公开(公告)号：CN116482451A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310462448.4

申请日：2023-04-26

Applicant: 东北大学

Inventor： 吴子扬 ,  王志华 ,  宋鹏程 ,  解延超 ,  王骄

IPC: G01R29/26

Abstract: 本发明涉及噪声测量技术领域，具体公开了一种基于噪声自激的链式自噪声测量电路，包括多个前置放大器、供电电源和测量设备，多个所述前置放大器依次连接，多个所述前置放大器分别与供电电源连接，位于最后端的所述前置放大器与测量设备连接。本发明还公开了一种基于噪声自激的链式自噪声测量方法。本发明相较于传统测量方式未引入高倍放大器，结构简单，操作简便，并避免了复杂电路带来的噪声影响；采用链式测量结构，根据噪声量级选取合适放大级数，使得输出噪声淹没测量设备本底噪声，从而消除测量设备本底噪声的影响。

公开(公告)号：CN116416474A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310409020.3

申请日：2023-04-18

Applicant: 东北大学

Inventor： 张彬 ,  王骄 ,  宋鹏程 ,  郭志芬

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明属于多通道微弱信号识别技术领域，公开了一种基于迁移学习的多通道微弱信号识别分类方法，包括如下步骤：通过在源领域多通道微弱信号数据集上训练的至少部分参数迁移构建三维卷积神经网络模型，并将待分类的多通道微弱信号输入所述三维卷积神经网络模型中提取浅层特征；将所述浅层特征转换为RGB三通道特征图片；通过在JFT‑300M数据集上训练的参数迁移构建ViT模型，并将所述RGB三通道特征图片输入所述ViT模型中进行识别分类。综上，本发明基于两次迁移学习实现识别模型参数的有效优化，相比于现有算法，本发明的识别准确度显著提升。

公开(公告)号：CN117527124A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311682623.7

申请日：2023-12-08

Applicant: 东北大学

Inventor： 王骄 ,  马慧童 ,  宋鹏程

IPC: H04J3/06

Abstract: 本发明属于数据通信技术领域，公开了一种提高PTP时钟同步精度的补偿算法，包括：获取在一个同步周期Tsync内主节点与从节点的时钟偏差量offset；基于所述时钟偏差量计算一个同步周期内需要对PTP时钟调整的时间校正总量Adj；根据所述时间校正总量计算PTP时钟Sub‑Nanoseconds‑Adjustment寄存器的调整值Adjall；将Sub‑Nanoseconds‑Adjustment寄存器的调整值通过加或减的方式运算至到Sub‑Nanoseconds寄存器中，且：在Sub‑Nanoseconds需要进位时，向Nanoseconds寄存器加41ns；在Sub‑Nanoseconds需要借位时，向Nanoseconds寄存器加39ns；若Sub‑Nanoseconds寄存器未满也未空，向Nanoseconds寄存器加40ns。