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]基于改进小波阈值函数的硅微谐振式加速度计降噪方法-CN202210546023.7有效
  • 黄丽斌;王鹏;赵立业;丁徐锴 - 东南大学
  • 2022-05-19 - 2023-04-07 - G06F18/00
  • 本发明提出了一种基于改进小波阈值函数的硅微谐振式加速度计降噪方法。首先采集原始加速度计输出信号,并选择coif4小波基函数对其进行3层小波分解,得到一组小波系数;然后利用改进的小波阈值函数与使用通用阈值准则计算出的阈值对小波系数进行阈值量化处理,得到估计小波系数;最后由阈值量化处理后的第1层到第3层的高频小波系数和第3层的低频小波系数实行小波逆变换,进行信号重构得到重构后的降噪信号。本发明中采用的改进小波阈值函数解决了传统阈值函数使用中存在的固定偏差问题和伪吉布斯现象,使得本发明相对于现有去噪方法去噪效果更好,可较好的抑制硅微谐振式加速度计中的随机误差。
  • 基于改进阈值函数谐振加速度计方法
  • [发明专利]一种基于总变差去噪的微推力测量信号滤波方法-CN202211421897.6在审
  • 徐佳文;刘智康;赵立业;陈兴宇;严如强 - 东南大学
  • 2022-11-14 - 2023-04-04 - G01L5/12
  • 本发明实施例提供了一种基于总变差去噪的微推力测量信号滤波方法。该方法通过为总变差滤波的MM(Majorize‑Minimize)求解方法引入带参数a的上界函数,从求解方法上改进总变差滤波的效果,并将改进的滤波方法用于稳态推力测量信号,以提高推力框测量推力信号的分辨力。本发明首先用GCV验证的方法为推力测量信号选取合适的滤波参数;将参数λ用作总变差滤波木匾函数的正则项系数,将参数a用作改进的MM方法的上界函数参数;最后用针对总变差滤波改进的MM方法计算输入信号的滤波结果。该方法相比于推力架领域常用的低通滤波信号处理方法,能够解决有效的推力激励信号被大噪声覆盖而难以还原的问题,可用于提高稳态微推力测量的分辨力。
  • 一种基于总变差去噪推力测量信号滤波方法
  • [发明专利]基于面内模态旋转的轴对称陀螺仪零位自补偿系统及方法-CN201910146917.5有效
  • 丁徐锴;吕骞;李宏生;黄丽斌;赵立业 - 东南大学
  • 2019-02-27 - 2023-03-31 - G01C25/00
  • 本发明公开了一种基于面内模态旋转的轴对称陀螺仪零位自补偿系统,包括轴对称谐振子、陀螺仪驱动与检测模态控制子系统、面内模态旋转控制系统,陀螺仪驱动与检测模态控制子系统包括驱动模态控制部分与检测模态控制部分,驱动模态控制部分用以保持谐振子驱动方向工作于谐振状态,检测模态控制部分用于平衡哥氏效应产生的驻波进动,并将平衡电压作为角速度的测量结果进行输出。与传统IMU的旋转调制相比,本发明所述方法无需旋转机构,不额外增加陀螺仪机构复杂度,具有体积小、成本低的优势。与已有基于模态反转的轴对称陀螺仪零偏抑制技术相比,本发明所述方法无需模态反转的切换时间,可实现对外界角速度的不间断敏感。
  • 基于面内模态旋转轴对称陀螺仪零位补偿系统方法
  • [发明专利]一种侧边收集与共振增强的NV色心荧光测量结构-CN202211590701.6在审
  • 赵立业;高昂;季鲁敏;王裕海;杨皓明 - 东南大学
  • 2022-12-12 - 2023-03-14 - G01N21/01
  • 本发明公开了一种侧边收集与共振增强的NV色心荧光测量结构,包括激发结构,荧光增强结构和荧光探测结构。激发结构通过光纤耦合器、准直器、透镜、反射镜、物镜将使532nm激光聚焦到固定在天线结构上的金刚石样品上。荧光增强结构包括FP谐振腔和荧光侧边收集结构,FP谐振腔实现可调谐地增强发射体的自发辐射速率,增强零声子线的荧光强度;荧光侧边收集结构通过侧面设计TIR边波导,实现对侧边荧光的收集,有效提高荧光收集效率。荧光探测结构包括滤波片和光电探测器,光电探测器放置在荧光的聚焦点上。本发明通过FP谐振腔和荧光侧边收集结构的结合,实现NV色心较高的荧光发射率和较高的荧光收集效率。
  • 一种侧边收集共振增强nv色心荧光测量结构
  • [实用新型]一种相对旋转双叶轮无偏航电机的新型风力发电装置-CN202221503319.2有效
  • 薛宇;王文杰;薛磊;赵立业;王军栋 - 中国海洋大学
  • 2022-06-16 - 2023-01-24 - F03D1/02
  • 本实用新型公开了一种相对旋转双叶轮无偏航电机的新型风力发电装置,包括:基础、塔柱、Y型支撑结构、偏航旋转机构、设置于上风向或下风向的两个叶轮和两个机舱;塔柱设置于基础上,Y型支撑结构安装于塔柱的顶端;偏航旋转机构设置于Y型支撑结构的底端,偏航旋转机构通过控制双叶轮推力能够驱动Y型支撑结构转动;两个机舱分别安装于Y型支撑结构的顶端,每个机舱的输出端均设置有叶轮,两个叶轮转动方向相反;Y型支撑结构包括竖直设置的塔架主杆,塔架主杆的顶部两侧向外凸出形成两个结构梁,两个结构梁的顶部通过平衡钢缆连接。本实用新型设有两个能量捕获机构,功率大、效率高、重心低、成本低、易于安装及运维。
  • 一种相对旋转叶轮偏航电机新型风力发电装置
  • [发明专利]一种双通道注意力机制的深度卷积网络目标识别方法-CN202211090432.7在审
  • 王俊杰;赵立业;黄程韦 - 东南大学
  • 2022-09-07 - 2023-01-13 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种双通道注意力机制的深度卷积网络目标识别方法,包括以下步骤,构建卷积神经网络,以单个样本对作为输入,提取高维特征图;分别构建空间注意力与通道注意力机制模块,以神经网络提取的两幅高维特征图作为输入,计算空间维度上特征像素间的相关性并与原始特征逐元相加;将空间与通道注意力机制模块的输出在通道维度上堆叠,获得模型最终的特征表示;构建训练样本对,同类目标通过数据增强扩充规模,不同类目标直接成对;计算交叉熵损失通过随机梯度下降学习网络参数,得到具有区分目标类别能力的神经网络模型。通过本发明可以在单样本场景下以及对于未参与训练的目标类别提升视觉目标图像识别的准确率。
  • 一种双通道注意力机制深度卷积网络目标识别方法
  • [发明专利]一种等动量与等动能加速的多通道质量选择器-CN202211039446.6在审
  • 赵立业;朱梦娴;王裕海;陈兴宇;曹路;宋凤麒 - 东南大学
  • 2022-08-29 - 2022-11-18 - H01J49/06
  • 一种等动量与等动能加速的多通道质量选择器,每个区域由互相平行的上下的平行板电极和平行设置的左右入口狭缝板和垂直板或垂直板和出口狭缝板组成,其中平行板电极与左右板垂直且贴合,平行板电极外接高压脉冲电源,合理地设定各个电压脉冲的时间逻辑,自下而上收集,在入口狭缝板靠近下平行板电极一端开设入口狭缝,在出口狭缝板靠近每个区域下平行板电极的一端开设出口狭缝,实现了获取多种不同质量的单一尺寸的团簇粒子束流,本发明对多种质量的同元素粒子的质量选择,解决了粒子产量低下的问题,提高了粒子平均利用效率;用等动量和等动能的双重加速方式实现了多通道的质量选择器设计。
  • 一种动量动能加速通道质量选择器
  • [发明专利]基于叶片净空和风轮转速的尾流检测方法及系统-CN202210818927.0在审
  • 薛宇;赵立业;杜杰;薛磊;王军栋 - 中国海洋大学
  • 2022-07-13 - 2022-11-15 - F03D17/00
  • 本发明涉及一种基于叶片净空和风轮转速的尾流检测方法及系统,该方法包括:基于垂直安装于机舱下方的广角相机对风机运行时的状态进行图像拍摄,获取不同运行时刻风机叶片的净空检测图片;对净空检测图片进行处理,计算净空数据;从净空检测视频处理中或SCADA获取风轮转子转速数据,计算其平均值和波动值;基于计算的净空数据及转速平均值和波动值,在风速、湍流、风切、空气密度、变桨角度下,不同尾流覆盖面干扰下建立叶片净空、转速的平均数据及其波动数据多维表,即尾流覆盖多维表;在风机运行过程中,通过查询尾流覆盖多维表,找出对应尾流覆盖面情况。本发明解决了巡视检修困难问题,降低了叶片故障率,能及时预警叶片故障,实现实时尾流控制,降低尾流干扰。
  • 基于叶片净空风轮转速检测方法系统
  • [发明专利]一种基于关键点表示的红外弱小目标检测方法-CN202210985537.2在审
  • 杨万扣;吴乐天;王强;王欢;赵立业 - 东南大学
  • 2022-08-17 - 2022-11-08 - G06V20/10
  • 本发明公开了一种基于关键点表示的红外弱小目标检测方法,首先构建基于编码器‑解码器结构的检测网络主体框架,基于VGG16的特征提取网络;根据目标中心点的位置坐标,选择合适的高斯半径对中心点坐标按照高斯分布计算关键点热力图,把训练图像的标签图转化为相应的关键点热力图;对训练图像进行预处理后送入检测网络,进行网络训练,计算检测网络的损失函数,并进行参数更新,反复训练直至训练收敛,获得最终的网络模型;将测试图像送入检测网络中,输出热力图结果,并选择合适的阈值获得热力图的峰值区域,输出最终检测结果。本方法直接优化并定位目标中心点坐标,实现了红外弱小目标级别端到端的检测,有效提高红外弱小目标的检测速度与检测精度。
  • 一种基于关键表示红外弱小目标检测方法

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