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公开(公告)号：CN117709251A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311749174.3
申请日：2023-12-19
Applicant: 西安建筑科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SV的ARINC429接口自动化验证系统及方法，主要解决现有技术中验证方式不灵活、验证效率低的问题。方案为：通过设计自动化脚本建立启动模块，启动模块连接仿真平台搭建模块的输入，仿真平台搭建模块根据DUT的验证功能点完成测试顶层Testbench单元、验证模型搭建单元和激励自动化生成单元的构建，其输出连接动态仿真模块，在该模块中依次经过测试用例执行单元、仿真结果自动校验单元以及自动收集覆盖率单元，对接口实现自动化的仿真、验证，并收集覆盖率，最后输出给回归测试模块，经该模块对未覆盖部分再次处理。本发明能够有效提升验证效率，具有较高的灵活性和可重用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114214605A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111492712.6
申请日：2021-12-08
Applicant: 西安建筑科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于硅衬底和蓝宝石基片的新型二维氮化硼材料及其制备方法，主要解决现有二维氮化硼生长薄膜不均匀且厚度不可控的技术问题。本发明公开的新型二维氮化硼材料为P1空间群中由五元和六元环交替连接构成的孔状结构；制备材料的方法是选择Si作为衬底、蓝宝石作为基片，分别预处理后，将Si衬底与蓝宝石基片叠加，形成限制生长区域，将限制生长区域置于化学气相沉积CVD设备中，进行升温，控制温度、加热时间，选择通如的气体，控制压强，保持一定的生长温度进行新型二维氮化硼恒温生长，生长时间达到规定时长后，对CVD设备空腔结束加热，降温后得到以Si为衬底，在限生长区域内生长的新型二维氮化硼薄膜。本发明方法步骤简单易于实现，生长所得薄膜表面均匀、厚度可控，可用于微电子器件及航空航天等领域。
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公开(公告)号：CN103679732A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310703063.9
申请日：2013-12-12
Applicant: 西安建筑科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于噪声检测的高密度脉冲噪声自适应滤波算法(PA)，以椒盐脉冲噪声为例，采用先检测后滤波的思路，首先根据椒盐噪声图像的特征甄别出噪声点和信号点，然后依据一定的判定准则对噪声点进行自适应恢复。具体过程为：步骤1：对W3(i，j)窗口中的9个像素按灰度值升序排序；步骤2：对噪声图像X中对应F(i，j)为0的点(i，j)进行自适应滤波；步骤3：自上向下，自左向右对下一个(i，j)转到步骤1进行处理，直到最后一个像素点滤波完成(边界点不作处理)。通过大量仿真实验及定量评价指标比对，本发明提出的算法相比同类算法，在高密度噪声图像滤波的同时较好的保持了图像的细节信息，并且时间代价较低。
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公开(公告)号：CN118769244A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410861532.8
申请日：2024-06-28
Applicant: 西安建筑科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种物流搬运机器人及其工作方法，主控板的输入端与激光雷达模块相连接，主控板的输出端与直流减速电机驱动模块的输入端及机械臂控制板的输入端相连接，限位器模块的输入端与机械臂控制板的输出端相连接，机械臂控制板的输出端与步进电机驱动模块的输入端及舵机驱动模块的输入端相连接，步进电机驱动模块的输出端与机械臂上的步进电机相连接，舵机驱动模块的输出端与机械臂上夹爪内的舵机相连接，所述直流减速电机驱动模块的输出端及机器人本体内的直流减速电机相连接，该机器人及其工作方法能够实现货物的装卸，同时具有适用性强以及效率高的特点。
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公开(公告)号：CN116703746A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310428500.4
申请日：2023-04-20
Applicant: 西安建筑科技大学
Abstract: 一种去除超高密度椒盐噪声污染图像的滤波方法及相关装置，包括：获取噪声图像，对噪声图像进行边沿镜像扩展，得到边沿扩展噪声图像；对边沿扩展噪声图像进行噪声检测，结果记录于噪声识别矩阵；获取滤波模板，针对噪声点，选择对应的滤波模板，结合边沿扩展噪声图像，得到滤波函数；基于滤波函数判断噪声识别矩阵为0时，确定滤波图像。本发明首先采用先检测再滤波的策略，保证信号点不被污染；其次，采用类十字形滤波模板，既充分利用待滤波点邻域信号点，又能极大程度恢复滤波图像的细节信息。
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公开(公告)号：CN103679732B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201310703063.9
申请日：2013-12-12
Applicant: 西安建筑科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于噪声检测的高密度脉冲噪声自适应滤波算法(PA)，以椒盐脉冲噪声为例，采用先检测后滤波的思路，首先根据椒盐噪声图像的特征甄别出噪声点和信号点，然后依据一定的判定准则对噪声点进行自适应恢复。具体过程为：步骤1：对W3(i，j)窗口中的9个像素按灰度值升序排序；步骤2：对噪声图像X中对应F(i，j)为0的点(i，j)进行自适应滤波；步骤3：自上向下，自左向右对下一个(i，j)转到步骤1进行处理，直到最后一个像素点滤波完成(边界点不作处理)。通过大量仿真实验及定量评价指标比对，本发明提出的算法相比同类算法，在高密度噪声图像滤波的同时较好的保持了图像的细节信息，并且时间代价较低。
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