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公开(公告)号：CN118081840A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410039998.X
申请日：2024-01-10
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本申请提供了一种触觉感知方法、触觉感知装置、电子设备及存储介质，属于触觉感知技术领域，通过获取柔性触觉装置的感知状态图像，感知状态图像用于表征柔性触觉装置与目标物体接触产生的形变信息和亮度信息，对感知状态图像进行亮度特征提取，得到亮度分布特征，对亮度分布特征进行温度映射，得到温度分布特征，对感知状态图像进行形变特征提取，得到正向压力分布特征和切向压力分布特征，根据温度分布特征、正向压力分布特征和切向压力分布特征，确定目标物体的物体物理属性，能够提高触觉感知的准确性，实现机器人对物体的精准操作和控制。
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公开(公告)号：CN117309200A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311240550.6
申请日：2023-09-25
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G01L1/14 , G01B7/28 , G01B7/34 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种具备接近觉和触觉感知的多模态传感器及系统，其中具备接近觉和触觉感知的多模态传感器包括摄像头、透明基底、照明模块、支撑框架、摩擦层和电极层，摄像头、透明基底和照明模块设置在支撑框架上，透明基底具有标记图形，摄像头用于捕捉标记图形的变化信息，照明模块用于为摄像头提供照明，电极层设置在透明基底上，摩擦层设置在电极层上，其中透明基底、摩擦层和电极层为柔性材料，物体接近电极层或与摩擦层接触而带来电势变化或电子转移，由电极层产生电信号输出。本发明结合摩擦电传感和视觉触觉传感技术，实现了对接触和非接触刺激的有效识别和感知，通过这种协同作用，可以实现精确的非接触式交互和触觉感知。
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公开(公告)号：CN117210797A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311051330.9
申请日：2023-08-18
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种超柔性摩擦传感器及其制备方法和应用，属于柔性电子技术领域。本发明提供的超柔性摩擦传感器包括传感层；所述传感层包括依次叠加设计的基底、第一导电层、光刻胶层、绝缘高分子层和第二导电层；所述基底的材质包括聚对二甲苯，厚度为0.1～3μm；所述超柔性摩擦传感器的厚度为20～40μm。本发明提供的超柔性摩擦传感器，和传统摩擦传感器相比，厚度更小，柔性和灵敏性更优。本发明还提供了上述超柔性摩擦传感器的制备方法和应用。
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公开(公告)号：CN105024754B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201510425084.8
申请日：2015-07-17
Applicant: 清华大学
IPC: H04B10/116
CPC classification number: H04B10/116
Abstract: 本发明提出一种融合OOK调制和OFDM调制的可见光通信方法及装置，该方法包括以下步骤：接收外部提供的待融合的OOK信号和待融合的OFDM信号；将OOK信号和OFDM信号进行时间同步；对时间同步后的OOK信号和OFDM信号进行信号叠加，以得到叠加信号，其中，信号叠加的方式为：当OOK信号为1时，将对应的OFDM信号的正信号置零，负信号不变，并将得到的非正的OFDM信号加载到为1的OOK信号上，当OOK信号为0时，将对应的OFDM信号的负信号置零，正信号不变，并将得到的非负的OFDM信号加载到为0的OOK信号上；将叠加信号调制到可见光驱动电流上，以得到可见光通信信号并发送。本发明的方法能够融合OOK调制和OFDM调制，支持不同类型接收机的解调，同时能够提高传输速率与信道资源利用率。
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公开(公告)号：CN105024954A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510294279.3
申请日：2015-06-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知信道估计的时域训练序列的填充方法和系统，所述方法包括：S1.根据所需的最大信道长度L随机生成nd个L长的等幅序列组成等幅序列集合；S2.采用遗传算法计算对所述等幅序列集合进行计算，得到适应度最优的等幅序列；S3.将所述最优的等幅序列进行L点离散傅里叶逆变换，循环扩充到所需的训练序列的长度M，作为获得的时域训练序列；S4.将所述时序训练序列填充到块传输系统当中，在发射端将所述时序训练序列连同数据域一起发射；在接收端，利用训练序列的无块间干扰区域对信道进行压缩重建。本发明具有如下优点：实现信道时域冲激响应的重建，训练序列构造简单、频谱效率高、精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104935532A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510288223.7
申请日：2015-05-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于压缩感知的限幅噪声估计与消除方法及装置，该方法包括：根据时域信号帧对限幅噪声的位置进行粗估计，以得到限幅噪声的位置的先验信息；对时域信号帧进行离散傅里叶变换以得到频域观测序列，并根据频域观测序列获得频域估计序列和噪声估计序列，根据选择准则获得选择矩阵，并根据选择矩阵获得观测向量和观测矩阵；采用基于先验信息辅助的压缩感知算法，对目标向量进行估计，以得到限幅噪声序列；将当前接收到的时域信号帧减去限幅噪声序列，以得到消除限幅噪声信号后的信号帧。本发明的实施例，能够在峰值受限信道下，以较低复杂度精确估计OFDM系统中的限幅噪声，有效扩大信号的动态范围，提高接收信号质量，提升系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104796363A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510201103.9
申请日：2015-04-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种多输入多输出系统中的窄带干扰估计方法及装置，该方法包括：通过多输入多输出系统的T个发射天线分别发送训练序列和信号帧帧体；对M个接收天线所接收到的M组所述训练序列，分别对每组相邻所述训练序列中的L点重复训练序列部分进行逐点相减，以得到M段长度为L的窄带干扰时域差分采样序列；根据M段时域差分采样序列构成多维窄带干扰信号联合采样矩阵，得到结构化压缩感知模型；根据结构化压缩感知模型，估计窄带干扰信号的频率、幅度和相位，得到窄带干扰信号的估计。本发明的实施例，利用多天线的空间相关性和结构化压缩感知算法，在不损失系统频谱效率前提下，提升抑制窄带干扰性能，提高系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104796362A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510201528.X
申请日：2015-04-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种基于时域训练序列的信道估计方法，应用于F个发射天线S个接收天线的MIMO系统，包括以下步骤：S1，发射天线分别发送待发送信号帧；S2，接收天线获得接收信号帧，并根据连续预定数目的接收信号帧的接收时域训练序列获取无干扰向量，构建测量矩阵；S3，根据待发送时域训练序列，构建观测矩阵；S4，根据测量矩阵和观测矩阵，结合稀疏MIMO信道的空间和时间相关性和结构化压缩感知算法，获得F个发射天线一一对应的F个信道冲激响应的估计信息。本发明的方法具有开销低、频谱效率和估计精度高的特点。本发明还提出一种基于时域训练序列的信道估计系统及天线。
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公开(公告)号：CN104796361A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510201201.2
申请日：2015-04-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种基于非正交导频的时频联合的信道的估计方法，应用于具有F个发射天线和S个接收天线的MIMO系统，包括以下步骤：S1，F个发射天线分别发送待发送信号帧；S2，S个接收天线获得接收信号帧，并对信道进行冲激响应的粗估计，获得与所述F个发射天线一一对应的F个信道冲激响应的部分共同时延；S3，对连续接收到的预定数目的接收OFDM时域数据块进行循环重构，以获取导频信息；S4，根据部分共同时延，利用导频信息进行结构化压缩感知，以获取F个信道冲激响应的估计结果。本发明的方法，具有开销低、频谱效率和估计精度高的特点。本发明还提出一种基于非正交导频的时频联合的信道的估计系统及天线。
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公开(公告)号：CN102832970B
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201210277888.4
申请日：2012-08-06
Applicant: 清华大学 , 四川长虹电器股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种电力线通信系统中电力传输线状态的监测方法，包括步骤：S1、节点A将已知训练序列和利用OFDM技术调制的待发送数据组帧，并通过耦合器将信号送入电力线进行传输；S2、节点B通过耦合器接收发送信号，利用已知训练序列解调接收信号，提取传输数据；S3、节点B利用已知训练序列获得传输信道频率响应或冲击响应；S4、节点B分析信道频率响应，提取传输线的相关信息，通过分析相关信息的变化得出传输线基本参数的变化信息，以计算信道参数；S5、节点B根据信道参数变化对电力传输线信道状态进行估计和预测。根据本发明的方法，可实时监测电力线状态信息，无需在输电线路以外再布置数据采集装置和通信系统，具有稳定性好、成本低等优点。
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