本發明公開了一種步進頻連續波探地雷達成像裝置及快速成像方法，屬于微波探地成像技術領域。本發明采用矢量網絡分析儀，搭載射頻功率放大器，結合超寬帶定向天線，采用步進頻連續波體制的信號，頻率范圍：700MHz～3GHz，在大帶寬的同時可以實現...

本發明公開了一種基于深度學習的非協作條件下信號參數估計方法，屬于信息技術領域。本發明將卷積神經網絡與Transformer網絡相結合，提出一種深度學習的參數估計算法模型，完成對調制信號的參數估計；該架構既能夠提取到信號局部細節特征，又可...

本發明公開了一種雙路徑遞歸神經網絡的電磁信號盲源分離方法，屬于信息技術領域。本發明方法根據最大互相關值的索引對信號進行切片整合，實現信號的自動化對齊，有效減少由于信號非同步導致的干擾，增強算法的適應能力和魯棒性；本方法通過多徑循環神經網...

本發明屬于電磁信號監測分析技術領域，特別涉及一種多維多通道寬帶信號監測平臺及幅度相位測試方法，監測平臺由多臺8通道接收單機組成，以8臺為一組，每一組以任意一臺作為基礎功能單機，通過每臺功能單機內置的并行同步基準校正處理器產生同步基準信號...

本發明公開了一種基于多參數聚類聯合修正PRI變換的雷達信號分選方法，屬于信息技術領域。本發明設計了一種新的雷達信號分選算法，本發明摒棄了以往只依賴于單一脈沖參數進行的分選，在預分選階段充分利用雷達信號信息，通過聚類的方式將高密集度的脈沖...

本申請屬于數字信號處理領域，具體涉及一種可動態配置的多路DDC并行處理方法，本發明方法的基本原理是對FPGA中多路DDC實施動態參數配置，使得各路DDC的頻率和帶寬均可依據不同的需求而不同，多路DDC并行運行、實施對模擬帶寬內信號多個頻...

本發明公開了一種基于多模式累積相位差法的復雜電磁環境測向方法，屬于無線電測向技術領域。本發明采用多模式累積相位差法的方法，將FFT變換后的各頻點相位差獨立運算，實現復雜電磁環境下多目標同時測向，提高多目標信號測向分辨率，可同時對分析帶寬...

本發明公開了一種基于場景模型的復雜測試任務流程規劃方法，屬于測試技術領域。本發明所提出技術摒棄了以往技術方案中通過手動構建儀器測試流程、建立傳統結構化數據庫、基于知識推理的儀器測試流程自主規劃方法等，設計一種基于場景模型的復雜測試任務流...

本發明屬于調制識別領域，提供了一種超越階數限制的頻率卷繞的調制識別方法及系統，包括獲取雷達信號并進行采樣，得到雷達解析信號；基于雷達解析信號進行頻率卷繞，得到雷達解析信號的卷繞頻率；根據雷達解析信號的卷繞頻率進行調制識別。本發明在瞬時自...

本發明屬于穩頻氣室技術領域，具體涉及一種表面等離子激元波導結構的片上穩頻氣室及制備方法。氣室結構及位于氣室結構周圍的包層，硅波導的中間段與金屬脊波導呈等距實體布置，氣腔位于硅波導與金屬脊波導之間，氣腔縱向截面呈長方形，中間段前端連接著前...

本發明公開了一種毫米波太赫茲網絡參數快速測試裝置及測試方法，屬于測試技術領域。本發明基于非接觸式波導連接件實現波導端口之間的耦合傳輸，保證信號高質量傳輸的同時擺脫了傳統螺絲固定的連接方式，有效避免了人工操作誤差的影響，提高測試穩定性和測...

本發明公開了一種基于近場探針的太赫茲三維成像裝置及方法，屬于太赫茲成像領域。本發明裝置包括矢量網絡分析儀、太赫茲S參數測試模塊、漸變波導近場探針、待測樣品、XYZ掃描臺、激光位移傳感器和反饋控制單元。本發明采用太赫茲近場探針實現橫向二維...

本發明公開了一種基于調制解調的陣列式毫米波太赫茲近場成像裝置及方法，屬于毫米波太赫茲成像。本發明提出的基于調制解調的陣列式毫米波太赫茲近場成像技術，采用探針陣列擴大掃描成像范圍和速度，同時對每個探針采用不同的勵振頻率來實現毫米波太赫茲波...

本發明公開了一種基于有機非線性晶體的光學差頻太赫茲波產生裝置及方法，屬于太赫茲波技術領域。本發明提出一種基于有機非線性晶體的光學差頻太赫茲波產生方法，將兩路波長不同的連續激光合束后又分成兩路分別入射到兩塊非線性晶體中產生太赫茲波，然后再...

本發明屬于信號調制識別領域，提供了一種自適應權重更新的輻射源目標識別方法及系統，包括獲取待識別的輻射源信號，并選取特征矢量得到參考數列；將參考數列與比較數列組成識別矩陣，并對識別矩陣的每一列進行歸一化處理，得到待識別矩陣；采用灰關聯分析...

本申請屬于外腔反光鏡技術領域，具體涉及一種抗干擾反光鏡旋轉機構及使用方法，包括驅動臂、反光鏡、剛玉球、軸承球座、柔性鉸鏈結構和轉軸安裝基座；所述柔性鉸鏈結構一端部設有轉軸，另一端上設有反光鏡；所述轉軸兩端分別設有軸承座，所述剛玉球位于軸...

本申請涉及機械狀態監測領域，其具體地公開了一種基于深度遷移學習的卷煙機除塵設備電機故障診斷方法，該方法通過實時采集除塵車間電機設備的振動和溫度信號，并進行數據預處理，采用卷積神經網絡構建遷移學習模型進行特征提取和訓練，以預測振動預測結果...

本發明屬于光電模擬器特性參數測試技術領域，具體涉及一種光電模擬器特性參數測試裝置及方法。激光發射模塊和光電探測模塊分別與控制計算機信號連接；激光編碼控制系統按照規定的編碼序列對激光信號進行編碼，激光器采用主振蕩功率放大方式實現980nm...

本發明屬于光纖傳感技術領域，具體涉及一種基于負泊松比晶胞結構的光子晶體光纖。所述光子晶體光纖包括包層和纖芯；其特征在于，所述包層中設置具有負泊松比效應的晶胞結構；所述晶胞結構包括若干個氣孔層；每個氣孔層包括若干個圍繞纖芯周圍排列的橢圓氣...

本申請關于一種基于深度學習的線纜字符檢測方法，包括：S1、獲取字符區域圖像；S2、對所述字符區域圖像進行字符分割，得到N個字符圖像；S3、對N個所述字符圖像進行分類，得到M個類型的字符圖像集；S4、通過預訓練的神經網絡分別識別不同類型的...