一种X射线荧光光谱的元素识别方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN117723578A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311729922.1

    申请日:2023-12-15

    Abstract: 本发明公开一种X射线荧光光谱的元素识别方法、系统、设备及介质,属于X射线荧光光谱识别领域。利用能量色散型X射线荧光光谱仪测试并记录不同参考样品的X射线荧光光谱数据,采用哈尔小波基最大重叠离散小波变换对X射线荧光光谱数据进行预处理,根据预处理后的X射线荧光光谱数据,利用麻雀搜索算法对BP神经网络进行优化和训练,使用训练好的BP神经网络识别X射线荧光光谱的全元素。本发明能够更好地适应全元素的X射线荧光光谱检测,且只经过一步预处理和BP神经网络的识别,即可实现X射线荧光光谱的快速、高精度元素识别。

    基于分阶统计辅助的阶梯译码方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN117411563A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311730498.2

    申请日:2023-12-15

    Abstract: 本申请提供一种基于分阶统计辅助的阶梯译码方法、装置及系统,涉及光传输技术领域,方法包括:基于当前自光纤信道接收的调制信号,获取光纤信道的噪声平均功率估计值,并根据该噪声平均功率估计值和调制信号确定该调制信号对应的各个比特的可靠性,以得到对应的可靠性序列;对调制信号进行硬解调以得到对应的比特序列;基于分阶统计的方式对可靠性序列和比特序列进行阶梯码译码,以得到并输出对应的目标可靠性序列和目标比特序列。本申请能够有效降低信号接收端的译码延迟、译码复杂度和系统误码率,并能够有效信号接收端的译码纠错性能,能够有效降低信号接收端在进行阶梯译码过程中的平均功耗,提高其使用寿命。

    一种基于扩频因子的速率恢复方法

    公开(公告)号:CN115296695B

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202210921710.2

    申请日:2022-08-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于扩频因子的速率恢复方法,首先根据待测信号的速率范围确定扩频因子,然后通过软件同步算法获得等效采样周期数S,最后通过公式换算得到信号速率B。本发明在双频采样思想的基础上,首先利用多次不同重复频率的脉冲采样得到两个采样等式,在代换计算信号速率时引入扩频因子,扩展信号速率可恢复范围,解决了已有的基于多频采样的速率恢复方法可测速率范围受限问题,并可以通过选择不同的扩频因子实现更灵活的脉冲重复频率调整范围,降低对脉冲激光器重复频率的调节精度要求,在线性光采样领域具有重要的应用前景。(56)对比文件崔琪楣;陶小峰.基于超宽带无线传感网络的导频优化脉冲同步算法.传感技术学报.2009,(第01期),全文.张琦;杨保国;王守源;忻向军;余重秀;王葵如.基于OCDMA的无源光网络中信道噪声优化方法研究.半导体光电.2008,(第02期),全文.吴旺军;张天骐;石穗;张亚娟.多速率DS/CDMA信号扩频序列并行盲估计方法.信息与控制.2015,(第02期),全文.赖俊森;杨爱英;孙雨南.线性调频z变换在光采样光性能监测中的应用.北京理工大学学报.2011,(第07期),全文.

    一种波长可调谐的被动锁模光纤激光器

    公开(公告)号:CN114268006B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202111570676.0

    申请日:2021-12-21

    Abstract: 本发明涉及一种波长可调谐的被动锁模光纤激光器,包括:半导体激光泵浦源、波分复用器、隔离器、掺铒增益光纤、环形器、压电陶瓷、耦合分束器、第一偏振控制器、起偏器、第二偏振控制器、半导体可饱和吸收镜及波长调谐装置;半导体激光泵浦源、波分复用器、隔离器、掺铒增益光纤、环形器、压电陶瓷、耦合分束器、第一偏振控制器、起偏器、第二偏振控制器依次连接形成闭环,半导体可饱和吸收镜与所述环形器连接,波长调谐装置与耦合分束器及压电陶瓷反馈相连。本发明中的上述激光器引入人工智能控制波长可调谐装置,基于压电陶瓷的逆压电效应,智能调节控制压电陶瓷两端电压,使得激光器腔长改变,从而实现脉冲激光器的脉冲波长可调谐。

    面向工业互联网的网络资源与计算资源的分配方法及装置

    公开(公告)号:CN116723160A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310592959.8

    申请日:2023-05-24

    Abstract: 本申请提供一种面向工业互联网的网络资源与计算资源的分配方法及装置,所述方法包括:获取工业互联网中的各个子网络服务切片各自对应的服务满足矩阵;根据各个所述子网络服务切片各自对应的预先设定的关键绩效指标和各个所述服务满足矩阵,构建多目标资源分配模型;将多目标资源分配模型分解为多个单目标问题并根据相应的预设约束条件,最终得到帕累托解集,并基于该帕累托解集对各个所述子网络服务切片各自对应的业务优先级进行网络资源与计算资源的分配。本申请能够综合考虑整体资源分配以及多业务优先级,且灵活地对需求不同资源的多业务服务进行资源分配。

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