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基于發(fā)射分集的空移鍵控調(diào)制方法
本發(fā)明公開了一種基于發(fā)射分集的空移鍵調(diào)制方法，本發(fā)明的方法在傳統(tǒng)的SSK調(diào)制基礎(chǔ)上，結(jié)合發(fā)射分集模式進行傳輸和接收，在發(fā)射端采用多個時隙發(fā)送同一數(shù)據(jù)，在不同時隙內(nèi)采用不同的天線映射方式，同時利用不同時隙激活天線的發(fā)送符號組合承載一部分額外的數(shù)據(jù)信息，因此本發(fā)明的方法是一種基于空間分集的SSK調(diào)制傳輸方式。
電子科技大學(xué)
2021-04-10
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基于雙超時網(wǎng)絡(luò)報文的組流方法
一種基于雙超時網(wǎng)絡(luò)報文的組流方法，設(shè)置短超時和長超時，當報文到達測量器，從報文頭中提取流信息，在網(wǎng)絡(luò)流緩存中查找由所測量報文的網(wǎng)絡(luò)流記錄，如果找到所述的網(wǎng)絡(luò)流記錄，更新流結(jié)束標識，否則在網(wǎng)絡(luò)流緩存中增加一條新的網(wǎng)絡(luò)流記錄，如果測量周期結(jié)束，則檢查網(wǎng)絡(luò)流緩存中的每條網(wǎng)絡(luò)流，如果所檢查網(wǎng)絡(luò)流的流結(jié)束標識為1，則所檢查短超時判斷網(wǎng)絡(luò)流結(jié)束，否則根據(jù)長超時判斷網(wǎng)絡(luò)流結(jié)束。
東南大學(xué)
2021-04-10
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一種跨年齡人臉識別方法
本技術(shù)成果提供一種跨年齡人臉識別方法，該方法通過大量包含四個年齡段的人臉圖像訓(xùn)練得到一個 由兩大模塊（最大熵特征描述模塊和老化感知去噪自動編碼模塊）組成的跨年齡人臉識別系統(tǒng)，實現(xiàn)對任 意兩幅不同年齡人臉圖像的識別。最大熵特征描述模塊利用決策樹的最大熵分裂來實現(xiàn)包含最大信息量的 編碼分配，老化感知去噪自動編碼模塊將一個任意年齡段的特征描述符重構(gòu)成四個不同年齡段的特征描述 符，綜合這些描述符獲得一個消除老化影響的人臉綜合特征向量，最后計算不同人臉綜合特征向量的余弦 距離實現(xiàn)人臉識別。 本技術(shù)成果能夠很好地減少跨年齡人臉識別中一些傳統(tǒng)描述符的信息丟失問題，并且消除了跨年齡人 臉識別中老化因素的影響，在跨年齡人臉識別問題中有很好的表現(xiàn)。 1.100 一種基于貝葉斯概率與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割方法——電子 與信息工程學(xué)院 胡海峰 本技術(shù)成果公開一種基于貝葉斯概率與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割方法，包括：為每個像素定義一個后驗概 率能量函數(shù)，通過利用基于貝葉斯概率計算的形態(tài)學(xué)膨脹方法對每個像素的相鄰像素進行計算，然后對該 像素的進行膨脹，使具有相似或者相同的后驗概率分布的像素作為對分割分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。
中山大學(xué)
2021-04-10
基于最優(yōu)模型的WEB輿情趨勢預(yù)測方法
本發(fā)明公布了一種基于最優(yōu)模型的WEB輿情趨勢預(yù)測方法。該方法的基本思想就是首先對歷史輿情事件進行分類獲取輿情的幾大類別，然后對分類獲得的各個類別中事件的時間序列圖進行聚類獲取小類，通過保證均方誤差和最小的方式求取各個小類的最優(yōu)模型從而獲取各個大類的最優(yōu)模型集。
電子科技大學(xué)
2021-04-10
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果蔬檢測裝置及果蔬檢測方法
本發(fā)明涉及檢測領(lǐng)域，公開了一種果蔬檢測裝置及果蔬檢測方法，果蔬檢測裝置包括傳送機構(gòu)以及設(shè)置在所述傳送機構(gòu)的傳送途徑上的至少一個檢測單元，所述傳送機構(gòu)包括：軌道；托盤組件，沿所述軌道運動，所述托盤組件包括第一托盤以及位于所述第一托盤內(nèi)的第二托盤，所述第二托盤尺寸小于所述第一托盤；以及升降模塊，至少部分與所述第二托盤連接，用于帶動所述第二托盤相對所述第一托盤升起或降落。本發(fā)明的果蔬檢測裝置及果蔬檢測方法，兼顧待檢物平穩(wěn)運輸?shù)耐瑫r減小檢測時承載件對待檢物的過多遮擋，以提高檢測精度。
中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-11
一種Polar碼構(gòu)造方法及裝置
本發(fā)明提供一種Polar碼構(gòu)造方法及裝置。所述方法包括：S1，在對稱情況下，將Polar碼信息位生成子矩陣GNI中行重最小的行和凍結(jié)位生成子矩陣GNF中行重最大的行全部進行相互交換，且將GNI中行重最小的行對應(yīng)的信息位和GNF中行重最大的行對應(yīng)的凍結(jié)位全部進行相互交換；S2，在不對稱情況下，將Polar碼信息位生成子矩陣GNI中行重最小的行和凍結(jié)位生成子矩陣GNF中行重最大的行部分進行相互交換，且將GNI中行重最小的行對應(yīng)的信息位和GNF中行重最大的行對應(yīng)的凍結(jié)位部分進行相互交換。本發(fā)明在不對稱情況下，對GNI和GNF進行部分行向量交換，進而改變碼字的重量譜分布，從而改善碼的性能。同時使該種構(gòu)造方法在任意碼率下都適用，彌補現(xiàn)有構(gòu)造方法的不足。
中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-11
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光波導(dǎo)—光纖自動調(diào)芯儀及方法
在光通信干線網(wǎng)的TBit/s超高速傳輸實驗以及接入網(wǎng)的光纖到戶技術(shù)中，越來越多地采用光波導(dǎo)器件。在光纖網(wǎng)絡(luò)中導(dǎo)入光波導(dǎo)器件，首先必須解決的問題是光纖和光波導(dǎo)的連接封裝。考慮到器件插入損耗對網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟性的直接影響，其中要解決的一個關(guān)鍵技術(shù)是光波導(dǎo)器件與光纖的低損耗對接。目前國際上的先進指標是每端損耗低于0.15dB，要達到這一指標，一方面要求光波導(dǎo)的模場分布盡可能與光纖的一致，另一方面必須要求光波導(dǎo)與光纖的光軸對準精度控制在0.1μM以下。利用高精度調(diào)整架采用常規(guī)手動操作,技術(shù)要求高,特別是在耦合進入0.3dB后,作為操作判據(jù)的微變信號精確測試是技術(shù)關(guān)鍵,相應(yīng)的微操作十分困難,因此效率很低重復(fù)性很差。為了解決這些問題，我們研制了一臺自動調(diào)芯儀樣機，并已申請發(fā)明專利。該樣機結(jié)構(gòu)合理、性能可靠，測試方法正確，數(shù)據(jù)可靠，采用兩種與常規(guī)調(diào)芯過程不同的自動調(diào)芯方法：質(zhì)心調(diào)芯法和半值調(diào)芯法。經(jīng)國家光學(xué)儀器質(zhì)量監(jiān)督檢測中心及霓塔（上海）光電器件有限公司的測試報告表明，該樣機在通信波長上實現(xiàn)了小于0.15dB端面耦合損耗的單模波導(dǎo)－單模光纖自動對接。樣機用于測試SiO2光波導(dǎo)1×16分支耦合器的插入損耗，得到的數(shù)據(jù)與使用日本駿河精機和Moritex自動調(diào)芯儀測得的結(jié)果比較表明，該樣機達到了國際上同類產(chǎn)品的調(diào)芯水平，在光波導(dǎo)－光纖自動調(diào)芯方法及軟件方面均處于國際先進水平。
上海理工大學(xué)
2021-04-11
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一種多芯片對準方法和裝置
本發(fā)明提出了一種多芯片對準方法和裝置，將方形芯片置于模具中，模具提供限制芯片移動的邊界，通過離心力使芯片緊靠模具實現(xiàn)對準，最后夾緊轉(zhuǎn)移。該裝置包括底板和壓板，壓板的上表面連接吸盤，吸盤的中心開有第一通孔，第一通孔連接空心桿；底板的上表面固接有開有方孔的模具，底板的下表面放置于托盤上；托盤中心處開有第二通孔，第二通孔連接空心軸的上端，空心軸的上端開有氣孔，空心軸的下端連接電機；空心軸置于真空腔內(nèi)，在空心軸側(cè)壁開氣孔與真空腔相通。本發(fā)明結(jié)構(gòu)簡單，操作方便，效率高，在三維封裝、光電集成等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
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一種空調(diào)控制方法及系統(tǒng)
一種空調(diào)控制方法，其包括以下步驟：S1：對用戶的歷史生理參數(shù)、室內(nèi)環(huán)境參數(shù)、個人參數(shù)及熱舒適度主觀評價結(jié)果進行訓(xùn)練，得到該用戶的人體熱舒適度模型；S2:獲取用戶當前時刻的上述各項參數(shù)，輸入至所述人體熱舒適度模型，得到一PMV輸出值，根據(jù)所示PMV輸出值輸出一操作指令；S3：將所述操作指令發(fā)送至空調(diào)以改變空調(diào)的運行狀態(tài)；S4:間隔一時間段后，繼續(xù)執(zhí)行步驟S2直至所述PMV輸出值在預(yù)設(shè)的PMV閾值范圍內(nèi)；本發(fā)明同時還提供了一種利用該方法的空調(diào)控制系統(tǒng)。本發(fā)明公開的一種空調(diào)控制方法及系統(tǒng)是以人體熱舒適為出
安徽建筑大學(xué)
2021-01-12
一種平面攝像機標定方法
本發(fā)明公開了一種平面攝像機標定方法，具體為：估計變形前 特征點在圖像上的位置，并據(jù)此計算變形前圖像上像素點與其所在剖 分三角形頂點的插值關(guān)系；根據(jù)該插值關(guān)系利用特征點變形后的像素 坐標計算變形前圖像每個像素點在變形后圖像上對應(yīng)的位置，并利用 該位置鄰近的變形后像素點的像素值插值計算得到其像素值，從而完 成圖像校正。本發(fā)明利用局部線性內(nèi)插值代替了本來需要通過高次矩 陣求逆才能完成的多項式擬合；相比于現(xiàn)有方法，本發(fā)明在保證不降 低圖像校正效果與標定計算精度的前提下，計算復(fù)雜度更低、穩(wěn)定性 更高，同時有著
華中科技大學(xué)
2021-01-12