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公开(公告)号：CN105911046A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610521973.9
申请日：2016-07-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明涉及一种基于频数分布原理的滤波方法，其包括以下步骤：采集N组拉曼光谱并求其峰值强度存入数组Ix；将Ix分为M个区间；按照分区对数组Ix进行分组，统计各区间频数；求出频数最大的区间K，并求该区间的中值Ixm(K)；设定拉曼光谱强度波动最大偏差A，若第N+1组拉曼光谱峰值强度在区间[Ixm(K)?A,Ixm(K)+A,]内，该拉曼光谱有效，进行预处理后存入寄存器，否则该拉曼光谱无效，舍弃，数组Ix长度固定，每新采集一组拉曼光谱求其峰值强度放入队列尾，扔掉原队列首的一个数据，保持N个数据最新，寄存器内有效拉曼光谱达到L组后进行叠加。本发明滤波效果明显，实时性好，可有效排除瞬态噪声干扰，提高拉曼散射海水温度激光遥感测量系统的抗干扰性和水温测量精度。
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公开(公告)号：CN103954359A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410200085.8
申请日：2014-05-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及一种光谱测量范围及分辨率可调的变焦光谱仪，其包括有入射狭缝、准直镜头、分光元件、面阵CCD及计算机；所述分光元件后部通过中间固定座和O形橡胶圈安装一调焦镜头。通过调焦镜头调节焦距，实现光谱分辨率的调节；通过机械压紧O形橡胶圈调整分光元件和调焦镜头所成角度，实现光谱范围的选择。本发明结构简单，易于加工调试，生产成本低廉，操作简单，结合CCD面元数据纵向累加的处理方法，在提高分辨率的同时具有较高的探测灵敏度，适用于荧光光谱及拉曼光谱测量。
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公开(公告)号：CN103776534A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410077816.4
申请日：2014-03-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及一种面阵CCD棱镜光谱仪及其时空累加数据处理方法，其包括直视棱镜分光系统、会聚透镜、面阵CCD电荷耦合器和计算机，所述直视棱镜分光系统将待测光信号色散为不同波长的单色光，经会聚透镜聚焦后在面阵CCD电荷耦合器上形成按波长递增依次排列的连续线状光谱，所述面阵CCD电荷耦合器向计算机输送相应的电荷量信号，并由所述计算机通过时空累加进行数据处理生成光谱图，实现待测光谱的显示和存储。所述时空累加数据处理方法有效增强了光谱仪的灵敏度和信噪比，使其特别适用于微弱光谱信号的快速测量。本发明结构简单，易于加工装调，生产成本低，体积小，操作便利，应用面广。
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公开(公告)号：CN101829824B
公开(公告)日：2012-02-08
申请号：CN201010148954.9
申请日：2010-04-12
Applicant: 广州电器科学研究院 , 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及一种精密部件的电阻热与超声振动复合加热钎焊方法。其中复合加热钎焊方法的步骤是：准备被焊工件；装卡被焊工件；实施钎焊，获得钎焊接头。超声振子对被焊工件施加压力，在电阻热和铅垂方向高频超声振子振动联合作用下，钎料片熔化并润湿铺展待焊表面，超声空化作用使熔融钎料内部以及钎料与待焊表面之间界面上的气孔去除，同时形成钎焊接头。本发明的电阻热与超声振动的复合钎焊可以明显提高电阻钎焊接头钎料的润湿铺展效果，大幅减少钎焊接头气孔，提高钎焊接头的机械可靠性。
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公开(公告)号：CN101078749A
公开(公告)日：2007-11-28
申请号：CN200710072428.7
申请日：2007-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 一种动力电池源的测试系统，它涉及的是电池源的测试技术领域。它是为解决现有技术对动力电池的工作电流测量和对电池的能量SOC的测量计算上存在较大的误差，其误差在±10％以上，而导致单节电池过压或欠压而损坏的问题。它的显示电路(3)、CAN收发器(4)分别连接微处理器芯片(2)上，多个电压均衡检测电路(12)、电流传感器(13)通过多个多选一模拟开关电路(1)连接在微处理器芯片(2)上，声光报警器(6)通过反馈模块电路(5)连接在微处理器芯片(2)上。本发明能对动力电池源的工作电流和电池的能量SOC进行精确的测量，其测量的电流范围达－200A～+200A，其测量电池的能量SOC的精度能达到±4％，并具有结构简单、易于维护的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1758622A
公开(公告)日：2006-04-12
申请号：CN200510010526.9
申请日：2005-11-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L12/40
Abstract: 信息处理装置之间的异构多总线数据传输方法，本发明公开信息处理装置之间的多总线数据传输方法。它克服了现有的同类冗余设置的总线可靠性低的缺陷。本发明的方法是把CAN、I2C和SPI总线划分为三个不同的传输优先级，同一时刻系统内只有传输优先级别高的总线用于数据的传输，一条总线进行热备份，随时准备在当前有效总线传输失效时接替数据传输，如果当前有效总线上发生了导致数据传输故障的错误，则由总线控制装置判断出故障并立即发出总线切换命令，关闭当前最高优先级上的总线，启用下一优先级的总线进行传输。异构总线冗余系统相对于传统的同构冗余系统能够更好的弥补软件缺陷和抵抗环境干扰，能够更有效的保证容错系统的长时间可靠运行。
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公开(公告)号：CN1758225A
公开(公告)日：2006-04-12
申请号：CN200510010527.3
申请日：2005-11-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 杨孝宗 , 崔刚 , 左德承 , 刘宏伟 , 董剑 , 苗百利 , 曲峰 , 舒燕君 , 温东新 , 向琳 , 张展 , 罗丹彦 , 王玲 , 莫毓昌 , 郭建立 , 金岩 , 代明
IPC: G06F11/14
Abstract: 基于仲裁的容错服务器，本发明涉及计算机系统中的服务器，具体涉及容错服务器。它克服了现有的容错服务器互指责的缺陷。它包括能把自身的状态信息互相发送给对方的A服务器1和B服务器2；定期向A服务器1和B服务器2发送自检要求并接收A服务器1和B服务器2的自检结果，从而判定A服务器1和B服务器2是否出错的一号仲裁单元3、二号仲裁单元4和三号仲裁单元5；用于接受一号仲裁单元3、二号仲裁单元4和三号仲裁单元5的判定结果，并根据少数服从多数的原则裁定A服务器1和B服务器2是否出错的仲裁结果确定单元6；用于根据仲裁结果确定单元6的仲裁结果对A服务器1和B服务器2中出错的服务器发送复位信号的复位信号发生电路7。
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公开(公告)号：CN1725016A
公开(公告)日：2006-01-25
申请号：CN200510010206.3
申请日：2005-07-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01P3/42
Abstract: 自适应机动车发动机转速或车行速度的测量方法，它公开一种机动车的发动机转速以及车行速度的测量方法。它先判断车速正在升高还是下降；是下降且V＜VS1，则用两相邻脉冲之间计时法计算车速；VS1≤V≤VS2，用定时计数法计算车速；V＞VS2，用定时计数法计算车速；车速在升高，则判断当前车速值V是小于低速临界值VS1或大于高速临界值VS2，还是处于VS1和VS2之间006；如果V＜VS1，则用两相邻脉冲之间计时法计算车速；结果为VS1≤V≤VS2，则用两相邻脉冲之间计时法计算车速；结果为V＞VS2，则用定时计数法计算车速；它通过高、低速时采用不同的测速方法克服了现有的测速方法不能在车速快和车速慢时都适用的缺陷。
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公开(公告)号：CN116403048B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310407119.X
申请日：2023-04-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/42 , G06V10/80
Abstract: 一种基于多模态数据融合的农作物生长估计模型构建方法，属于农作物识别技术领域。为解决农作物生长过程中针对多种农作物普遍适用且估计准确的问题。本发明构建农作物图像训练集、农作物图像测试集、传感器数据训练集，传感器数据测试集；利用线性投影方法，将农作物图像训练集中的农作物图像输入卷积神经网络进行图像特征提取，利用传感器感知机方法，将传感器数据训练集中的传感器数据输入多层感知机神经网络进行传感器数据特征提取，利用Transformer编码器融合后进行拼接处理，然后经过池化、线性变换后输出为农作物生长评价指标，进行多模态数据融合的农作物生长估计。本发明适用于多种作物，大大减少了重新训练网络的时间。
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公开(公告)号：CN116403048A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310407119.X
申请日：2023-04-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/42 , G06V10/80
Abstract: 一种基于多模态数据融合的农作物生长估计模型构建方法，属于农作物识别技术领域。为解决农作物生长过程中针对多种农作物普遍适用且估计准确的问题。本发明构建农作物图像训练集、农作物图像测试集、传感器数据训练集，传感器数据测试集；利用线性投影方法，将农作物图像训练集中的农作物图像输入卷积神经网络进行图像特征提取，利用传感器感知机方法，将传感器数据训练集中的传感器数据输入多层感知机神经网络进行传感器数据特征提取，利用Transformer编码器融合后进行拼接处理，然后经过池化、线性变换后输出为农作物生长评价指标，进行多模态数据融合的农作物生长估计。本发明适用于多种作物，大大减少了重新训练网络的时间。
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