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公开(公告)号：CN116720060A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310468749.8
申请日：2023-04-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于物联网安全技术领域，具体来说是涉及一种基于轻量化深度学习模型的射频指纹识别方法。本发明首先将I/Q信号转为复数矩阵，然后对复数矩阵Q进行奇异值分解后，对得到的特征进行降噪后又复原成复数向量，接着构建轻量化深度学习模型进行复数特征提取和分类，最后实现射频指纹识别。本发明的有益效果为，很好的解决了环境噪声对射频指纹识别的干扰。
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公开(公告)号：CN110708470A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910927216.5
申请日：2019-09-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N5/235
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，公开了一种自适应互补曝光数字图像处理方法、图像获取设备，随机曝光一幅初始有效图像；并通过初始图像曝光7幅不同亮度的图像；将得到的8幅图像划分成16块区域，分别求每块区域的图像熵；将对应区域块的图像熵进行高斯拟合得到16条高斯曲线；通过比较16条高斯曲线峰值的大小，将16块区域划分成亮暗细节区域块；将对应的亮细节区域块的图像熵进行高斯拟合，其高斯曲线的峰值即为理想的低曝光时间，理想的高曝光时间同理可求。本发明在高曝光条件下，以提升光照较弱区域的图像细节信息为目标，而在低曝光条件下，以提升光照较强区域的图像细节信息为目标，合成后的图像质量最好，细节表现相对最完整。
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公开(公告)号：CN106778842A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611082503.3
申请日：2016-11-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6268
Abstract: 本发明公开了一种基于KNN的分类优化方法，涉及数据分类方法技术领域，其在传统KNN分类方法基础上，对每个类别引入一个偏置参对最大相似度进行调整，并通过学习算法从训练样本对参数进行修正。本方法对每个类别增加一个额外的偏置参数，从而能达到提高分类准确率的目的。
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公开(公告)号：CN106127245A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610457597.1
申请日：2016-06-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6265
Abstract: 本发明公开了一种直接验证的封装式特征选择方法，其步骤如下：a.初始化目标特征集Fo为b.按序加入fc(fc∈Fe)特征形成候选特征子集Foc＝fc∪Fo,fc为原始特征集Fe中的特征；c.计算候选特征子集Foc的LW值并记录；d.重复步骤b到c，直到遍历了Fe中的所有特征fc；e.对记录的所有LW排序，选出最高的LW值并将其所对应的特征fc加入Fo；f.将特征fc从Fe中移除，重复步骤b到f直到Fe为或达到阈值；本方法是对封装式方法提出的优化方案，即针对封装式特征选择算法中时间复杂度最高的交叉验证评价环节，提出了可以替代交叉验证的特征集的直接评价的LW测量方法，在不降低分类精度的基础上，具有线性时间复杂度，执行效率高，提高了特征选择速度。
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公开(公告)号：CN105320968A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510801697.7
申请日：2015-11-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种质心分类器的改进方法，步骤如下：a、选定训练集和测试集，构建质心；b、计算待分类数据与质心向量的相似度；c、初始化参数k，为每个类设置参数k，通过调整参数k调整分类面的位置；d、训练参数k；e、将训练好的参数k应用于待分类数据。本发明提高了原始CBC对不平衡类的分类正确率，可用于数据分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101813496A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN201010147336.2
申请日：2010-04-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合光纤布拉格光栅传感与拉曼传感器的传感系统，包括光源1、环形器2、若干光纤布拉格光栅3、波分复用器4、耦合器5、斜坡滤波器6、第一光电探测器7、第二光电探测器8、第三光电探测器9、第四光电探测器10、第一除法器11、第二除法器12和传感信号响应处理模块13。本发明的有益效果：能实现温度和其他多个参量同时测量，用拉曼效应测一组温度参量，FBG测量其他参量，使得监测点更多，测量系统精度更高。
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公开(公告)号：CN111582266B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010239724.7
申请日：2020-03-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种配置目标跟踪硬件加速控制方法、系统、存储介质及应用，完成对感兴趣区域的提取以及样本标签值的计算；完成对感兴趣区域目标特征提取，根据目标特点，选择灰度特征、颜色特征或者HOG特征进行配置；对提取的目标特征通过不同的核函数进行滤波器的训练以及位置预测，配置为高斯核函数、线性核函数或者多项式核函数；根据目标是否发生空间上的位移，选择不同尺度的目标区域进行计算，对响应值进行比较，选择最优目标位置；利用当前帧的结果对滤波器的参数进行更新，可选择连续模型更新略或者阈值更新策略。本发明可以快速更新迭代，对于其他计算机视觉算法，有较强的可移植性。
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公开(公告)号：CN113960512A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111292101.7
申请日：2021-11-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于计算电磁学技术领域，具体为一种胶板类吸波材料等效电磁参数的推演计算方法。该方法是将体积比一致则对应磁导率一致理论和麦克斯韦加内特混合公式引入胶板类吸波材料的电磁参数计算中，结合反射率计算公式，根据求出的相对应替代品的电磁参数，快速得到对应胶板类吸波材料的电磁参数。由于石蜡和吸收剂混合的替代品制作周期比胶板制作周期更短，省去了制作胶板的流程，从而解决了现有技术中制备胶板吸波材料过程中获取胶板类吸波材料电磁参数耗时长的问题。与现有技术相比，本发明提供的方法缩短了胶板实物的制作时间。
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公开(公告)号：CN113488779A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110725576.4
申请日：2021-06-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01Q17/00 , B29C64/118 , B33Y10/00 , B33Y80/00 , H01Q15/00
Abstract: 本发明属于吸波材料设计领域，尤其涉及一种基于3D打印技术的热塑型填料吸波锥体结构及其制作方法。结构包括矩阵排列的吸波单元结构，相邻两个单元结构紧密相连；各吸波单元结构均包括吸波锥体、基座、填料和塞头；吸波锥体为空心的棱锥形，固定连接在基座上；基座上设有连通吸波锥体内部的开口；填料为吸波材料，通过基座上的开口填充在吸波锥体内；所述塞头堵在基座上开口处，以阻止填料外泄。本发明通过热塑性材料制作的空心棱锥配合填充在内部的吸波材料，可以最大程度的减小对电磁波的反射，使其能充分进入到壳体内部被填料吸收损耗掉。此外，还可以采用吸波材料废料作为填料，实现了资源的重复利用，降低了成本的同时还减少了环境污染。
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公开(公告)号：CN105389471A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510801146.0
申请日：2015-11-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种机器学习训练集缩减方法，其步骤如下：（1）定义A类的中心公式为 ，其中S是A类中样本的个数，xi则是A类中的样本的向量；（2）计算A类的中心点p；（3）从A类中取出一个向量点x，计算向量点x到中心点p的距离d，如果d小于筛选因子λ，就将x从A类中删除；（4）重复步骤（3）检验A类中的所有向量点，如果A类中剩余的向量点的个数S小于阀值α，则进行步骤（6）；如果A类中剩余的向量点的个数S大于阀值α，则进行步骤（5）；（5）重复步骤（2）、（3）、（4），完成后进行步骤（6）；（6）将A中剩余的向量点作为新的训练集输出。本方法能提高机器学习速度，减少内存开销，提高分类的精确度。
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