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公开(公告)号：CN116540461A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310550483.1
申请日：2023-05-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G02F1/1362 , G06F3/041 , G03F7/20 , G02F1/1335 , G02F1/13357 , G02F1/1333 , G09F9/30 , G09F9/35
Abstract: 本发明公开了一种基于可降解的柔性触控技术的LCD模组及其制备方法，LCD模组包括从上到下依次布设的第一柔性偏振片、第一柔性玻璃基片、柔性彩色滤色膜、液晶、柔性TFT阵列、第二柔性玻璃基片、第二柔性偏振片和柔性背照明单元；本发明通过使用溅射、蒸镀、光刻制备成柔性TFT阵列，制成不同分辨率的TFT阵列的，从而提升器件的触控感知能力，减少设备反应时间；由于使用葡聚糖溶液制作柔性TFT阵列的绝缘层，能利于柔性触控LCD模组的可降解性，从而实现对材料的回收和溶解，能够有效降低电子产品的回收成本，解决严重的环境问题。
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公开(公告)号：CN105898278B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201610363021.9
申请日：2016-05-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双目多维感知特性的立体视频显著性检测方法。传统模型方法无法有效的检测出立体视频的显著区域。本发明方法包括显著特征提取和显著特征融合。显著特征提取是从立体视频的空间、深度以及运动三个不同维度的视图信息分别进行显著性计算，包括二维静态显著区域检测、深度显著区域检测、运动显著区域检测。显著特征融合是将已获取的三种不同维度的显著特征图采取全局非线性归一化的融合策略进行融合，进而获取立体视频显著区域。本发明方法计算复杂度低，获取的立体视频显著图质量高，可以直接应用在3D视频压缩，3D质量评估以及物体识别和追踪等工程领域中。
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公开(公告)号：CN103968933A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410140433.7
申请日：2014-04-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明提出了一种基于模糊域特征的光纤振动信号识别方法，主要解决现有识别方法在采样率较低且入侵事件较为类似情况下识别率较低的问题。其实现步骤是：(1)对光纤振动信号进行小波降噪；(2)对降噪后信号进行去均值与能量归一化处理；(3)计算归一化信号模糊函数，对模糊函数进行切片作为模糊域特征；(4)对切片进行降维，构造信号特征集；(5)将信号特征集随机划分训练集与测试集；(6)使用训练集对SVM分类器进行训练；(7)使用训练后的SVM分类器对测试集进行分类。本发明有效地提取了光纤振动信号的模糊域特征，与现有技术对比具有识别率高，适应性广的优点，可用于光纤周界安防系统的信号处理分系统。
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公开(公告)号：CN107133923A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710119309.6
申请日：2017-03-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应梯度稀疏模型的模糊图像非盲去模糊方法，其对一幅图像的梯度分布估计中并未采用一个固定的形状参数值和尺度参数值，而是针对不同的像素点采用不同的形状参数值和尺度参数值，使得本方法能够很好的适应图像纹理变化，从而使得利用本发明方法复原的复原图像具有较高的信噪比值，同时在主观质量上，复原图像的平滑区域没有噪声点而显得自然顺滑，复原图像的纹理区域更加清晰，获得了更佳的主观视觉质量；其将图像划分成平滑区域和纹理区域，对于属于平滑区域内的像素点直接采用固定的形状参数和尺度参数，而对于属于纹理区域内的像素点则采用全局收敛算法来估计形状参数和尺度参数，能够在较少数据下取得更好的估计结果。
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公开(公告)号：CN103968933B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410140433.7
申请日：2014-04-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明提出了一种基于模糊域特征的光纤振动信号识别方法，主要解决现有识别方法在采样率较低且入侵事件较为类似情况下识别率较低的问题。其实现步骤是：(1)对光纤振动信号进行小波降噪；(2)对降噪后信号进行去均值与能量归一化处理；(3)计算归一化信号模糊函数，对模糊函数进行切片作为模糊域特征；(4)对切片进行降维，构造信号特征集；(5)将信号特征集随机划分训练集与测试集；(6)使用训练集对SVM分类器进行训练；(7)使用训练后的SVM分类器对测试集进行分类。本发明有效地提取了光纤振动信号的模糊域特征，与现有技术对比具有识别率高，适应性广的优点，可用于光纤周界安防系统的信号处理分系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116568109A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310584278.7
申请日：2023-05-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种全织物柔性触觉神经器件及其制备方法，包括从下到上依次布设的柔性衬底、柔性源漏电极、聚合物半导体层、凝胶电解质层、柔性栅极、顶封装层；本申请中通过无纺织物制备柔性衬底和顶封装层，使器件具有柔软舒适、易穿戴、耐洗涤、材料可再生等优势；由于凝胶微结构在压力作用下与沟道面积接触增强和银纳米复合织物的高灵敏度，能利于电化学晶体管器件对触觉信号的放大，从而实现对触觉信号的高精度感知和传导；通过使用添加了基于聚苯胺复合织物的聚合物半导体薄膜的有机聚合物半导体层调控离子‑电子的耦合传输特性，使器件具备脉冲易化特性和感觉记忆特性，实现了人类感觉神经中触觉信息的神经编码和神经处理。
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公开(公告)号：CN113391121B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010173533.5
申请日：2020-03-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01R23/02 , G01R23/165 , G01R29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于频率响应监测实现瞬时测频的方法，该发明涉及微波技术领域及光通信技术领域，主要应用于电子侦察领域。所述方法如说明书附图图1所示，包括激光器、微波信号发生器、马赫‑曾德尔调制器、掺铒光纤放大器、密集型波分复用器、可调光衰减器、可变光延迟线、光耦合器、单模光纤、光电探测器和电信号分析仪。利用马赫‑曾德尔调制器对射频信号进行载波抑制双边带调制，并通过光纤的色散对边带引入时延，构成一个正系数的双抽头滤波器，根据频率响应的陷波位置可以得到空间谱范围，从而实现对待测微波信号的频率估计。该发明结构较为简单，可实现大宽带较高精度的瞬时测频，实验验证在12‑40GHz的范围内得到的测量误差小于±0.2GHz。
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公开(公告)号：CN113391121A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202010173533.5
申请日：2020-03-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01R23/02 , G01R23/165 , G01R29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于频率响应监测实现瞬时测频的方法，该发明涉及微波技术领域及光通信技术领域，主要应用于电子侦察领域。所述方法如说明书附图图1所示，包括激光器、微波信号发生器、马赫‑曾德尔调制器、掺铒光纤放大器、密集型波分复用器、可调光衰减器、可变光延迟线、光耦合器、单模光纤、光电探测器和电信号分析仪。利用马赫‑曾德尔调制器对射频信号进行载波抑制双边带调制，并通过光纤的色散对边带引入时延，构成一个正系数的双抽头滤波器，根据频率响应的陷波位置可以得到空间谱范围，从而实现对待测微波信号的频率估计。该发明结构较为简单，可实现大宽带较高精度的瞬时测频，实验验证在12‑40GHz的范围内得到的测量误差小于±0.2GHz。
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公开(公告)号：CN107133923B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710119309.6
申请日：2017-03-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应梯度稀疏模型的模糊图像非盲去模糊方法，其对一幅图像的梯度分布估计中并未采用一个固定的形状参数值和尺度参数值，而是针对不同的像素点采用不同的形状参数值和尺度参数值，使得本方法能够很好的适应图像纹理变化，从而使得利用本发明方法复原的复原图像具有较高的信噪比值，同时在主观质量上，复原图像的平滑区域没有噪声点而显得自然顺滑，复原图像的纹理区域更加清晰，获得了更佳的主观视觉质量；其将图像划分成平滑区域和纹理区域，对于属于平滑区域内的像素点直接采用固定的形状参数和尺度参数，而对于属于纹理区域内的像素点则采用全局收敛算法来估计形状参数和尺度参数，能够在较少数据下取得更好的估计结果。
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公开(公告)号：CN105898278A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610363021.9
申请日：2016-05-26
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: H04N13/00 , H04N13/366 , H04N17/00 , H04N2013/0081
Abstract: 本发明涉及一种基于双目多维感知特性的立体视频显著性检测方法。传统模型方法无法有效的检测出立体视频的显著区域。本发明方法包括显著特征提取和显著特征融合。显著特征提取是从立体视频的空间、深度以及运动三个不同维度的视图信息分别进行显著性计算，包括二维静态显著区域检测、深度显著区域检测、运动显著区域检测。显著特征融合是将已获取的三种不同维度的显著特征图采取全局非线性归一化的融合策略进行融合，进而获取立体视频显著区域。本发明方法计算复杂度低，获取的立体视频显著图质量高，可以直接应用在3D视频压缩，3D质量评估以及物体识别和追踪等工程领域中。
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