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        西安電子科技大學(xué)專利技術(shù)

        西安電子科技大學(xué)共有27626項(xiàng)專利

        • 本發(fā)明涉及一種中心回轉(zhuǎn)式檢測的多層物料堆疊設(shè)備,屬于工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域,包括隔振臺及設(shè)置其上的視覺識別模塊、堆疊調(diào)整模塊、角度檢測模塊和傳感器陣列模塊。堆疊調(diào)整模塊用于抓取、調(diào)整物料位姿并實(shí)現(xiàn)堆疊;傳感器陣列模塊的旋轉(zhuǎn)承載平臺帶動(dòng)物料回...
        • 本發(fā)明公開了一種基于GPU的大幅寬SAR圖像快速定位方法,采用CPU與GPU異構(gòu)并行計(jì)算架構(gòu),利用GPU眾核的特點(diǎn),使得在大幅寬SAR圖像快速定位過程中效率更高,耗時(shí)大幅減少,可以達(dá)到分鐘級甚至秒級;充分發(fā)揮GPU的并行優(yōu)勢,將多個(gè)參量...
        • 本發(fā)明公開了一種聯(lián)合頻譜測繪與數(shù)據(jù)補(bǔ)全的頻譜地圖構(gòu)建方法,通過引入高斯過程對頻譜空間場進(jìn)行聯(lián)合建模,克服現(xiàn)有技術(shù)中測繪與補(bǔ)全過程割裂的問題,實(shí)現(xiàn)兩者的協(xié)同優(yōu)化;然后以高斯過程預(yù)測不確定性為核心構(gòu)建采樣價(jià)值評價(jià)指標(biāo),引導(dǎo)監(jiān)測設(shè)備開展面向非...
        • 一種基于交替方向乘子法的TDOA/FDOA無源定位方法,該方法首先利用加權(quán)最小二乘法對目標(biāo)位置和速度進(jìn)行初始估計(jì);隨后,在該初始點(diǎn)處對非線性幾何約束進(jìn)行一階泰勒展開,將原非凸優(yōu)化問題重構(gòu)為帶線性耦合約束的約束加權(quán)最小二乘模型;最后,引入...
        • 本發(fā)明公開了一種基于拓?fù)溆成涞拇笠?guī)模圓極化陣列快速異面合成方法,其實(shí)現(xiàn)方案為:構(gòu)建能充分考慮互耦的盡可能小的子陣進(jìn)行仿真,提取各單元AEP;然后引入坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)算子將數(shù)據(jù)變換至各單元法向局部坐標(biāo)系,并將以旋轉(zhuǎn)序列實(shí)現(xiàn)圓極化的N×N個(gè)單元封裝...
        • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種通信信號多參數(shù)智能并行提取方法。方法包括:首先獲取待測信號并提取其I/Q分量;通過多尺度特征提取結(jié)構(gòu)對I/Q分量進(jìn)行處理,得到高維特征;通過多個(gè)殘差塊組從高維特征提取共享特征,輸入多個(gè)并行任務(wù)分支,分支內(nèi)用通道注意...
        • 本發(fā)明公開了一種面向欠密類流星余跡信道的離散分片傳輸方法及系統(tǒng),該方法包括:發(fā)送端采用主動(dòng)盲探測機(jī)制與接收端建立通信鏈路,鎖定通信頻點(diǎn);在建立通信鏈路之后,發(fā)送端對待傳輸?shù)脑紨?shù)據(jù)進(jìn)行刪除糾錯(cuò)編碼生成編碼數(shù)據(jù)流,并將所述編碼數(shù)據(jù)流切分成...
        • 本發(fā)明公開了一種基于預(yù)測增強(qiáng)型深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)數(shù)據(jù)采集方法。本發(fā)明在MATD3框架中引入狀態(tài)預(yù)測網(wǎng)絡(luò),結(jié)合自適應(yīng)內(nèi)在獎(jiǎng)勵(lì)結(jié)構(gòu),能夠?qū)崿F(xiàn)無人機(jī)群在未知、動(dòng)態(tài)環(huán)境中的協(xié)同軌跡規(guī)劃。本發(fā)明提高了空間探索效率和區(qū)域分工能力,減少了無人機(jī)...
        • 本發(fā)明公開了一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多維時(shí)間序列無監(jiān)督異常檢測方法,包括:將待檢測的多變量時(shí)間序列輸入訓(xùn)練完成的無監(jiān)督多層動(dòng)態(tài)概率模型,得到待檢測的多變量時(shí)間序列對應(yīng)的隱變量;根據(jù)待檢測的多變量時(shí)間序列對應(yīng)的隱變量和待檢測的多變量時(shí)間序列...
        • 本發(fā)明公開了一種橫縱器件的單片集成結(jié)構(gòu)及制作方法、等效電路,制作方法是一種工藝兼容的單片集成流程,避免了現(xiàn)有單片集成流程中二次外延等復(fù)雜工藝,使橫向GaN低壓晶體管和垂直GaN高壓晶體管的制作步驟工藝沖突最小化,在單一芯片上實(shí)現(xiàn)了橫向G...
        • 本發(fā)明公開了一種用于腫瘤細(xì)胞焦亡與基質(zhì)剛度調(diào)控的共組裝納米粒及方法和應(yīng)用,屬于醫(yī)藥制劑技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明公開的共組裝納米粒由細(xì)胞焦亡激動(dòng)劑和FAK抑制劑通過分子間作用力共組裝而成,形成共組裝體;所述共組裝體表面修飾有PEG修飾劑。本發(fā)明利...
        • 本發(fā)明公開了一種基于FPGA的多模態(tài)智能分析儀,包括:信號輸入單元,用于對輸入的兩路模擬信號進(jìn)行濾波處理;模數(shù)轉(zhuǎn)換單元,用于對每路濾波后的模擬信號進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換處理得到對應(yīng)的時(shí)域信號;無線通信模塊,用于接收用戶設(shè)置的預(yù)設(shè)參數(shù)閾值;FPGA...
        • 本發(fā)明公開一種基于混合專家適配器的人機(jī)協(xié)作持續(xù)圖像壓縮方法及系統(tǒng),其技術(shù)方案是:生成和預(yù)處理通用特征數(shù)據(jù)集與下游任務(wù)數(shù)據(jù)集,并搭建基礎(chǔ)編解碼網(wǎng)絡(luò);構(gòu)建含公共專家模塊和任務(wù)專家模塊并行的混合專家適配器,專家內(nèi)部均包含瓶頸式輕量化結(jié)構(gòu)及空間...
        • 本發(fā)明公開了一種基于非線性SSH晶格中暗孤子的可調(diào)諧拓?fù)潆娐分C振器。該諧振器包括第一端口、第二端口,以及N個(gè)依次串聯(lián)的電路晶胞,N為大于1的正整數(shù),每個(gè)電路晶胞均具有兩個(gè)耦合節(jié)點(diǎn);(N?1)個(gè)非孤立電路晶胞的兩個(gè)耦合節(jié)點(diǎn)均與第一端口連接...
        • 一種極高空穴遷移率的新型ScAlN半導(dǎo)體材料及其制備方法與應(yīng)用,該材料具有ScAlN數(shù)字合金結(jié)構(gòu),由基本重復(fù)單元(ScN)m/(AlN)n沿外延生長方向周期性交替堆疊而成;其中,(ScN)m代表m個(gè)原子層的ScN,(AlN)n代表n個(gè)原...
        • 本發(fā)明公開了一種適配生物信號采集前端的集成化阻抗測量系統(tǒng),包括依次連通的正弦波電流發(fā)生器、帶通濾波器和放大器模塊BPFA、多路復(fù)用器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器ADC;正弦波電流發(fā)生器用于生成測量組織?電極阻抗的低幅度交流電流,交流電流作用于被測電極產(chǎn)...
        • 本發(fā)明公開了一種低空可信數(shù)據(jù)空間中基于可比較屬性的低空大數(shù)據(jù)訪問控制方法及系統(tǒng),數(shù)據(jù)使用者DU向低空可信數(shù)據(jù)空間LADS發(fā)送針對目標(biāo)數(shù)據(jù)的訪問請求;訪問請求包含DU的屬性集合和標(biāo)簽集;低空可信數(shù)據(jù)空間LADS判斷DU的屬性集合是否與目標(biāo)...
        • 本發(fā)明涉及一種基于刻蝕補(bǔ)償和功率調(diào)制的亞微米柵極刻蝕方法,包括步驟:提供樣片,樣片包括鈍化介質(zhì)層以及位于鈍化介質(zhì)層上的光刻膠;對柵極區(qū)域的光刻膠進(jìn)行圖形化,形成光刻膠線條,其中,光刻膠線條的初始線寬小于目標(biāo)柵極的長度;在第一刻蝕參數(shù)下,...
        • 本發(fā)明公開了一種基于回波結(jié)構(gòu)先驗(yàn)知識的SAR周期性缺失信號恢復(fù)方法,通過獲取合成孔徑雷達(dá)采樣得到的原始回波信號;基于原始回波信號的采樣結(jié)構(gòu),沿距離向?qū)υ蓟夭ㄐ盘栠M(jìn)行分塊,得到多個(gè)距離塊;每個(gè)距離塊包括多個(gè)采樣信號;確定每個(gè)距離塊中信噪...
        • 本發(fā)明公開了一種結(jié)合邊界特征生成與超球面約束的強(qiáng)泛化分類方法,利用庫內(nèi)已知型號樣本訓(xùn)練原型網(wǎng)絡(luò),為每個(gè)類別學(xué)習(xí)一個(gè)原型,以初始化特征空間;對特征提取網(wǎng)絡(luò)所提取的深度特征,依據(jù)其與本類原型的距離進(jìn)行排序,篩選靠近分類邊界的特征點(diǎn)并施加定向...
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