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公开(公告)号：CN105929477B
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201610410055.9
申请日：2016-06-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G02B5/30
Abstract: 本发明公开一种宽带可调谐的中红外偏振转换器，为立方体结构，其特征在于，包括：由下至上依次设置的衬底、二氧化硅隔离层、石墨烯层，其中衬底采用0.1μm的金，其上面是0.9‑1.3μm的二氧化硅隔离层，最上面是单层石墨烯，石墨烯上设有周期性的矩形打孔阵列，周期为p＝170‑210nm，所述矩形打孔的长为L1＝100‑140nm、宽为L2＝80‑120nm，矩形打孔为45度角朝向即矩形打孔的边与衬底、二氧化硅隔离层、石墨烯层的边夹角为45°。
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公开(公告)号：CN108182427A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201810093226.9
申请日：2018-01-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习模型和迁移学习的人脸识别方法，包括以下步骤：对源图像及目标图像进行预处理并设置对应标签，源图像数量为M，目标图像数量为N，M>N；建立分类器输出维度为M的源神经网络；基于源图像特征和标签构建源数据集并用源数据集对源神经网络进行训练，通过神经网络BP算法优化模型参数，得到源训练模型；建立分类器输出维度为N的目标神经网络并用源训练模型的参数对目标神经网络初始化；基于目标图像特征和标签构建目标数据集并用目标数据集对目标神经网络进行训练，通过动态选-K更新算法进行梯度下降优化模型参数，得到目标训练模型；通过目标训练模型进行图像识别；本发明提高了人脸识别模型的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107832686A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711013730.5
申请日：2017-10-26
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00335 , G06K9/00885 , G06K9/6269
Abstract: 本发明提出了融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别方法。首先，获取人体下肢表面肌电信号、加速度信号；表面肌电信号用局部均值分解算法分解为多个乘积函数，根据表征不同动作分离性的平均欧氏距离，确定局部均值分解算法分解之后第一个乘积函数的多尺度排列熵，提取第一个乘积函数的多尺度排列熵作为表面肌电信号特征。计算不同尺度熵的重要性，确定尺度熵组成4维特征向量，并和三轴加速度的排序熵组成7维特征向量；将7维特征向量输入根据类内平均欧氏距离和类间样本分布而改进的二叉树支持向量机进行下肢运动模式识别。本发明可实现人体下肢运动意图实时、准确识别，识别结果可用于外骨骼机器人交互控制等。
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公开(公告)号：CN107622260A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201711013763.X
申请日：2017-10-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多源生物信号的下肢步态相识别方法。本发明首先获取人体下肢表面肌电信号、足底压力特征值和膝关节角度特征值。其次，将sEMG信号进行小波包分解提取多尺度能量和多尺度模糊熵特征；然后，对提取的sEMG信号特征值采用主成分分析(PCA)方法降维处理后与足底压力特征值和膝关节能量特征值构成一组特征向量。最后，将特征向量输入粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)实现对人体下肢步态相识别。本发明合可实现人体下肢步态相高识别率，识别算法可用于设计各种辅助康复设备，智能假肢，行走辅助装置等。
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公开(公告)号：CN107273917A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710384662.7
申请日：2017-05-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6247
Abstract: 本发明公开了一种基于并行化主成分分析算法的数据降维方法，包括步骤：S1：把待降维的高维数据构造成样本数据矩阵Dn×m；S2：计算所述样本数据矩阵Dn×m的协方差矩阵Cm×m；S3：计算所述协方差矩阵Cm×m的m个特征值和对应的m个特征向量；S4：根据所述特征值和特征向量确定主成分数量k；S5：利用前k大特征值对应的特征向量构造变换矩阵，利用变换矩阵计算主成分矩阵，所述主成分矩阵即是降维后的数据。本发明克服了传统单机主成分分析算法的由于数据规模太大而无法一次加载到内存的问题，并减少了I/O操作，提高了数据降维的处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107255481A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710586816.0
申请日：2017-07-18
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G01C21/20 , G01C21/3446
Abstract: 本发明公开了一种基于分区的导航路径划分方法，包括：用标签标明轨迹片段，将标签值相同的轨迹片段划分为同一分区；如果两个轨迹片段用相同的标签来标记，那么在这两个轨迹片段之间的所有轨迹片段都用该标签标记。本发明使得每个分区的起始地和目的地的路标最有意义；同时，还使每个分区的运动特征和路线特征信息聚合达到了最大；并且，使得同一分区内的运动特征和路线特征差异达到最小。本发明将原始轨迹符号化后形成符号轨迹，并将符号轨迹作为算法的输入，输出为轨迹划分的结果，将导航路径划分成几个分区部分，使得导航仪能够在每个路段分别向用户提供更加准确的反馈信息。
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公开(公告)号：CN102930508A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210315578.7
申请日：2012-08-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像残余信号的非局部均值图像去噪方法，主要解决原始非局部均值去噪方法在去除噪声的同时丢失了部分图像细节信息的问题。其去噪步骤为：(1)对输入的含噪自然图像进行原始非局部均值滤波，得到一次滤波结果图和方法噪声图；(2)判断方法噪声图中各个像素点所属区域；(3)根据各个像素点所属区域不同提取图像残余信息，得到残余信息图；(4)利用残余信息图与一次滤波结果图得到去噪参考图；(5)在去噪参考图中计算新的权值，利用新的权值对含噪自然图像进行非局部均值滤波，得到每个像素点的估计值；(6)用所有像素点的估计值取代含噪自然图像中所有像素点的灰度值，得到去噪图像。本发明的去噪效果更好，可用于自然图像去噪。
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公开(公告)号：CN101196973A
公开(公告)日：2008-06-11
申请号：CN200610124029.6
申请日：2006-12-04
Abstract: 本发明公开了一种数字版权保护方法，包括：a.随机产生主密钥、会话密钥并基于用户身份信息产生用户的个人解密密钥；b.利用所述会话密钥对数字内容进行加密获得数字密文，结合随机数降所述会话密钥和主密钥加密为数字报头，并将所述数字密文和数字报头广播给用户；c.当用户收到所述数字密文和数字报头后，利用基于身份的公钥基础设施获得的所述个人解密密钥，从数字报头中解密得到所述会话密钥，并利用所述会话密钥对所述数字密文进行解密获得所述数字内容。本发明还公开了一种数字版权保护系统，使用本发明，可节约密钥存储量和通信传输带宽，有效地对抗共谋密钥攻击且追踪至少一个参与盗版解密器构造的叛逆者。
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公开(公告)号：CN216635124U
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202123173251.4
申请日：2021-12-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本实用新型公开了一种餐具模具及餐具生产设备，餐具模具包括滑板、母模、公模、第一驱动件和两个安装立板，两个安装立板均沿前后方向竖向设置并沿左右方向间隔分布，两个安装立板为第一安装立板和第二安装立板，两个安装立板之间沿左右方向设有多根滑杆，滑杆的两端与两个安装立板连接固定，滑板沿前后方向竖向设置在两个安装立板之间，并与多根滑杆滑动连接，母模安装在其中一个第一安装立板靠近滑板一侧的中部，母模的底壁上设有贯穿第一安装立板的进料口，公模安装在滑板靠近母模的一侧，第一驱动件安装在第二安装立板上，且第一驱动件的驱动端与滑板传动连接，第一驱动件用以驱动滑板左右移动至公模伸入到母模内或从母模内移出，其结构简单。
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公开(公告)号：CN216249058U
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202122764349.0
申请日：2021-11-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F1/18 , G06F1/20 , F16F15/067
Abstract: 本实用新型属于计算机技术领域，尤其为一种带有抗震装置的可移动人工智能计算机，包括计算机主体和护罩，所述护罩下表面通过转轴连接有底板，本实用新型通过在原有的基础上增加了可调节限位的底板，提升了使用的便捷性，避免设备屏幕与人体的视线差，提升使用效果，通过在底板的下端设置防护垫，防护垫起到抗磨损和提升稳定性的作用，且该种单向自动限位结构使用开合便捷，将底板设置成开合结构，开启时还能加快计算机主体下端的散热性；通过在护罩内部角落设置缓冲角，缓冲角再通过多向的四个弹簧与计算机主体连接，起到多向的缓冲作用，且相对原有缓冲方式计算机主体与护罩直接接触面较少，保证计算机主体内部的散热性。
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