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一种加权 LMS 谐波电流检测方法
本成果是国家授权发明专利。该发明的发明目的就是提供一种加权LMS谐波电流检测方法。该方法对跃变的跟踪能力强，计算量小，实时性好；能消除谐波对滤波器权系数更新的干使得稳态误差小，检测结果更准确、可靠。
西南交通大学
2016-06-27
三相光学电流互感器系统
本项目为国家专利项目，专利号：ZL 00 2 61363.8.2001。电力工业是国家经济建设的基础工业，在国民经济中占有举足轻重的地位.随着科学技术的进步和电力工业的发展，高达数百千伏的输电、变电站、网已被越来越多的引入电力系统,一次仪表和二次仪表之间的电绝缘和信息传递的可靠性要求可能使传统的测量手段无用武之地.目前，在高电压、大电流、强功率的电力系统中
西安交通大学
2021-01-12
直流电流表J0407
J0407型直流电流表供学校学生在实验中测量直流电路中电流强度用。
杭州电表厂
2021-08-23
交流电流表J0414
请参看图片说明
杭州电表厂
2021-08-23
PCT-SR-DL电流倾角传感器
产品详细介绍PCT-SR-DL电流倾角传感器主要特性1)单、双轴倾角量测2)量程±1～±180°可选3)宽电压输入9～36V4)输出方式4～20mA5)高分辩率0.0025°6)宽温工作-40～+85℃7)IP67防护等级8)高抗振性能>2000g9)体积90×40×26mm产品应用：工程车辆调平 桥梁与大垻监测 高空平台安全保护 医疗设备角度控制 地下钻机姿态导航 盾构顶管应用 基于倾角的方向测量 地质设备倾斜监测 定向卫星通讯天线的俯仰角测量矿业机械、石油钻井设备 设备水平控制 对准控制、弯曲控制单位：长沙平川公司联系方式：15387560104网址：www.pchuangroup.com 邮箱：pchuangroup@163.com
长沙平川电子科技有限公司
2021-08-23
PCT-SL-DL电流倾角传感器
产品详细介绍PCT-SL-DL电流倾角传感器主要特性：1）单、双轴倾角测量2）全量程360°内任意量程可选3）供电DC9～36V（可定制DC5V）4）输出方式4～20mA5）分辨率0.056）高抗振性能>3500g7）IP67防护等级8）宽温工作-40～+85℃9）体积55×37×24mm产品应用：工程车辆调平 桥梁与大垻监测 高空平台安全保护 医疗设备角度控制 地下钻机姿态导航 盾构顶管应用 基于倾角的方向测量 地质设备倾斜监测 定向卫星通讯天线的俯仰角测量矿业机械、石油钻井设备 设备水平控制 对准控制、弯曲控制单位：长沙平川公司联系方式：15387560104网址：www.pchuangroup.com 邮箱：pchuangroup@163.com
长沙平川电子科技有限公司
2021-08-23
直线电流磁感应强度演示器
产品详细介绍 1.最大工作电流：2A ２.小磁针最大偏转角度：≥３００３.变阻器调节范围：０－５Ω
嘉兴市佳仪教育仪器厂
2021-08-23
相控阵雷达回波信号与干扰模拟系统
功能描述 目标模拟：战机目标、空中小目标、海面目标 干扰模拟：欺骗目标、密集假目标、同频异步干扰、噪声干扰 杂波模拟：地杂波、海杂波 技术指标 ？ 目标模拟： 目标个数：每个干扰源最多12个，系统最多可模拟36个；目标运动方式：径向直线运动，包括加速、减速、匀速运动；目标截面积：0.08m2~600m2；目标径向速度：-1100m/s~1100m/s；目标距离：30km~800km；目标起伏模型：斯维林I、Ⅱ、III、Ⅳ型 ？ 干扰模拟： 欺骗目标个数：每个干扰源最多9个，系统最多27个；密集假目标个数：每个干扰源最多128个，系统最多384个；同频异步干扰个数：每个干扰源最多1个，系统最多3个；噪声干扰种类：瞄准式噪声、扫频式噪声 ？ 杂波模拟 杂波类型：地杂波、海杂波；幅度分布类型：瑞利分布、对数正态分布、威布尔分布；功率谱类型：高斯分布、指数分布
电子科技大学
2021-04-10
脑电信号预测记忆能力研究
脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图
清华大学
2021-04-10
一种多信号的重构方法
该方法首先对多个接收信号分段、滤波，再使用不同的测量矩阵对每个滤波之后的信号重新线性组合，在一系列利用了这多个信号之间相关性的低复杂度迭代运算后，可以测量出每个原始信号在同一特征基下的展开系数，从而实现对每个原始信号更加精确的重建。
电子科技大学
2021-04-10