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公开(公告)号：CN100565241C
公开(公告)日：2009-12-02
申请号：CN200710071684.4
申请日：2007-01-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S15/08
Abstract: 基于调制域测量的超声波回波前沿检测方法，它涉及的是超声波测距的技术领域。它是为了克服目前国内超声波测距技术存在的检测精度低、无法表征出回波前沿与发射波前沿的精确对应关系的问题；本实施方式检测方法为：发射探头向被测物体发出频率为f0的正弦波；接收探头检测到回波信号时，发射频率由f0切换到f1；同时启动测距计数器，以300MHz的频率开始计数；当检测到频率发生瞬时切换的第一个周期，记录该时刻测距计数器的计数值M；由M计算得到频率切换点，进而获得从发射探头到接收探头的传播时间，即渡越时间，从而根据测距公式计算出超声波的测量距离；本发明能表征出回波前沿与发射波前沿的精确对应关系，提高超声波测距的精度。
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公开(公告)号：CN100490326C
公开(公告)日：2009-05-20
申请号：CN200510009982.1
申请日：2005-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03K23/54
Abstract: 基于同余理论的互质模并联计数器，本发明公开一种同步移位寄存器型计数器。它克服了随着计数器中触发器数目(模)增大，最大计数频率降低这一问题。它由第一同步环形计数器、第二同步环形计数器…第r同步环形计数器和译码单元组成，第一同步环形计数器～第r同步环形计数器中任意两个同步环形计数器中的触发器个数都互为质数，所有同步环形计数器的时钟脉冲输入端都连在一起并接时钟脉冲信号(clk)，所有同步环形计数器中的每个触发器的正输出端或反输出端都分别连在译码单元的一个输入端上。它应用了同步环形计数器作为它的基本组件，每个环行计数器中触发器的个数互质，用很少的环行计数器个数就得到很大的计数，为高速连续计数提供了一种手段。
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公开(公告)号：CN100409263C
公开(公告)日：2008-08-06
申请号：CN200510009884.8
申请日：2005-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G08C17/02
Abstract: 本发明公开一种采用了无线技术组建的GPIB接口系统。测试仪器的无线接口系统由主控计算机1、上位蓝牙模块2、若干个下位蓝牙模块3、若干个GPIB/蓝牙信号转换电路4和若干个GPIB母线插槽5组成，主控计算机1的双向端口连接上位蓝牙模块2的双向端口，上位蓝牙模块2与每个下位蓝牙模块3完成无线通讯，每个下位蓝牙模块3的双向端口连接一个4的一个双向端口，每个4的另一个双向端口连接一个GPIB母线插槽5。本发明把传统的有线方式连接的GPIB网络改变为无线网络系统，既去掉了与主控计算机相连的笨拙的GPIB电缆，扩大了GPIB的应用范围，又吸取了蓝牙技术的低成本、低功耗、抗干扰能力强等优点。
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公开(公告)号：CN101029932A
公开(公告)日：2007-09-05
申请号：CN200710071684.4
申请日：2007-01-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S15/08
Abstract: 基于调制域测量的超声波回波前沿检测方法，它涉及的是超声波测距的技术领域。它是为了克服目前国内超声波测距技术存在的检测精度低、无法表征出回波前沿与发射波前沿的精确对应关系的问题；本实施方式检测方法为：发射探头向被测物体发出频率为f0的正弦波；接收探头检测到回波信号时，发射频率由f0切换到f1；同时启动测距计数器，以300MHz的频率开始计数；当检测到频率发生瞬时切换的第一个周期，记录该时刻测距计数器的计数值M；由M计算得到频率切换点从发射探头到接收探头的传播时间，即渡越时间，从而根据测距公式计算出超声波传播距离，即测量距离；本发明能表征出回波前沿与发射波前沿的精确对应关系，提高超声波测距的精度。
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公开(公告)号：CN1719352A
公开(公告)日：2006-01-11
申请号：CN200510010006.8
申请日：2005-05-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于流水线逻辑控制和游标时间内插方法的连续测时系统，它涉及自动化测试仪器与系统的应用领域，它提高了现有的连续测时系统的测时精度。本发明中每组游标时间内插电路2由符合电路3和游标时钟计数器4构成，每组2中的3的信号输出端与4的计数控制端连接，游标时钟发生器6的输出端与流水线逻辑控制及游标时钟分配电路1的公共时钟信号端连接，1的一个信号输出端与一组2中的3的信号输入端连接，主时钟发生器7的输出端与每组2中的3的时钟信号输入端连接，每组2中的4的数据输出端分别与游标内插结果存储器5的数据输入端连接。本发明具有高精度、可连续无间隔测量的优点，且系统的测时精度可以达到几十ps数量级。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119902083A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411964038.0
申请日：2024-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/378 , G01R31/388 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于P2D‑LNN融合模型的锂电池SOC估计方法，属于锂电池管理技术领域，解决了现有锂电池SOC估计方法中计算成本高、泛用性差、可解释性差的问题，包括：采集锂离子电池数据并建立锂离子电池测试数据库；构建P2D模型，捕捉锂离子电池测试数据库中锂电池内部的电化学动态；对锂离子电池测试数据库进行参数辨识，对P2D模型参数进行校正；将工况下的实际电流数据输入校正后的P2D模型中，输出模拟生成的电压、温度、css和cs,bulk数据；使用BPTT算法对LNN模型优化，建立CNN‑LNN模型，进行锂离子电池状态的时间序列预测；通过UKF算法集成P2D模型和CNN‑LNN模型，建立在线SOC预测模型，完成锂电池SOC的精确估计。
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公开(公告)号：CN116363388A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310232745.X
申请日：2023-03-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于双模态交叉融合与多图交互式学习的视频显著性物体检测方法与系统。所述方法可以通过对空间特征与运动特征进行相互约束，实现时空跨模态特征的有效融合，并利用图神经网络的优势有效学习、推理子区域之间存在的复杂逻辑关系，捕获丰富的时空上下文结构信息，最终实现提升视频显著性物体检测的整体性能。
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公开(公告)号：CN111523410B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010273756.9
申请日：2020-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于注意力机制的视频显著性目标检测方法。所述方法为通过静态卷积网络提取静态特征，对多帧的视频图像进行初步的空间上的特征提取；将提取到的特征送入到嵌入注意力机制的双向convLSTM模块，学习时空一致性特征的同时保持特征的结构和空间结构；在网络深层提取的特征中加入通道注意力CA模块，在网络浅层提取的不同尺度的特征中加入空间注意力SA模块；通过通道注意力CA模块指导空间注意力SA模块学习，生成检测结果，得到网络检测视频帧中的显著图像；根据生成的检测结果和真值计算损失函数，反向传递误差，更新网络参数。本发明在基于注意力机制的视频显著性目标检测方法为视频的显著性检测提供了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN111652365B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010366873.X
申请日：2020-04-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于加速Deep Q‑Network算法的硬件架构及其设计空间探索方法。硬件架构包括：通用处理器模块负责与外部环境进行交互和实现奖励函数的计算，也负责Deep Q‑Network算法经验池的维护；外部DDR存储器负责Deep Q‑Network算法的经验池的存储；AXI总线接口为通用AXI总线接口结构，负责实现通用处理器与FPGA可编程逻辑模块之间控制信号和数据信号的传递与反馈；Target Q模块负责实现Target Q网络的前向推理计算；Current Q模块负责实现Current Q网络的前向推理和反向传播。本发明在高度优化FPGA硬件架构下，实现Deep Q‑Network算法的实时计算。
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公开(公告)号：CN113740736A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111009944.1
申请日：2021-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/392
Abstract: 本发明提出一种基于深度网络自适应的电动汽车锂电池SOH估算方法，先对数据进行预处理，数据预处理后在原有的电压、电流、时间曲线的基础上构建SOC曲线和容量增量IC曲线，并根据这些曲线进行了特征提取；利用皮尔逊相关系数PCC计算提取出的特征与SOH的相关性，验证特征提取是否有效；再构建SOH估算模型；通过在深度网络中添加自适应层结合深度学习和领域自适应，实现迁移学习，建立出基于深度自适应网络的SOH估算模型；本发明能够有效的将电池老化信息从实验数据中迁移到工况数据下，有效的弥补了工况下电池老化信息不足的问题，提高了工况下SOH估算的精度，使其能够满足SOH估算的需求，可以应用于车载电池管理系统中。
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