-
公开(公告)号：CN106291102B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201610648402.1
申请日：2016-08-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于FPGA的频标比对装置及方法，用于解决现有频标比对装置及方法中存在响应时间长、精度和分辨率低的技术问题，频标比对装置，包括频率合成模块、信号调理模块、相位重合检测模块、相位重合点标定模块和频标计算模块；频标比对方法实施步骤为：获取中介信号，并分别对中介信号、参考信号和被测信号进行信号调理，得到对应的方波信号；将中介方波信号分别与参考方波信号和被测方波信号进行相位重合检测，并将检测结果转换为时间间隔计数值，同时对进行检测结果进行标定；将计数值和标定结果输入频标计算模块进行计算，得到频标比对结果，本发明的响应实时性强，精度和分辨率高，可用于原子频标准确度和稳定度测量。
-
公开(公告)号：CN109660803A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910059802.2
申请日：2019-01-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/70 , H04N19/96
Abstract: 本发明涉及一种编码块的量化方法及用于HEVC编码的量化方法，所述编码块的量化方法包括：将目标编码块划分为多个子编码块；对多个所述子编码块进行运算，生成多个量化值；对多个所述子编码块进行编号，生成多个映射值；根据所述多个量化值和所述多个映射值建立映射关系；根据所述映射关系，调用所述量化值。本发明在计算各个尺寸块的量化值时采用了由最小尺寸块向上叠加的方法来合成其他尺寸块的量化值，从而减少了现有技术中CU结构划分带来的量化计算延迟，减少了不同CU划分方式对量化计算产生的影响，降低了编码复杂度，有效地提高了编码效率。
-
公开(公告)号：CN106240146B
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201610616559.6
申请日：2016-07-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种柔版辊印刷机的自动精密调压系统，用于解决现有柔版辊印刷机存在的调压准确度低的技术问题，包括印刷机本体、版辊、墨辊、控制器、人机界面、电机、电机驱动器、滑动导轨、辊筒底座、丝杆和压印辊；版辊和墨辊通过辊筒底座安装在印刷机本体两侧的滑动导轨上，压印辊安装在印刷机本体上，在印刷机本体两侧各设置一个双读数头光栅尺，光栅尺读数头与辊筒底座连接，光栅主尺安装在印刷机本体上，以PLC为处理器的控制器根据人机界面指令和光栅尺读数头反馈的位移信息，控制电机驱动器驱动电机，电机通过丝杆驱动辊筒底座在滑动导轨上滑动，分别调节版辊与墨辊和版辊与压印辊之间的压力。本发明可用于柔版辊印刷机领域。
-
公开(公告)号：CN108366256A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810074444.8
申请日：2018-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/593 , H04N19/567 , H04N19/70
CPC classification number: H04N19/103 , H04N19/567 , H04N19/593 , H04N19/70
Abstract: 本发明提出了一种HEVC帧内预测模式快速选择系统及方法，用于减小HEVC帧内预测编码模式选择的复杂度；系统包括五个模块，MPM模式确定模块为当前预测块确定三个MPM预测模式；模式区域划分模块将所有预测方向分为三个区域；模式方向匹配模块获取高概率预测模式候选列表；率失真代价计算模块计算高概率预测模式候选列表中每种模式的RDcost，得到RDcost集合；最优模式选取模块将RDcost集合降序排序，选取最小RDcost值对应的模式即为最优预测模式，本发明具有编码效率高和预测精度高的特点，可用于HEVC视频标准中的帧内预测编码。
-
公开(公告)号：CN107451118A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710602699.2
申请日：2017-07-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于弱监督深度学习的句子级情感分类的方法，主要解决了现有技术不能准确的预测句子情感语义和分类准确率低的问题。其方案是：1.设计能够利用大量弱标注的评论句子进行句子情感分类的深度神经网络WDE-LSTM；2.对深度神经网络模型WDE-LSTM进行粗调，即使用句子三元组的训练准则，使相同标注的句子相互靠近，不同标注的句子相互远离，减少句子在训练过程中出现的错误移动；3.对深度神经网络WDE-LSTM进行精调；4.对训练好的深度神经网络模型进行测试，输出句子的分类结果，本发明设计的深度神经网络稳定性强，能更自然的处理时间序列数据，提高了对句子情感语义分类的准确率，可用于电子商务。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107196695A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710224225.9
申请日：2017-04-07
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: H04L1/203 , H04B7/18519
Abstract: 本发明提出了一种基于Zynq的卫星星间链路测试系统，用于解决现有技术中存在的结构复杂和测试效率低的技术问题，包括通过以太网连接的上位机和系统硬件平台；其中上位机包括数据生成模块、功能配置模块和链路分析模块；系统硬件平台包括网络模块、Zynq芯片、内存模块、中频调制模块、基带采集模块和电源模块，Zynq芯片包括片上处理系统和功能逻辑模块；上位机控制系统硬件平台输出中频信号的载波频率、输出功率和码速率，并生成待测链路所需基带数据，通过网络将其下载至系统硬件平台进行QPSK调制发送至待测链路，同时接收系统硬件平台采集的多个待测链路的回传数据进行实时误码分析和数据存盘，完成链路测试。
-
公开(公告)号：CN106921310A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710299691.3
申请日：2017-05-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H02N2/18
CPC classification number: H02N2/186
Abstract: 本发明提出了一种电场能量收集装置，用于解决现有电场能量收集装置存在的能量收集效率低的技术问题，包括固定座、设置在固定座上的夹具、悬臂梁和质量块，其中悬臂梁包括固定在夹具上的弹性基板以及靠近弹性基板固定端板面一侧或两侧上依次粘贴的驱动层、压电层和电极层，该能量收集装置的驱动层在外界静电场作用下产生偏置，驱动弹性基板和压电层产生振动，压电层将驱动层驱动下产生的机械振动能转换为电能，电极层将压电层产生的电能输出至外电路；质量块，固定在弹性基板的自由端，用于调节悬臂梁的谐振频率，使其发生谐振，以产生最大的输出电压。本发明有效的提高了电场能量的收集效率。
-
公开(公告)号：CN106527997A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611060525.X
申请日：2016-11-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F3/06
CPC classification number: G06F3/0617 , G06F3/064 , G06F3/0679
Abstract: 本发明提出了一种基于扩序列的NAND闪存坏块重复利用方法及装置，用于解决现有坏块处理方法中存在的坏块利用率低和适应性差的技术问题。处理方法为：获取原始测试数据；设置初始扩序列码长度L和判决门限P；对原始测试数据做扩序列；将扩序列后的数据写入坏块；从坏块中读出数据；对读出数据进行解扩；对解扩后数据进行恢复；检测恢复数据和原始测试数据是否一致；若一致则实现了坏块重复利用；若不一致则将与L和P对应的n改为n+1，重复上述步骤；处理装置包括：数据获取模块、扩序列模块、数据写入模块、数据读出模块、解扩模块、数据恢复模块和数据检测模块。本发明的坏块利用率高，闪存的写入数据量大，使用寿命长。
-
公开(公告)号：CN106291102A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610648402.1
申请日：2016-08-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于FPGA的频标比对装置及方法，用于解决现有频标比对装置及方法中存在响应时间长、精度和分辨率低的技术问题，频标比对装置，包括频率合成模块、信号调理模块、相位重合检测模块、相位重合点标定模块和频标计算模块；频标比对方法实施步骤为：获取中介信号，并分别对中介信号、参考信号和被测信号进行信号调理，得到对应的方波信号；将中介方波信号分别与参考方波信号和被测方波信号进行相位重合检测，并将检测结果转换为时间间隔计数值，同时对进行检测结果进行标定；将计数值和标定结果输入频标计算模块进行计算，得到频标比对结果，本发明的响应实时性强，精度和分辨率高，可用于原子频标准确度和稳定度测量。
-
公开(公告)号：CN118228190B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410189362.3
申请日：2024-02-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可信冲突多模态学习的飞行员疲劳状态监测方法，包括：获取飞行员多个模态的生理数据并进行预处理，得到每个模态的生理数据的特征后，输入各模态的证据神经网络，得到每个模态的生理数据的特征被分配到第k种疲劳程度类别的证据e′k；基于证据e′k生成每个模态对应的观点后进行融合，得到融合观点w′；融合每个模态的生理数据的特征被分配到第k种疲劳程度类别的证据e″k，并根据得到的融合证据e″k计算飞行员为第k种疲劳程度类别的概率p′k；基于最大的概率p′k确定飞行员的疲劳程度类别，并根据融合观点w′确定对应地置信度。本发明实现了对模态间的冲突程度和决策的可信性的量化。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
87
records
(took 0.035 seconds)
