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基于MWC系统的盲多带稀疏信号快速恢复算法
本发明提出一种基于MWC系统的盲多带稀疏信号快速恢复算法，首先利用Xampling采样板获得压缩采样值y[n]，将y[n]乘以一个高斯随机矩阵R，得到传统的压缩感知模型V=y[n]R=CU,这种方法避免了原方法中需要做特征值分解的操作，可以有效的减少MWC系统中CTF模块的运行时间，此外，控制高斯随机R的列数在一个较低水平，可以进一步减少矩阵V的列数，这样在用M-OMP算法恢复支撑集的过程中又能进一步的减少运行时间。经过验证，该算法可以大幅度提高CTF模块的运算速度。
四川大学
2016-10-09
一种基于相位补偿的脉冲信号峰值检测方法
本发明公开了一种基于相位补偿的脉冲信号峰值检测装置及方 法，属于核辐射探测技术领域；现有技术中的检测装置及方法，检测 精度不高或成本很高；本发明提供的检测装置包括输入缓冲电路，输 入滤波器、移相滤波器、迟滞比较器、阈值检测电路、噪声抑制电路 和相位补偿电路，该设计具有较强的灵活性，可拓展性强，通过更改 滤波电路类型和电路参数即可实现对任意类型和频率的脉冲检测；电 路结构简单，检测精度高，工作稳定，抗干扰能力强，对 ADC 采样率 和 MCU 性能要求低，应用该设计可有效减小能谱分析仪器设计成本 和程
华中科技大学
2021-04-14
一种基于多通道并行光信号的分光监测装置
本发明属于光纤通信技术领域，并公开了一种基于多通道并行 光信号的分光监测装置，包括光信号发射模块、分光模块、耦合透镜 阵列、光信号接收传输模块和光信号检测单元，其中光信号发射模块 用于发射并行的多路光信号，并对其执行准直处理后输送至分光模块； 分光模块将各路光信号执行分光，由此获得沿着不同方向输送的两类 并行多路光信号：其中一类继续发射至光信号检测单元，并在此执行 状态检测；另外一类依次经过耦合透镜阵列和光信号接收传
华中科技大学
2021-04-14
一种磁致伸缩导波检测信号处理方法及装置
本发明公开了一种磁致伸缩导波检测信号处理方法及装置，方 法截取原始检测信号得到分析信号 u(n)，再进行带通滤波得到 x(n)。 设激励信号长度为 L，令 M=[L/4]，R=[M/2]。初始 i=0，截取数据x(i),…,x(i+M-1)，构造 R*(M-R+1)的矩阵 A，对矩阵 A 进行奇异值分 解得到奇异矩阵 B 和特征值λ，将λ中小于中位数的值置零得到矩阵 C，对矩阵 C 进行逆奇异变换得到矩阵 D，从矩阵 D 中还原出处理后 的信号 y，计算其能量 z。令 i=i+1，重复上述步骤，直至计算完所选 分析区域的信号经处理后的能量，根据能量分布图的畸变特征判断信 号中有无缺陷。实施本发明可有效提高磁致伸缩导波检测信号的信噪 比及检测精度。
华中科技大学
2021-04-11
基于视频信号的渣土车轮胎清洁状况监测系统
本系统由设置于路边的视频图像采集装置和后台图像识别服务器组成。
渣土车进入监控区域，视频图像采集装置采集渣土车的图像，并将所采集图像发送到后台图像识别服务器。图像识别服务器分割出渣土车的轮胎图像，并进行清洁检测。对疑似问题车辆发出人工干预请求。本系统适合城市道路管理部门使用。
授权专利：
基于视频信号的城市车辆轮胎清洁状况监测方法 201310135366.5
江南大学
2021-04-13
一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术
发明公开了一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术，以双库协同机制为基础，将KDD*过程模型引入蛋白质二级结构预测问题中，KAAPRO方法以数据挖掘(知识发现)为主体，采用基于KDD*过程模型Maradbcm算法以及关联规则分类D-CBA方法。KAAPRO方法所取得关联规则在一定程度上揭示了氨基酸物化属性对蛋白质二级结构的影响关系，从而提高了预测的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外规则的特性对纯度较高的α蛋白质库与β蛋白质库进行关联规则的挖掘，由此获得的挖掘结果是精化的规则。D-CBA关联分类方法使用可信度与支持度的测度作为一个复合型度量来进行蛋白质关联分类。在保证预测精度的同时，为生物学家对二级结构进一步分析提供了依据。
北京科技大学
2021-04-11
一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法
项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.
安徽农业大学
2021-04-10
一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障诊断方法
本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法，包括：(1)从网络历史数据库中获取历史数据，包括症状变 量集以及故障类变量集；(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型， 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合； (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数；(4)进行故障诊断时，对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法，有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题，显著提高了网络诊断的准确性，在进一 步降低运算复杂度的同时，能够保持较好的学习能力及容错特性。
华中科技大学
2021-04-11
一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法
本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.
安徽农业大学
2021-04-29
一种基于双向门控时空融合与自适应小波分解的刀具磨损分类方法
本发明提出一种基于双向门控时空融合与自适应小波分解的刀具磨损分类方法，包括：采集原始数据，划分训练集和测试集，并进行预处理；构建动态自适应小波网络，按奇偶索引对原始信号进行分解，得到近似系数和细节系数；进行插值上采样处理，保留原始尺寸，再对近似系数实例归一化，将其作为振动信号的频域特征；构建双向门控时空特征融合器，通过多头门控机制动态更新水平和垂直隐藏状态，捕捉输入的长期磨损趋势和局部瞬态特征；将两个模块的输出进行拼接，得到综合特征，进而得到刀具磨损的分类结果；通过训练集和测试集验证模型性能，得到最终的刀具磨损分类模型。本发明能更有效地识别磨损状态，为刀具维护提供有力支持。
南京工业大学
2021-01-12