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公开(公告)号:CN103986539B
公开(公告)日:2016-02-03
申请号:CN201410255554.6
申请日:2014-06-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/382 , H04L25/03
Abstract: 一种基于稀疏去噪的认知无线电频谱感知方法,本发明涉及一种基于稀疏去噪的认知无线电频谱感知方法。本发明是要解决频谱资源的平均利用率非常低不平衡,检测概率受制于信噪比的限制,当信噪比低时,检测概率会随之下降,影响频谱判决的结果的问题,而提出的一种基于稀疏去噪的认知无线电频谱感知方法。该方法是通过步骤一、得到稀疏分解后的稀疏表示θ;步骤二、从稀疏表示θ中取出绝对值由大到小的顺序取前K个值,得到去除噪声的变换域向量系数θ';步骤三、利用正交变换矩阵Ψ和变换域向量θ'得到去除噪声的时域信号x';步骤四、若检验统计量Z>判决门限λ,则判断频段被主用户占用等步骤实现的。本发明应用于基于稀疏去噪的认知无线电频谱感知领域。
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公开(公告)号:CN118477856A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410568538.6
申请日:2024-05-09
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈工大苏州研究院 , 感维智能(苏州)科技有限公司
Abstract: 一种基于激光视觉的气动自清洁装置,属于气动除尘装置领域。本发明解决了利用高速涡轮风扇进行除尘的方法存在干扰雷达信号、产生较大的噪音以及能效低的技术问题。驱动单元包括空压机,控制单元包括边缘控制终端和电磁阀,气体回路结构包括气道,气道为圆环形,气道的内壁均匀设置有多个气孔,气道的外壁设置有接口,空压机与电磁阀通过气动管连通,电磁阀与气道的外壁设置的接口通过气动管连通,边缘控制终端的信号输入端与外置的激光雷达的信号输出端连接,边缘控制终端的信号输出端与电磁阀的信号输入端连接。雷达信号不受干扰,能效高。本发明用于防爆激光雷达探头外壳的气动自清洁。
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公开(公告)号:CN109063712B
公开(公告)日:2021-10-15
申请号:CN201810658611.3
申请日:2018-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于超声图像的多模型肝脏弥漫性疾病智能诊断方法及系统,具体涉及利用深度学习算法提取图像特征与图像纹理特征相结合并应用XGBoost算法在超声图像上实现肝脏弥漫性疾病智能诊断的方法,它是人工智能方法在基于超声图像的诊断中的应用,可以为医生的疾病诊断提供辅助建议。本发明的步骤为:一、对肝脏超声图像进行预处理;二、基于卷积神经网络实现肝脏弥漫性疾病的初步分类;三、将卷积神经网络特征和图像纹理特征相结合形成多模型特征,应用XGBoost算法实现肝脏弥漫性疾病的最终分类。本发明结合深度学习算法和传统的特征提取算法,兼顾图像的形状特征与纹理特征,并应用XGBoost算法提高了分类算法的准确度,适用于基于超声图像的肝脏弥漫性疾病辅助诊断。
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公开(公告)号:CN112844475A
公开(公告)日:2021-05-28
申请号:CN202011556704.9
申请日:2020-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B01J31/06 , B01J35/02 , C02F1/72 , C02F1/30 , C02F1/28 , B01J20/28 , B01J20/24 , B01J20/10 , B01J20/06 , B01J20/02 , B01J20/30 , C02F101/36
Abstract: 一种Janus型磁性环糊精‑石墨相氮化碳的制备方法及用其去除水中多氯联苯的实验方法。本发明属于水处理领域。本发明的目的在于解决多氯联苯类污染物难处理以及现有铁基类Fenton法存在易团聚、化学稳定性差,光催化法能耗高、降解效率低的技术问题。本发明以高温水解法结合溶胶‑凝胶法制备Janus型磁性介孔二氧化硅,并以其作为前躯体,利用衍生化嫁接技术制备Janus型磁性环糊精‑石墨相氮化碳,其是一种兼具选择性吸附、异相Fenton氧化和可见光催化功能的材料,并将其用于去除水中多氯联苯。本发明制得的材料具有磁性,易于从水中分离,且价格低廉,性质稳定,可以重复利用,本发明的Janus型磁性环糊精‑石墨相氮化碳对水中多氯联苯的去除率高达78%~90%。
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公开(公告)号:CN109063712A
公开(公告)日:2018-12-21
申请号:CN201810658611.3
申请日:2018-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/4676 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06T7/41 , G06T2207/10132
Abstract: 一种基于超声图像的多模型肝脏弥漫性疾病智能诊断方法及系统,具体涉及利用深度学习算法提取图像特征与图像纹理特征相结合并应用XGBoost算法在超声图像上实现肝脏弥漫性疾病智能诊断的方法,它是人工智能方法在基于超声图像的诊断中的应用,可以为医生的疾病诊断提供辅助建议。本发明的步骤为:一、对肝脏超声图像进行预处理;二、基于卷积神经网络实现肝脏弥漫性疾病的初步分类;三、将卷积神经网络特征和图像纹理特征相结合形成多模型特征,应用XGBoost算法实现肝脏弥漫性疾病的最终分类。本发明结合深度学习算法和传统的特征提取算法,兼顾图像的形状特征与纹理特征,并应用XGBoost算法提高了分类算法的准确度,适用于基于超声图像的肝脏弥漫性疾病辅助诊断。
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公开(公告)号:CN104066197A
公开(公告)日:2014-09-24
申请号:CN201410333571.7
申请日:2014-07-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种TD-LTE中低丢包率的实时业务调度方法,本发明涉及TD-LTE中低丢包率的实时业务调度方法。本发明的目的是为了解决目前TD-LTE系统中用户丢包率高、吞吐量低、用户的时延状况、信道状态、调度算法复杂度高且计算量大。步骤一、初始化;步骤二、根据MDPS算法算出每个用户的优先级数值;步骤三、找到优先级最高的用户,计算所要满足的目标比特速率;步骤四、找到信道条件最好的资源块,分给优先级最高用户,然后更新;步骤五、判断优先级最高用户数据速率是否大于等于TBR;步骤六、重复步骤三~五,直至所有资源块分配完成,得到最终资源块分配矩阵。本发明应用于移动通信领域。
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