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公开(公告)号：CN111647405B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010426904.6
申请日：2020-05-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: C09K11/78
Abstract: 本发明公开了一种无稀土双钙钛矿结构的绿色荧光粉及制备方法，其化学通式为La2MgZrO6:xBi3+，其中0.005≤x≤0.03。该方法是将氧化镧、氧化镁、氧化锆、氧化铋按照一定的摩尔比称取；将称取好的原料放入玛瑙研体中，研磨30分钟，使原料混合均匀；将混合均匀的原料加入到坩埚中，后放在高温管式炉内，在空气气氛下1400℃烧结10h，得到固状物；将固状物置于玛瑙研体中研磨成粉、过筛，就得到无稀土的双钙钛矿结构的绿色荧光粉。此无稀土绿色荧光粉发射光谱范围400nm‑650nm，具有价格便宜、制备简单、激发波长范围广、可被紫外芯片良好激发等特点。
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公开(公告)号：CN112865915B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110005855.3
申请日：2021-01-05
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种用于对抗深度学习的无线电信号伪造方法，解决了人工智能与电子对抗技术领域，基于深度学习的信号分类器难以对抗的技术问题。实现包括：对调制后的无线电信号随机生成候选对抗信号，将候选对抗信号作为初始父代种群，通过基于视觉限制的差分进化方法生成信号干扰方案集；采用基于深度学习的无线电信号分类器评估获得干扰信号和对抗信号，完成对抗信号伪造。本发明伪造的信号和原无线电信号具有极高的相似性，有效对抗基于深度学习的信号分类器，降低无线电信号调制类型分类精度。本发明伪造的信号在干扰信号未知的情况下，基本不影响无线电信号内容理解。用于军事领域电子对抗，防止无线电信号调制类型被识别。
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公开(公告)号：CN113147942A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110418491.1
申请日：2021-04-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B62D57/024 , B62D57/032
Abstract: 本发明公开了一种负载均摊式机械脚及其驱动方法。负载均摊式机械脚由吸附模块、驱动模块组成。负载均摊式机械脚通过PDMS微纤维层将机械脚吸附于墙面；机械脚的吸附模块中的软气室存在间隔物，软气室壁可分离，通过负压作用将机器人的重力分摊至PDMS微纤维层上，提高了PDMS微纤维层的吸附能力；机械脚驱动采用双形状记忆合金弹簧驱动，可通过驱动电压的调整，来调整SMA弹簧的响应效率。为能提高攀爬机器人对粗糙、不平整墙面的适应性，本发明提出了一种负载均摊式机械脚及驱动方法，可实现在粗糙、不平整的墙面上的吸附，并通过改变电压，实现形状记忆合金弹簧的精确控制实现吸附模块与墙面的吸附和分离。
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公开(公告)号：CN113134846A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110348229.4
申请日：2021-03-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于微泵驱动的模块化软体机械爪，其包括手爪支架和n个单爪体，n≥2。n个单爪体的内端均安装在手爪支架上，且沿着手爪支架轴线的周向均布。单爪体包括依次串联的m个弯曲单元，m为正整数。m个弯曲单元依次通过通液接头可拆卸连接，使得m个弯曲单元的内腔连通。弯曲单元的数量根据被夹持物体的形状确定。弯曲单元充入液体时外端向内侧弯曲。本发明缩制备的机械爪采用了模块化的配置，能够被夹持物品的不同来调整单爪体的弯曲单元数量，得到不同长度的机械爪，从而使得本发明对不同尺寸、形状的被夹持物体均能保持较为优良的夹持效果，显著增加了软体机械爪的通用性。
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公开(公告)号：CN111725991A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010573496.7
申请日：2020-06-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H02M3/07 , H03K19/003 , H04N5/63
Abstract: 本发明公开了一种高精度低纹波的负电压产生电路，至少包括自激振荡电路，用于产生恒稳和持续的振荡电压信号；缓冲单元，用于对自激振荡电路的振荡电压信号进行整形，并产生低传输延迟的脉冲宽度调制输出信号；电平转换电路，接收缓冲单元的输出信号，并根据该输出信号的高低电平驱动负电压电荷泵的开关管；负压电荷泵，接收缓冲单元的输出信号和电平转换电路的两路输出电压信号，并据此产生负电压；反馈控制电路，用于检测并调节负电压电荷泵产生的负电压。本发明能够实现将5V直流输入电压转换成-2.5V的直流输出电压；输出电压纹波小、可靠性高，且整体电路结构集成度高，功耗较低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107618018B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201711019198.8
申请日：2017-10-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于肌电的机械手动作速度比例控制方法；首先，通过肌电采集仪采集尺侧腕伸肌和桡侧腕屈肌的表面肌电信号，通过能量阈值法确定动作的起始位置和终止位置作为动作肌电信号，提取信号的平滑窗平均功率；用小波分析法对原始表面肌电信号进行多尺度分解，提取信号多尺度模糊熵特征，并和平均功率组成特征向量输入扩展的K最近邻模型分类器，识别手部动作，同时通过正交多项式拟合操作者与机械手动作速度，最终控制机械手以相应的速度完成相应的动作。本发明提高了人机交互的自然性和主动性，从而提高了操作的准确性和便捷性，降低了机械手操作的危险等级，使机械手可以完成相对复杂、危险的任务。
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公开(公告)号：CN110769373A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910911903.8
申请日：2019-09-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆位置确定算法。该方法通过利用车联网中的社团关系，使用GPS信号强的车辆的实时位置，利用社团之间的联系，利用车辆节点之间的通信能力、邻居位置关系，对位于GPS信号强的车辆的一定距离范围内、行驶目的地相同或相近的、GPS信号弱的车辆进行位置计算。该方法相比于现有的城市车联网定位方法有更低的定位误差，尤其在一些高架桥、地下车库等GPS信号弱位置的表现优秀，而且在不同交通状况下有更高的定位结果稳定性。
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公开(公告)号：CN109829514A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910171608.3
申请日：2019-03-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，特别是涉及一种网络入侵检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括以下步骤：获取待检测的目标数据并进行预处理；将预处理后的所述目标数据输入预先训练的神经元模型，输出所述目标数据与预设数据模式的匹配概率；根据所述匹配概率确定所述目标数据的分类，根据所述分类判断是否存在入侵数据。本发明提供的网络入侵检测方法应用了神经元模型，并根据神经元网络模块的输入确定目标数据分类，从而判断是否存在入侵。本发明不但能检测一般性的常见攻击数据类型，对于极少数的异常数据同样具有较强的识别能力，提高了检测模型的可靠性、泛化能力以及降低误报率，有利于适应实际应用中可能出现的复杂多变的情况。
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公开(公告)号：CN109567799A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811603107.X
申请日：2018-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/0488 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于平滑小波相干性的肌电信号特征提取方法，本发明通过肌电信号采集仪采集人体相关肌肉的肌电信号，并采用带通滤波方法进行预处理，对滤波处理后的肌电信号进行小波变换，然后计算两路肌电信号的交叉小波变换，并对交叉小波变换分别进行时间轴和尺度轴上的平滑操作。最后，计算两路肌电信号的平滑小波相干系数，并使用T检验来检验不同行为之间的相关性是否存在统计学差异，得到不同肌肉组合的32级平滑小波相干系数作为特征向量。本发明使用的平滑小波相干性在特征提取方法上具有很大创新，对于后续模式识别具有较高的识别率和可靠性，可以较好地满足多模式识别任务中的特征提取要求，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN109558911A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811606327.8
申请日：2018-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于遗传算法广义典型相关分析的肌电信号特征融合方法。获取人体做日常行为动作时四路肌电信号的平均幅值，威尔逊振幅，模糊熵，小波能量系数，由4路肌电信号各4各特征组成16维特征向量。提取16维标准样本特征向量X、训练样本特征向量Y。分别计算X,Y的类内离散度矩阵和类间离散矩阵，最后求得使广义典型相关判别准则最大的广义正则投影向量。对GCPV择优选取，得到新的GCPV将原特征投影到新空间，成为结合遗传算法的GCCA(GA-GCCA)；将原特征通过新得到的GCPV投影到新平面上，获得最终融合的肌电信号特征向量S。本发明有效地减小了维数，并在改善单调性的同时动态地选择了最佳特征向量。
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