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公开(公告)号:CN117339103A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311245904.6
申请日:2023-09-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: A61N1/36 , A61N1/08 , A61N1/04 , A61B5/256 , A61B5/291 , A61B5/296 , A61B5/372 , A61B5/397 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于胃节律与胃脑耦合的胃功能调节系统,包括胃功能调节设备、客户端和云端,其中,客户端用于控制所述胃功能调节设备的开始与结束,还用于获取所述胃功能调节设备采集到的胃电信号和脑电信号进行处理与分析,得到当前时段的胃节律参数和胃脑耦合参数,进而通过当前时段的胃节律参数获得下一时段的迷走神经刺激参数;胃功能调节设备用于根据迷走神经刺激参数施加迷走神经刺激,还用于采集胃电信号和脑电信号;云端用于存储历史使用记录,历史使用记录包括迷走神经刺激参数、胃节律参数以及胃脑耦合参数的变化情况。本发明通过胃节律的变化反馈指导迷走神经刺激参数,并实时监测胃脑耦合参数以对胃功能调节过程进行控制。
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公开(公告)号:CN113657158A
公开(公告)日:2021-11-16
申请号:CN202110789704.1
申请日:2021-07-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Google Earth Engine的大尺度大豆种植区域提取算法,包括:对遥感影像数据Sentinel‑2进行预处理,从预处理后的遥感影像数据中选取对提取大豆有利的G个波段;计算归一化植被指数和归一化水指数,Sentinel‑2数据中包含G+2个数据;利用GEE平台提供某一年的USDA进行预处理;利用包含G+2个数据的Sentinel‑2数据和预处理后的USDA进行训练集和测试集的构建;将训练集输入三种分类器中进行训练,将测试集输入训练后的分类器中进行分类,根据分类结果得到大豆种植区域。用于解决遥感数据量巨大导致算法效率低、耗时久的问题以及单一算法提取大豆精度不够的问题。
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公开(公告)号:CN112257531A
公开(公告)日:2021-01-22
申请号:CN202011088024.9
申请日:2020-10-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多样性特征联合的林地变化遥感监测方法,用于解决因同谱异物和同物异谱而导致的对林地变化监测精度较低的问题。实现步骤为:对林地遥感影像进行预处理;获取预处理后林地遥感影像的光谱特征向量集和纹理特征向量集;对光谱特征向量集和纹理特征向量集分别进行归一化;对归一化后的光谱特征向量集和纹理特征向量集进行多样性特征联合;获取训练样本集和测试样本集;构建随机森林分类模型并进行迭代训练;获取林地变化信息。本发明利用多样性特征联合方法来提高对林地遥感影像的分类精度,增强了对林地变化的监测能力。
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公开(公告)号:CN119357847A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411457320.X
申请日:2024-10-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/063 , H04L27/00 , G01R13/02
Abstract: 本发明公开了一种智能示波器的信号自动调制分类方法,先在FPGA中部署LSTM神经网络并离线训练,再将采集的调制信号先经混频和低通滤波,得到IQ两路基带信号;将IQ两路基带信号转化为幅度相位数据后逐点输入至LSTM神经网络中实现自动调制分类。
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公开(公告)号:CN119155086A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411261680.2
申请日:2024-09-10
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于工业物联网、深度学习与网络态势预测交叉领域,提出了一种能够主动且有效预测工业物联网环境中恶意流量的创新方案。该方案提出了一种基于线性门控未来预测网络(LGF‑Net)的新型网络态势预测方法。具体而言,该模型融合了U‑Net和ResNet的优势,显著提升了网络态势预测的性能。LGF‑Net模型在两个关键方面加强了传统的深度学习网络:首先,它通过多层次结构有效捕捉了时间序列中的内在相关性;其次,它引入了信息补偿机制,极大地减少了学习过程中的信息损失。这些改进大幅增强了模型捕捉要素间相关性的能力,使其能够利用多层次历史数据准确预测未来的网络安全状况。此外,该研究还通过理论复杂性分析评估了所提方法的计算效率。最后,大量实验结果表明,与现有方法相比,该方法在多个性能指标上都具有显著优势。
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公开(公告)号:CN118017185B
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410292982.X
申请日:2024-03-14
Applicant: 西安电子科技大学 , 浙江宜通华盛科技有限公司
IPC: H01P5/12
Abstract: 本发明公开了一种宽带矩形‑脊波导功分转换器,其包括设置在矩形波导上方的脊波导,脊波导的传输方向与矩形波导的宽边方向一致,脊波导的脊高方向与矩形波导的传输方向一致,矩形波导的上端与脊波导的单侧下底面连通,脊波导的脊与波导壁之间设置一个短路销钉。本发明利用调节单个短路销钉在脊波导壁与脊之间的短路位置,实现了功分器的阻抗匹配和功率分配,克服了现有技术结构复杂不易加工、工作带宽窄、频带内反射损耗高的难题。本发明的功分转换器结构简单,降低了制造成本,提高了功分转换器的结构稳定性,在频带内表现出更低的反射损耗。
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公开(公告)号:CN113657158B
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202110789704.1
申请日:2021-07-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种基于Google Earth Engine的大尺度大豆种植区域提取算法,包括:对遥感影像数据Sentinel‑2进行预处理,从预处理后的遥感影像数据中选取对提取大豆有利的G个波段;计算归一化植被指数和归一化水指数,Sentinel‑2数据中包含G+2个数据;利用GEE平台提供某一年的USDA进行预处理;利用包含G+2个数据的Sentinel‑2数据和预处理后的USDA进行训练集和测试集的构建;将训练集输入三种分类器中进行训练,将测试集输入训练后的分类器中进行分类,根据分类结果得到大豆种植区域。用于解决遥感数据量巨大导致算法效率低、耗时久的问题以及单一算法提取大豆精度不够的问题。
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公开(公告)号:CN118313235A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410154730.0
申请日:2024-02-02
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种大型分布式阵列的子阵级稀疏优化方法及其装置,涉及通信技术领域,包括:构建整阵模型,整阵模型包括按照布阵区域限制设置的M个子阵,每个子阵包括阵列设置的多个单元;获取M个子阵对应的长度为M的向量,作为优化变量X;其中,向量中的元素为0表征对应的子阵被稀疏,向量中的元素为1表征对应的子阵未被稀疏;使用改进的遗传算法对优化变量X进行优化,得到大规模子阵级稀疏阵面。本发明能够大幅降低优化难度,提高了优化效率。
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公开(公告)号:CN113408370B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202110605694.1
申请日:2021-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/762 , G06N3/126
Abstract: 本发明属于遥感技术领域,具体公开了一种基于自适应参数遗传算法的森林变化遥感检测方法,包括对森林遥感影像数据进行预处理;利用光谱波段的反射率计算两幅大气校正后的森林遥感影像的归一化植被指数,并令其为植被指数特征图;对植被指数特征图进行中值滤波,使用差值法对滤波后的特征图构造植被指数差异图;对植被指数差异图进行显著性检测:对显著性差异图使用模糊C均值聚类算法进行预分类,使用基于自适应参数的遗传算法对不确定类像素集中像素的类别标签进行优化,生成最终的变化图。本发明用于解决使用单一光谱特征的遗传算法造成的森林变化检测精度低和搜索空间庞大的问题。(56)对比文件王桥.植被指数法《.区域生态保护的遥感监管方法与应用》.北京:中国环境科学出版社,2015,王平.基于差异图和块分类的雷达图像变化检测《.长春师范大学学报》.2020,第39卷(第8期),42-49.D. Chitradevi 等.Brain HemisphereAnalysis Using Genetic Algorithm andFuzzy Clustering in Alzheimer Disease.《2018 International Conference onCommunication and Signal Processing(ICCSP)》.2018,Caihong Mu 等.Change detection in SARimages based on the salient map guidanceand an accelerated genetic algorithm.《2017 IEEE Congress on EvolutionaryComputation (CEC)》.2017,李成洲.基于进化优化及卷积网络的遥感图像变化检测《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2019,第2019年卷(第2期),汤玉奇.面向对象的高分辨率影像城市多特征变化检测研究《.中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2014,第2014年卷(第7期),
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