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公开(公告)号：CN107313052B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201610264138.1
申请日：2016-04-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: C23F13/22
Abstract: 本发明涉及一种管道阴极电位同步检测系统及检测方法，包括断流装置，检测装置和服务器，该系统能够通过GPS模块的PPM脉冲实现了各断流装置的同步通断，通过驱动固态继电器实现了对阴保电源输出端的电位通断控制。检测装置设置有高精度的AD模块，使得测量电路的精度达到了毫伏级。该系统克服了检测时时间同步困难的问题，避免了因为无线网络通信延时，造成的服务器发送的指令不能同时被各台设备接收到所引起的断流装置无法同步通断，检测装置无法准确采集通断电位数据而需要连续采集产生大量冗余数据的问题。这样，不仅提高了测量效率，而且可以灵活在线更换测量模式，保证了测量数据的准确性和高效性，对管道阴极电位检测具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN109978908A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910219613.7
申请日：2019-03-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种适应大尺度形变的但目标快速跟踪定位方法，包括以下步骤：模板匹配，确定目标模板图像的坐标和大小，用当前帧图像与目标模板图像做循环卷积并用岭回归方法求得目标响应矩阵，响应矩阵最大值处作为粗略目标坐标；运动检测，前后帧图像匹配，获取视角晃动参数，并求得差分图；统计差分图获取运动检测输出坐标；以所述运动检测输出坐标校正所述粗略目标坐标，得到精确目标坐标；模板更新，以所述精确目标坐标更新目标模板，更新岭回归参数；本发明可以快速准确地跟踪既定目标位置，且适用于目标形状有大尺度变化的场景中，有很好的鲁棒性，可应用于拍摄自动对焦、监控视频目标锁定等场景中。
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公开(公告)号：CN105405151B
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201510702412.4
申请日：2015-10-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明属于视频目标跟踪技术领域，具体涉及一种基于粒子滤波和加权Surf的抗遮挡目标跟踪方法，包括如下步骤：首先，目标模板初始化；然后，建立粒子状态转移和观测模型，采用粒子滤波预测目标候选区域；其次，计算遮挡因子并判断目标是否发生遮挡；再次，若遮挡，利用扩展卡尔曼滤波重新预测目标位置；此外，若未遮挡，对粒子滤波所确定的目标候选区域，提取Surf特征点并与目标模板匹配，精确定位目标的位置和区域；最后，根据配准特征点对的数量，决定是否采用遗忘因子的方式来动态更新模板；该方法，融合了粒子滤波、遮挡判定、扩展卡尔曼滤波、加权Surf配准等技术，提高了目标遮挡时跟踪的准确性和鲁棒性，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN104765846B
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201510184753.7
申请日：2015-04-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于临床数据检测和数据挖掘技术领域，具体涉及是一种基于特征提取算法的数据特征分类方法，包括以下步骤：首先，收集并构建正常人的生命体征数据库N；其次，收集病人的生命体征数据S‑1；然后，从数据库N中选取与收集的病人生命体征数据S‑1相匹配的正常人的生命体征数据N‑1，引入特征提取算法，从病人生命体征数据S‑1的时间特征序列中提取出最有鉴别能力的特征；再次，从提取的全部特征中选取相应的特征子集；最后，用数据挖掘算法将选取的特征子集进行分类。该方法，通过挖掘无线医疗设备检测的实时的、高频率的病人生命体征数据，防止病人临床恶化的同时为出现的死亡提供早期预警，适用性强，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN107435150A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201610352075.5
申请日：2016-05-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: C23F13/22
CPC classification number: C23F13/22 , C23F2213/10 , C23F2213/32
Abstract: 本发明提供的一种石油管线阴极保护电位检测系统及检测方法，包括远程控制端，用于下达各种不同的操作指令；MQTT服务器，接收所述操作指令并存储、反馈相应的执行结果数据给所述远程控制端；安装在测试桩处的硬件测量设备，接收并解析来自所述MQTT服务器的所述操作指令，并根据该操作指令执行测量作业，且反馈测量数据给所述MQTT服务器；断流器，接收并解析来自所述MQTT服务器的所述操作指令，执行断流器通断动作，接通或断开石油管线阴极保护线路。石油管线阴极保护电位检测系统可实现自动化远程高精度的测量；能有效降低人力成本，提高效率，便于数据管理，分析、预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104102839A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410334011.3
申请日：2014-07-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度网格曲面形状特征的阿尔茨海默病脑皮层自动分类方法，步骤如下：确定阿尔茨海默病患者(AD)和正常人(NC)两组样本，并等比例分成样本集和测试集；依据样本的脑部磁共振(MRI)图像提取多尺度网格曲面；针对各顶点计算局部点面距离(LVPD)和平均曲率；以平滑过的LVPD和平均曲率为观测指标，提取具有显著统计学差异的区域，并筛选出两种指标意义下的种子点；对训练集每个样本提取特征行向量，构成特征矩阵，用降维后的特征矩阵结合相应样本类别来训练分类器；用测试集样本测试分类器性能。本发明克服了现有技术易受皮层分割误差影响和可能遗漏某个尺度差异的缺点，实现了依据脑皮层多尺度形状特征为依据的两组样本分类。
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公开(公告)号：CN102136063A
公开(公告)日：2011-07-27
申请号：CN201110062107.5
申请日：2011-03-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于泽尼克矩的快速图像比对方法，主要解决现有技术误判率高，运算速度慢的问题。其实现过程是：(1)对图像检测伪边块，确定图像真实区域；(2)对给定图像进行若干次旋转，计算每次旋转后的泽尼克矩及其均值向量和标准差向量；(3)将比对图像真实区域大小归一化处理，使之与给定图像真实区域大小相同；(4)计算比对图像归一化后真是区域的泽尼克矩；(5)根据给定图像泽尼克矩的均值和标准差向量，以及比对图像的泽尼克矩值，运用相似度规则、区间相容规则，判断给定图像和比对图像内容是否相同。本发明具有快速，高准确性的优点，可用于自动图像比对或自动图像筛查等场合。
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公开(公告)号：CN117910426A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410088567.2
申请日：2024-01-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/398 , G16C10/00
Abstract: 一种利用二维查找表耦合注入评估锗硅工艺模拟电路单粒子效应的方法、系统、设备及介质，方法包括：搭建器件模型、搭建模拟电路、验证模拟电路、选择入射粒子、设定偏压选择范围、构建二维查找表、模拟耦合注入电路；系统、设备及介质：用于实现一种利用二维查找表耦合注入评估锗硅工艺模拟电路单粒子效应的方法；本发明能够实现SiGe HBT模拟电路单粒子效应的仿真评估，相比于目前的二维查找表应用，可以在模拟电路层面实现SiGe HBT电路的耦合注入，并进行下一步的分析；相比于实验室级的单粒子瞬态效应SET注入实验，具有节省时间、经费，便于初步验证等优点。
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公开(公告)号：CN116908512A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310852203.2
申请日：2023-07-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01R13/02
Abstract: 本发明涉及一种用于射频器件的异常检测方法，具体涉及一种面向射频器件单粒子翻转所致异常的波形检测方法。解决了射频器件在太空中受到单粒子辐射发生单粒子翻转时，难以精准、快速、自适应的判断翻转导致的错误异常类型的技术问题。本发明方法包括以下步骤：1)得到训练集；2)采用小波散射卷积神经网络对训练集中的波形数据进行特征向量提取；3)将特征向量输入到门循环单元神经网络中进行特征分类训练；4)将训练好的门循环单元神经网络接入线性层，按标签的格式对线性层进行设置；5)将待检测波形数据输入到小波散射卷积神经网络中，再依次经过训练好的门循环单元神经网络和线性层，输出得到波形类型分类结果。
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公开(公告)号：CN112798944B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110058181.3
申请日：2021-01-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01R31/3185
Abstract: 本发明提出基于在线实时数据的FPGA硬件错误归因分析方法，用于精确诊断现有FPGA功能模块电路发生SEU的错误模式。首先，获取FPGA端各个检测对象电路模块A中交织伴随电路A`的编号α、算法功能信息γ、实时测试结果У、错误信息保存并记录；然后，通过测试结果实时反馈控制测试数据，依据资源类错误模式识别规则，在线分析检测到错误后R次的测试信息，识别检测对象电路模块的资源类错误模式；最后，获取实时检测到交织伴随电路测试结果У并在线分析，识别检测对象电路模块的数量类错误模式。本发明提高了故障检测精度、检测分辨率和故障检测覆盖率，为多个故障逻辑资源的防护加固策略提供了指导依据。
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