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公开(公告)号：CN103105813A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310044501.5
申请日：2013-02-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B19/042 , G01D21/02
Abstract: 本发明公布了一种太阳能热水工程监测与控制设备。本发明包括电源管理模块、通信模块、外部存储模块、时钟模块、水温采集模块、继电器控制模块、水位采集模块以及控制器模块。利用水温采集模块和水位采集模块采集太阳能热水工程中的水温和水位信息，水温传感器采集的是数字信号，水位传感器采集到的是模拟信号，通过MCU的A/D功能将其转化为数字信号，并将水温水位信号通过通信模块发送至PC机上，通过上位机软件将水温水位信息显示出来，用户可以通过上位机软件与监测节点通信，控制继电器模块给太阳能热水工程加水。本发明体积小，功耗低，精度高；具备数据采集、处理和存储等功能。
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公开(公告)号：CN102565435A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201210017113.3
申请日：2012-01-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公布了一种便携式食品安全检测仪，现有的检测仪器设备功耗大，体积大不适合随身携带，微处理器中保存各种颜色的发光二极管所需要的电压值，微处理器根据矩阵键盘，通过内部软件，利用微处理器内部集成的D/A模块输出其中一种颜色的发光二级管所需要的电压值，发光二级管发出的光经过镜片反射，为比色皿提供光源，光源经过比色池内部溶液，部分光被吸收，剩余光射向另一块反射镜片，然后反射入光电传感器，光电传感器将光信号转化为电信号，经过A/D模块转换为数字信号，在芯片内进行处理，得出有毒有害物质的浓度，在LCD上显示出被测有毒有害物质的浓度，本发明体积小，功耗低，精度高；具备数据采集、处理和存储等功能。
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公开(公告)号：CN102520343A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110416766.4
申请日：2011-12-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/3183
Abstract: 本发明公开了一种半导体器件图形化测试方法，通过将测试程序分为顶层、测试指标层以及编程模块层，顶层测试流程以测试指标组成，测试指标层由编程模块按照半导体测试步骤构建而成，而编程模块层则对应该步骤的操作及其所需要的参数，测试程序开发时，只需要为每个半导体器件按测试指标，将每个测试指标建立子流程，然后在图形化参数设置界面中，对流程中每一步骤对应的编程模块进行参数设置，完成后，自动生成文本、解释为C源程序并编译为ARM可执行文件，然后通过USB下载到测试仪运行，对半导体器件进行测试。开发便捷性得到了提高、同时缩短开发周期，并增强测试程序的可维护性。
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公开(公告)号：CN101483777B
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN200810232708.4
申请日：2008-12-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本文公开了一种基于自适应多尺度Bandelet包的SAR图像去噪压缩方法，它涉及遥感图像处理技术领域。其实现过程是：1)读入复值SAR图像的模值图像M进行对数变换，得到对数变换后的图像M′＝log(M+1)；2)将M′进行自适应多尺度Bandelet包变换，并进行软阈值法滤除斑点噪声，得到滤除噪声后的系数；3)将滤波后的系数进行逆自适应多尺度Bandelet包变换得到M″，再进行反对数变换得到去噪后的图像Mdenoise＝eM″-1；4)对去噪后的图像Mdenoise再执行自适应多尺度Bandelet包变换，得到Bandelet系数；5)对Bandelet系数先进行量化和编码，再进行逆自适应多尺度Bandelet包变换，得到去噪压缩后的SAR图像。本发明具有压缩后图像峰值信噪比、等效视数和边缘保持系数高，有效保持了SAR图像高频纹理信息和目标几何结构，以及复杂度低、实现快速等优点；在保证图像质量不影响后续分析与解译的前提下，能获得较高的压缩比，可用于高分辨SAR图像的存储与传输处理。
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公开(公告)号：CN101483777A
公开(公告)日：2009-07-15
申请号：CN200810232708.4
申请日：2008-12-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本文公开了一种基于自适应多尺度Bandelet包的SAR图像去噪压缩方法，它涉及遥感图像处理技术领域。其实现过程是：1)读入复值SAR图像的模值图像M进行对数变换，得到对数变换后的图像M′＝log(M+1)；2)将M′进行自适应多尺度Bandelet包变换，并进行软阈值法滤除斑点噪声，得到滤除噪声后的系数；3)将滤波后的系数进行逆自适应多尺度Bandelet包变换得到M″，再进行反对数变换得到去噪后的图像Mdenoise＝eM″－1；4)对去噪后的图像Mdenoise再执行自适应多尺度Bandelet包变换，得到Bandelet系数；5)对Bandelet系数先进行量化和编码，再进行逆自适应多尺度Bandelet包变换，得到去噪压缩后的SAR图像。本发明具有压缩后图像峰值信噪比、等效视数和边缘保持系数高，有效保持了SAR图像高频纹理信息和目标几何结构，以及复杂度低、实现快速等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119645875A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411859310.9
申请日：2024-12-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F11/3668 , G06F17/16 , G06F18/2415 , G06N3/006 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于序贯‑并行测试模式的复杂系统最优测试策略生成方法，首先构建故障测试模型，然后划分故障概率分布类别以及测试时间分布类别，在此基础上，利用启发函数对故障集合不断拓展生成复杂系统最优测试策略即生成最优的序贯‑并行测试策略(SPTS,Sequential‑Parallel Test Strategy)，其中，启发函数由双层感知器拟合，双层感知器的权重矩阵集合由粒子群算法迭代确定。本发明在测试流程中动态调整测试序列，平衡测试成本与准确度，提升复杂系统故障诊断的效率与精确性；与此同时，本发明通过建立混合分布模型，引入动态代价评估机制，将测试对待拓展节点的分割能力纳入判断依据，实现了对不同故障分布的最优测试策略生成，进一步提高了故障诊断的速度与准确度，确保在复杂测试环境下的高效故障隔离与诊断。
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公开(公告)号：CN118585856A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410479902.1
申请日：2024-04-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种工业仪器仪表智能运维平台故障检测方法，先采集工业仪器仪表智能运维平台在正常工作时的时序数据，然后利用该时序数据训练能够从数据中提取抽象特征的自编码时域卷积故障检测网络，经过多层网络学习处理，从不同特征空间提取工业仪器仪表智能运维平台时序特征，并通过两层结构相同时域卷积网络进行对称的编码以及解码，使网络能够有效的提取特征并利用特征重构输出，若网络的重构结果与输入之间的超出所计算的控制限，即可判断平台发生故障，实现对工业仪器仪表智能运维平台早期故障的精确检测。
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公开(公告)号：CN117192415A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311179823.0
申请日：2023-09-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种基于误差修正的锂电池剩余寿命自适应预测方法，通过加速历史锂电池的寿命实验，获取历史锂电池在不同时刻的特征量；然后采用极大似然估计以及粒子滤波算法得到历史锂电池的误差数据，并利用历史锂电池的误差数据训练对应的LSTM神经网络；接着基于目标锂电池与历史锂电池特征量之间的欧氏距离，选择对应的LSTM神经网络作为目标锂电池的误差修正函数，并利用该误差修正函数提高维纳过程模型对目标锂电池退化趋势的拟合能力；最后通过逆高斯分布计算出当前时刻下目标锂电池RUL的概率密度函数，具有预测精度高、实时性好、预测速度快等特点。
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公开(公告)号：CN116679301B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310937331.7
申请日：2023-07-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种宽带雷达目标距离像快速超分辨重构的方法，涉及雷达成像技术领域，解决了现有技术中稀疏贝叶斯算法在迭代重构宽带雷达目标超分辨距离像的过程中因涉及矩阵求逆而导致计算效率慢或求解精度低的问题；该方法包括：获取待重构宽带雷达目标回波；将待重构宽带雷达目标回波输入至训练好的超分辨距离像网络中，并输出待重构宽带雷达目标回波对应的超分辨距离像；进而实现了构建新的求解模型，且不用进行矩阵求逆，计算速度快，求解得到的超距离分辨像精度高、效率高。
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公开(公告)号：CN116643250B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310927805.X
申请日：2023-07-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏线性调频信号的宽带雷达高速目标相参积累方法，包括：获取目标回波信号并与LFM发射信号完成混频处理，得到混频回波信号；对混频回波信号进行采样处理，得到稀疏线性调频信号；计算得到稀疏线性调频信号的PSIAF，并对其进行矢量化处理，得到对应的矢量化结果；结合稀疏线性调频信号的PSIAF的矢量化结果，将稀疏线性调频信号的参数估计问题转换为压缩感知问题；利用改进的自适应匹配追踪算法求解压缩感知问题，重构得到CFCR平面内的稀疏信号；根据重构得到的CFCR平面内的稀疏信号得到目标的参数估计结果。本发明方法具有较高的参数估计精度，同时具有良好的抗干扰性能以及噪声抑制能力。
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