元の名称記録: 西安邮电大学

本发明提供了一种IGBT的在线状态监测方法、系统、设备及介质，属于绝缘栅双极晶体管在线状态监测与寿命预测技术领域，该方法包括：首先从数据预处理后的IGBT电压、电流等信号中提取多种时域特征，并通过相关性分析和核主成分分析将其融合为一个综合健康指标；其次，利用随机森林算法在Vxworks系统上实现毫秒级的实时状态监测与故障分类，采用CNN‑GRU混合深度学习模型，精准预测剩余使用寿命；最终，通过将先进的数据驱动算法与高可靠的嵌入式实时系统相结合，实现了对IGBT从实时监控到寿命预测的全生命周期健康管理，显著提升了电力电子系统的安全性与可靠性。

本发明提供一种基于空芯负曲率光纤的光纤偏振器，基于空芯负曲率光纤的光纤偏振器包括：基层，所述基层内为空心结构；纤芯层，设置于所述基层内的中心处；非对称包层结构，设置于所述基层和所述纤芯层之间，所述非对称包层结构包括：设置于所述纤芯层y向的一对第一胶囊嵌套单元，以及非y向均匀分布的六个第二胶囊嵌套单元。根据本发明通过将非对称分布不同管厚和扩大方向包层的空气区域两种方案相结合，有效增强了偏振态与包层模的耦合，实现了优异的单模单偏振性能；有效增加了y偏振基模的限制损耗，进而实现了在较大带宽范围内具有足够高的偏振消光比，具有良好的抗弯曲和抗螺旋性能。

本发明属于滚动轴承健康评估技术领域，公开了一种基于小波注意力机制的滚动轴承健康指标构建方法，本发明运用小波包变换对原始信号进行多尺度分解，借助多尺度注意力机制强化关键特征，再以变分自编码器重构误差构建健康指标，降低对先验知识依赖，充分挖掘传感器多尺度非平稳信息，提高所构建健康指标的单调性、趋势性，从而实现对轴承健康状态更准确、更有效的评估，可广泛应用于各类轴承的健康监测场景，为设备的维护保养提供有力支持。

本发明属于设备故障诊断领域，公开了一种融合双重对齐和伪标签学习的无监督跨设备故障诊断方法。通过将全局域适应、条件域对抗与伪标签学习三种机制进行协同优化，实现了“全局‑局部‑实例”三个层次的深度特征对齐与精炼，显著提升了无监督跨设备故障诊断的准确性、鲁棒性和泛化能力，解决了现有域适应方法仅关注全局分布对齐而忽略类别结构，导致目标域上不同故障类别特征发生混淆、诊断精度低下的核心技术难题，以及传统智能诊断模型在应用于新设备或新工况时，必须依赖有标签数据才能保证性能的技术瓶颈。

本发明提供一种图像超分辨率处理方法和装置，通过在模糊核约束方面引入模糊核非负约束、模糊核奇异值分解约束以及模糊核的Schur补集约束，构建更为精准的模糊核估计模型。本发明不仅能够提升超分辨率图像的视觉质量与客观评价指标，还能增强训练过程的稳定性。

本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于边缘计算与时分多址的车联网优化方法与系统，通过联合优化服务部署和替换、路侧单元(RSU)部署、接入控制以及VTUs和RSU中的任务卸载率，为城市交通、高速公路或灾害地区的车载通信提供了高效、低延迟且稳定的任务处理服务。本发明采用了双时间尺度优化策略：在粗粒度时间尺度(帧)上进行服务部署与替换的决策，而在细粒度时间尺度(时隙)中处理其他优化问题。本发明提出了一种具有创新性的分层DRL算法，在该算法中，高层智能体采用深度Q网络(DQN)代理，负责在帧内优化服务部署与替换策略；而底层智能体则采用深度确定性策略梯度(DDPG)代理，专门解决时隙内的任务卸载率和接入控制等相关优化问题。

本发明涉及一种负电容隧穿场效应晶体管及其制备方法，属于场效应晶体管技术领域，解决现有隧穿场效应晶体管存在发生隧穿的面积有限、开态电流小的技术问题。其晶体管包括源区、本征区、漏区、栅氧化层、金属栅、漏电极、源电极、HfO铁电层。HfO铁电层、金属栅长度小于栅氧化层的长度。本征区、漏区掺杂类型相同，且与源区掺杂类型相反。其制备方法包括样片预处理、光刻、刻蚀，离子注入、去胶，激活注入掺杂，栅氧化层淀积、HfO铁电层制备、金属栅制备，氧化层去除，源电极、漏电极淀积的步骤。该发明用于基于负电容效应的短栅结构隧穿场效应晶体管。

本申请公开了一种基于实例感知的红外与可见光图像融合方法及系统，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：输入红外图像和可见光图像；基于红外图像和可见光图像生成红外语义掩码和可见光语义掩码，将红外图像及其语义掩码和可见光图像及其语义掩码分别输入对应的判别器；利用图像融合模型融合红外图像和可见光图像得到融合图像；由判别器在语义掩码的引导下分别计算融合图像的红外差异和可见光差异；基于红外差异和可见光差异更新融合模型的参数得到训练后的融合模型；将待融合的红外图像和可见光图像输入训练后的融合模型，得到融合后的图像。本申请有效避免了模态特征混叠带来的反向传播梯度冲突，显著提升生成器的模态区分能力与融合质量。

本申请公开了一种基于多尺度上下文特征提取的航拍小目标检测方法，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：获取无人机航拍图像数据并进行预处理；将预处理后的图像数据输入主干网络进行初步提取获得基础特征；长距感知模块对基础特征进行上下文增强处理，获得长距上下文特征；多尺度感知单元对长距上下文特征进行多尺度语义建模，获得多尺度语义特征；下采样模块对多尺度语义特征进行轻下采样与特征压缩，获得紧凑特征；将紧凑特征输入特征融合网络进行跨尺度信息交互，获得融合特征；将融合特征输入检测头进行分类与定位预测获得检测结果。本申请通过对多尺度有效感受野的自适应建模和细粒度的纹理表达，显著提升了航拍小目标的检测精度与鲁棒性。

本发明属于电机技术领域，具体涉及一种分块定子及其制作方法。本发明利用取向硅钢制作的分块定子，包括多个沿周向均匀排布的U型铁芯，每个所述U型铁芯均包括多片沿径向叠压设置的U型铁片，所述U型铁芯的齿部边缘平齐，相邻所述U型铁芯的齿部之间留有间隙，并通过绝缘卡扣固定连接，所有所述U型铁芯的轭部均与定子外壳抵接；每个所述U型铁芯外均设有绕组线圈，相邻所述U型铁芯、绝缘卡扣以及定子外壳之间的空隙填充有灌封胶。本发明可在最大化利用取向硅钢优势的同时，优化电机结构与工艺性，全面提升电机综合性能，进一步凸显取向硅钢替代无取向硅钢的潜在应用价值，推动电机技术向高效、高功率密度方向发展。

本发明公开了基于粒子群支持向量的智能手表血压数值校准方法及系统，涉及血压检测设备技术领域；该方法包括如下步骤：数据清洗，对智能手表中人体指标数据区分数据类型，删除不全数据且移除异常数据；特征提取，对清洗后的数据进行映射变换，利用核主成分分析提取不同数据的特征，根据提取结果选定人体指标特征；参数优化，利用选定的人体指标特征建立初始SVR模型，初始SVR模型使用四种不同的核函数，采用粒子群优化算法为初始SVR模型寻找最优超参数，四种核函数为每个粒子设置特定的超参数；设计电量自适应机制在四种不同核函数的拟合函数中选择拟合函数。本方法的校准流程不仅提高了血压监测的准确性，也满足了智能手表长时间使用的实际需求。

本发明公开了面向电子器件的强化测试参数响应方法及系统，涉及电子器件测试技术领域，该方法包括：基于待测试电子器件的基本属性特征参数，获取基本测试方案序列；获取测试项重要性序列，基于测试项重要性序列，获取校正测试方案；获取校正测试方案中多个测试项对的干扰性系数，迭代优化校正测试方案中的测试项顺序，获取优化测试方案；基于优化测试方案，进行电子器件的强化测试。本发明解决了现有技术中存在的电子器件测试中测试方案针对性不足导致测试结果不准确的技术问题。

一种基于改进ByteTrack的无人机视角多目标跟踪方法及系统，属于目标跟踪技术领域，所述方法包括：对目标检测算法进行训练，采用训练后的目标检测算法对公开数据集进行目标检测；设置高分置信度阈值和低分置信度阈值，对目标检测结果中的检测框进行分类，将目标检测结果的检测框划分为高分检测框和低分检测框两类；采用改进ByteTrack多目标跟踪算法，引入遮挡匹配模块，对高分检测框和低分检测框进行三次目标匹配；基于匹配结果对所有成功匹配的轨迹框进行更新，将未匹配的轨迹框保留预设帧数用于后续帧匹配，输出当前帧的跟踪结果。本申请提升了跟踪的准确性和鲁棒性，适用于无人机航拍视频中的多目标跟踪任务。

本发明公开了一种基于机会约束的MEC任务卸载方法，涉及云计算技术领域，包括：通过模糊待处理任务的模糊数据输入量和模糊CPU周期数构建时延能耗模型、模糊隐私模型和机会约束模型；通过时延能耗模型、模糊隐私模型和机会约束模型建立联合优化模型；求解联合优化模型得到任务卸载策略和网络选择策略；根据任务卸载策略将所述模糊待处理任务分配至卸载位置；根据网络选择策略进行资源传输。本发明通过设计的卸载算法对联合优化模型进行求解，得到了关于任务卸载位置策略、网络数据传输选择策略的最优解。将任务分配至对应的卸载位置。根据所述的网络数据传输选择策略，按照比例分配任务数据至不同的网络以传输数据。

本发明涉及物联网通信技术领域，具体涉及基于环境感知的LoRa网络动态链路自适应控制方法及系统，包括：系统首先为终端预设初始通信参数并收集其数据与链路信息；基于传输路径上的建筑物与交通数据，构建环境感知模型以量化环境影响因子，并结合性能指标建立动态评价矩阵。基于此矩阵计算当前链路的综合性能指数，并预测信噪比变化得到相对差值。系统通过分析性能指数变化趋势，运用自适应算法生成通信参数的优化建议，并预估带来的性能提升。通过权衡性能提升与调整所需的能耗、时延成本，仅在收益大于开销时才执行参数调整。最终在固定配网时间内完成所有终端的优化，并评估网络整体性能。本发明提高了LoRa网络动态链路自适应控制的准确性。