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公开(公告)号：CN110022155B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201910169003.0
申请日：2019-03-06
Applicant: 东北大学
IPC: H03M1/12
Abstract: 本发明公开了一种采样阈值随输入信号变化的异步过电平采样模数转换器，当输入信号连续并且短的一直上升或者一直下降变化时，本电路通过比较器模块、计数器模块以及数模转换器模块模块配合来改变整个设计的阈值。外界输入信号触发比较器模块的输出改变，从而改变计数器模块的输出的二进制值，由译码器翻译出二进制值得改变，以此来控制数模转换器模块模块的开关，控制数模转换器模块模块的输出电压。该输出电压连接比较器模块的参考电压，改变了参考电压即改变了本设计的阈值。因此当连续并且短时间的一直上升或者一直下降变化的输入信号来临后，该电路可根据阈值分辨率的改变以此来减少采样次数，减低能耗。
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公开(公告)号：CN111402269A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010186436.X
申请日：2020-03-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种基于改进的FC-DenseNets的椎管分割方法，属于深度学习医疗图像分割方向，该方法包括以下步骤：对脊椎部位的CT影像数据集进行数据增强，得到增强后的CT影像数据集，对增强后的CT影像数据集进行划分得到训练集和测试集；采用目标检测YOLO V3算法对增强后的训练集进行特征提取，确定目标区域；通过对FC-Densenets网络增加长短跳连接的方式，得到改进之后的FC-Densenets网络Ⅰ，对改进之后的FC-Densenets网络Ⅰ进行降维卷积核操作，得到改进之后的FC-Densenets网络结构图；对改进之后的FC-Densenets网络结构图进行训练，基于测试集得到脊椎部位得分割效果图，深度学习网络采用改进的FC-DenseNetsFully结构网络来提高分割效果，改进之后具有更少的参数量、更低的运行内存以及精简的网络结构使得相应的实时性得到提高，有明显的抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN109255340A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811271700.9
申请日：2018-10-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种融合多种改进VGG网络的人脸识别方法，该方法在已有VGG19网络的基础上，通过删减其他卷积层或全连接层及其不同组合，或者改变不同层次卷积的卷积核数及全连接层结点数，生成两种及两种以不同结构的改进VGG网络；对训练样本人脸图像进行预处理，并扩充数据集；将扩充后的数据集放入改进后的VGG网络进行训练，每种网络对应采用不同的训练方法，产生多种稳定的VGG模型；将待识别的人脸图像同时放入多种模型进行识别，从多个识别结果中选取最终的识别结果。本发明使VGG网络更有效的提取深层次人脸隐含特征，提高了网络对不同人脸的区分能力，能综合提高人脸识别的准确率，适应不同特征的数据集。
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公开(公告)号：CN109214367A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811252072.X
申请日：2018-10-25
Applicant: 东北大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉注意机制的人脸检测方法，具有如下步骤：S1、图片预处理：将输入的固定大小的RGB图片分别转换到YCrCb颜色空间和Lab颜色空间，分别对三个颜色空间的图片进行预处理；S2、获取视觉显著图：通过GBVS算法得到预处理后图片所对应的视觉显著图，选择合适的权值系数进行线性组合得到最终视觉显著图；S3、获取人脸区域：对最终视觉显著图进行阈值分割得到粗模板，再对其进行形态学操作得到细模板，根据细模板得到人脸区域。本发明利用视觉注意机制获取视觉显著图，消除了复杂环境下光照、姿态、遮挡等因素的影响，避免了人工选择人脸位置的问题，自动、准确检测出人脸区域。
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公开(公告)号：CN102288819B
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201110236979.9
申请日：2011-08-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种基于FPGA的电力谐波分析仪，属于电力电子技术领域，该电力谐波分析仪包括传感器电路和AD采样电路以及设在FPGA中的数据采集模块、数据缓存模块、数据类型转换模块、加窗模块、FFT运算模块、运算结果存储和中断产生模块、NiosⅡ软核处理器模块、LTM显示模块。本发明前端的谐波采集和处理使用硬件实现，充分发挥了硬件加速的优势；利用FPGA中的NiosⅡ软核处理器对处理后的数据做进一步运算和控制，该过程在FPGA片内总线上完成，解决了数据的传输，充分发挥了硬件设计的高速性和NiosⅡ软核处理器控制的灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102288819A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110236979.9
申请日：2011-08-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种基于FPGA的电力谐波分析仪，属于电力电子技术领域，该电力谐波分析仪包括传感器电路和AD采样电路以及设在FPGA中的数据采集模块、数据缓存模块、数据类型转换模块、加窗模块、FFT运算模块、运算结果存储和中断产生模块、NiosⅡ软核处理器模块、LTM显示模块。本发明前端的谐波采集和处理使用硬件实现，充分发挥了硬件加速的优势；利用FPGA中的NiosⅡ软核处理器对处理后的数据做进一步运算和控制，该过程在FPGA片内总线上完成，解决了数据的传输，充分发挥了硬件设计的高速性和NiosⅡ软核处理器控制的灵活性。
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公开(公告)号：CN109104190B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201811142043.8
申请日：2018-09-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于多次采样的时间数字转换电路，包括使能复位信号生成模块、Start延迟环、Stop延迟环、信号检测器、Start延迟环和Stop延迟环计数器、计数器寄存器、ROM存储器、ROM存储器寄存器、数据处理器、数据处理器寄存器。Start、Stop信号输入电路中，分别进入Start和Stop延迟环中传播，每个延迟环的最后一个延迟单元后连接计数器，输出连接寄存器，使能复位信号生成模块接在计数器上，同时每个延迟环的输出分别接16个信号检测器对信号进行多次采样，采样结果输入ROM存储器中，输出连接寄存器，计数器寄存器、ROM存储器寄存器的结果作为数据处理器的输入，输出连接寄存器。本发明的技术方案解决了现有的时间数字转换器测量精度低的问题，实现了更高的测量精度。
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公开(公告)号：CN112802567A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110108182.4
申请日：2021-01-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及治疗费用预测技术领域，提供一种融合贝叶斯网络与回归分析的治疗费用预测方法，包括：步骤1：获取初始电子病历数据集：获取确诊为预设疾病的多份历史电子病历，确定与预设疾病相关的评价指标，抓取与预设疾病相关的评价指标数据、治疗方案类型数据、治疗费用数据，并对描述型评价指标进行数值化处理；步骤2：分析数据缺失程度，对部分缺失变量插值；步骤3：构建并训练基于高斯贝叶斯网络的治疗方案分类模型；步骤4：构建并训练每个治疗方案类型下基于回归分析的治疗费用预测模型；步骤5：对确诊为预设疾病的病人的治疗费用进行预测。本发明充分利用了文本电子病历数据，能够在数据量较小时提高治疗费用预测的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110022155A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910169003.0
申请日：2019-03-06
Applicant: 东北大学
IPC: H03M1/12
Abstract: 本发明公开了一种采样阈值随输入信号变化的异步过电平采样模数转换器，当输入信号连续并且短的一直上升或者一直下降变化时，本电路通过比较器模块、计数器模块以及数模转换器模块模块配合来改变整个设计的阈值。外界输入信号触发比较器模块的输出改变，从而改变计数器模块的输出的二进制值，由译码器翻译出二进制值得改变，以此来控制数模转换器模块模块的开关，控制数模转换器模块模块的输出电压。该输出电压连接比较器模块的参考电压，改变了参考电压即改变了本设计的阈值。因此当连续并且短时间的一直上升或者一直下降变化的输入信号来临后，该电路可根据阈值分辨率的改变以此来减少采样次数，减低能耗。
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公开(公告)号：CN104320341B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410571169.2
申请日：2014-10-23
Applicant: 东北大学
IPC: H04L12/741 , H04L12/771 , H04L12/865
Abstract: 一种路由自适应异步2D‑Torus片上网络及其设计方法，多个异步路由节点按照2D‑Torus拓扑结构和异步握手通信机制构建片上网络；每个异步路由节点具有东向、西向、南向、北向和本地端口共五个端口，每一端口均包括输入端、数据接收模块、数据解码模块、路由计算模块、交叉开关模块、数据仲裁模块、数据编码模块、数据发送模块和输出端；该方法包括：设计异步路由节点具有的各个端口的接口行为，并对异步路由节点内部的数据流向进行描述；对异步片上网络中传输数据的数据结构进行设计；利用异步有限状态机的方法设计端口中的模块；完成各个模块的硬件编程；构建异步路由节点；构建N×N的异步2D‑Torus片上网络。
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