用滴液速率校正方法推断滴液速率,还原滴液事件。本发明实现了对滴液的无接触式监测;不涉及隐私问题,避免了现有滴液检测方案的局限性,实现了对滴液事件高精度的复原。
  • 一种基于射频信号监测方法系统介质设备
  • [发明专利]基于综合平衡网络的类不平衡轴承智能诊断方法-CN202211113733.7在审
  • 王俊;赵睿;江星星;黄伟国;朱忠奎 - 苏州大学
  • 2022-09-14 - 2022-12-30 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于综合平衡网络的类不平衡轴承智能诊断方法,包括以下步骤:步骤(1)、数据预处理:对轴承不平衡数据集中的每个振动信号进行短时傅里叶变换,获取信号的时频谱;步骤(2)、模型搭建:将不平衡分布学习模块、平衡分布学习模块、重加权模块和分类器重平衡模块进行组合,搭建综合平衡网络模型;步骤(3)、模型训练:利用不平衡数据集的时频谱数据,按照给定的训练步骤、损失函数和优化算法训练综合平衡网络模型;步骤(4)、故障诊断:将待测轴承振动信号的时频谱输入到训练好的综合平衡网络模型中,得到故障诊断结果。本发明,轴承振动信号的特征提取能力强、轴承故障诊断的准确率高。
  • 基于综合平衡网络不平衡轴承智能诊断方法
  • [发明专利]泵阀故障诊断方法和装置-CN202211284462.1在审
  • 赖岳华;李然;刘波;刘明亮;陈荣明 - 北京天玛智控科技股份有限公司;北京煤科天玛自动化科技有限公司
  • 2022-10-17 - 2022-12-30 - G06K9/00
  • 本申请提出一种泵阀故障诊断方法和装置,获取泵阀的整周期信号样本及其对应的泵阀状态标签,并将整周期信号样本对应的信号频谱输入到条件变分自编码器,得到信号频谱对应的特征分布和预测状态标签,根据泵阀状态标签与预测状态标签的差异性和特征分布与预设数据分布的差异性对条件变分自编码器进行训练,确定条件变分自编码器的模型参数,以构建的解码器模型作为泵阀的故障诊断模型,将泵阀的实时整周期信号样本对应的实时信号频谱和特征分布合并后输入到故障诊断模型,得到泵阀的实时状态预测标签,确定泵阀是否故障,由此,基于信号频谱的特征分布构建故障诊断模型,实现对泵阀状态的精准诊断,并提高故障诊断模型的泛化性能。
  • 故障诊断方法装置

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