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公开(公告)号：CN105320959B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201510639916.6
申请日：2015-09-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于端元学习的高光谱图像稀疏解混方法，主要解决了现有技术在低信噪比的高光谱图像解混过程中，高光谱图像解混精度低、重构效果差、耗时长、效率低的问题。本发明的步骤为：输入高光谱数据，合成高光谱基数据，端元学习，求解高光谱数据丰度矩阵，计算高光谱数据丰度矩阵的重构误差，输出解混结果。本发明采用了新的求解模式，引入了端元学习的思想，具有解混精度高、重构效果好、效率高的优点，同时求解步骤简单，原理清晰，可用于高光谱图像的理解解译。
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公开(公告)号：CN107707121A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201711155355.8
申请日：2017-11-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 基于体二极管导通检测的开关变换器自适应死区产生电路，属于电子电路技术领域。电压比较器对其第一和第二输入端的信号进行比较，输出比较信号自适应死区逻辑电路提取比较信号中体二极管的导通信号作为功率管的关断信号，并输出给死区选择判断电路；死区选择判断电路根据开关变换器的工作模式，对固定死区和自适应死区进行处理后得到信号输入到功率管驱动电路，确保在电路连续模式CCM及电流断续模式DCM下都能输出较理想的含自适应死区的驱动信号。本发明能有效地检测开关变换器中体二极管的导通情况，并以此为依据开启功率管，实现了接近理想的死区时间。
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公开(公告)号：CN110533631B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201910635704.9
申请日：2019-07-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于金字塔池化孪生网络的SAR图像变化检测方法，主要解决传统方法中变化检测精度依赖于差异图而导致结果不准确的问题。其实现步骤是：1)生成训练样本、测试样本和样本标签；2)构建深度金字塔池化孪生网络；3)构建分类网络；4)使用训练样本和样本标签对深度金字塔池化孪生网络和分类网络进行训练，得到训练好的模型；5)用训练好的模型对测试样本进行测试，得到变化检测结果。本发明能避免使用差异图，有效解决了差异图对变化检测结果的影响，提高了变化检测的准确率，可用于环境检测和灾害检测。
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公开(公告)号：CN112288744A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011407382.1
申请日：2020-12-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于整型推理量化CNN的SAR图像变化检测方法，其步骤为：(1)生成源域SAR图像的训练集；(2)构建整型推理量化卷积神经网络；(3)利用整型推理量化算法，对整型推理量化卷积神经网络进行模拟量化训练；(4)对待检测的SAR图像进行检测。本发明引入整型推理量化算法，在训练过程中将特征值和权重值由32位浮点型数据转换为低比特的整型数据，在不影响变化检测正确率的前提下，降低变化检测对计算资源的要求，促进变化检测算法在通用的嵌入式移动平台中的应用优点。可对农作物的生长、城市的规划布局、自然灾害等进行监测。
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公开(公告)号：CN107834829B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201711155509.3
申请日：2017-11-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02M1/32
Abstract: 一种自适应反流比较器，属于电子电路技术领域。包括偏置电路、自适应失调电压产生电路和比较器，偏置电路为自适应失调电压产生电路和比较器提供偏置电压，自适应失调电压产生电路的输入端连接开关变换器，根据其输入信号自适应的产生失调电压，再通过比较器后进一步输出合适的反流控制信号，使得开关变换器在各种输出情况下，电感电流都不会出现反流的现象。本发明与传统反流比较器相比，不会出现在某些输出电压下电感电流发生反流的问题，能有效提高开关变换器的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109921639A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910204297.6
申请日：2019-03-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02M3/158
Abstract: 一种基于可变导通时间控制的Buck变换器，属于模拟集成电路技术领域。利用双输入双输出的误差放大器产生误差电流信号和误差电压信号，误差电压信号与采样的含有电感电流信息的电压信号进行比较作为占空比调制器的一个输入信号；利用电流乘法器产生可变的电流作为充电电容的充电电流，实现Buck变换器导通时间可变；将Buck变换器开关节点处电压进行滤波后与充电电容的电压进行比较作为占空比调制器的另一个输入信号，产生占空比受控的逻辑信号经过死区控制和驱动后作为Buck变换器功率管的栅驱动信号，有效的提高了响应速度且减小了输出电压VOUT的下冲或上冲。
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公开(公告)号：CN109064476A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810819746.3
申请日：2018-07-24
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/62 , G06T2207/10081 , G06T2207/20036 , G06T2207/30061
Abstract: 本发明公开了一种基于水平集的CT胸片肺组织图像分割方法，解决CT图像中肺区域分割边界不精确、需人工干预、结果不稳定的问题。实现过程有：获取CT图像并预处理；构造能量泛函并设定初始零水平集；最小化能量泛函，得零水平集轮廓；从中选出候选肺部区域轮廓；逐个向内候选肺部区域填充轮廓；对填充结果进行形态学开、闭操作，移除小体积连通区域。本发明提取了图像的边缘信息，基于先验知识设计了稳定的轮廓筛选策略，有效的筛选出候选肺部区域轮廓，最后基于轮廓高度信息设计了轮廓填充的优化方案。本发明图像分割结果鲁棒，精度高，是一种全自动的图像分割方法。本发明提取出了CT图像肺部区域，可用于后续对CT图像肺部区域分析。
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公开(公告)号：CN109002792A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810763679.8
申请日：2018-07-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于分层多模型度量学习的SAR图像变化检测方法，解决了传统度量不能很好衡量样本间差异信息以及易受到噪声影响的问题。实现步骤有：输入变化前后的遥感图像，构建分层多模型的测试样本；构建包含全部边界的训练样本；利用训练样本获得正负约束对；建立分层多模型获得映射矩阵，将映射矩阵进行矩阵分解；利用分解后的映射矩阵将样本映射到特征空间，在特征空间中对样本进行分类。本发明将两时相图像以及差异图作为三个通道进行分层多模型学习，不仅获得每个通道的差异信息，也获得三个通道之间的差异信息。将全部边界作为训练样本，解决了边界易错分的问题，获得对噪声鲁棒同时精度高的分类效果。用于SAR图像变化检测。
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公开(公告)号：CN107834837A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711211307.6
申请日：2017-11-28
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H02M1/36 , H02M1/32 , H02M3/158 , H02M2001/325
Abstract: 一种带有非稳态电流限制的自适应软启动电路，属于电子电路技术领域。本发明应用于开关变换器，包括自适应软启动电压产生电路和电压选择电路，开关变换器包括误差放大器，电压选择电路比较自适应软启动电压产生电路输出的软启动信号和第二偏置电压，并将其中电压值较低的信号输入到误差放大器的正向输入端；误差放大器将其输入信号的误差进行放大后输出到自适应软启动电压产生电路的第二输入端，自适应软启动电压产生电路的第一输入端连接第一偏置电压，根据其输入信号的调控对其内部电容C的充电电流。上述电路构成负反馈结构，使软启动期间误差放大器输出信号钳位在第一偏置电压附近，使得电感电流在启动期间保持在合适的值。
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公开(公告)号：CN110363802B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201910631224.5
申请日：2019-07-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自动分割和骨盆对齐的前列腺图像配准系统及方法，主要解决现有技术实现前列腺多模态医学图像配准时模态差异大，配准精度低的问题。其实现方案是：将前列腺CT图像序列与前列腺MRI图像序列分别利用训练好的前列腺多模态图像分割网络U‑net进行联合分割，得到前列腺CT图像分割结果图像集C和前列腺MRI图像分割结果图像集M，再对这两个图像集C和M进行两阶段配准，得到最终配准图像集L；最后将最终配准图像集L和前列腺CT图像分割结果图像集C融合并显示。本发明缩小了前列腺多模态图像差异，解决了小形变图像配准问题，提高多模态图像配准效率和配准精度，可用于观察前列腺肿瘤解剖部位的形状和位置变化。
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