一种电路闩锁效应的模拟演示仪

    公开(公告)号:CN100585666C

    公开(公告)日:2010-01-27

    申请号:CN200810071498.5

    申请日:2008-07-31

    Abstract: 本发明涉及一种电路闩锁效应的模拟演示仪,模拟演示仪由闩锁效应监测系统、电源电路、模拟开关、闩锁效应发生系统组成,闩锁效应发生系统、闩锁效应监测系统分别和电源电路、模拟开关相连。所述的闩锁效应监测系统由单片机1、显示模块1、按键1、控制接口1、峰鸣器、AD接口1构成,单片机1分别和显示模块1、按键1、AD接口1、控制接口1、峰鸣器1相连。闩锁效应发生系统由单片机2、显示模块2、按键2、AD接口2、控制接口2、峰鸣器2构成,单片机2分别和显示模块2、按键2、AD接口2、控制进口2、峰鸣器2相连。本发明具有结构简单、成本低,闩锁效应观察明显和直观等优点。

    一种嵌入式系统的串口可靠通讯控制方法

    公开(公告)号:CN101241451A

    公开(公告)日:2008-08-13

    申请号:CN200810070644.2

    申请日:2008-02-20

    Abstract: 本发明涉及串口通讯领域,具体说涉及一种嵌入式系统的串口可靠通讯控制方法。技术方案是:在嵌入式系统中内存连续地址开设一个接收缓冲区FIFO,采用串口中断工作模式,分为前台和后台两个层次,后台完成串口接收功能;前台在串口任务接收完成后对接收缓冲区的数据进行解析处理。一字节物理地址对接收任务计时,如果通讯中,该计时器被赋一非零值,一旦变为零,说明接收任务完成。本发明仅需少量的资源,就较好地解决了串口通讯任务中潜在的非有限性、不连续性和间断性等导致的任务超时问题,提高了串口抗干扰和容错、纠错能力。

    一种LIN总线收发器接口驱动电路

    公开(公告)号:CN101232426A

    公开(公告)日:2008-07-30

    申请号:CN200810070641.9

    申请日:2008-02-20

    CPC classification number: Y02P90/02

    Abstract: 本发明涉及一种提高LIN总线接口驱动能力的接口驱动电路。其特征是在2个LIN总线收发器之间,串联2个电阻,LIN总线收发器U1和LIN总线收发器U2的供电端分别和其他控制端串联10个电阻。其中收发器U1接收端和收发器U2发送端之间串联电阻R1;收发器U1发送端和收发器U2接收端之间串联电阻R2;LIN总线收发器U1的其他控制端分别串联电阻R3、R5、R7、R9、R11后接+12V供电端;LIN总线收发器U2的其他控制端分别串联R4、R6、R8、R10、R12后接+12V供电端。电阻R1和R2阻值范围为:0.1~10KΩ,电阻R3、R4、R5、R6、R7、R8、R9、R10、R11、R12的阻值范围为:1~500KΩ。采用本发明的有益效果是:提高了LIN总线负载能力。由于采用全硬件电路实现,信号延迟小,不会影响原有LIN总线网络的工作。

    一种恒压放电型六氟化硫泄漏的检测方法

    公开(公告)号:CN101196492A

    公开(公告)日:2008-06-11

    申请号:CN200710144029.7

    申请日:2007-12-17

    Abstract: 本发明涉及一种恒压放电型的六氟化硫气体泄漏检测方法。方法中采用的装置由单片机、可调高压模块、放电电极、电压测量电路、电流测量电路及通信模块组成。单片机的两个I/O口连接到可调高压模块的On/Off端、PWM控制端;可调高压模块输出端接放电电极的一端、同时并联连接到电压测量电路,放电电极另一有端接电流测量电路;电压测量电路、电流测量电路将电流转换为电压至单片机ADC端;通信模块一端接上位机,另一端与单片机相连。单片机产生信号驱动高压模块,使放电电极处于放电状态,而后逐渐减小PWM信号的占空比,测量此时的放电电流,从而实现对六氟化硫气体是否泄漏的检测。本发明解决了传统NIC检测方法易受环境影响的不足,提高了NIC方法的实用性。

    海上救生定位装置
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN1919688A

    公开(公告)日:2007-02-28

    申请号:CN200610153246.8

    申请日:2006-09-15

    Abstract: 一种基于GPS/CDMA技术的海上救生定位装置,由微处理器系统、GPS模块、CDMA模块、电源自启动电路和防水封装组成。该装置固定于救生衣的肩部,当装置与船员一起落入水中时,GPS/CDMA天线有效辐射面基本保持垂直向上,可有效接收GPS卫星信息和与救护中心建立通信联系;电源自启动电路保证落水船员无法自主启动电源的情况下自动接通装置的电源并启动装置工作;微处理器系统采集GPS定位信息和装置的状态信息通过CDMA模块传回救护中心,该装置一旦接收救护中心的反馈信息,将以声、光形式通知落水者,从而达到救生定位的目的。该装置还可以作为海难事故辅助报警装置。

    一种基于单片机的网络化仪器仪表系统无线升级技术及相应装置

    公开(公告)号:CN1811711A

    公开(公告)日:2006-08-02

    申请号:CN200610055170.5

    申请日:2006-02-22

    Abstract: 本发明涉及一种基于单片机的网络化仪器仪表系统无线升级技术及相应装置,由GPRS模块、单片机、模拟开关、储存器和目标系统中的单片机组成相应装置。正常工作模式下,装置中的单片机串口侦听接收远程GPRS无线网络传送来的目标单片机程序代码,保存到片外储存器指定地址。装置中的单片机通过控制模拟开关,进入在线编程模式,通过串口把升级代码发送到目标单片机完成编程升级操作,然后再控制模拟开关,系统进入正常工作模式;当两个单片机串口相连接时,系统进入编程模式,从而实现对目标单片机系统的在线升级功能。如果升级失败,则从存储器中读入原始目标单片机的程序代码,对目标单片机进行在线编程,恢复原有功能。

    基于局部敏感布隆过滤器的工业物联网隐性异常检测方法

    公开(公告)号:CN113364884B

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202110721174.7

    申请日:2021-06-28

    Abstract: 本发明公开基于局部敏感布隆过滤器的工业物联网隐性异常检测方法,获取工业物联网的原始多类型数据并通过特征化将多媒体数据转换成特征向量;IIoT数据利用SP‑FJLT进行哈希投影后通过相互竞争策略进行除噪,再映射到Bloom Filter上以将Bloom Filter被哈希映射的位向量由“0”变为“1”。本发明提出的基于空间划分的快速SP‑FJLT变换具有很强的映射保距性,可以准确识别隐性特征,减少了数据在哈希投影中的精度损失。本发明方法具有更高的检测率以及更低的误报率。

    一种基于自组织映射与深度神经网络的图像变化检测方法

    公开(公告)号:CN108564585B

    公开(公告)日:2022-01-18

    申请号:CN201810397032.8

    申请日:2018-04-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于自组织映射与深度神经网络的图像变化检测方法,包括以下步骤:1、采用基于中值滤波处理的均值比算子MMEAN对两幅SAR时相图进行处理,生成差异图;2、采用自组织映射网络SOM对差异图进行无监督聚类,将差异图中的像素点分为无变化类、噪声类和变化类,获得初步变化图;3、采用自动降噪编码器构建深度神经网络DNN,使用噪声类像素点作为训练集对DNN网络进行训练,以使其能够识别噪声区域的特征;4、将变化类像素点输入训练好的DNN网络,判断并去除变化类像素点中残留的噪声类像素点,从而基于初步变化图得到最终变化图。该方法有利于降低合成孔径雷达图像变化检测的漏检率和虚假报警率。

    一种基于微簇的工业物联网自适应流聚类方法及装置

    公开(公告)号:CN113344128A

    公开(公告)日:2021-09-03

    申请号:CN202110733213.5

    申请日:2021-06-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于微簇的工业物联网自适应流聚类方法及装置,根据微簇的高密度性,将每一个微簇作为一个参与聚类的数据样本点,计算每个微簇的局部密度以及微簇之间的距离,通过微簇的局部密度以及微簇距离来构建宏簇聚类决策树从而确定聚类中心以及自适应确定宏簇聚类数。并且通过引入了权重衰减函数来不断的更新微簇权重,从而来移除老化的微簇以防止概念演化以及数据漂移问题。此外,本文方法去除了微簇构建过程中相交微簇之间的计算,简化了繁重的剪枝操作,维护了宏观簇所需的最小计算量。

    结合GRU和SVDD进行网络日志异常检测方法

    公开(公告)号:CN110381079A

    公开(公告)日:2019-10-25

    申请号:CN201910698395.X

    申请日:2019-07-31

    Abstract: 本发明公开结合GRU和SVDD进行网络日志异常检测方法,利用主成分分析对大规模网络日志数据集进行降维,提取有效的属性;然后,利用处理过的训练数据集用来训练GRU-SVDD分类器模型;最后,将要检测的实际日志输入到GRU-SVDD比较器,检测出日志中的异常。本发明优于经典的GRU-MLP和LSTM等算法。本发明很好的对测试数据集中的异常情况进行检测和定位。

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