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公开(公告)号：CN104297767B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410579364.X
申请日：2014-10-24
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及一种自适应的多次重采样导航卫星捕获方法，采用重采样技术对中频信号进行重采样，还加入自适应技术来自动判别需要进行几次重采样才能捕获到足够的可见导航卫星。本发明快速捕获到可见导航卫星，比无重采样技术的捕获方法快一倍以上，由于本发明还采用了自适应的n倍重采样技术，能够捕获到足够数量的可见导航卫星进行后续的处理，本发明对有较高射频前端采样频率的信号捕获效果更加明显，明显缩短了捕获可见导航卫星的时间。使得处理的数据减少，从而减少了数据处理的时间。
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公开(公告)号：CN108733921A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810481085.8
申请日：2018-05-18
Applicant: 山东大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊信息粒化的变压器绕组热点温度波动范围预测方法，包括根据模糊信息粒化品质确定粒化时窗的个数，运用模糊信息粒化技术提取原始数据的有效信息；基于有效信息构建小波神经网络预测模型，并通过和声搜索算法对小波神经网络的结构参数进行优化；使用结构与参数调整后的模型对变压器绕组热点温度波动范围进行预测。本发明的预测准确率较高，对变压器的运行与维护具有一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN108733921B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201810481085.8
申请日：2018-05-18
Applicant: 山东大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊信息粒化的变压器绕组热点温度波动范围预测方法，包括根据模糊信息粒化品质确定粒化时窗的个数，运用模糊信息粒化技术提取原始数据的有效信息；基于有效信息构建小波神经网络预测模型，并通过和声搜索算法对小波神经网络的结构参数进行优化；使用结构与参数调整后的模型对变压器绕组热点温度波动范围进行预测。本发明的预测准确率较高，对变压器的运行与维护具有一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN104297767A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410579364.X
申请日：2014-10-24
Applicant: 山东大学
CPC classification number: G01S19/246
Abstract: 本发明涉及一种自适应的多次重采样导航卫星捕获方法，采用重采样技术对中频信号进行重采样，还加入自适应技术来自动判别需要进行几次重采样才能捕获到足够的可见导航卫星。本发明快速捕获到可见导航卫星，比无重采样技术的捕获方法快一倍以上，由于本发明还采用了自适应的n倍重采样技术，能够捕获到足够数量的可见导航卫星进行后续的处理，本发明对有较高射频前端采样频率的信号捕获效果更加明显，明显缩短了捕获可见导航卫星的时间。使得处理的数据减少，从而减少了数据处理的时间。
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