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公开(公告)号：CN107147606A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710312418.X
申请日：2017-05-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种广义空间调制中格基规约辅助的线性检测方法，本发明涉及广义空间调制中格基规约辅助的线性检测方法。本发明的目的是为了解决现有V‑BLAST的线性检测过程无法直接用于GSM以及传统QAM调制不满足LR要求的问题。具体过程为：一、设置一个GSM中LR辅助的线性检测8‑QAM星座图；二、得到新信道矩阵HLR和幺模矩阵T；三、得到中间估计值四、根据二得到的幺模矩阵T和步骤三得到的中间估计值计算出发射符号X的估计值五、得到空间符号估值六、从发射符号X的估计值中检测出调制信号符号根据空间符号估值和调制信号符号完成广义空间调制中格基规约辅助的线性检测。本发明用于无线通信信号检测领域。
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公开(公告)号：CN106338312A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610979898.0
申请日：2016-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01D21/02
CPC classification number: G01D21/02
Abstract: 水体污染物及水文监测预警报警的方法及其系统，涉及水体污染物及水文监测报警领域，为了解决现有是监测技术人工开支大而且整个水情治理的反应动作时间长的问题。数据采集模块将采集的水体污染物数据和水文数据发送给数据处理平台，数据处理平台根据水体污染物数据和水文数据判断是否预警或报警，如果判断结果为是则将预警建议信息或报警建议信息以短消息的形式发送给需要通知的管理者，如果判断结果为否，则等待下一个采样周期的水体污染物数据和水文数据的到来。本发明适用于水体污染物及水文监测。
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公开(公告)号：CN105488564A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510828509.X
申请日：2015-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06N3/0445 , G06F17/504
Abstract: 本发明公开了一种神经网络知识表示方法，定义当前表示方法对应的神经网络类型。仅包含BP神经网络模型和模糊神经网络模型。分解特定神经网络模型结构，并通过可扩展标记语言XML标签的方式加以表达。分离特定神经网络模型的结构标签，标签格式分为起始标签 和结束标签 表示，标签对中可包含其他标签。分离特定神经网络模型的信息标签，标签格式分为起始标签 和结束标签 表示，标签对中不可包含其他标签，但一定包含该标签所关联的信息值，关联后的根节点用来表示特定神经网络模型对应的一个完整知识。本发明实现了神经网络知识的表达与存储，能够有效支持复杂装备的设计过程。
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公开(公告)号：CN100558907C
公开(公告)日：2009-11-11
申请号：CN200610151179.6
申请日：2006-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 监控工业苯胺类废水生物处理系统中工程菌比活性的方法，本发明涉及一种监控废水生物处理系统中工程菌比活性的方法。为了解决常规指标监测废水生物处理系统不能及时准确的反映系统运行中工程菌的净化能力的问题。通过以下步骤实现：(一)取活性污泥或附有生物膜的填料置于盛有无菌水和灭菌玻璃珠的三角瓶中，置于振荡器上振荡，将混合悬液离心后弃上清液；(二)洗泥并离心，(三)重复操作步骤(二)3次；(四)污泥培养；(五)测苯胺双加氧酶的比活性。本发明能反映出系统中除污工程菌的比活性和净化潜力，指导废水处理剂或工程菌的投放量，并可以预测系统中工程菌的净化能力的动态变化趋势，检测结果稳定，具有极高的实用价值，利于推广应用。
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公开(公告)号：CN1958486A
公开(公告)日：2007-05-09
申请号：CN200610151008.3
申请日：2006-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: Y02W10/15
Abstract: 一种焦化废水深度处理方法，它涉及一种废水深度处理方法。它解决了目前焦化废水处理后出水中COD、总酚和氨氮污染物仍达不到排放标准的问题。焦化废水深度处理按以下步骤进行：(一)经普通处理的焦化废水通入絮凝池投加化学—生物复合絮凝剂；(二)泵入砂滤柱；(三)对经过砂滤的废水进行曝气，之后通入固定化生物活性炭反应器中停留30～40min，即可出水；步骤(三)固定化生物活性炭反应器中设置有固定化生物活性炭柱，固定化生物活性炭柱上固定有工程菌。本发明对焦化废水进行深度处理后水中COD、总酚和氨氮污染物分别降低85％、90％和55％以上，可长期运行，系统不间断运行90～150天效果稳定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119515937A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411601161.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/33 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于遥感点云配准领域，具体涉及一种多源遥感点云的自监督配准方法。针对现有技术依赖监督信息，导致监督信息缺乏时存在配准误差大的问题。发明了一种多源遥感点云的自监督配准方法包括：获取多源遥感点云；构建掩码自编码点云重构网络，根据多源遥感点云对构建掩码自编码点云重构网络进行训练，得到训练好的掩码自编码点云重构网络；获取待配准的多源遥感点云和模板点云；根据待配准的多源遥感点云和模板点云和训练好的自掩码点云重构网络，得到待配准的多源遥感点云的变换关系；根据待配准的多源遥感点云的变换关系对待配准的多源遥感点云进行变换，得到配准后的多源遥感点云，解决了现有的多源点云配准方法存在配准误差大的问题。
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公开(公告)号：CN115615548B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202211255204.0
申请日：2022-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 一种多角度多光谱立体成像模组及模组设计方法，它属于相机光谱成像技术领域。本发明解决了现有多光谱成像模组存在着集成度低且对立体光谱信息的获取能力差的问题。本发明对多光谱波段及立体成像角度进行设计，采用离轴多通道光学元件/成像探测器高集成度复用技术，多平行轴光机加工与装调技术，以及基于窄带光谱选通的光程精补偿技术，设计微小型化、多通道可见光/近红外多角度多光谱集成成像模组，实现对目标的正视与侧视光谱反射成像信息的获取。本发明方法可以应用于相机光谱成像技术领域。
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公开(公告)号：CN118063229A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410208453.7
申请日：2024-02-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: C04B35/80 , C04B35/10 , C04B35/624 , B33Y10/00 , B33Y70/10
Abstract: 一种具有高强、超疏水性和耐高温的轻质刚性框架增强气凝胶陶瓷隔热复合材料的制备方法，涉及一种刚性框架增强气凝胶陶瓷隔热复合材料的制备方法。本发明是要解决现有的陶瓷纤维隔热瓦的材料利用率较低、热稳定性较差，且吸湿会导致其整体性能下降的技术问题。本发明通过将陶瓷框架与气凝胶相结合，陶瓷框架起力学支撑作用，内部填充陶瓷气凝胶起高温隔热作用。在此过程中，隔热复合材料的尺寸由陶瓷框架控制，避免了二次加工产生的材料利用率问题。本发明的工艺过程简单，制备的隔热复合材料尺寸精度高，成功制备出了同时具有高强、超疏水性和耐高温的轻质刚性框架增强气凝胶陶瓷隔热复合材料。
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公开(公告)号：CN117218315A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311178943.9
申请日：2023-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于多光谱图像重建的多光谱点云生成方法、存储介质及设备，属于多光谱图像三维重建技术领域。为了解决现有技术中光谱信息利用不充分，重建精度低，效率低的问题。本发明首先对多光谱图像进行辐射校正与波段对齐，并将多个单波段图像叠加合成波段对齐的多光谱图像；采用图像增强与SIFT特征算子结合的方式得到逐波段特征并融合多光谱特征；然后通过基于多光谱图像得到NDVI掩膜对融合的多光谱特征进行匹配，基于特征匹配对，建立图像集中多光谱图像的匹配关系，并使用运动结构恢复方法计算图像相对位姿信息，使用多视角几何匹配技术计算图像深度值，对多光谱值进行投影，生成多光谱点云。
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公开(公告)号：CN115615548A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211255204.0
申请日：2022-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 一种多角度多光谱立体成像模组及模组设计方法，它属于相机光谱成像技术领域。本发明解决了现有多光谱成像模组存在着集成度低且对立体光谱信息的获取能力差的问题。本发明对多光谱波段及立体成像角度进行设计，采用离轴多通道光学元件/成像探测器高集成度复用技术，多平行轴光机加工与装调技术，以及基于窄带光谱选通的光程精补偿技术，设计微小型化、多通道可见光/近红外多角度多光谱集成成像模组，实现对目标的正视与侧视光谱反射成像信息的获取。本发明方法可以应用于相机光谱成像技术领域。
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