-
公开(公告)号：CN119812775A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510020946.2
申请日：2025-01-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H01Q15/00 , G01N21/3586
Abstract: 本发明涉及一种凹型准连续域束缚态的太赫兹超材料传感器，该传感器在水平和垂直方向具有若干个周期性阵列的阵列单元，阵列单元从上到下由金属超表面、介质层和大于入射波趋肤深度的金属背板构成；其中，金属超表面由两部分组成，一部分为含有双扇形开口的柱形结构，另一部分为闭口谐振环，双扇形开口的左侧开口角度与右侧开口角度不相等，双扇形开口的柱形结构位于所述闭口谐振环内，且柱形结构有部分体积嵌于介质层内。构建的传感器在垂直入射太赫兹波激发下产生了两个谐振峰，分别位于3.44THz和3.51THz，最高品质因子Q值达3096。本发明创新性的构建左右两侧开口角度不相等圆盘结构，实现准BIC谐振，具有折射率灵敏度高、线性度好、结构简单易于加工等优点。
-
公开(公告)号：CN119720626A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411580582.5
申请日：2024-11-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于有限元仿真的变压器三维绕组结构建模方法，涉及电力变压器仿真计算技术领域。本发明通过创新的建模技术和优化算法，能够在保证模型精度的前提下，提高建模效率，为变压器绕组的设计和仿真提供可靠的技术支持，且该方法不仅适用于新型变压器的研发和设计环节，也可应用于现有变压器的性能评估和故障分析场景中，从而提升电力系统的运行可靠性和安全性。
-
公开(公告)号：CN112147894B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202011009743.7
申请日：2020-09-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开基于运动学和动力学模型的轮式移动机器人主动控制方法，由基于运动学模型的运动学控制器和降阶广义比例积分观测器I，基于动力学模型的动力学控制器和降阶广义比例积分观测器II四部分组成。其中，运动学控制器包括机器人线速度和角速度的设计。降阶广义比例积分观测器I对速度状态和运动学模型中的集总扰动进行估计，降阶广义比例积分观测器II对动力学模型中的集总扰动进行估计。通过对速度状态估计，减少传感器的使用，降低成本。通过对扰动估计并进行前馈补偿，提高控制系统的扰干扰能力。本发明所提出的控制方法能够使得系统在模型不确定和外部干扰的情况下实现对轮式移动机器人轨迹跟踪控制。
-
公开(公告)号：CN111012336B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201911241265.X
申请日：2019-12-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/369 , A61B5/374 , A61B5/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06K9/62 , G06T3/40 , G06N3/04
Abstract: 本发明请求保护一种时空特征融合的并行卷积神经网络运动想象脑电图识别方法。以运动想象脑电信号作为研究对象，提出一种新的深度网络模型‑并行卷积神经网络提取运动想象脑电信号的时空特征。与传统脑电分类算法往往丢弃脑电空间特征信息不同，通过快速傅里叶变换，提取Theta波(4‑8Hz)、alpha波(8‑12Hz)以及beta波(12‑36Hz)，生成2D脑电特征图。基于多重卷积神经网络对脑电特征图进行训练，提取空间特征。此外，利用时间卷积神经网络进行并行训练，提取时序特征。最后基于Softmax对空间特征以及时序特征进行融合以及分类。实验结果表明，并行卷积神经网络具有良好的识别精度，并且优于其他最新的分类算法。
-
公开(公告)号：CN112332654A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011174609.2
申请日：2020-10-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种DC‑DC降压转换器连续滑模控制方法，包括以下步骤：对DC‑DC降压转换器输出的电压vs、电流iL以及参考电压vr输入广义比例积分观测器进行扰动观测，获得不匹配扰动估计 对不匹配扰动估计 进行增益后得到匹配扰动估计对DC‑DC降压转换器输出的电压vs与给定的参考电压vr的差值、DC‑DC降压转换器输出的电流iL、不匹配扰动估计以及匹配扰动估计 进行连续滑模控制，获得占空比μ；对占空比μ进行脉宽调制，将调制后的脉冲宽度调制电压用于驱动DC‑DC降压转换器；本发明的有益效果为能够使得系统具有良好的动态性能以及稳态性能的同时有效的抑制不匹配时变干扰的控制方法。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111012336A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911241265.X
申请日：2019-12-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/0476 , A61B5/00 , G06K9/62 , G06T3/40 , G06N3/04
Abstract: 本发明请求保护一种时空特征融合的并行卷积神经网络运动想象脑电图识别方法。以运动想象脑电信号作为研究对象，提出一种新的深度网络模型-并行卷积神经网络提取运动想象脑电信号的时空特征。与传统脑电分类算法往往丢弃脑电空间特征信息不同，通过快速傅里叶变换，提取Theta波(4-8Hz)、alpha波(8-12Hz)以及beta波(12-36Hz)，生成2D脑电特征图。基于多重卷积神经网络对脑电特征图进行训练，提取空间特征。此外，利用时间卷积神经网络进行并行训练，提取时序特征。最后基于Softmax对空间特征以及时序特征进行融合以及分类。实验结果表明，并行卷积神经网络具有良好的识别精度，并且优于其他最新的分类算法。
-
公开(公告)号：CN113077795B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110368665.8
申请日：2021-04-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种通道注意力传播与聚合下的声纹识别方法，属于信号处理领域。该方法包括以下步骤：S1：原始语音离散信号的二阶小波散射变换；S2：多尺度特征的声纹映射编码；S3：声纹编码的相似度评估。本发明通过小波散射变换获取多尺度的短时语音特征，采用基于通道注意力传播和聚合的时延神经网络对多尺度特征进行映射得到声纹编码，以提高声纹识别的准确性与鲁棒性。本研究兼顾了长时与短时语音的处理，为含有短时语音数据的声纹识别，提供了新的技术手段，亦可迁移到其他语音处理领域，作为声纹编码的获取方法之一。
-
公开(公告)号：CN113113000B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110367779.0
申请日：2021-04-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应掩膜和分组线性变换的轻量级语音识别方法，属于数据处理领域。该方法包括以下步骤：S1：基于自适应掩膜注意力机制的编码；S2：基于分组线性变换。本发明从模型算法角度出发，为解决语音识别在边缘计算设备上的轻量化部署难题提供一种新的方法，通过基于自适应掩膜的局部注意力机制提取语音特征的局部信息并与融合全局信息，使用基于分组线性变换的解码网络，完成对语音高层抽象特征的轻量化解码。
-
公开(公告)号：CN113077795A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110368665.8
申请日：2021-04-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种通道注意力传播与聚合下的声纹识别方法，属于信号处理领域。该方法包括以下步骤：S1：原始语音离散信号的二阶小波散射变换；S2：多尺度特征的声纹映射编码；S3：声纹编码的相似度评估。本发明通过小波散射变换获取多尺度的短时语音特征，采用基于通道注意力传播和聚合的时延神经网络对多尺度特征进行映射得到声纹编码，以提高声纹识别的准确性与鲁棒性。本研究兼顾了长时与短时语音的处理，为含有短时语音数据的声纹识别，提供了新的技术手段，亦可迁移到其他语音处理领域，作为声纹编码的获取方法之一。
-
公开(公告)号：CN112600480A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011438677.5
申请日：2020-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种永磁无刷直流电机调速系统的积分终端滑模复合控制系统，由基于积分终端滑模的反馈控制部分和基于扩张状态观测器的干扰估计及前馈补偿部分构成。包括：永磁无刷直流电机、速度复合控制器、扩张状态观测器I、电流复合控制器、扩张状态观测器II、脉宽调制模块，三相逆变器模块，位置传感器模块，转子区间计算模块以及速度计算模块；基于永磁无刷直流电机系统模型设计双闭环控制器，从而得到速度复合抗干扰控制和电流复合抗干扰控制器。与传统的积分终端滑模控制方法相比，该方法既保留了传统积分终端滑模控制方法中系统状态的快速收敛性能，又可以有效减小系统稳态波动，进一步地提高了系统的抗干扰能力。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
24
records
(took 0.02 seconds)
