一种锂电池荷电状态预测方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118153625A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410247419.0

    申请日:2024-03-05

    Abstract: 本发明涉及一种锂电池荷电状态预测方法,包括:各客户端将锂电池运行过程中的运行数据进行归一化处理,构建本地训练集;各个客户端利用本地训练集对锂电池预测模型训练预设的次数得到局部模型,并利用自适应模型权重剪枝策略对局部模型的参数进行剪枝,并接收服务器聚合后的全局模型;直至达到预设的次数后,得到训练好的锂电池预测模型,将待验证的数据输入训练好的锂电池预测模型得到电池荷电状态的初始预测结果;利用高斯分布计算权重的加权回归优化Savitzky‑Golay滤波器对初始预测结果进行过滤得到最终的预测结果,本发明显著提升了锂电池荷电状态预测的准确度,同时也节约中心服务器的计算开销。

    一种实现多波长锁模亮暗脉冲的装置及方法

    公开(公告)号:CN114696191A

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202210214868.6

    申请日:2022-03-07

    Abstract: 本发明请求保护一种实现多波长锁模亮暗脉冲的装置及方法,属于激光技术以及非线性光学领域。该装置包括NALM环、单向环和四端口耦合器;NALM环包括激光泵浦源输入端、合束器、增益光纤、第一偏振控制器和单模光纤为NALM环的环形主体;单向环包括第二偏振控制器、隔离器和三端口耦合器为单向环的环形主体;四端口耦合器将NALM环和单向环连接。该装置利用NALM结构作为等效可饱和吸收体来实现锁模,能够输出多波长锁模亮暗脉冲,具有泵浦功率低、锁模稳定、结构简单、系统锁模稳定可靠的优点。可用于保密通信系统领域,对于光纤激光器的脉冲非线性动力学研究有着重要意义。

    一种多模态感知的异常步态分类系统

    公开(公告)号:CN117582215A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311850223.2

    申请日:2023-12-29

    Inventor: 黄宏程 王杰 胡敏

    Abstract: 本发明涉及一种多模态感知的异常步态分类系统,属于分类检测领域。该系统包括:数据采集模块、数据预处理模块、特征筛选模块、网络模型模块和报告生成模块:将所采集到的数据全部上传到云端,并且对这些数据进行报告分析,生成报告给医生进行意见建议,使对测试者更加显示化准确化的检测是否是异常。本发明通过COA从多模态传感器特征数据中,选择出最佳的特征子集供后续模型分类,在保持准确度的前提下,减小了模型训练的参数。通过提出的TAMResnet‑BiGRU模型,对空间和时间的特征进行自适应注意,获取了更多有用特征,有利于模型分类的准确性提升。

    一种基于多尺度卷积融合去噪编码网络的调制识别方法

    公开(公告)号:CN119884717A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202510068079.X

    申请日:2025-01-16

    Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度卷积融合去噪编码网络的调制识别方法,包括:获取输入的I/Q调制信号,对I/Q调制信号的I分量和Q分量进行线性组合构建多模态调制信号;利用多尺度特征提取模块提取多模态调制信号的多尺度特征;利用压缩‑激励模块对提取的多尺度特征进行去噪得到具有抑制噪声能力的干净特征;将干净特征通过位置编码增强信号的空间信息得到第一增强特征,将第一增强特征输入Transformer编码模块进行编码得到第二增强特征;将第二增强特征输入分类器模块获取I/Q调制信号对应的调制模式。本发明能够提高调制信号的识别准确率。

    一种基于短波通信的LoRa波形信号传输方法

    公开(公告)号:CN118783987A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410790835.5

    申请日:2024-06-19

    Abstract: 本发明属于短波通信技术领域,具体涉及一种基于短波通信的LoRa波形信号传输方法,包括:设计适用于短波信道的LoRa波形;LoRa短波系统发端对设计的LoRa波形进行处理后通过电离层反射到接收端,接收端从电离层接收到反射信号;对反射信号进行调解,得到最终的接收信号。本发明通过将LoRa调制技术引入到短波通信中,设计LoRa帧结构,考虑短波信道的多径效应,联合时频同步确定帧头并纠正频偏;其次,采用多径恒虚警检测算法捕获多峰值匹配信号,降低主副径切换影响;最后,利用峰值合并算法快速实现相位对齐,增强系统的解调能力。

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