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]一种双频极化重构智能WIFI天线-CN201811613091.0有效
  • 杨鹏;甘育仪;杨俊 - 电子科技大学
  • 2018-12-27 - 2020-11-13 - H01Q1/12
  • 本发明提供一种双频极化重构智能WIFI天线,包括正N面体、N个双频极化重构天线单元、智能波束控制电路,N个双频极化重构天线单元等间距嵌于正N面体的N个面上并与之共形,智能波束控制电路位于正N面体天线阵列载体内部,用于选择N个双频极化重构天线单元中任意单元是否工作以及以何种极化方式工作,智能波束控制电路动态检测任意个数的天线单元联合工作下产生的波束所接收的两个频段信号的强度,并以此信号强度来判断用户方位
  • 一种双频极化可重构智能wifi天线
  • [发明专利]一种基于视角转换的角度光场高分辨重构系统及方法-CN202110503579.3有效
  • 费鹏;易成强;朱兰馨 - 华中科技大学
  • 2021-05-10 - 2023-08-01 - G06T15/00
  • 本发明公开了一种基于视角转换的角度光场高分辨重构系统及方法。系统包括:依次连接的光场图像重构模块和视角融合高分辨率模块;所述光场图像重构模块,用于将光场图像重构采用深度卷积神经网络重建为三维图像;所述视角融合高分辨率模块,用于将第一、第二视角三维图像融合为多通道三维图像信息并经高分辨率重建为高分辨率各向同性三维图像方法应用所述基于视角转换的角度光场高分辨重构系统。本发明基于深度学习的视角光场高分辨重构方法,重建出每个视角的物方三维分布,通过图像特征提取和融合形成多通道三位图像,尽可能的保留成像细节,且能够达到近乎各向同性的分辨率。
  • 一种基于视角转换角度光场高分辨系统方法
  • [发明专利]一种3bit极化相位可调的重构智能超表面-CN202210901916.9有效
  • 黄志祥;韩俊杰;程光尚;钱思贤 - 安徽大学
  • 2022-07-29 - 2022-11-15 - H01Q15/00
  • 本发明涉及一种3bit极化相位可调的重构智能超表面,属于新型人工电磁材料领域。该超表面包括:多个3bit极化相位可调的重构智能超表面单元;重构智能超表面单元为四层结构;第一层包含4个关于中心对称的Y形金属贴片和扇形金属贴片,Y形金属贴片和扇形金属贴片之间使用变容管相连接;第二层为沿x轴方向的馈电层;第三层为沿y轴方向的馈电层;第四层为金属接地层;每个扇形金属贴片的中心通过金属过孔贯穿第二层、第三层以及第四层;通过改变正交极化方向上变容管的两侧电压值,使得3bit极化相位可调的重构智能超表面单元在两个正交极化方向上独立实现极化本发明能够调制极化相位。
  • 一种bit极化相位可调可重构智能表面
  • [发明专利]一种小型化宽带波束重构雷达天线-CN201710475876.5有效
  • 翟会清;薛坤 - 西安电子科技大学昆山创新研究院
  • 2017-06-21 - 2020-07-03 - H01Q1/38
  • 本发明涉及一种小型化宽带波束重构雷达天线,包括圆形介质基板,金属地板,馈电圆盘;馈电圆盘外围饶有与其同心的圆形贴片;圆形贴片的外围设有锥形辐射单元,锥形辐射单元是四个,该四个锥形辐射单元环形均匀分布在圆形介质基板上;金属基板与馈电圆盘通过设在圆形介质基板中心的同轴馈线连接;锥形辐射单元与圆形贴片通过第一PIN开关接通,锥形辐射单元两侧的地板上分别设有开口矩形槽,所述的开口矩形槽内加载有第二PIN开关。通过地板开缝加载PIN开关的方法解决目前平面型方向图重构天线在实现覆盖某一平面的扫描时只能进行大角度扫描而不能对每种重构状态下的波束方向进行小角度调整的技术问题。
  • 一种小型化宽带波束可重构雷达天线
  • [发明专利]一种基于分支生成对抗网络的高光谱异常检测方法-CN202211679411.9在审
  • 杨怡欣;刘思贤;杨迁迁 - 西安邮电大学
  • 2022-12-26 - 2023-08-22 - G06F18/214
  • 本发明提供了一种基于分支生成对抗网络的高光谱异常检测方法,包括:从原始高光谱图像分解出低秩的粗糙背景矩阵和稀疏的粗糙异常矩阵;将粗糙背景矩阵和粗糙异常矩阵输入分支网络模型,分支网络模型对应粗糙背景矩阵输出重构背景矩阵,分支网络模型对应粗糙异常矩阵输出重构异常矩阵;融合重构背景矩阵与重构异常矩阵得到融合后的高光谱数据,利用重构背景矩阵计算纯净的背景均值向量和背景协方差矩阵;根据背景均值向量和背景协方差矩阵,求解融合后的高光谱数据中各个光谱向量的异常响应值本发明增强背景与异常样本之间的区分性并且提升异常检测精度。
  • 一种基于分支生成对抗网络光谱异常检测方法

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