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公开(公告)号：CN110278167B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910701597.5
申请日：2019-07-31
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院 , 杭州电子科技大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种对IQ不平衡进行连续估计与补偿的无线通信方法。本发明还包括用于辅助信道和发送端I/Q不平衡估计的训练序列设计方法，该训练序列具备所期望的频域特性；和接收端I/Q不平衡补偿所用的线性滤波器系数的计算方法；以及能够实现发送端I/Q不平衡补偿、均衡和采样率转换联合处理的多相线性滤波器的频域构建方法。
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公开(公告)号：CN113112519A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110439224.2
申请日：2021-04-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于感兴趣目标分布的关键帧筛选方法，属于图像处理技术领域。本发明包括：采用多种特征提取方式对各视频帧图像进行特征提取，并对提取的特征向量进行归一化处理；计算每种特征向量下的相邻帧间的特征距离，所有种特征距离的加权和得到相邻帧间差异；基于邻帧间差异曲线根据局部自适应双阈值实现镜头分割，以及基于神经网络对各视频帧图像进行目标检测处理；对获取的镜头内视频帧进行检测，获取目标的类别、位置、检测框的面积；基于目标检测结果，根据视频帧中目标分布和数量的差异来对镜头内的视频帧图像进行进一步分割为子镜头；在子镜头边界内选取目标信息丰富度最高的帧作为关键帧。本发明可应用于监控视频、影视视频。
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公开(公告)号：CN110008982A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910029741.5
申请日：2019-01-11
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江杭州市临安区供电有限公司 , 杭州电子科技大学 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于光伏发电出力聚类的气象监测点选择方法，涉及电力领域。目前，为了提高预测光伏出力的准确，需设置多个气象监测点，成本高，目前预测光伏出力不能兼顾成本及预测的准确性。本技术方案利用聚类分析方法对每类天气类型下的用户光伏按照地域进行分块，分析不同区域的出力一致性，优化用户光伏的分群位置，统计区域内各个光伏电站与区域光伏出力的相关性系数，选择相关性大于设定值的电站作为该区域的代表电站，选择最为优越的代表电站所在地作为气象监测点。本技术方案可以利用最少的气象数据来预测群里每个用户光伏的功率，从而既优化了气象站位置选择以确保光伏预测精度，又减少了引入气象数据的成本，提高了经济性。
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公开(公告)号：CN106993179A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710173870.2
申请日：2017-03-22
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: H04N13/275
Abstract: 本发明公开了一种3D模型转立体双视点视图的方法。本方法为：1)选取待转换的3D模型；根据输入的参数计算该3D模型的锥体位移、左右眼锥台参数，构建左眼的投影矩阵和视图矩阵、右眼的投影矩阵和视图矩阵；2)根据左、右眼的投影矩阵、视图矩阵以及模型矩阵得到左、右眼MVP传入着色器；3)将该3D模型的顶点坐标分别左乘左眼MVP传入着色器、右眼MVP传入着色器，得到新的顶点坐标；当该3D模型的每个顶点都转化之后，即可得到该3D模型的左、右眼图像；4)将得到的该左、右眼图像在屏幕上进行映射、拼接，得到该3D模型的双视点视差图。本发明具有运算速度快，接近于人眼的视觉习惯，满足双眼辐合的仿真。
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公开(公告)号：CN105068062A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510512213.7
申请日：2015-08-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏散射中心提取的距离像数据外推方法，用于解决现有技术中样本个数较少时目标识别结果较低的问题，其实现过程是：(1)对已获取复HRRP数据进行角度分帧；(2)对每一帧复HRRP数据进行ISAR成像，根据ISAR图像得到散射中心的位置集合；(3)根据散射中心的位置集合产生字典；(4)采用字典对每一帧数据进行表达；(5)对每一帧数据进行稀疏求解，得到目标散射中心参数组合；(6)根据目标散射中心参数组合，得到每一帧外推后的复HRRP样本；(7)对每一帧数据进行逆快速傅里叶变换IFFT，得到每一帧外推后的时域实HRRP样本，用于后续的目标识别。本发明采用数据外推的方法能显著提高目标识别率。可用于雷达HRRP识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104850754A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510289138.2
申请日：2015-05-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种风浪-涌浪混合模式动态海面电磁散射计算方法，包括以下步骤：S1：从风浪-涌浪混合模式海浪谱出发进行线性海面几何建模，该海浪谱由主波系统和副波系统两部分组成；S2：采用非线性尖浪模型针对上述风浪-涌浪混合模式海浪进行几何建模；S3：利用二阶小斜率近似方法计算风浪-涌浪混合模式海面电磁散射系数；S4：基于上述风浪-涌浪混合模式海谱模型、非线性尖浪模型和二阶小斜率近似方法，可计算得到不同海况下的散射系数，并通过精确数值算法-多阶矩感应方法对经过二阶小斜率近似算法计算的基于风浪谱的线性海面电磁散射系数进行验证。本发明的有益效果在于，提供一种准确有效的风浪-涌浪混合模式动态海面电磁散射计算方法。
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公开(公告)号：CN104199033A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410469466.6
申请日：2014-09-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/9035 , G01S7/40 , G01S2013/9047
Abstract: 本发明公开一种基于搜索SAR图像相位梯度自聚焦运动补偿方法，解决了现有技术相位梯度自聚焦运动补偿方法存在的熵值收敛速度慢，且对具有极少孤立强散射点的图像聚焦效果较差甚至不能聚焦的问题。本发明的步骤为：(1)输入图像域数据信号矩阵；(2)获取距离单元数据信号矩阵；(3)循环移位；(4)加窗处理；(5)校正相位误差；(6)判断是否满足熵值收敛条件；(7)输出相位校正数据信号矩阵。本发明相比现有技术相比，加快了熵值收敛的速度，提高了相位误差校正的效率，并且对具有极少孤立强散射点的图像有良好的聚焦效果。
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公开(公告)号：CN119810476A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411856340.4
申请日：2024-12-17
Applicant: 南宁桂电电子科技研究院有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/62 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/084 , G01P5/20 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于深度Transformer模型的粒子图像测速方法，该方法首先对粒子图像进行预处理，包括数据归一化和噪声去除，以增强模型的泛化能力；接着，设计了一种新颖的特征融合策略，将深度Transformer模型中的多头自注意力机制与位置感知前馈网络相结合，以实现对粒子图像的多尺度和多维度特征提取；此外，还提出了一种基于梯度累积的优化算法，以加速模型的收敛速度并提高训练效率。通过在多个公开的PIV数据集上进行的实验验证，本发明的方法在速度场测量精度、收敛速度和模型鲁棒性方面均优于现有的主流测速方法，显示出其在粒子图像测速领域的广阔应用前景。
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公开(公告)号：CN115480582B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210986452.6
申请日：2022-08-17
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国船舶集团有限公司综合技术经济研究院
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM的目标的机动预测方法、电子设备和存储介质，包括以下步骤；步骤1：构建无人机对战过程目标机机动选择数据集；步骤2：提取目标机动对抗过程空间态势特征；步骤3：对数据集进行分割和预处理；步骤4：建立基于LSTM的目标的机动预测网络模型；步骤5：利用训练集#imgabs0#对基于LSTM的目标的机动预测网络模型进行训练，并利用测试集#imgabs1#进行准确率检测。本发明不论是对单个机动控制参数的预测，还是对所有机动控制参数同时预测正确问题都能得了良好的效果。
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公开(公告)号：CN114504317A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210005587.X
申请日：2022-01-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电网络的情绪实时监测系统，生物医学信息技术领域。本发明系统通过佩戴在头部的电极帽(图1，64通道，国际标准10‑20系统电极位置)采集被试在不同情绪状态下的脑电信号，针对采集到的脑电数据，利用脑电网络分析方法构建对应情绪状态下的脑电网络，通过发展所得的脑电网络特征挖掘算法及情绪识别模型，对被试情绪脑电数据进行实时在线分析与解码，最终系统实现对不同情绪状态的解码、识别与监测。
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