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公开(公告)号：CN106027049A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610317657.X
申请日：2016-05-12
Applicant: 西安电子科技大学昆山创新研究院 , 西安电子科技大学
CPC classification number: H03M1/0854 , H03M1/1245 , H03M1/145
Abstract: 本发明公开了一种应用于逐次逼近型模数转换器的数据权重平均算法，在逐次逼近型模数转换器电路中加入伪随机数生成器，伪随机数生成器在逐次逼近型模数转换器每次量化前，产生随机pin码，pin码通过逐次逼近型控制逻辑决定每个单位电容连接，使单位电容随机组成不同权重的电容。本发明将DWA算法应用于SAR ADC结构中，使得输出信号的谐波压制到噪底，实现对输出信号噪声的一阶整形，使得SAR ADC的无散动态范围提高；当SAR ADC量化次数达到一定数量时，DWA算法能使得电容失配分摊到每一次量化中，实现电容是失配的平均化，减小电容失配对SAR ADC静态特性和动态特性的影响，提高SAR ADC的量化精度。
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公开(公告)号：CN119675848A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411766071.2
申请日：2024-12-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种可重复拍摄系统中母片的传输校验方法及系统。本发明提出了一种可重复拍摄系统中母片的传输校验方法，该方法通过使用特定的哈希摘要算法对视频数据进行完整性校验，保障视频传输过程中数据的完整性。同时，本发明还可以结合云服务平台提供了一种用于可重复拍摄系统中母片传输的母片使用者身份认证及校验系统，可对用户的身份进行可靠的认证，确保使用者拥有母片的使用权限。这一技术方案不仅能够有效地解决传统方法存在的问题，而且具有较高的安全性，为视频传输和身份认证领域的发展提供了新的思路和方法。
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公开(公告)号：CN119515899A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510084279.4
申请日：2025-01-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/194 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于多尺度感受野特征增强融合的虚拟制片人物抠像方法，属于图像处理技术领域。该方法首先构建一个包括语义估计模块、细节预测模块和语义‑细节融合模块的MODNet模型，并引入结合注意力的感受野模块和特征语义增强模块。其中，语义估计模块通过主干网络对输入图像进行特征提取，再通过结合注意力的感受野模块调整后两个阶段的特征图的权重，并扩大特征图的感受野，得到语义特征。细节预测模块对输入图像和中间尺度特征图的融合结果进行编码，通过特征语义增强模块对编码结果与语义特征进行融合，解码后输出细节预测结果。最终，语义‑细节融合模块对语义特征和细节预测模块的解码结果进行融合，输出预测的人像掩码图像。
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公开(公告)号：CN119223559A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411421155.2
申请日：2024-10-12
Applicant: 杭州电子科技大学 , 东莞弘浦仪器科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种羽毛球拍挠度试验装置，包括平台，平台上方的第一边缘处固定连接有压紧装置，平台上方的第二边缘处连接有高度尺组件，且压紧装置包括位于平台上方第一边缘处的连接架，连接架的上方安装有球拍手柄上夹具，连接架的上方固定连接有位于支撑架，通过压紧装置的设置能够在夹持后灵活调整羽毛球拍的形态和位置，适配不同规格和形状的羽毛球拍，将显著提高测试的准确性和一致性。新的测试装置可以模拟真实使用中的多样受力情况，提供更为全面的测试数据，从而更准确地评估羽毛球拍的性能。这不仅有助于优化羽毛球拍的设计，提高其质量和性能，还能为研发人员提供重要的技术支持和数据依据，推动羽毛球拍技术的发展和进步。
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公开(公告)号：CN116319193B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202310281371.0
申请日：2023-03-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 一种基于子块传输的GCE‑BEM迭代信道估计方法、系统、设备及介质，方法包括：采用基于子块的TDKD导频簇作为传输帧结构，将比特信息编码形成复数信号，完成组帧操作，将传输帧信号调制到高频载波信号发出，接收端利用导频位置的信号，采用LS信道估计方法，得到初始的信道信息，通过线性的频域均衡模块和软判决模块,得到软判决信息，对已知符号采用LMMSE信道估计方法，得到整个信道矩阵，第二次信道估计的结果送入频域均衡模块，得到均衡输出的软判决信息，用于下一次迭代信道估计的已知符号；系统、设备及介质用于实现一种基于子块传输的GCE‑BEM迭代信道估计的方法；本发明有效提高了信道估计的精度，降低了信道估计的复杂度，提升了系统的误码率性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116319192B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202310281211.6
申请日：2023-03-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于ICI消除的二次BEM信道估计方法、系统、设备及介质，方法包括：对接收信号进行加窗预处理，基于最小二乘法(LS)计算基系数并得到第一次信道抽头系数估计值，使用基线倾斜技术降低BEM建模误差并得到ICI干扰矩阵，使用ICI自消除技术对接收信号进行ICI自消除，对ICI消除后的信号再次进行基系数求解及使用基线倾斜技术构建信道频域响应矩阵；系统、设备及介质，用于实现一种基于ICI消除的二次BEM信道估计的方法；本发明降低了ICI干扰及建模误差对信道估计的影响，同时提高了估计精度及系统的误码率性能。
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公开(公告)号：CN118585889B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411068071.5
申请日：2024-08-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06V10/44 , G10L25/18 , G10L25/24 , G10L25/30 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于船舶辐射噪声数据的船舶类型识别方法及系统，该方法首先获取船舶辐射噪声的原始数据，并进行预处理，以及视觉特征和时序特征的提取，得到船舶辐射噪声数据集。其次预构建时序和视觉神经网络联合的船舶辐射噪声识别网络，并将得到的船舶辐射噪声数据集输入构建好的船舶辐射噪声识别网络中进行训练。最后将所要识别的船舶辐射噪声数据输入训练后的船舶辐射噪声识别网络，输出船舶辐射噪声数据的船舶类型识别结果。本发明在同时考虑以上两种特征的基础上，降低了模型的复杂度，对船舶辐射噪声做出船舶类型准确的识别。
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公开(公告)号：CN118585889A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411068071.5
申请日：2024-08-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06V10/44 , G10L25/18 , G10L25/24 , G10L25/30 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于船舶辐射噪声数据的船舶类型识别方法及系统，该方法首先获取船舶辐射噪声的原始数据，并进行预处理，以及视觉特征和时序特征的提取，得到船舶辐射噪声数据集。其次预构建时序和视觉神经网络联合的船舶辐射噪声识别网络，并将得到的船舶辐射噪声数据集输入构建好的船舶辐射噪声识别网络中进行训练。最后将所要识别的船舶辐射噪声数据输入训练后的船舶辐射噪声识别网络，输出船舶辐射噪声数据的船舶类型识别结果。本发明在同时考虑以上两种特征的基础上，降低了模型的复杂度，对船舶辐射噪声做出船舶类型准确的识别。
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公开(公告)号：CN116993760A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311034718.8
申请日：2023-08-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06T7/50 , G06V40/10
Abstract: 一种基于图卷积和注意力机制的手势分割方法、系统、设备及介质，方法包括：将含手部的RGB图像作为网络输入，预处理图像数据集，将预处理后的图像数据集划分成训练集和测试集；超像素分割RGB图像，得到RGB图像初始分割区域掩膜，将RGB图像初始分割区域掩膜输入图卷积层，结合注意力机制模型构建图卷积预训练网络，通过训练图卷积预训练网络，结合交叉熵损失函数优化网络参数，得到分类模型；系统、设备及介质，用于实现一种基于图卷积和注意力机制的手势分割方法；本发明提升了图像中手部类别的准确率，手势分割效果更加准确、边缘分割更加清楚，且本发明减小了模型参数文件大小，更便于部署到硬件设备上使用，运行效率更高。
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公开(公告)号：CN116797125A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310178745.6
申请日：2023-02-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/0832 , G06F30/25 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种两阶段多车场危化品车辆路径规划方法。为了克服解决传统危化品运输路径规划方法局限于单车场运送，且无法权衡运送风险得出最优运送路线的问题，本发明包括获取基础数据，计算运输时的风险值；执行决策变量定义并建立模型约束条件后，得到多车场危化品车辆路径规划模型；设置分解阶段和求解阶段，依次对多车场危化品车辆路径规划模型完成求解。利用一种邻近算法将多车场车辆路径问题分解为单个车场车辆路径子问题；利用粒子群算法与3‑opt局部算法共同求解子问题得到最优解；此种方法考虑到多车场运送，能够更加及时地将危化品运送到指定位置，在缩短运送距离的同时，能够提高物流效率，同时将运输风险降到最低。
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