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公开(公告)号：CN107784795A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201711218086.5
申请日：2017-11-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G08B21/10
CPC classification number: G08B21/10
Abstract: 本发明公开了一种微震信号智能监测识别设备及识别方法，包括依次连接的微震信号采集部分、微震信号处理部分和微震信号预警部分，微震信号采集部分用于信号的采集，微震信号处理部分用于微震信号的处理，微震信号预警部分根据微震信号处理部分处理后的信号进行识别，对信号进行预警；该设备属于全自动智能微震监测识别分类设备，与传统的人工识别相比，本设备分类结果更可靠，实时性更高、节省人力物力。该设备针对岩石破裂信号和爆破信号进行识别，与传统的监测所有微震信号相比，能更好的应用于实际工程中。
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公开(公告)号：CN108038442A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711296593.0
申请日：2017-12-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的微震信号识别的识别方法，首先采用时空异常检测分离出噪声信号和微震信号，然后采用数据挖掘提取微震信号的特征信息，最后采用时空预测与分类模型对微震信号做出识别；采用时空异常检测分离出噪声信号和微震信号，运算简单，快速；采用数据挖掘提取微震信号的特征信息，由于采集的数据只是时间序列，通过数据挖掘找出序列隐含的信息，为分类预测提供更多的信息，使分类正确率大大提高；本算法经时空异常检测分离信号，大大减少计算工作量，大大提高算法的实时性。
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公开(公告)号：CN107948114A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711131022.1
申请日：2017-11-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L27/26 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种MIMO盲源信号分离系统及信号分离方法，包括依次连接的时空处理子系统、信号混合子系统、白化处理子系统和正交子系统，源信号依次经过时空处理子系统、信号混合子系统、白化处理子系统和正交子系统后完成信号的分离。本发明通过MIMO多天线发送和接收的无线通信系统传输信号，将接收端混合系统中的信号通过白化处理系统对信号进行预处理，再通过能有效降低系统误码率的正交系统，正交系统中在构建迭代函数时，考虑系统误码率性能对迭代函数进行优化，从而提高信号分离效果，进而将混合信号解混，即将此盲源信号分离的方法应用到MIMO系统中对图像信号进行解混，且达到较高的分离精度。
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公开(公告)号：CN107944469A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711067988.3
申请日：2017-11-03
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/00536
Abstract: 本发明公开了一种基于重排ST的低信噪比微震事件辨别方法，首先对微震数据进行S变化，得到信号的时频谱；由Parserval定理以及Fourier变换性质中关于尺度变换和平移的规则，对时频谱进行偏微分运算得到信号的瞬时频率，然后将谱图在任何点处计算的值转换到其能量分布的重心处，得到信号的时频谱在频率方向上的重排时频矩阵，最后构造多分类SVM，实现对微震信号、爆破信号以及机械噪声的分类；解决了现有技术对低信噪比的微震信号识别率低、分类粗略及分类准确率低的问题，使得低信噪比微震信号时频分辨率得到明显提高、分类精确以及实现对多种微弱信号的分类，能够很好的应用到矿井安全生产和煤矿盗采监测技术中。
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公开(公告)号：CN107770500A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201711148524.5
申请日：2017-11-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的Camera Link接口的非标准视频协议传输系统及传输方法，该系统包括电源模块、模拟摄像机、A/D转换模块、第一FPGA模块、第二FPGA模块、Camera Link接口模块和视频压缩模块；电源模块分别与模拟摄像机、第一FPGA模块和第二FPGA模块连接；模拟摄像机还与A/D转换模块连接；第一FPGA模块还分别与A/D转换模块、Camera Link接口模块连接；第二FPGA模块还分别与视频压缩模块、Camera Link接口模块连接。该系统提高了视频传输的通信速率，保证了视频传输的实时性，并且内部自带的存储模块减少了视频传输系统的成本。可广泛应用于军工，航天，通信，监控，交通的多个领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107944469B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201711067988.3
申请日：2017-11-03
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重排ST的低信噪比微震事件辨别方法，首先对微震数据进行S变化，得到信号的时频谱；由Parserval定理以及Fourier变换性质中关于尺度变换和平移的规则，对时频谱进行偏微分运算得到信号的瞬时频率，然后将谱图在任何点处计算的值转换到其能量分布的重心处，得到信号的时频谱在频率方向上的重排时频矩阵，最后构造多分类SVM，实现对微震信号、爆破信号以及机械噪声的分类；解决了现有技术对低信噪比的微震信号识别率低、分类粗略及分类准确率低的问题，使得低信噪比微震信号时频分辨率得到明显提高、分类精确以及实现对多种微弱信号的分类，能够很好的应用到矿井安全生产和煤矿盗采监测技术中。
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公开(公告)号：CN107819881B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201711297614.0
申请日：2017-12-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/933
Abstract: 本发明公开了一种用于矿灯充电集群管理的通信系统及通信方法，该系统包括监控终端、服务器、一级交换机、二级交换机、柜架控制单元和柜门充电单元；所述的监控终端、服务器和一级交换机依次连接；所述的一级交换机分别与N个二级交换机连接；所述的每个二级交换机分别与N个柜架控制单元连接；所述的每个柜架控制单元分别与100个柜门充电单元连接，并利用该系统进行通信，该系统管理效率高，层次分明，数据传输速率快，该通信方法数据传输数据速率高，误码率低，矿灯发生故障后通讯失败、故障点易定位。
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公开(公告)号：CN107958695A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711146179.1
申请日：2017-11-17
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的高精度药物定量方法，通过获取定量系统单次落料量的历史数据；将单次落料量的历史数据进行统计学分析，获取训练集；以单次落料量的训练集作为自适应神经网络的输入值，并对自适应神经网络进行学习，得到神经网络模型；输出模型结果；将模型输出响应和期望响应进行对比，输出误差信号；判断累计落料量是否达到目标值；若达到目标值，则完成药物的定量。该方法效率高，对环境适应能力强，定量精度高，操作简单，定量误差小。
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公开(公告)号：CN107885120A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711107745.8
申请日：2017-11-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B19/042
CPC classification number: G05B19/0423 , G05B2219/25257
Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波器的定量控制系统，包括微处理器、ADC模块、卡尔曼滤波器、压力传感器模块、电源模块、键盘输入模块、人机交互界面和执行器，电源模块的输出端分别与卡尔曼滤波器、压力传感器模块和微处理器的输入端连接，压力传感器模块的输出端与ADC模块的输入端连接，ADC模块的输出端与卡尔曼滤波器的输入端连接，卡尔曼滤波器输出端还与微处理器的输入端连接，微处理器的输出端分别与人机交互界面、执行器和键盘输入模块连接。该系统结构简单，适应环境能力强、控制策略优异，能够很好的满足了医药行业需求。
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公开(公告)号：CN107811612A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201711232535.1
申请日：2017-11-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0205
CPC classification number: A61B5/7235 , A61B5/0205 , A61B5/024 , A61B5/0816 , A61B5/7203 , A61B5/7225 , A61B5/725
Abstract: 本发明公开了一种心率与呼吸率数据处理方法，根据人体体征数据的特点提取采样信号的时域及频域特征重构信号波形并通过不断波形拟合方式进行修正，包括如下步骤：1）让一个采样周期的数据通过滤波器进行降噪处理得到预处理数据；2）对预处理数据进行峰值检测以获得信号的时域幅值，同时对预处理数据作FFT变换以获取其频域特征；3）利用信号频域特征与时域幅值采用内插法重构波形；4）与下一个采样周期的重构波形拟合得到信号的修正波形；5）修正后的波形又将与其之后的波形拟合得到新的重构波形，重复若干次，预测误差逐渐减小，精度逐渐提高。本发明具有预测误差小，精度高的优点，且数据处理流程计算量适中，适用于算力受限的便携式设备。
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