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公开(公告)号：CN119415814A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411463447.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种超大点数FFT快速处理方法，涉及数字信号快速处理领域，包括以下步骤：首先对原始采样信号数据进行补零操作至序列的总长度满足M1点的整数倍；然后针对补零操作后的数据进行分割，将输入超大点数序列分割为L个长度为M1点的子序列，其次，对子序列做点数为M1点FFT计算，采用高基数FFT算法架构进行迭代计算；最后，利用特定的旋转因子与子序列的FFT计算结果相乘以实现FFT结果的相位矫正，将相位矫正后的子FFT结果按照特定的加权方式进行组合拼接，确保每个频率点的成分得到正确的调整，得到原始数据序列的FFT结果。本发明能够在降低算法复杂度的同时提升超大点数FFT的计算效率。
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公开(公告)号：CN111408588B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010246423.7
申请日：2020-03-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B08B9/049 , F16L55/32 , F16L101/12
Abstract: 本发明公开了一种管道清理机器人及其管道清理方法。现有管道清理机器人对堵塞物的清理不够干净，转向和竖向行动困难。本发明的行走仓与存储仓之间通过波纹管连接；存储仓为多个时，每相邻两个存储仓之间均通过波纹管连接；行走仓和存储仓的顶部和底部均设有两个行走组件；行走仓底部的两个行走组件中，至少一个行走组件的两个滚轮分别由一个轮毂电机驱动；各轮毂电机均由控制器控制；行走仓的前端安装有机械手和接口；机械手由控制器控制；接口与临近的存储仓内腔通过一根输送管连通；存储仓为多个时，每相邻两个存储仓的内腔通过一根输送管连通；输送管的输出端处设有负压泵。本发明具有良好的管道清理效果，在竖直管道内也能行走。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111408588A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010246423.7
申请日：2020-03-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B08B9/049 , F16L55/32 , F16L101/12
Abstract: 本发明公开了一种管道清理机器人及其管道清理方法。现有管道清理机器人对堵塞物的清理不够干净，转向和竖向行动困难。本发明的行走仓与存储仓之间通过波纹管连接；存储仓为多个时，每相邻两个存储仓之间均通过波纹管连接；行走仓和存储仓的顶部和底部均设有两个行走组件；行走仓底部的两个行走组件中，至少一个行走组件的两个滚轮分别由一个轮毂电机驱动；各轮毂电机均由控制器控制；行走仓的前端安装有机械手和接口；机械手由控制器控制；接口与临近的存储仓内腔通过一根输送管连通；存储仓为多个时，每相邻两个存储仓的内腔通过一根输送管连通；输送管的输出端处设有负压泵。本发明具有良好的管道清理效果，在竖直管道内也能行走。
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公开(公告)号：CN105353362B
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201510829929.X
申请日：2015-11-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 一种融合能量和变化率两种测量的船长估计方法，通过高分辨雷达获取目标舰船的高分辨距离像，并对取得的HRRP数据进行归一化预处理；将归一化预处理后的HRRP数据进行低通滤波处理；对低通滤波处理结果中每个点求微分，找出所有可能的端点位置；设定待测的起点和终点检测时能量比的双门限，并初始化待检测信号窗的大小；从HRRP波形图的两端向内逼近，并将能量定义为待检测信号窗内所有点的幅值的绝对值之和，在HRRP波形图中，船头(或船尾)处船身一侧的幅值比船身以外的幅值明显更大，因而能量更高，逐个比较待测点两侧能量的比值与门限的大小，直至找出船头和船尾在待检测信号窗中的相对位置；求船头和船尾的差值得到舰船长度。
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公开(公告)号：CN105469060B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201510870486.9
申请日：2015-12-02
Applicant: 杭州电子科技大学 , 南京长江电子信息产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于紧致性测度加权的舰船类型识别方法。传统上基于一维距离像进行目标识别时，大多是只对一维距离像特征进行提取，没有根据特征的紧致性测度对特征进行直接加权处理。首先对原始HRRP数据进行降噪、归一化，解决了HRRP对幅度的敏感性问题；通过估计船的起始点与终止点提取目标区域，对HRRP数据进行预处理，解决了HRRP的平移问题；通过提取姿态不变特征，从一定程度上也解决了HRRP姿态敏感性问题。由于所提取的各个特征紧致性测度不同，因此本发明根据样本特征的紧致性测度，将所提取的特征乘以样本各特征的紧凑度，体现不同特征在分类识别过程中所占的权重不同，再用最近邻法对测试样本进行分类识别。
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公开(公告)号：CN105353362A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510829929.X
申请日：2015-11-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 一种融合能量和变化率两种测量的船长估计方法，通过高分辨雷达获取目标舰船的高分辨距离像，并对取得的HRRP数据进行归一化预处理；将归一化预处理后的HRRP数据进行低通滤波处理；对低通滤波处理结果中每个点求微分，找出所有可能的端点位置；设定待测的起点和终点检测时能量比的双门限，并初始化待检测信号窗的大小；从HRRP波形图的两端向内逼近，并将能量定义为待检测信号窗内所有点的幅值的绝对值之和，在HRRP波形图中，船头(或船尾)处船身一侧的幅值比船身以外的幅值明显更大，因而能量更高，逐个比较待测点两侧能量的比值与门限的大小，直至找出船头和船尾在待检测信号窗中的相对位置；求船头和船尾的差值得到舰船长度。
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公开(公告)号：CN105469060A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510870486.9
申请日：2015-12-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于紧致性测度加权的舰船类型识别方法。传统上基于一维距离像进行目标识别时，大多是只对一维距离像特征进行提取，没有根据特征的紧致性测度对特征进行直接加权处理。首先对原始HRRP数据进行降噪、归一化，解决了HRRP对幅度的敏感性问题；通过估计船的起始点与终止点提取目标区域，对HRRP数据进行预处理，解决了HRRP的平移问题；通过提取姿态不变特征，从一定程度上也解决了HRRP姿态敏感性问题。由于所提取的各个特征紧致性测度不同，因此本发明根据样本特征的紧致性测度，将所提取的特征乘以样本各特征的紧凑度，体现不同特征在分类识别过程中所占的权重不同，再用最近邻法对测试样本进行分类识别。
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