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公开(公告)号：CN113558637A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110758861.6
申请日：2021-07-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相位传递熵的音乐感知下脑功能网络构建方法。首先，通过脑电采集仪采集音乐感知下的多通道脑电信号，经过0.5‑30Hz滤波处理，并去除眼电，肌电，心电伪迹干扰，并依据标签文件对脑电信号的活动段进行提取；以脑电信号通道位置作为节点，两通道信号的相位传递熵值作为边构建有向脑功能网络；计算出脑功能网络在不同阈值下的网络聚类系数、全局效率与网络密度特征，并比较音乐感知下与无听觉刺激下脑功能网络特征的差异。本发明通过相位传递熵构建脑功能网络，有利于描述脑电信号之间的耦合强度和双向耦合关系，对于脑电信号之间因果性的研究具有一定的意义，有利于音乐感知对人脑作用方面的深入探究。
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公开(公告)号：CN111596292A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010256702.1
申请日：2020-04-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重要性网络和双向堆叠RNN的雷达目标识别算法框架，该方法首先进行预处理降低HRRP样本中的敏感性并对样本进行谱图变换；然后通过重要性网络调整谱图中各时间点序列的重要程度，再通过双向堆叠RNN对时序相关性建模，提取出其高层次特征，最后采用多层次的注意力机制调整网络隐层状态的重要程度并通过softmax进行目标分类。
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公开(公告)号：CN109239670B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201810998871.5
申请日：2018-08-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于结构嵌入和深度神经网络的雷达HRRP识别方法，首先提取数据的时域特征并对提取出的时域特征进行切分和非均匀量化编码得到其局部结构的编码，然后利用局部结构和其周围数个局部结构的关系得到其编码之间的共现矩阵，进而通过该共现矩阵得到数据的结构嵌入特征，然后再将提取出的嵌入特征送入由全连接层和基于LSTM的双向循环神经网络构成的深度神经网络进行训练，最后利用softmax层对HRRP进行识别并得到识别结果。
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公开(公告)号：CN109995290A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910393233.5
申请日：2019-05-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H02P21/00
Abstract: 本发明公开了基于分数微积分的开环迭代学习的控制方法与系统，其中方法包括以下步骤：建立离散分数阶开环迭代学习控制器；建立基于矢量控制的永磁同步电机位置伺服系统，对分数阶微积分迭代学习控制器等价变换；将iq、id和比较得到的差值，分别送入电流调节器，经过电流调节器得到电压控制量ud和uq；ud和uq经过PARK逆变换转换到αβ坐标系下的电压控制量uα和uβ，然后根据uα和uβ生成脉冲调制PWM信号，并通过SVPWM原理控制三相逆变器生成三相电压信号。本发明具有更高的控制精度，同时兼顾了实用性和准确性。
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公开(公告)号：CN109333165A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811114710.1
申请日：2018-09-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B24B1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于点云数据描述的非圆曲面玻璃饰品的研磨方法。本发明通过确定控制工件回转运动和纵向跟踪进给的联动数据，对任意非圆曲面玻璃工件外型轮廓进行加工。本发明只需根据玻璃工件轮廓点数据及数控机床的结构参数，就能得到控制工件回转运动和纵向跟踪进给的联动数据。轮廓有无确定的数学模型均能适用，磨削精度高,误差小。较好的克服了工程上通过几何作图法求得异形非圆轮廓加工轨迹的作图繁琐、工作量大等缺点，也克服了曲线拟合的方法，存在拟合误差，公式计算复杂的缺点。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN114092328B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202111344541.2
申请日：2021-11-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于元学习的任意尺度图像下采样方法，包括如下步骤：基于元学习构建任意尺度图像下采样模型；所述图像下采样模型包括跳跃连接网络和前向神经网络；所述跳跃连接网络包括单尺度下采样网络和双三次插值方法；所述前向神经网络包括特征提取网络和基于元学习的卷积核参数预测网络；所述跳跃连接网络和前向神经网络的输出进行元素相加操作，得到低分辨率图像；对构建的图像下采样模型进行训练，通过训练好的图像下采样模型进行图像下采样。
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公开(公告)号：CN117528348A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311620779.2
申请日：2023-11-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04R5/027
Abstract: 本发明公开了一种基于Taguchi方法的麦克风阵列优化方法，包括如下步骤：S1、构建所需的麦克风阵列；S2、选取适当参数进行阵列参数正交实验；S3、选用S2中的参数在matlab中进行仿真实验，对实验结果进行性能衡量；S4、对S3中所得数据进行计算信噪比S/N值(品质衡量的统一量化标准，便于统一量纲)S5、变异数分析(ANOVA，Analysis of Variance)数据，得到控制因子对最终结果性能影响大小的趋势和各控制因子的水准对于最终结果性能影响的贡献度大小。
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公开(公告)号：CN114259242A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111611263.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多时间尺度传递谱熵的功能性皮质肌肉耦合分析方法。首先，在实验过程中采集受试者的脑电信号和上肢相关肌肉的肌电信号。然后对脑电信号和肌电信号去除伪影，去噪，滤波处理。计算处理后的脑电信号和肌电信号之间的多时间尺度传递谱熵以及尺度为s时，特定频段内的显著性面积值。然后分析双侧运动区的脑电信号与指浅屈肌的肌电信号之间的功能性皮质肌肉耦合。本发明的多时间尺度传递谱熵不仅抑制了虚假耦合，而且还描述了局部频段内的信息传递。此外，多时间尺度传递谱熵为研究功能性皮质肌肉耦合的多尺度特性提供了新的视角，而且可以更好的分析功能性皮质肌肉耦合的耦合强度、信息流、局部频带等特性。
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公开(公告)号：CN113987674A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111239763.8
申请日：2021-10-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的雷达HRRP持续学习方法，包括以下步骤：S1，使用的实测数据包括三种类型的飞机，分别为中型螺旋桨飞机An‑26、小型喷气式飞机Cessna和大型喷气式飞机Yark‑42，雷达在C波段工作，信号带宽为400MHz，脉冲重复频率为400Hz；S2，在预处理过程中对强度敏感性和平移敏感性进行处理；S3，在雷达HRRP自动目标识别的背景下，使用三种不同的HRRP增量学习任务设置；S4，根据持续学习相关方法在三种设置下训练经S2处理的HRRP数据，并为伪重播DGR方法重新设计解码器为条件自动编码器对抗网络CVAEGAN，其中CVAEGAN包括编码器、解码器、判别器和分类器；S5，使用CVAEGAN网络的DGR方法训练S2处理的HRRP数据。
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