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公开(公告)号：CN105373700B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201510726970.4
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于信息熵和证据理论的机械故障诊断方法，步骤1：采用四种典型机械故障类型来构造识别框架；步骤2：将振动信号的四种信息熵作为故障特征；步骤3：通过仿真模拟，计算获取四种典型机械故障类型的故障特征参考值；步骤4：获取传感器接收到的故障振动信号，通过信息熵计算得到其故障特征值；步骤5：利用基于加权信息熵的故障特征提取方法，获取传感器振动信号分配给四种典型机械故障类型的基本概率赋值函数；步骤6：利用基于修正证据间冲突的改进证据合成方法，对得到的基本概率赋值函数进行证据合成，得到合成结果；步骤7：根据决策规则，得到故障诊断的最终结果。
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公开(公告)号：CN105354594A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510726953.0
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/624
Abstract: 本发明涉及一种针对欠定盲源分离的混合矩阵估计方法，对接收到的两路观测信号分别进行短时傅里叶变换得到两路观测信号的短时傅里叶系数X1(t,f)和X2(t,f)，形成多个散点，去除低能量的散点；求取剩余散点的比值，根据比值将散点进行分类，得到散点数目最多的M类，计算每一类中散点比值的均值，然后将均值转化成直线的斜率角，再转换成列向量，根据方向接近的列向量得到旋转矩阵T，进行旋转变换，得到新的两路观测信号X′1(t,f)和X′2(t,f)；针对两路观测信号X′1(t,f)和X′2(t,f)，再次根据两路观测信号的比值将散点进行分类，得到散点数目最多的S类，计算每一类中散点比值的均值，然后得到相近的斜率角，通过这些斜率角得到对应的列向量，最后得到整个混合矩阵。
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公开(公告)号：CN104200434A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410431699.7
申请日：2014-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种应用于图像去噪并作为后续目标识别的预处理的基于噪声方差估计的非局部均值图像去噪方法。本发明包括：输入噪声图像，获取噪声图像尺寸；生成一个与噪声图像相同尺寸的零矩阵；对噪声图像边缘进行对称扩展；估计噪声方差，确定全局平滑参数；遍历噪声图像中每个像素，计算权值；利用非局部均值算法计算去噪图像。本发明中基于噪声方差估计的非局部均值图像去噪方法，可以显著提高噪声图像清晰度，并且去噪后能更清晰地保留边缘和细节信息。
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公开(公告)号：CN101098465A
公开(公告)日：2008-01-02
申请号：CN200710072546.8
申请日：2007-07-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种视频监控中运动目标检测与跟踪方法，方法步骤为：首先输入视频数据，对视频数据中的序列图像进行采集，并对图像进行预处理；在序列图像中检测运动目标，重建背景模型并提取运动物体；然后对运动目标进行特征提取和特征匹配，跟踪序列图像中检测到的运动目标；将跟踪结果输出，即表达运动过程并预测运动趋势；最后根据运动趋势和相对运动判断监控事件是否发生，如果发生，则对目标的该行为做出反应，提示目标行为异常，如果没有发生该行为，则继续进行跟踪。本方法对视频监控中运动目标的图像检测与跟踪结果准确而可靠，满足对超市等具体的环境进行运动目标的监控的需求，为视频监控的应用研究奠定了基础。
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公开(公告)号：CN101082944A
公开(公告)日：2007-12-05
申请号：CN200710072292.X
申请日：2007-06-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于综合算法的蛋白质折叠过程的计算机模拟方法。它包括选择非格点的蛋白质模型、确定能量函数、搜索自由能最小的蛋白质三维结构、模拟折叠过程和数据分析与改进等步骤。本发明主要采用理论研究预测方法，将基于知识的预测与基于模拟的预测相结合，以突破各自的局限性而达到更高的准确度。从计算机运算速度和存储容量出发，在保留折叠主要原因的情况下，忽略了折叠过程中的大量具体细节，从而大大提高了运算速度，成为适用于普通计算机的有效方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105354594B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201510726953.0
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种针对欠定盲源分离的混合矩阵估计方法，对接收到的两路观测信号分别进行短时傅里叶变换得到两路观测信号的短时傅里叶系数X1(t,f)和X2(t,f)，形成多个散点，去除低能量的散点；求取剩余散点的比值，根据比值将散点进行分类，得到散点数目最多的M类，计算每一类中散点比值的均值，然后将均值转化成直线的斜率角，再转换成列向量，根据方向接近的列向量得到旋转矩阵T，进行旋转变换，得到新的两路观测信号X′1(t,f)和X′2(t,f)；针对两路观测信号X′1(t,f)和X′2(t,f)，再次根据两路观测信号的比值将散点进行分类，得到散点数目最多的S类，计算每一类中散点比值的均值，然后得到相近的斜率角，通过这些斜率角得到对应的列向量，最后得到整个混合矩阵。
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公开(公告)号：CN104065429B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201410317201.4
申请日：2014-07-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/382 , H04L27/00
Abstract: 本发明属于认知无线电频谱感知技术领域，具体涉及一种在主用户信号先验知识未知，噪声具有不确定性的情况下，利用接收信号的频域盒维数值对无线信道的频谱的占用情况进行盲频谱感知的基于频域盒维数的盲频谱感知方法。本发明包括：将认知无线电感知节点接收到的信号进行采样，得到离散时间序列，截取固定长度；将截取的时间序列通过DFT变换从时域转换到频域；在频域上计算盒维数；将计算得到的频域盒维数和判决门限进行比较，得到频谱的占用情况。本发明能够在缺乏主用户信号的先验知识，噪声具有不确定性的情况下，在一定信噪比范围内，利用DFT将接收序列从时域转换成频域，再计算其盒维数实现盲频谱感知，算法简单有效。
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公开(公告)号：CN105373700A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510726970.4
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于信息熵和证据理论的机械故障诊断方法，步骤1：采用四种典型机械故障类型来构造识别框架；步骤2：将振动信号的四种信息熵作为故障特征；步骤3：通过仿真模拟，计算获取四种典型机械故障类型的故障特征参考值；步骤4：获取传感器接收到的故障振动信号，通过信息熵计算得到其故障特征值；步骤5：利用基于加权信息熵的故障特征提取方法，获取传感器振动信号分配给四种典型机械故障类型的基本概率赋值函数；步骤6：利用基于修正证据间冲突的改进证据合成方法，对得到的基本概率赋值函数进行证据合成，得到合成结果；步骤7：根据决策规则，得到故障诊断的最终结果。
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公开(公告)号：CN104065597A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410317205.2
申请日：2014-07-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明属于非合作通信领域的信号识别技术领域，具体涉及参数未知的BPSK信号和QPSK信号的基于小波能量分布熵的BPSK/QPSK信号识别方法。本发明包括：得到BPSK信号和QPSK信号的基带信号；对BPSK信号和QPSK信号的基带信号进行一维多尺度小波分解，求取能量分布熵；将BPSK信号和QPSK信号采样点数和能量分布熵熵值进行多项式函数拟合；将能量分布熵熵值和阈值进行比较，如果大于阈值判断是BPSK信号，否则为QPSK信号。本发明提出的这种新的BPSK/QPSK信号识别方法对所要识别的信号的参数依赖性小，能更好地识别BPSK信号和QPSK信号，并且在较低的信噪比下仍然有很好的性能。
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公开(公告)号：CN104243063B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410431708.2
申请日：2014-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明属于认知无线电频谱感知技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的并行合作频谱感知的方法。本发明包括：初始群体的产生；个体修正；计算适应度函数；选取适应性最强的个体；变异；生存竞争；优胜者交叉；随机产生个体；个体修正；最适应个体直接进入下一代；截止。本发明能够充分考虑不同认知用户对不同异构信道感知性能的差异性、系统有效吞吐量以及感知时长，最优的确定感知策略，即确定感知任务分配和感知时长，相比随机感知方法，能够获得更大的系统有效吞吐量。
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