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公开(公告)号：CN105704040A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610224760.X
申请日：2016-04-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L12/741 , H04L12/753 , H04L12/755
CPC classification number: H04L45/54 , H04L45/021 , H04L45/48
Abstract: 本发明公开了一种路由表的构建和查找方法，包括路由表项转换为伪布尔函数表示、路由表项的ADD表示、更新路由表项、删除路由表项、根据传入数据包进行路由查找的过程；通过利用ADD的高紧凑表示和以集合方式处理多组数据的方式处理路由表，减少路由表的节点冗余和路由查找比较次数，提高路由转发性能。本发明能够在较低内存占用的情况下完成对路由表的构建，同时还能在较少比较次数下完成数据包的路由查找。
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公开(公告)号：CN105163121A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510524105.1
申请日：2015-08-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N19/154 , H04N19/42 , H04N19/146
Abstract: 本发明公开了一种基于深度自编码网络的大压缩比卫星遥感图像压缩方法，主要解决现有技术压缩比低的问题。其实现步骤为：将多个自编码器级联堆叠构成深度自编码网络；输入一组训练图像数据到深度自编码网络，训练该网络获得优化的网络参数，得到深度压缩网络和深度解压网络；待压缩的遥感图像送入深度压缩网络，得到高阶稀疏特征，对特征量化和编码得到最终压缩码流；对接收到的码流反量化和编码，得到高阶稀疏特征并送入深度解压网络，网络的最终输出为解压的遥感图像。本发明结合图像处理与深度学习技术，实现卫星遥感数据的大倍率压缩；因压缩与解压过程只需进行简单的前向传递操作，实时性好；减轻了海量遥感数据的存储与传输负担。
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公开(公告)号：CN105069478A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510511885.6
申请日：2015-08-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6271
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素张量稀疏编码的高光谱遥感地物分类方法，克服了现有技术中不能充分利用高光谱图像的空间信息进行分类和分类速度慢的缺点。本发明实现的步骤是：(1)输入待分类的高光谱图像；(2)构建层次空间相似度矩阵；(3)获得超像素集；(4)构造标记样本字典；(5)求解稀疏系数矩阵；(6)超像素分类；(7)输出待分类高光谱图像的分类结果。本发明具有保持高光谱图像同质区域的空间一致性和分类速度快的优点，可用于高光谱图像的快速分类。
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公开(公告)号：CN103105813B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201310044501.5
申请日：2013-02-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B19/042 , G01D21/02
Abstract: 本发明公布了一种太阳能热水工程监测与控制设备。本发明包括电源管理模块、通信模块、外部存储模块、时钟模块、水温采集模块、继电器控制模块、水位采集模块以及控制器模块。利用水温采集模块和水位采集模块采集太阳能热水工程中的水温和水位信息，水温传感器采集的是数字信号，水位传感器采集到的是模拟信号，通过MCU的A/D功能将其转化为数字信号，并将水温水位信号通过通信模块发送至PC机上，通过上位机软件将水温水位信息显示出来，用户可以通过上位机软件与监测节点通信，控制继电器模块给太阳能热水工程加水。本发明体积小，功耗低，精度高；具备数据采集、处理和存储等功能。
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公开(公告)号：CN103364771B
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201310296166.8
申请日：2013-07-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明基于空域压缩投影和随机时钟采样的雷达波束形成器，主要解决现有技术成本高，采样要求高，数据存储量大的问题。其包括：空域压缩投影模块(1)、随机时钟采样模块(2)和波束形成模块(3)；空域压缩投影模块(1)对雷达回波信号Z进行空域压缩投影，得到空域压缩投影结果D；随机时钟采样模块(2)对空域压缩投影结果D进行降速率采样，并将每个通道的采样数据和选择的时钟通路传输给波束形成模块(3)；波束形成模块(3)根据每个通道的采样数据和选择的时钟通路，通过矩阵填充算法和稀疏重构算法，得到角度域的稀疏向量sq，再将其累加得到波束形成向量y。本发明降低了成本，降低了采样要求，缩小了数据存储空间，可用于雷达波束形成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103454637B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201310416221.2
申请日：2013-09-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开一种基于调频步进频的太赫兹逆合成孔径雷达成像方法，主要解决现有技术中微波波段的逆合成孔径雷达成像的距离分辨率和方位分辨率不高的问题。本发明实现的步骤如下：（1）获取太赫兹脉冲回波信号；（2）脉冲压缩；（3）合成大带宽；（4）加窗修正；（5）距离多普勒成像；（6）获得成像图。本发明利用太赫兹波具有高频率、大带宽的特性，结合调频步进频体制采用合成大带宽的方法实现了高分辨太赫兹逆合成孔径雷达成像。
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公开(公告)号：CN102785783B
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201210260648.3
申请日：2012-07-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: B64F5/00
Abstract: 本发明属于带前台辅助维修装置的飞机维修系统，包括：含中央处理器、闪存器、随机存储器、显示器、SD卡和声卡、语音播放装置、摄像头、麦克风以及无线网卡的前台辅助维修装置；由含计算机主板、中央处理器、硬盘、内存、以太网卡、图像处理器及显示器、音频处理器的云计算服务器和无线路由器组成的云计算平台。前台可将语音请求经无线网络传输到后台，通过摄像头将现场情况传到后台显示、供专家技术分析用；然后通过声音、图像或者文字的形式反馈到前台以提供技术支持。因而具有前台辅助维修装置不需手动操作即可实现前、后台之间的语音、文字及图像等信息的交流，并给予前台的技术支持，有效提高了维修质量和效率，降低了维修成本等特点。
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公开(公告)号：CN103974074A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410160442.2
申请日：2014-04-21
Applicant: 西安电子科技大学宁波信息技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种教育视频与幻灯片同步方法，其实现步骤是：（1）教育视频解压；（2）幻灯片格式转换；（3）幻灯片区域定位；（4）幻灯片镜头分割；（5）提取关键帧；（6）幻灯片识别。本发明突出了融合边缘和区域信息，图像的纹理信息和空间信息以及多特征融合，更为有效的描述了同步系统，提高了教育视频与幻灯片同步的准确率。通过本发明提供的方法，能将教育视频内出现的幻灯片信息通过单独的播放窗口进行播放显示，并且播放显示的幻灯片内容与时刻与教育视频内出现的幻灯片的内容和时刻保持同步。
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公开(公告)号：CN103235295A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310111620.8
申请日：2013-04-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩卡尔曼滤波的小场景雷达目标距离像估计方法，主要解决现有卡尔曼滤波算法在距离像估计中存在计算量大的问题及压缩采样雷达在低信噪比情况下难以获得较高的信噪比输出的问题。其实现过程是：1)对雷达接收到的回波信号进行压缩采样；2)估计压缩采样后噪声的自相关矩阵；3)建立线性近似的降维状态空间模型；4)对状态空间模型进行卡尔曼滤波递推；5)对递推结果进行校正获得距离像估计结果。本发明可消除现有匹配滤波方法存在的主瓣能量扩散问题，提高了距离分辨率，并在低信噪比情况下能获得优于传统压缩采样方法的成像效果，可用于提高压缩采样雷达的散射点信噪比输出。
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公开(公告)号：CN102800054A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210218306.5
申请日：2012-06-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏性度量的图像盲去模糊的方法，主要解决现有技术在图像盲去模糊时，对噪声敏感且存在严重的振铃效应的问题。其实现过程为：(1)用现有的方法，获得两种不同的模糊核kf和ks；(2)线性组合这两种不同的模糊核得到一个模糊字典kd＝{k1,k2....k10}；(3)在模糊图像上选取一个有明显边缘的图像块P，用模糊字典kd对图像块P用Lucy-Richardson方法进行预处理，得到预处理的图像块C1,C2,C3...C10；(4)对预处理的图像块C1,C2,C3...C10进行稀疏性测量得到稀疏度S1,S2,S3...S10，并找到最大的稀疏度Smax所对应的图像块Cmax；取出图像块Cmax所对应的模糊元素kmax；(5)利用模糊元素kmax，运用L0-abs算法对模糊图像进行去模糊。本发明在对图像盲去模糊时，能够有效的去除模糊和噪声，尽可能的减少振铃效应，可用于各种模糊图像进行盲去模糊。
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