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公开(公告)号：CN106057958A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610648715.7
申请日：2016-08-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H01L31/107 , H01L31/18
CPC classification number: H01L31/107 , H01L31/18
Abstract: 本发明公开了单光子雪崩光电二极管及其制作方法。现有单光子雪崩二极管的保护环能够承受的最大偏置电压过低。本发明单光子雪崩光电二极管的制作方法：硅基上均匀掺杂p‑衬底，p‑衬底的中心掺杂深n阱层；深n阱层外端掺杂第一p+型半导体层，第一p+型半导体层外侧掺杂p‑阱层；p‑阱层外周掺杂p‑型半导体层；p‑型半导体层外周掺杂n+型半导体层，n+型半导体层外周掺杂第二p+型半导体层；第一p+型半导体层和第二p+型半导体层外端均设置阳极电极，n+型半导体层外端设置阴极电极。本发明使雪崩光电二极管能够承受的最大反向偏置电压达到30.51V。
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公开(公告)号：CN105721281A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610038739.0
申请日：2016-01-20
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: H04L51/046 , G06F16/156 , G06F16/168 , G06F16/248 , G06Q50/10 , H04L51/32 , H04L65/1073
Abstract: 本发明公开了基于Android的图书交换系统设计方法。缺少图书交换平台，使得信息交换不对称。本发明的步骤：建立数据库；建立用户搜索书本时服务器和客户端的通信逻辑；建立借书送书页面逻辑；使用Flask和bootstrap框架搭建论坛。本发明具有更加清晰的面向对象，不仅可以通过扫描ISBN号建立自己的阅读书库，还可以通过发布交换信息来实现真正的阅读交换。
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公开(公告)号：CN103997217A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410249220.8
申请日：2014-06-09
Applicant: 西安电子科技大学 , 武汉市欧力普能源与自动化技术有限公司
CPC classification number: Y02P80/112
Abstract: 本发明提供了一种基于平板型电感的定频串联谐振变换器，属于谐振功率变换技术领域，包括由逆变电路、谐振电路、变压器、整流滤波电路和反馈控制电路构成，该串联谐振变换器工作定频工作模式下，谐振电感采用平板型电感设计，平板型电感上集成了谐振电感L1和反馈控制线圈L2，反馈控制线圈中流过电流大小可控制平板型电感磁路的饱和程度，进而控制电感线圈的电感量大小，通过控制谐振工作点位置来改变谐振网络在工作频率处的增益值。本发明设计了一种新型的平板型电感，促进了电感的平面化和集成化，提出了一种新的定频串联谐振变换器的设计方法，采取的串联谐振变换器闭环控制方式无需引入隔离，输出负载直接反馈完成闭环控制。
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公开(公告)号：CN102070877A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201010614797.6
申请日：2010-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种有序排列碳纳米管/环氧树脂复合材料及其制备方法，其特征是：所用碳纳米管为至少负载有铁、钴、镍和四氧化三铁纳米粒子其中一种的碳纳米管，先用机械搅拌和超声波方法将1~15质量份的上述碳纳米管借助溶剂分散在100质量份的环氧树脂中，加热除掉溶剂后再加入10~50质量份的胺类固化剂并进一步混合均匀，真空除泡后将混合物浇注到置于强度为0.15~1.0特斯拉的磁场中的模具中，在室温下固化0.5~1h后，将模具从磁场中取出，最后在室温~120℃继续固化4~24h。本发明所提供的制备方法具有工艺简单、高效、成本低廉，所得产品有序化碳纳米管/环氧树脂复合材料具有优异的综合性能。
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公开(公告)号：CN114387431B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210033312.7
申请日：2022-01-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/22 , G06V30/244
Abstract: 本发明公开了基于语义分析的多行文字纸质表格OCR方法。该方法首先利用针对待数字化的纸质表格图像进行单元格划分，然后通过神经网络识别表格中的文字内容。基于语义通顺度计算，判断识别结果是否准确。对于出现乱序的错误识别结果，首先通过投影法提取原始单元格内文字的行数与列数，然后构建一个矩阵，将错误识别结果依次填入该矩阵中，然后对该矩阵进行转置操作，再按序输出文字，即可获得正序的识别结果。本方法可以实现纸质表格内多行文字识别按行/按列识别乱序情况下的自动判断与调整。减少人工校对带来的工作量，提高OCR智能化程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119340926A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411691031.6
申请日：2024-11-25
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
IPC: H02H7/09
Abstract: 本发明提供基于有源滤波器的长电缆电机过电压抑制电路及控制方法，电路包括功率电路和驱动信号电路；所述功率电路包括母线电容、电压钳位开关、续流二极管和储能电感；所述驱动信号电路包括分压电阻、比较器、触发电路和驱动电路；功率电路串接在逆变器输出侧和长电缆之间，同时，逆变器输出电压与驱动信号电路的输入端相接，驱动信号电路的输出端与有源dv/dt滤波器的功率电路相接，控制功率电路的工作模式。本发明通过有源dv/dt滤波器，将输出电压强制钳位到零电平，让第一级阶梯波的反射电压与第二级阶梯波的反射电压相互抵消，抑制电机端的反射电压。
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公开(公告)号：CN118539740A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410664265.5
申请日：2024-05-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种混合电磁干扰滤波器及其抑制共模电磁干扰的方法，应用于电力电子领域，包括检测电路，检测电路的电压输入端与相线连接，电压输出端与高频脉冲电路的驱动信号输入端连接，高频脉冲电路的功率输出端与注入电路的电压输入端连接，注入电路的电压输出端串联在相线上，并通过相线与LC电路的电压输入端相连；通过检测电路检测相线中的共模电压信号，以及高频脉冲电路根据共模电压信号生成高频脉冲信号，再通过注入电路将高频脉冲信号接入相线与共模电压信号相互叠加得到高频化共模电压信号，最后通过LC电路消除高频化共模电压信号；通过将共模干扰信号高频化，再利用LC电路滤除高频化共模干扰信号的方式，有效抑制了电力电子系统的共模电磁干扰。
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公开(公告)号：CN117111194A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311199942.2
申请日：2023-09-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G02B5/20
Abstract: 本发明公开了一种基于导模共振原理的非金属介质透射式光栅滤光片结构，包括衬底、第一介质层、第二介质层、第三介质层、第四介质层、第五介质层、介质光栅、第六介质层、第七介质、第八介质层。第一介质层、第四介质层和第六介质层的折射率高于第二介质层；第二介质层的折射率大于第三介质层、第五介质层和第七介质层。本发明中第一介质层、第三介质层、第四介质层、第五介质层、第六介质层和第七介质层构建了可见光波段的透射式带阻滤波器，形成了旁带抑制层可以有效抑制旁带，提高滤出光的颜色纯度。
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公开(公告)号：CN116718985A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310471795.3
申请日：2023-04-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/02 , G06F18/00 , G06F18/10 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于小波分解的主瓣干扰分层抑制方法，针对高干信比、高信噪比的情况，基于时域回波信号进行干扰参数估计，利用干扰与发射信号的相关性确定干扰的位置和频率，避免了强干扰能量导致估计的干扰参数出现较大偏差，提高了干扰估计的准确性。同时，本发明基于时域回波信号对干扰参数进行估计，进一步地根据小波分解将回波划分为干扰、目标和噪声成分并保留目标成分以重构回波，在抑制干扰的前提下，尽可能地保证了目标信息地完整性，减少了目标的能量损失，提高了目标检测概率；本发明基于小波分解保留回波的目标成分、剔除进入雷达主瓣的干扰成分，避免了由于滤波器设计不佳或者掩膜法造成干扰能量的泄露，进而影响到目标的检测。
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公开(公告)号：CN116522170A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310510004.3
申请日：2023-05-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06Q30/0251
Abstract: 本发明公开了基于自适应聚类中心聚类的网络用户分类方法，该方法基于DPC聚类算法的思想，根据用户行为数据特征进行属性划分。根据数据点与其他数据点之间的距离，计算每个用户行为的合密度值，并划分噪声点、边界点和正常点。对于噪声点作丢弃处理，对于正常点首先进行子簇划分，然后对各子簇的代表点通过计算共享邻居进行距离变换，从子簇代表点中选择最终的聚类中心，即用户属性标签。最后根据子簇间的相似进行合并，将边界点划分到与其最近的正常点所在的类别中。本方法所需要的参数少、自适应能力强、聚类过程的自动化程度高，可以根据数据分布特点，自动确定分类类别，无需人工确定属性特征或数量，能有效将不同属性的用户区分开。
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