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公开(公告)号：CN101984418A
公开(公告)日：2011-03-09
申请号：CN201010549426.4
申请日：2010-11-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F13/40
Abstract: 基于PXI总线的多通道并行隔离数据采集装置，它涉及一种数据采集装置。它为解决现有PXI总线数据采集模块难以同时兼顾各通道隔离、并行采样采集的精度高以及采样速度快的问题而提出。高速数据采集通道的数据信号输出输入端连可编程逻辑控制模块的数据及控制信号输入输出端；可编程逻辑控制模块的存储数据信号输出输入端和发送数据信号输出输入端分别与存储模块的存储数据信号输入输出端和PXI总线接口桥接模块的发送数据信号输入输出端相连；它具有各通道之间的电气隔离可靠，采样精度高、采样速度快的优点；它可广泛适用于各种基于PXI总线的多通道、高精度、高采样速率数据采集和测试的场合。
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公开(公告)号：CN101583147B
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN200910072312.2
申请日：2009-06-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 应用于话务量预测的分段在线支持向量回归方法，它涉及一种在线支持向量回归方法，本发明针对在线支持向量回归(Online Support Vector Regression)算法难以兼顾预测精度和运行效率，提出一种分段支持向量回归时间序列预测方法，通过缩减在线建模数据长度实现快速训练，并对Online SVR进行分段存储，根据预测邻域样本与各子分段支持向量回归模型的匹配度，选取最优子分段模型预测输出，提高预测精度。该算法在保持在线预测执行效率的同时，相比普通在线支持向量回归算法，可提高预测精度5％～10％。算法由于采用了分段的策略，并采取了较小的建模数据长度，算法效率高。可以实现对于移动通信话务量时间序列的在线、实时和快速建模和预测。
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公开(公告)号：CN101901203A
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN200910310708.6
申请日：2009-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F13/40
Abstract: 多通道大容量并行数据采集装置，它涉及数据采集装置。它为解决传统多通道数据采集装置存在输入高带宽信号隔离会造成信号的失真；输入信号通道数的增加造成隔离成本和通道延时的增加，增加控制逻辑的复杂性的问题而提出。控制模块1第二至第四控制信号输出端分别与数字隔离模块的第一至第三控制信号输入端相连，数字隔离模块的第一至第三控制信号输出端通过控制总线分别与每个所述模数转换组件的第一至第三控制信号输入端相连，所述每个模数转换组件之间并联在控制总线上。本发明可以实现任意通道信号的并行采集；系统采样率可动态配置；对任意输入信号无影响；系统逻辑控制简单，可广泛适用于各种需要较高信号幅值精度和采样速度的场合。
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公开(公告)号：CN101808339A
公开(公告)日：2010-08-18
申请号：CN201010139258.1
申请日：2010-04-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种应用K-MEANS和先验知识的话务小区自适应分类方法，属于移动通信领域，本发明是为了解决进行话务量预测时，根据专家的历史经验对话务小区进行划分的方式带有很大的主观性、划分不准确的问题。本发明方法包括：一、按照先验知识将话务小区划分为四种类型：交通主干线、繁华商业区、高等院校和居民住宅区；二、预处理，获取每个话务小区的聚类特征，所述聚类特征包括相关系数、方差、最大值、中间值、平均值、最小值、出现频率最高的值和标准差；三、根据每个话务小区的聚类特征，并采用K-MEANS聚类算法依次对每种类型中的话务小区进行聚类，将每种类型中的话务小区细化成多个具有相似聚类特征的类别，完成对所有话务小区的分类。
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公开(公告)号：CN101777085A
公开(公告)日：2010-07-14
申请号：CN200910312728.7
申请日：2009-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50 , G05B19/418
Abstract: 一种小卫星信号处理单元工作过程模拟方法、装置及装置中逻辑状态机工作方法，它涉及卫星仿真测试领域。它解决了在卫星研制初期，对卫星设备进行测试时实际的卫星信号处理单元成本高、研制周期长的问题，本发明的模拟方法：对飞轮模型和磁力矩器模型进行解算，将太阳敏感器数据发送至中心计算机，同时将所有解算数据分别发送至中心计算机和动力学计算机。本发明的模拟装置包括CAN接口电路、FPGA通讯控制电路、DSP解算电路、X_RS485接口电路和S_RS485接口电路，所述FPGA通讯控制电路包括七个逻辑状态机。本发明的逻辑状态机工作方法包括七个工作过程。本发明适用于小卫星地面仿真测试。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101527608A
公开(公告)日：2009-09-09
申请号：CN200910071860.3
申请日：2009-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于网络化测控LXI测控系统的IEEE1588同步精度测试装置，本发明涉及一种IEEE1588同步精度测试系统，它解决了现有同步系统中不能够测得系统在长时间内的统计特性，不能直观反映同步精度以及不能灵活配置同步系统的工作参数的问题。计算机中的CVI界面子系统根据用户需要将同步参数发送给各时钟节点，各时钟节点接收到配置命令后，终止正在运行的IEEE1588协议栈线程，根据配置的参数重新建立IEEE1588协议栈线程，从时钟节点将时钟偏移信息通过网络发送给CVI界面子系统，所述CVI界面子系统以曲线和数据的形式显示时钟偏移信息。本发明用于对LXI测试和控制系统中精密时间同步精度的测试。
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公开(公告)号：CN101339620A
公开(公告)日：2009-01-07
申请号：CN200810136921.5
申请日：2008-08-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种未知数目稀疏源盲分离的混叠矩阵估计方法。它属于工程领域，具体涉及到盲源分离技术领域。它的目的是解决目前基于经典聚类算法的稀疏源盲分离的混叠矩阵估计方法都要求源信号数目已知，并且估计精度较差的问题。本发明根据稀疏源混叠信号呈线性聚类的几何特点，基于聚类中心与每类数据致密点的距离关系，提出了一个新的聚类有效性准则，并根据此准则估计出源信号数目。同时利用霍夫变换寻找每一类数据的致密点，以代替聚类中心来估计混叠矩阵，提高了混叠矩阵的估计精度。本发明适用于源信号数目未知情况下的稀疏源盲分离的混叠矩阵的估计，提高了混叠矩阵的估计精度，广泛适用于语音识别、医学信号处理、无线通讯等领域。
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公开(公告)号：CN120066450A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510040310.4
申请日：2025-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于常数乘法器有向图的VerilogHDL代码自动生成方法，属于计算机技术领域，解决传统常数乘法器优化方法难以应对大规模场景计算的问题，包括：步骤1：对常数集合{c1,c2,…}对应的有向图集合{DAG1,DAG2}进行邻接矩阵建模，得到矩阵组Matrix_List；步骤2：将矩阵组Matrix_List拆分为左矩阵Matrix_L和右矩阵Matrix_R；步骤3：将输入信号x的位宽Width，将左矩阵Matrix_L和右矩阵Matrix_R输入Verilog HDL生成模型得到对应的VerilogHDL代码，实现资源最优条件下的常数乘法，其中常数乘法包括SCM、MCM、TmSCM和TmMCM，其中SCM为单常数乘法，MCM为多常数乘法，TmSCM为分时复用单常数乘法，TmMCM为分时复用多常数乘法。
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公开(公告)号：CN118739824A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410884224.7
申请日：2024-07-03
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
Abstract: 一种交错并联Boost变换器的容错控制方法及其系统，涉及信息处理技术领域。解决现有交错并联Boost变换器的容错控制方法存在硬件复杂度高、成本增加等问题。容错控制方法为：S1、获取交错并联Boost变换器的PWM控制信号；S2、调整所述PWM控制信号的相移和频率，使剩余相导通对称；S3、采用常导通时间控制恢复输出电压至参考值。本发明适用于考虑设备健康状态影响的寿命预测方法。
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公开(公告)号：CN118394639A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410504929.1
申请日：2024-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36 , G06V10/776 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06N7/01
Abstract: 一种面向机载智能目标识别模型的场景优化生成与测试装置，涉及测试评估技术领域，解决现有针对机载目标识别算法失效场景的测评存在验证不充分、结果不可靠和算法模型测评效率难保证的问题。分别通过场景参数定义单元确定场景参数和参数配置与场景生成单元生成场景图像；通过场景采集单元采集场景图像；机载目标识别测试单元对场景图像进行识别并计算本次检测的不可靠度；通过边界场景参数优化搜索单元根据基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的场景生成参数采样方法判断是否需要进行状态转移，直至状态转移后达到平稳分布，得出机载目标识别算法失效场景集合；本发明适用于对机载智能目标识别模型进行测试评估，探测导致模型性能退化或失效的边界场景。
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