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公开(公告)号：CN105353362A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510829929.X
申请日：2015-11-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 一种融合能量和变化率两种测量的船长估计方法，通过高分辨雷达获取目标舰船的高分辨距离像，并对取得的HRRP数据进行归一化预处理；将归一化预处理后的HRRP数据进行低通滤波处理；对低通滤波处理结果中每个点求微分，找出所有可能的端点位置；设定待测的起点和终点检测时能量比的双门限，并初始化待检测信号窗的大小；从HRRP波形图的两端向内逼近，并将能量定义为待检测信号窗内所有点的幅值的绝对值之和，在HRRP波形图中，船头(或船尾)处船身一侧的幅值比船身以外的幅值明显更大，因而能量更高，逐个比较待测点两侧能量的比值与门限的大小，直至找出船头和船尾在待检测信号窗中的相对位置；求船头和船尾的差值得到舰船长度。
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公开(公告)号：CN101923715B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010271546.2
申请日：2010-09-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种粒子群优化空间纹理信息约束聚类的图像分割方法，主要解决纹理图像分割的局部错分问题，改善边缘结合位置的分割效果。其实现过程是：(1)输入待分割的图像；(2)对待分割图像提取灰度共生特征和小波特征；(3)利用高斯核有选择的用空间信息和邻域纹理信息改进模糊c-均值的相似性测度并进行聚类；(4)利用粒子群优化方法对聚类过程中的调控参数进行优化；(5)判断是否达到设定的循环终止条件，如果没有达到循环终止条件则返回到第3步进行下一次循环，如果达到则退出循环得到最终隶属度值，即图像最终分割结果。本发明与现有的技术相比显著提高了图像的分割性能，能够有效地分割纹理图像和SAR图像。
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公开(公告)号：CN101923714A
公开(公告)日：2010-12-22
申请号：CN201010271531.6
申请日：2010-09-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种空间加权隶属度模糊c-均值纹理图像分割方法，主要解决纹理图像分割的局部错分问题，改善边缘结合位置的分割效果。其实现过程是：(1)输入待分割的图像；(2)对待分割图像提取灰度共生特征和小波特征；(3)利用空间信息调节模糊c-均值聚类的隶属度并聚类；(4)利用粒子群优化方法对聚类过程中的调控参数进行优化；(5)判断是否达到设定的循环终止条件，如果没有达到循环终止条件则返回到第3步进行下一次循环，如果达到则退出循环得到最终隶属度值，即图像最终分割结果。本发明与现有的技术相比显著提高了图像的分割性能，能够有效地分割纹理图像和SAR图像。
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公开(公告)号：CN119415814A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411463447.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种超大点数FFT快速处理方法，涉及数字信号快速处理领域，包括以下步骤：首先对原始采样信号数据进行补零操作至序列的总长度满足M1点的整数倍；然后针对补零操作后的数据进行分割，将输入超大点数序列分割为L个长度为M1点的子序列，其次，对子序列做点数为M1点FFT计算，采用高基数FFT算法架构进行迭代计算；最后，利用特定的旋转因子与子序列的FFT计算结果相乘以实现FFT结果的相位矫正，将相位矫正后的子FFT结果按照特定的加权方式进行组合拼接，确保每个频率点的成分得到正确的调整，得到原始数据序列的FFT结果。本发明能够在降低算法复杂度的同时提升超大点数FFT的计算效率。
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公开(公告)号：CN119386169A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411255372.9
申请日：2024-09-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: A61K38/51 , A61K33/04 , A61K47/69 , A61K47/34 , A61K47/24 , A61K47/46 , A61K47/36 , A61K47/42 , A61P29/00 , A61P1/00 , A61P17/06 , A61P9/10
Abstract: 一种新型硫化氢供体、制备方法及其在制备治疗炎症性疾病的药物中的应用，本发明属于生物医药技术领域。所述硫化氢供体包含硫化氢合成酶，装载硫化氢合成酶的药物载体，以及包覆在药物载体外的功能涂层。所述药物载体为金属有机框架类材料、高分子纳米材料、脂质体类材料、外泌体类材料或水凝胶类材料，可以针对不同炎症性疾病特点为生物酶提供保护、缓释、富集等功能。所述功能涂层为表面活性剂、聚合物、边缘活性剂、生物膜或脂双层，用于改善药物载体的理化性质，从而进一步赋予其在体靶向，长循环，透皮给药等特殊性能。本发明实现了精准、安全、持久的硫化氢供给手段，具备广阔的应用前景。有望为炎症性疾病治疗提供新的治疗思路和策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119105279A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411221262.0
申请日：2024-09-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种分数阶多智能体系统一致性输出反馈控制方法，包括：建立有无外界干扰的分数阶多智能体系统的二阶模型；构建无领导者下的分数阶多智能体系统的二阶模型；设计分数阶多智能体系统的二阶模型对应的分布式状态反馈控制方案；构建分布式状态反馈控制方案对应的Lyapunov函数，并确定实现分数阶多智能体系统的一致性条件；控制无领导者下的分数阶多智能体系统实现一致性。本发明属于多智能体领域。本发明可以解决整数阶智能体系统无法准确描述系统物理模型的问题，实现了耦合矩阵的第二大特征值对实现多智能体系统一致性的关键影响。
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公开(公告)号：CN117963024B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410384251.8
申请日：2024-04-01
Applicant: 电子科技大学成都学院
IPC: B62D55/08 , B62D55/12 , B62D55/075 , B25J5/00
Abstract: 本发明涉及一种自适应履带式机器人，属于履带式机器人技术领域。该自适应履带式机器人包括龙骨架、履带和驱动机构；龙骨架包括若干个依次铰接的蠕动节；履带套设于龙骨架且包括并排设置的链条；驱动机构包括两个驱动链轮，两个驱动链轮分别设置于龙骨架的两端且分别由电机独立驱动；自适应履带式机器人的后端比前端重，通过控制两个驱动链轮的转速不同，实现自适应履带式机器人的前端抬头或低头。本发明提供的自适应履带式机器人，龙骨架能够自由弯曲变形，从而使自适应履带式机器人能够自由变形，仅需通过前后两个电机控制两个驱动链轮的转速不同，即可实现前端抬头或低头，结构简单、控制方便，能够有效节约成本。
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公开(公告)号：CN117407657A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311482506.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种发明涉及数字信号处理领域，特别是针对非高斯噪声下的自适应滤波问题，提出了一种基于信息熵的鲁棒动态滤波系统及方法。本发明立足于RLS算法和MEE准则，引入了数值统计理论中的鲁棒因子，以抑制离群值对整体误差分布的影响，从而获得非高斯环境下较好的滤波性能；同时，修改了MEE的代价函数，舍弃了样本均值算子，以保证迭代过程中数值的稳定性和计算的简洁性，基于这种新的代价函数，推导了RLS类迭代过程，得到了RM‑MEE算法。同时，本发明改进了MEE准则，丢弃了样本均值算子，即MEE准则的外部求和，在不降低算法性能的前提下，保证了迭代过程中数值的稳定性和算法的简洁性；基于上述两点，得到了新的递归鲁棒最小误差熵算法。
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公开(公告)号：CN117368941A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202310981559.6
申请日：2023-08-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维激光雷达的机器人精确定位方法，属于机器人导航技术领域。本发明方法首先在距离目标点一定位置处放置标志物，通过移动机器人上安装的三维激光雷达，得到标志物及其所处空间的点云图；然后通过计算曲率提取得到标志物及其所处空间环境的边缘点云；再以三维激光雷达的空间坐标系x、y、z轴三个方向对获取的边缘点云进行直通滤波，得到标志物的边缘点云；最后利用边缘点云进行直线拟合，根据拟合的直线与三维激光雷达的坐标位置关系得到机器人的定位数据并调整机器人位姿。与现有技术相比，该基于三维激光雷达的机器人精确定位方法，解决了通过解算IMU形成里程计来进行定位会造成误差累积的问题，并且只需要三维激光雷达就可以完成此方法的复现，使用方便，在如定点爆破、核废料回收这类需要精确定位的领域有着广泛的前景。
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公开(公告)号：CN117146835A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311011265.7
申请日：2023-08-11
Applicant: 桂林电子科技大学 , 柳州五菱汽车工业有限公司
Abstract: 本发明涉及传感器定位技术领域，具体涉及一种基于视觉传感器和毫米波雷达的车辆融合定位方法，首先利用视觉传感器和毫米波雷达扫描周围环境场景信息，并将距离、速度信息矩阵存储在嵌入式平台中；再对感知步骤中视觉传感器和毫米波雷达生成的距离、速度信息矩阵进行计算，以提取出感兴趣的目标车辆的信息矩阵；最后基于多传感器融合算法将提取出的目标车辆信息进行融合进行精确定位。本发明基于强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF)算法，将视觉传感器和毫米波雷达的数据进行融合，在强瞬态条件下对目标车辆的定位具有良好的定位精度和鲁棒性。为后续的自适应巡航(ACC)系统的跟踪精度提供了可能。
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