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公开(公告)号：CN107480097B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201710504061.5
申请日：2017-06-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于状态空间模型的非线性机械结构的载荷识别方法及其载荷识别设备，该方法包括利用可测量的激励力对非线性机械结构进行振动测试，并测量非线性机械结构的非线性位置处的第一振动响应信号；根据非线性机械结构的非线性类别，结合所述第一振动响应信号计算得到对应的非线性描述函数；基于非线性机械结构的状态空间模型，得到非线性机械结构的载荷识别控制方程，利用子空间方法计算非线性机械结构载荷识别的传递矩阵；测量动载荷作用下非线性机械结构的第二振动响应信号，利用吉洪诺夫(Tikhonov)正则化方法求解载荷识别控制方程，实现非线性机械结构的载荷识别。
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公开(公告)号：CN107167304A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710261388.4
申请日：2017-04-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本公开提供一种参数可调的铰间隙动力学特性研究试验台和试验方法，所述试验台包括含轴承孔的刚性梁、刚性梁固定组件、锁紧固定组件、试验台支承组件。通过更换部件进行试验，可获得不同间隙大小、不同锁紧刚度下试验台的动力学特性，为研究铰间隙对机械系统的非线性影响提供了理想的试验平台。该铰间隙非线性试验台的原理为：通过使用不同直径的螺纹销可实现间隙值大小的调节；通过更换锁紧固定装置可实现锁紧刚度大小的改变；进而研究铰间隙大小和锁紧刚度对于机械结构非线性的影响。本公开设计新颖，操作简单，结构合理，制造容易。
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公开(公告)号：CN117911463A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410064359.9
申请日：2024-01-16
Applicant: 西安交通大学 , 中国人民解放军空军军医大学
Abstract: 本发明公开了一种基于灰质特征的深度集合模型的脑龄预测方法及相关装置，属于脑龄预测技术领域；先对原始T1w数据进行预处理得到灰质图像；然后建立深度学习集合模型；最后将灰质图像输入所述深度学习集合模型中得到脑龄预测值。本发明通过结合不同深度学习模型能够克服传统脑龄模型存在的数据稀疏性、参数先验性、模型偏移性等问题，进一步提升了集合模型的拟合泛化能力，从而提高了脑龄预测的准确性和鲁棒性；相较于传统的机器学习方法，本发明省略了复杂的特征提取这一过程，并且仅需要对图像进行较为简单的预处理过程，节省了大量的时间，结果可靠性强，在大脑健康评估以及疾病预防的临床应用上具有极大潜力。
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公开(公告)号：CN106773678B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201611086233.3
申请日：2016-11-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 公开了一种用于多非线性参数耦合系统的参数辨识方法及其辨识设备，用于多非线性参数耦合系统的参数辨识方法经由傅里叶变换、傅里叶逆变换、等分处理和相识性评估等处理得到预估非线性参数值即为非线性参数识别值。本发明可实现对待识别非线性所包含的所有非线性参数值的同时识别，从根本上解决了多非线性参数耦合系统的参数辨识过程中产生的传递误差导致参数识别精度低的问题。本发明不限制系统阶数、非线性种类、非线性位置以及非线性所包含的非线性参数数量，能够实现在大尺度非线性系统任意位置处的任意非线性所包含的所有非线性参数的同时识别。
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公开(公告)号：CN106773678A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611086233.3
申请日：2016-11-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/04
Abstract: 公开了一种用于多非线性参数耦合系统的参数辨识方法及其辨识设备，用于多非线性参数耦合系统的参数辨识方法经由傅里叶变换、傅里叶逆变换、等分处理和相识性评估等处理得到预估非线性参数值即为非线性参数识别值。本发明可实现对待识别非线性所包含的所有非线性参数值的同时识别，从根本上解决了多非线性参数耦合系统的参数辨识过程中产生的传递误差导致参数识别精度低的问题。本发明不限制系统阶数、非线性种类、非线性位置以及非线性所包含的非线性参数数量，能够实现在大尺度非线性系统任意位置处的任意非线性所包含的所有非线性参数的同时识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103675617A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310591801.5
申请日：2013-11-20
Applicant: 西安交通大学 , 广东电网公司珠海供电局
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种用于高频局部放电信号检测的抗干扰方法，包括以下步骤：1）搭建模拟局部放电信号测试回路系统，获得携带噪声的局部放电脉冲信号通过所述模拟局部放电信号测试回路系统后的信号，并分析所述信号在小波域内的特征，获取离散小波变换阈值法去噪的最优参数；2）获取现场携带噪声的局部放电信号，并根据所述最优参数，对携带噪声的局部放电信号进行离散小波变换阈值法去噪，得到局部放电信号在小波域内的系数；3）根据局部放电脉冲信号在小波域内的系数进行小波重构，获得去噪后的局部放电信号。通过选取阈值对不同尺度的分解系数进行阈值处理，然后再进行小波反变换，以实现信号的去噪来滤除噪声。
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公开(公告)号：CN101539994A
公开(公告)日：2009-09-23
申请号：CN200910022070.6
申请日：2009-04-16
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种手语语音互译系统，手势图像采集模块101采集手势的视频数据输入图像预处理模块102进行图像预处理，采用图像特征提取模块103对经图像预处理后的视频数据进行图像特征提取后输出56维特征向量，利用56维特征向量构建手语模型104，连续动态手语识别模块105识别手语模型104，输出识别结果，识别结果经中文发声模块106转化为中文语音；声音信号采集装置采集的声音信号输入Microsoft Speech SDK 5.1的语音识别编程接口转换为文字输出；通过三维建模软件建立三维模型和三维动画；利用Panda插件将三维模型和三维动画信息导出成.x格式文件；利用DirectX 3D加载.x格式的三维模型和动画输出手语动画。
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公开(公告)号：CN117911360A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410066080.4
申请日：2024-01-16
Applicant: 西安交通大学 , 中国人民解放军空军军医大学
Abstract: 本发明公开了一种基于T1w/T2w图谱的皮层髓磷脂定量化指标提取方法及相关装置，属于医学成像技术领域；对T1w图像和T2w图像进行预处理；通过预处理后的T1w图像和T2w图像计算得到灰质区域的T1w/T2w图谱；最后将灰质分区模板覆盖至灰质区域的T1w/T2w图谱上，提取灰质分区模板中各个分区下的髓磷脂定量化指标。本发明规范化了基于T1w/T2w图谱的MRI数据处理流程；开发了基于ROI的灰质区域髓磷脂定量化指标提取方法；该发明及其运行的软件环境普适性为后续临床定量化精准快速诊断髓鞘病变及相关疾病奠定了技术基础。
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公开(公告)号：CN107167304B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201710261388.4
申请日：2017-04-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本公开提供一种参数可调的铰间隙动力学特性研究试验台和试验方法，所述试验台包括含轴承孔的刚性梁、刚性梁固定组件、锁紧固定组件、试验台支承组件。通过更换部件进行试验，可获得不同间隙大小、不同锁紧刚度下试验台的动力学特性，为研究铰间隙对机械系统的非线性影响提供了理想的试验平台。该铰间隙非线性试验台的原理为：通过使用不同直径的螺纹销可实现间隙值大小的调节；通过更换锁紧固定装置可实现锁紧刚度大小的改变；进而研究铰间隙大小和锁紧刚度对于机械结构非线性的影响。本公开设计新颖，操作简单，结构合理，制造容易。
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公开(公告)号：CN101539994B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN200910022070.6
申请日：2009-04-16
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种手语语音互译系统，手势图像采集模块101采集手势的视频数据输入图像预处理模块102进行图像预处理，采用图像特征提取模块103对经图像预处理后的视频数据进行图像特征提取后输出56维特征向量，利用56维特征向量构建手语模型104，连续动态手语识别模块105识别手语模型104，输出识别结果，识别结果经中文发声模块106转化为中文语音；声音信号采集装置采集的声音信号输入Microsoft Speech SDK 5.1的语音识别编程接口转换为文字输出；通过三维建模软件建立三维模型和三维动画；利用Panda插件将三维模型和三维动画信息导出成.x格式文件；利用DirectX 3D加载.x格式的三维模型和动画输出手语动画。
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