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公开(公告)号：CN114442048B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202111595335.9
申请日：2021-12-23
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种EPC‑MIMO雷达接收信号处理的FPGA实现方法，包括：采集EPC‑MIMO雷达输出的第一信号，得到输入信号；对输入信号进行正交数字下变频，得到实虚I/Q复数信号；确定校正系数和多波形分离系数，并利用校正系数和多波形分离系数在频域对实虚I/Q复数信号进行匹配滤波，得到第二信号；确定各个脉冲的相位补偿系数，利用相位补偿系数对第二信号进行解码；确定雷达的发射‑接收波束形成权值，根据发射‑接收波束形成权值以及解码后的第二信号，形成数字波束。本发明不仅可以在FPGA上实现EPC‑MIMO雷达接收信号处理的功能，而且能够节省FPGA的硬件资源、提升处理速度。
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公开(公告)号：CN118244901A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410451693.X
申请日：2024-04-16
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F3/01 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种动态融合多模信息的关节角度估计方法，主要解决现有技术关节角度估计精度低，计算时间长，估计值可能偏离真实运动情况的问题。其实现方案是：获取肌电信号、加速度信号和手部运动学数据并构建数据集；针对多模信息的三种不同输入方式，分别构建三个关节角度估计网络模型及其损失函数；通过损失函数最小化分别训练三个关节角度网络估计模型；使用门控决策网络和三个训练好的模型构建动态融合关节角度估计模型并对其进行训练；通过训练好动态融合关节角度估计模型实现对手部关节角度的估计。本发明显著提高了关节角度的估计精度，降低了估计时间，使得关节角度估计值更符合真实自然的运动，可用于人机交互过程中的手部动作识别。
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公开(公告)号：CN118228806A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410296454.1
申请日：2024-03-15
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06N3/096 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种基于超网络的动态模块化持续学习方法，主要解决现有技术计算资源浪费，模块复用率低及灾难性遗忘的问题。其方案是：获取任务流训练集；设计包含超网络及模块化网络的模型网络并定义其损失函数；将任务流训练集输入到模型网络中，使用任务流中的第一个任务训练初始化模型网络，并冻结完成该训练后的模块化网络；利用当前任务流的其他任务训练超网络及冻结模块化网络。所有训练均在模态不变正则化投影及模态不变正则化两阶段完成，即在不同阶段迭代计算模型损失函数和梯度，更新模型网络参数，直到达到设定的长度得到训练好的模型网络。本发明能克服灾难性遗忘，提升模块复用率，节约计算资源，可用于机器人学习，医疗诊断与辅助治疗。
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公开(公告)号：CN118153626A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410331911.6
申请日：2024-03-22
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06F18/2415 , A61B5/389
摘要： 本发明公开了一种表面肌电信号手势识别的轻量化网络模型及其构建方法，解决了现有网络结构庞大复杂，难有效捕捉肌电信息的问题。本发明的轻量化网络模型，为两层轻量化特征融合结构，一层两个串接的轻量化多流特征和二层的轻量化多尺度特征融合模块融合输出。模型构建步骤：获取肌电信号数据；预处理；构建网络模型；训练模型；输入肌电信号，获取手势类型。本发明依肌电采集位置和肌群间协同设计特征融合模块，轻量化残差注意力加入到多流特征融合模块，不增加额外计算开销，有效提取特征。捕获多尺度特征，增强特征传播，提高识别准确率。将深度可分离卷积引入多流特征融合模块，大幅减少参数量和计算量。用于临床医学、机器人等领域。
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公开(公告)号：CN117953570A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410216429.8
申请日：2024-02-27
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于协同学习的头部姿态估计方法，主要解决现有技术估计精度较低，前向推理时间较长的问题。其实现方案为：获取人脸图像数据集，划分训练数据和测试数据；构建包括人脸关键点热力图模块、头部姿态初步预测模块和姿态角模块的头部姿态估计网络，在这些模块中共享人脸特征图，在人脸关键点和头部姿态角之间进行协同学习；将训练数据输入到对头部姿态估计网络采用反向传播法对其训练；将测试数据输入训练好的头部姿态估计网络得到头部姿态估计结果。本发明通过共享人脸特征图，缩短了在多人脸场景下头部姿态估计时间，可有效地提高估计效率，并通过协同学习提高了头部姿态角的估计精度，可用于疲劳驾驶检测、智慧课堂行为分析、人机交互。
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公开(公告)号：CN117860275A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410105304.8
申请日：2024-01-25
申请人： 西安电子科技大学 , 中国航天员科研训练中心
发明人： 万波 , 李圭印 , 苏柯嘉 , 刘锦辉 , 杨鹏飞 , 乔寒冰 , 李昕泰 , 霍继旺 , 赵辉 , 王春慧 , 姜昌华 , 王飞 , 罗楠 , 王笛 , 王义峰 , 刘刚 , 王泉 , 艾俊利 , 樊璐 , 刘凯
IPC分类号： A61B5/389
摘要： 本发明公开了一种基于表面肌电信号的可穿戴上肢肌肉负荷强度评估方法。主要解决现有技术适用性差和肌肉负荷强度评估不准确的问题。其实现方案是：结合定性评估的RULA量表和定量评估的表面肌电信号，建立上肢姿态到肌电信号再到负荷强度的映射关系；构建高集成度可自定义扩展的低功耗可穿戴信号采集设备，以采集人体上肢信号；基于迁移学习和上肢信号建立适用不同用户的高鲁棒性神经网络模型，以评估用户的肌肉负荷强度；搭建肌肉负荷强度评估可视化平台，以展示上肢信号和肌肉负荷强度评估结果。本发明增提高了可穿戴设备的便携性、集成度和能耗比，提升了对不同人群上肢肌肉负荷强度评估的整体准确度，可用于评估人体上肢肌肉负荷强度等级。
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公开(公告)号：CN116346440A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310220268.5
申请日：2023-03-09
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： H04L9/40 , H04L67/562 , H04L9/32
摘要： 一种基于MQTT协议的分布式认证及共享动态密钥方法、系统、设备及介质，方法为：设备信息初始化；将获取的认证凭证填充到CONNECT协议帧里并连接到Broker；Broker收到连接请求后向同组设备请求决策；同组设备参与认证决策并发送结果给Broker；Broker根据获取的回复信息做出最终决策；设备端加解密消息；系统、设备及介质，用于实现一种基于MQTT协议的分布式认证及共享动态密钥方法；本发明取消传统的中心授权实体，将策略信息及决策功能分布到多个点上，实现系统的负载均衡以及抗攻击性，取消Broker解密消息的能力，利用设备分组的技术实现一种多设备共享会话密钥的状态；在保持轻量性的前提下为MQTT协议扩展了一种分布式认证机制及动态加密方案，极大保护了网络安全性和用户隐私。
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公开(公告)号：CN115828590A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211536446.7
申请日：2022-12-01
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 一种处理器辐照效应模型建模与仿真系统构建方法，先选择或设计处理器，获取处理器指令集数据与架构数据；再根据处理器指令集数据与架构数据提取处理器内核数据，根据处理器内核数据建立处理器内核模型；然后根据处理器指令集数据与架构数据提取处理器外设数据，根据处理器外设数据建立处理器外设模型；再实现处理器内核模型与外设模型时间同步与数据传输功能，完成处理器常态模型建模与仿真系统构建；然后根据辐照效应引发的故障处理器类型，修改处理器内核模型与处理器外设模型；最后根据辐照效应故障发生位置与概率函数，建立处理器辐照效应模型；本发明反应处理器的行为特性，简化模型复杂度，实现模拟辐照效应带来的处理器器件退化的功能。
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公开(公告)号：CN112966426A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110290307.X
申请日：2021-03-17
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F30/25 , G06F111/02
摘要： 一种基于Web平台中可视化编辑器的空间辐射效应仿真方法，其实现步骤为：在Web平台中搭建可视化编辑器，加载几何模型中性文件，对几何模型进行编辑，将编辑数据转换为参数文件和几何模型中性文件一同上传至FTP服务器并发送待仿真消息，仿真微服务接收到仿真消息后从FTP服务器中下载参数文件和几何模型中性文件，生成空间辐射效应仿真所需的仿真输入文件，并调用空间辐射效应仿真软件和仿真输入文件进行空间辐射效应仿真，最终将可靠的结果数据保存到数据库中。本发明具有易扩展和跨平台的特性，并在预处理部分可以进行空间辐射效应仿真参数设置的优点。
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公开(公告)号：CN111831285A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010577767.6
申请日：2020-06-23
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于内存计算技术领域，公开了一种面向内存计算平台的代码转换方法、系统及应用。面向神经网络应用，为内存计算平台构建基于硬件描述语言的算法库；将神经网络模型转化为计算图形式，从计算图中获取节点信息；查询算法库中是否包含了节点所做的操作；根据节点之间的互联关系构建顶层top文件，实现从高级语言到底层硬件描述语言的代码转换。本发明通用的面向内存计算平台的高级语言到底层硬件描述语言的转换方法，使用户在开发过程中无需了解硬件底层架构，直接采用高级语言编程，并转化为硬件描述语言，降低开发难度，加快任务的部署速度并有效提高任务的执行效率。通过实验与仿真验证方法的可行性，最后对实验结果做总结。
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