華南理工大學專利技術

華南理工大學共有26347項專利

  • 本實用新型公開了一種具有能量可疊加的功率放大器,包括第一輸入信號及第二輸入信號,兩個輸入信號分別經過第一阻抗變換電路、功率放大電路、第二阻抗變換電路及移相電路后與功率合成電路的輸入端連接,所述功率合成電路的輸出端連接負載;當第一輸入信號...
  • 本實用新型提供偽連續導電模式Buck‑Boost無橋PFC變換器,包括交流電源、第一二極管、第二二極管、第三二極管、第一開關管、第二開關管、電感、輸出濾波電容和負載;所述的交流電源Vin一端與第一二極管陽極和第一開關管發射極連接;交流電...
  • 一種用戶體驗優先的車聯網資源分配方法及系統,方法包括:接收用戶向邊緣節點發出的任務請求和車輛狀況;根據車輛狀況確定車輛對資源的需求量;將任務請求和車輛對資源的需求量儲存為任務請求對象,并推入等待隊列;每過一定時間從等待隊列中選取任務請求...
  • 本發明公開了一種在復雜地域的無線傳感器網絡移動基站避障方法,所述方法考慮確定起點和終點的基站移動過程,并在此過程中規避起點與終點連線上存在的障礙,找到一條規避障礙的較短路徑,具體包括以下步驟:S1、生成障礙物的凸包;S2、生成包括起點、...
  • 本實用新型公開了一種適用于鄉村景區的標識牌,包括標識牌本體、垂直軸風力發電機、蓄電池、電量檢測裝置、自動充電裝置、自動感應燈光系統和緊急求助按鈕。所述標識牌本體為一個三棱柱體,側面裝有電子顯示屏,電子顯示屏下方還設有廣告陳列架和自助充電...
  • 本發明公開了一種帶通頻率選擇表面結構、屏蔽門及天線罩,所述帶通頻率選擇表面結構由多層印刷線路板緊密堆疊而成,所述多層印刷線路板分別為頂層印刷線路板、中間層印刷線路板和底層印刷線路板,所述頂層印刷線路板和底層印刷線路板均為一塊印刷線路板,...
  • 本發明公開了一種無外加電路的寬帶雙極化濾波偶極子天線,包括水平介質基板上印制兩對相互垂直的輻射陣子臂,兩對相互垂直的輻射陣子臂水平放置;兩個垂直介質基板均設置巴倫對輻射陣子臂進行饋電,所述巴倫包括槽線、兩個短路短截線及末端開路的Г形饋電...
  • 本發明公開了一種四頻雙極化天線及無線通信設備,該天線包括從上到下依次設置的第一金屬層、第一基片集成波導、第二金屬層、第二基片集成波導以及金屬地板,所述第一金屬層上設有矩形環輻射縫隙,所述第二金屬層的中間設有十字形耦合縫隙,且在十字形耦合...
  • 本發明涉及動力電池熱管理領域,公開了一種基于平板熱管的電池組熱管理系統,包括電池組、平板熱管、U型石墨片和換熱板;所述電池組包括多個呈方形的單體電池,所述U型石墨片與單體電池一一對應;所述U型石墨片至少包覆單體電池的兩個相對的側面以組成...
  • 本發明公開了一種具有三明治結構的GaN‑HEMT器件及其制備方法。所述GaN‑HEMT器件包括外延層和電極,所述外延層包括GaN溝道層和AlyGa1‑yN勢壘層,并自上而下排布;所述電極包括柵電極、源電極、漏電極和場板電極,場板電極和柵...
  • 本發明公開了一種蛋白在二氧化鈦表面上吸附行為的仿真調控方法。該方法為:(1)構建材料表面模型;(2)建立蛋白‑表面‑溶液體系模型,通過分子動力學軟件模擬蛋白在表面上的吸附過程;(3)計算均方根偏差、回轉半徑、二級結構含量以及吸附能量隨時...
  • 本發明公開的智能設備自動巡檢路徑規劃方法,包含以下順序的步驟:基站部署;進行子區域劃分,并投放智能設備進行預巡檢;根據預巡檢結果重構目標區域地圖,優化子區域劃分并在巡檢區域內做巡檢點,為實際巡檢規劃路線;智能設備實際巡檢,周期向基站發送...
  • 本發明公開了一種基于曲率特征的各向異性圖像去噪方法,包括:S1,將待檢測圖像上添加噪聲,將添加噪聲后的待檢測圖像輸入到柔性IC封裝基板上;S2,將柔性IC封裝基板上的待檢測圖像灰度化;S3,利用基于曲率特征的各向異性圖像平滑擴散模型按照...
  • 本發明公開了一種基于EMD‑VMD‑PSO‑BPNN的短期電力負荷預測模型建立方法,該短期電力負荷預測模型應用于造紙企業的電力負荷預測,包括下述步驟:首先獲取造紙企業數據質量合格的總有效負荷的數據;采用EMD‑VMD組合算法對總有效負荷...
  • 本發明公開了一種基于stacking元學習策略的污水處理故障診斷方法,該方法是用均值法補全污水數據中屬性不完整的樣本的缺陷項,將其歸一化到[0,1]區間中;設置基分類器隱層節點數、正則化系數、核寬度的最優參數;利用處理好的訓練樣本對基分...
  • 本發明屬于制造技術領域,特別涉及一種基于圖像處理的焊點識別方法。一種基于圖像處理的焊點識別方法,包括:對原始圖像進行預處理;對預處理后的圖像中的焊點和干擾圓孔進行位置提取;對焊點和干擾圓孔進行紋理特征提取;構建GA‑SVM分類模型,對G...
  • 本發明公開了一種基于散度計算的異構域適應方法,包括如下步驟:數據預處理;分別學習映射,將源域和目標域映射至同一共享子空間,同時利用最大均值差異(MMD)距離進行分布匹配,減小分布差異,并進行核化處理以適應非線性問題;遵循結構一致性,保證...
  • 本發明公開了一種基于Spark平臺運行的P‑CFSFDP密度聚類方法,基于快速搜索進行聚類并找出密度峰值(CFSFDP)算法思想,實現一個可以在Spark平臺上運行的P‑CFSFDP密度聚類方法,同時改進現有方法的缺陷,在數據結構和自動...
  • 本發明屬于深度學習和計算機視覺技術領域,涉及基于卷積神經網絡多層特征融合的潛在目標區域生成方法,包括:構建基于卷積神經網絡的特征提取模塊,提取圖像多層次特征,特征提取模塊有兩路輸出,其中,第一路輸出是特征提取模塊中除去第一階段的其他所有...
  • 本發明公開了一種圖像目標檢測方法、系統、裝置和存儲介質。所述方法使用Faster‑RCNN算法對待處理圖像依次進行提取特征圖等處理步驟,所述方法還包括對特征圖分別進行多次膨脹卷積處理,接收各次所述膨脹卷積處理輸出的多個并行特征信息,將多...
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