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心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明涉及心电图检测技术领域，具体公开一种心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置。本发明的心电数据重采样方法利用自动/半自动的方式获取初始化信息、目标波速、显示点距、采样率，并采用自动重采样生成算法，动态生成不同的重采样形式，可以适应不同参数的显示装置，使得心电波形的显示能够在不同的显示装置上满足EC13、YY1079-2008、JJG1041-2008等规范的相关规定。
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基于部分按段重采样的胎儿心电图分离提取方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本申请涉及从孕妇腹壁电中分离提取胎儿心电图(FECG)的方法。从腹壁电信号中分离提取胎儿心电图，主要包括两大步骤：第一步，估计腹壁电信号中的母体心电成分，并把估计的母体心电成分从腹壁电信号中去掉，得到胎儿心电图的初步估计结果，不妨称为胎儿心电图的初步估计阶段；第二步，进一步去除初步估计的胎儿心电图信号中的干扰噪声，获得胎儿心电图的精确估计结果，称之为胎儿心电图的增强估计阶段。本发明分别涉及胎儿心电图初步估计阶段的一种方法和胎儿心电图增强估计阶段的一种方法。提出的部分按段重采样提取方法较之前的按段重采样方法提高了估计的鲁棒性。
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一种基于重采样回归分析的亚像素积雪覆盖率提取方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明涉及一种基于重采样回归分析的亚像元积雪覆盖率提取方法。该方法不依赖于地面实测数据或同步高分辨率，直接通过对影像降分辨率重采样，将重采样降分辨率后的数据作为样本数据，回归建立亚像元积雪覆盖率与反射率之间的多元线性模型。本发明所提供技术方案计算量小，适用于区域范围较大，数据量大、不同区域、不同时间的遥感影像。
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基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明涉及机电设备寿命预测领域，公开了一种基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法，解决传统设备剩余寿命预测方法中无味粒子滤波存在的粒子多样性缺失问题，提高设备寿命预测的精度。本发明通过利用无味卡尔曼滤波来作为粒子滤波的建议密度分布函数，来减少粒子退化，并采用线性优化重采样算法对粒子滤波的重采样部分进行优化；针对线性优化重采样的步长系数K的选取，本发明通过创建调节因子Kb，并利用模糊推理系统自适应的确定步长系数K的值，最后实现对设备剩余有效寿命预测。本发明适用于机电设备的剩余有效寿命预测。
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基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公布了一种基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法，所述方法如下(1)粒子生成模块用于接收输入向量生成粒子后分别输出至粒子更新模块、重采样模块；(2)粒子更新模块用于对步骤(1)生成的粒子进行更新即权值计算和权值归一化后输出至重采样模块；(3)重采样模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行重采样过程和状态更新后反馈至步骤(1)粒子生成模块；(4)输出生成模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行数据生成输出。
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基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法（专利号201310223686.6），涉及一种机械故障诊断管理方法，所述方法包括：采集旋转机械的振动信号、时域降采样、计算振动信号的瞬时频率、划分瞬时频率序列、拟合瞬时频率曲线、计算信号角域采样时刻序列、计算信号角域采样时刻对应的幅值序列；计算信号角域采样时刻对应的幅值序列利用拉格朗日插值算法，求取对应的重采样时刻原信号的幅值序列A(t)，最终获得振动信号在角域内的重采样信号R(t)。该方法不需要额外的转速计来提取转速信息，直接从振动信号中获取转轴的转速信息，本方法分析精度高，硬件成本低，不受环境限制，特别是对企业现有设备的技术改造具有意义。
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心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明涉及心电图检测技术领域，具体公开一种心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置。本发明的心电数据重采样方法利用自动/半自动的方式获取初始化信息、目标波速、显示点距、采样率，并采用自动重采样生成算法，动态生成不同的重采样形式，可以适应不同参数的显示装置，使得心电波形的显示能够在不同的显示装置上满足EC13、YY1079-2008、JJG1041-2008等规范的相关规定。
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基于部分按段重采样的胎儿心电图分离提取方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本申请涉及从孕妇腹壁电中分离提取胎儿心电图(FECG)的方法。从腹壁电信号中分离提取胎儿心电图，主要包括两大步骤：第一步，估计腹壁电信号中的母体心电成分，并把估计的母体心电成分从腹壁电信号中去掉，得到胎儿心电图的初步估计结果，不妨称为胎儿心电图的初步估计阶段；第二步，进一步去除初步估计的胎儿心电图信号中的干扰噪声，获得胎儿心电图的精确估计结果，称之为胎儿心电图的增强估计阶段。本发明分别涉及胎儿心电图初步估计阶段的一种方法和胎儿心电图增强估计阶段的一种方法。提出的部分按段重采样提取方法较之前的按段重采样方法提高了估计的鲁棒性。
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一种基于重采样回归分析的亚像素积雪覆盖率提取方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明涉及一种基于重采样回归分析的亚像元积雪覆盖率提取方法。该方法不依赖于地面实测数据或同步高分辨率，直接通过对影像降分辨率重采样，将重采样降分辨率后的数据作为样本数据，回归建立亚像元积雪覆盖率与反射率之间的多元线性模型。本发明所提供技术方案计算量小，适用于区域范围较大，数据量大、不同区域、不同时间的遥感影像。
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基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明涉及机电设备寿命预测领域，公开了一种基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法，解决传统设备剩余寿命预测方法中无味粒子滤波存在的粒子多样性缺失问题，提高设备寿命预测的精度。本发明通过利用无味卡尔曼滤波来作为粒子滤波的建议密度分布函数，来减少粒子退化，并采用线性优化重采样算法对粒子滤波的重采样部分进行优化；针对线性优化重采样的步长系数K的选取，本发明通过创建调节因子Kb，并利用模糊推理系统自适应的确定步长系数K的值，最后实现对设备剩余有效寿命预测。本发明适用于机电设备的剩余有效寿命预测。
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基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公布了一种基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法，所述方法如下(1)粒子生成模块用于接收输入向量生成粒子后分别输出至粒子更新模块、重采样模块；(2)粒子更新模块用于对步骤(1)生成的粒子进行更新即权值计算和权值归一化后输出至重采样模块；(3)重采样模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行重采样过程和状态更新后反馈至步骤(1)粒子生成模块；(4)输出生成模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行数据生成输出。
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基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法（专利号201310223686.6），涉及一种机械故障诊断管理方法，所述方法包括：采集旋转机械的振动信号、时域降采样、计算振动信号的瞬时频率、划分瞬时频率序列、拟合瞬时频率曲线、计算信号角域采样时刻序列、计算信号角域采样时刻对应的幅值序列；计算信号角域采样时刻对应的幅值序列利用拉格朗日插值算法，求取对应的重采样时刻原信号的幅值序列A(t)，最终获得振动信号在角域内的重采样信号R(t)。该方法不需要额外的转速计来提取转速信息，直接从振动信号中获取转轴的转速信息，本方法分析精度高，硬件成本低，不受环境限制，特别是对企业现有设备的技术改造具有意义。
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心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明涉及心电图检测技术领域，具体公开一种心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置。本发明的心电数据重采样方法利用自动/半自动的方式获取初始化信息、目标波速、显示点距、采样率，并采用自动重采样生成算法，动态生成不同的重采样形式，可以适应不同参数的显示装置，使得心电波形的显示能够在不同的显示装置上满足EC13、YY1079-2008、JJG1041-2008等规范的相关规定。
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基于部分按段重采样的胎儿心电图分离提取方法
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技术简介
本申请涉及从孕妇腹壁电中分离提取胎儿心电图(FECG)的方法。从腹壁电信号中分离提取胎儿心电图，主要包括两大步骤：第一步，估计腹壁电信号中的母体心电成分，并把估计的母体心电成分从腹壁电信号中去掉，得到胎儿心电图的初步估计结果，不妨称为胎儿心电图的初步估计阶段；第二步，进一步去除初步估计的胎儿心电图信号中的干扰噪声，获得胎儿心电图的精确估计结果，称之为胎儿心电图的增强估计阶段。本发明分别涉及胎儿心电图初步估计阶段的一种方法和胎儿心电图增强估计阶段的一种方法。提出的部分按段重采样提取方法较之前的按段重采样方法提高了估计的鲁棒性。
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一种基于重采样回归分析的亚像素积雪覆盖率提取方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明涉及一种基于重采样回归分析的亚像元积雪覆盖率提取方法。该方法不依赖于地面实测数据或同步高分辨率，直接通过对影像降分辨率重采样，将重采样降分辨率后的数据作为样本数据，回归建立亚像元积雪覆盖率与反射率之间的多元线性模型。本发明所提供技术方案计算量小，适用于区域范围较大，数据量大、不同区域、不同时间的遥感影像。
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基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法
成熟度：正在研发
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技术简介
摘要：本发明涉及机电设备寿命预测领域，公开了一种基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法，解决传统设备剩余寿命预测方法中无味粒子滤波存在的粒子多样性缺失问题，提高设备寿命预测的精度。本发明通过利用无味卡尔曼滤波来作为粒子滤波的建议密度分布函数，来减少粒子退化，并采用线性优化重采样算法对粒子滤波的重采样部分进行优化；针对线性优化重采样的步长系数K的选取，本发明通过创建调节因子Kb，并利用模糊推理系统自适应的确定步长系数K的值，最后实现对设备剩余有效寿命预测。本发明适用于机电设备的剩余有效寿命预测。
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基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公布了一种基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法，所述方法如下(1)粒子生成模块用于接收输入向量生成粒子后分别输出至粒子更新模块、重采样模块；(2)粒子更新模块用于对步骤(1)生成的粒子进行更新即权值计算和权值归一化后输出至重采样模块；(3)重采样模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行重采样过程和状态更新后反馈至步骤(1)粒子生成模块；(4)输出生成模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行数据生成输出。
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基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法（专利号201310223686.6），涉及一种机械故障诊断管理方法，所述方法包括：采集旋转机械的振动信号、时域降采样、计算振动信号的瞬时频率、划分瞬时频率序列、拟合瞬时频率曲线、计算信号角域采样时刻序列、计算信号角域采样时刻对应的幅值序列；计算信号角域采样时刻对应的幅值序列利用拉格朗日插值算法，求取对应的重采样时刻原信号的幅值序列A(t)，最终获得振动信号在角域内的重采样信号R(t)。该方法不需要额外的转速计来提取转速信息，直接从振动信号中获取转轴的转速信息，本方法分析精度高，硬件成本低，不受环境限制，特别是对企业现有设备的技术改造具有意义。
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心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置
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本发明涉及心电图检测技术领域，具体公开一种心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置。本发明的心电数据重采样方法利用自动/半自动的方式获取初始化信息、目标波速、显示点距、采样率，并采用自动重采样生成算法，动态生成不同的重采样形式，可以适应不同参数的显示装置，使得心电波形的显示能够在不同的显示装置上满足EC13、YY1079-2008、JJG1041-2008等规范的相关规定。
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基于部分按段重采样的胎儿心电图分离提取方法
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本申请涉及从孕妇腹壁电中分离提取胎儿心电图(FECG)的方法。从腹壁电信号中分离提取胎儿心电图，主要包括两大步骤：第一步，估计腹壁电信号中的母体心电成分，并把估计的母体心电成分从腹壁电信号中去掉，得到胎儿心电图的初步估计结果，不妨称为胎儿心电图的初步估计阶段；第二步，进一步去除初步估计的胎儿心电图信号中的干扰噪声，获得胎儿心电图的精确估计结果，称之为胎儿心电图的增强估计阶段。本发明分别涉及胎儿心电图初步估计阶段的一种方法和胎儿心电图增强估计阶段的一种方法。提出的部分按段重采样提取方法较之前的按段重采样方法提高了估计的鲁棒性。
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一种基于重采样回归分析的亚像素积雪覆盖率提取方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明涉及一种基于重采样回归分析的亚像元积雪覆盖率提取方法。该方法不依赖于地面实测数据或同步高分辨率，直接通过对影像降分辨率重采样，将重采样降分辨率后的数据作为样本数据，回归建立亚像元积雪覆盖率与反射率之间的多元线性模型。本发明所提供技术方案计算量小，适用于区域范围较大，数据量大、不同区域、不同时间的遥感影像。
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基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法
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技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明涉及机电设备寿命预测领域，公开了一种基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法，解决传统设备剩余寿命预测方法中无味粒子滤波存在的粒子多样性缺失问题，提高设备寿命预测的精度。本发明通过利用无味卡尔曼滤波来作为粒子滤波的建议密度分布函数，来减少粒子退化，并采用线性优化重采样算法对粒子滤波的重采样部分进行优化；针对线性优化重采样的步长系数K的选取，本发明通过创建调节因子Kb，并利用模糊推理系统自适应的确定步长系数K的值，最后实现对设备剩余有效寿命预测。本发明适用于机电设备的剩余有效寿命预测。
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基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公布了一种基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法，所述方法如下(1)粒子生成模块用于接收输入向量生成粒子后分别输出至粒子更新模块、重采样模块；(2)粒子更新模块用于对步骤(1)生成的粒子进行更新即权值计算和权值归一化后输出至重采样模块；(3)重采样模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行重采样过程和状态更新后反馈至步骤(1)粒子生成模块；(4)输出生成模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行数据生成输出。
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基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法（专利号201310223686.6），涉及一种机械故障诊断管理方法，所述方法包括：采集旋转机械的振动信号、时域降采样、计算振动信号的瞬时频率、划分瞬时频率序列、拟合瞬时频率曲线、计算信号角域采样时刻序列、计算信号角域采样时刻对应的幅值序列；计算信号角域采样时刻对应的幅值序列利用拉格朗日插值算法，求取对应的重采样时刻原信号的幅值序列A(t)，最终获得振动信号在角域内的重采样信号R(t)。该方法不需要额外的转速计来提取转速信息，直接从振动信号中获取转轴的转速信息，本方法分析精度高，硬件成本低，不受环境限制，特别是对企业现有设备的技术改造具有意义。
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心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置
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本发明涉及心电图检测技术领域，具体公开一种心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置。本发明的心电数据重采样方法利用自动/半自动的方式获取初始化信息、目标波速、显示点距、采样率，并采用自动重采样生成算法，动态生成不同的重采样形式，可以适应不同参数的显示装置，使得心电波形的显示能够在不同的显示装置上满足EC13、YY1079-2008、JJG1041-2008等规范的相关规定。
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基于部分按段重采样的胎儿心电图分离提取方法
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技术简介
本申请涉及从孕妇腹壁电中分离提取胎儿心电图(FECG)的方法。从腹壁电信号中分离提取胎儿心电图，主要包括两大步骤：第一步，估计腹壁电信号中的母体心电成分，并把估计的母体心电成分从腹壁电信号中去掉，得到胎儿心电图的初步估计结果，不妨称为胎儿心电图的初步估计阶段；第二步，进一步去除初步估计的胎儿心电图信号中的干扰噪声，获得胎儿心电图的精确估计结果，称之为胎儿心电图的增强估计阶段。本发明分别涉及胎儿心电图初步估计阶段的一种方法和胎儿心电图增强估计阶段的一种方法。提出的部分按段重采样提取方法较之前的按段重采样方法提高了估计的鲁棒性。
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一种基于重采样回归分析的亚像素积雪覆盖率提取方法
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技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明涉及一种基于重采样回归分析的亚像元积雪覆盖率提取方法。该方法不依赖于地面实测数据或同步高分辨率，直接通过对影像降分辨率重采样，将重采样降分辨率后的数据作为样本数据，回归建立亚像元积雪覆盖率与反射率之间的多元线性模型。本发明所提供技术方案计算量小，适用于区域范围较大，数据量大、不同区域、不同时间的遥感影像。
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基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明涉及机电设备寿命预测领域，公开了一种基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法，解决传统设备剩余寿命预测方法中无味粒子滤波存在的粒子多样性缺失问题，提高设备寿命预测的精度。本发明通过利用无味卡尔曼滤波来作为粒子滤波的建议密度分布函数，来减少粒子退化，并采用线性优化重采样算法对粒子滤波的重采样部分进行优化；针对线性优化重采样的步长系数K的选取，本发明通过创建调节因子Kb，并利用模糊推理系统自适应的确定步长系数K的值，最后实现对设备剩余有效寿命预测。本发明适用于机电设备的剩余有效寿命预测。
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基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
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技术简介
本发明公布了一种基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法，所述方法如下(1)粒子生成模块用于接收输入向量生成粒子后分别输出至粒子更新模块、重采样模块；(2)粒子更新模块用于对步骤(1)生成的粒子进行更新即权值计算和权值归一化后输出至重采样模块；(3)重采样模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行重采样过程和状态更新后反馈至步骤(1)粒子生成模块；(4)输出生成模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行数据生成输出。
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基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法
成熟度：正在研发
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基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法（专利号201310223686.6），涉及一种机械故障诊断管理方法，所述方法包括：采集旋转机械的振动信号、时域降采样、计算振动信号的瞬时频率、划分瞬时频率序列、拟合瞬时频率曲线、计算信号角域采样时刻序列、计算信号角域采样时刻对应的幅值序列；计算信号角域采样时刻对应的幅值序列利用拉格朗日插值算法，求取对应的重采样时刻原信号的幅值序列A(t)，最终获得振动信号在角域内的重采样信号R(t)。该方法不需要额外的转速计来提取转速信息，直接从振动信号中获取转轴的转速信息，本方法分析精度高，硬件成本低，不受环境限制，特别是对企业现有设备的技术改造具有意义。
找到6项技术成果数据。
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心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置
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应用行业：制造业
技术简介
本发明涉及心电图检测技术领域，具体公开一种心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置。本发明的心电数据重采样方法利用自动/半自动的方式获取初始化信息、目标波速、显示点距、采样率，并采用自动重采样生成算法，动态生成不同的重采样形式，可以适应不同参数的显示装置，使得心电波形的显示能够在不同的显示装置上满足EC13、YY1079-2008、JJG1041-2008等规范的相关规定。
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基于部分按段重采样的胎儿心电图分离提取方法
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本申请涉及从孕妇腹壁电中分离提取胎儿心电图(FECG)的方法。从腹壁电信号中分离提取胎儿心电图，主要包括两大步骤：第一步，估计腹壁电信号中的母体心电成分，并把估计的母体心电成分从腹壁电信号中去掉，得到胎儿心电图的初步估计结果，不妨称为胎儿心电图的初步估计阶段；第二步，进一步去除初步估计的胎儿心电图信号中的干扰噪声，获得胎儿心电图的精确估计结果，称之为胎儿心电图的增强估计阶段。本发明分别涉及胎儿心电图初步估计阶段的一种方法和胎儿心电图增强估计阶段的一种方法。提出的部分按段重采样提取方法较之前的按段重采样方法提高了估计的鲁棒性。
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一种基于重采样回归分析的亚像素积雪覆盖率提取方法
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本发明涉及一种基于重采样回归分析的亚像元积雪覆盖率提取方法。该方法不依赖于地面实测数据或同步高分辨率，直接通过对影像降分辨率重采样，将重采样降分辨率后的数据作为样本数据，回归建立亚像元积雪覆盖率与反射率之间的多元线性模型。本发明所提供技术方案计算量小，适用于区域范围较大，数据量大、不同区域、不同时间的遥感影像。
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基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
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技术简介
摘要：本发明涉及机电设备寿命预测领域，公开了一种基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法，解决传统设备剩余寿命预测方法中无味粒子滤波存在的粒子多样性缺失问题，提高设备寿命预测的精度。本发明通过利用无味卡尔曼滤波来作为粒子滤波的建议密度分布函数，来减少粒子退化，并采用线性优化重采样算法对粒子滤波的重采样部分进行优化；针对线性优化重采样的步长系数K的选取，本发明通过创建调节因子Kb，并利用模糊推理系统自适应的确定步长系数K的值，最后实现对设备剩余有效寿命预测。本发明适用于机电设备的剩余有效寿命预测。
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基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公布了一种基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法，所述方法如下(1)粒子生成模块用于接收输入向量生成粒子后分别输出至粒子更新模块、重采样模块；(2)粒子更新模块用于对步骤(1)生成的粒子进行更新即权值计算和权值归一化后输出至重采样模块；(3)重采样模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行重采样过程和状态更新后反馈至步骤(1)粒子生成模块；(4)输出生成模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行数据生成输出。
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基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法
成熟度：正在研发
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技术简介
基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法（专利号201310223686.6），涉及一种机械故障诊断管理方法，所述方法包括：采集旋转机械的振动信号、时域降采样、计算振动信号的瞬时频率、划分瞬时频率序列、拟合瞬时频率曲线、计算信号角域采样时刻序列、计算信号角域采样时刻对应的幅值序列；计算信号角域采样时刻对应的幅值序列利用拉格朗日插值算法，求取对应的重采样时刻原信号的幅值序列A(t)，最终获得振动信号在角域内的重采样信号R(t)。该方法不需要额外的转速计来提取转速信息，直接从振动信号中获取转轴的转速信息，本方法分析精度高，硬件成本低，不受环境限制，特别是对企业现有设备的技术改造具有意义。
找到6项技术成果数据。
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心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置
成熟度：正在研发
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应用行业：制造业
技术简介
本发明涉及心电图检测技术领域，具体公开一种心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置。本发明的心电数据重采样方法利用自动/半自动的方式获取初始化信息、目标波速、显示点距、采样率，并采用自动重采样生成算法，动态生成不同的重采样形式，可以适应不同参数的显示装置，使得心电波形的显示能够在不同的显示装置上满足EC13、YY1079-2008、JJG1041-2008等规范的相关规定。
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基于部分按段重采样的胎儿心电图分离提取方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本申请涉及从孕妇腹壁电中分离提取胎儿心电图(FECG)的方法。从腹壁电信号中分离提取胎儿心电图，主要包括两大步骤：第一步，估计腹壁电信号中的母体心电成分，并把估计的母体心电成分从腹壁电信号中去掉，得到胎儿心电图的初步估计结果，不妨称为胎儿心电图的初步估计阶段；第二步，进一步去除初步估计的胎儿心电图信号中的干扰噪声，获得胎儿心电图的精确估计结果，称之为胎儿心电图的增强估计阶段。本发明分别涉及胎儿心电图初步估计阶段的一种方法和胎儿心电图增强估计阶段的一种方法。提出的部分按段重采样提取方法较之前的按段重采样方法提高了估计的鲁棒性。
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一种基于重采样回归分析的亚像素积雪覆盖率提取方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
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技术简介
本发明涉及一种基于重采样回归分析的亚像元积雪覆盖率提取方法。该方法不依赖于地面实测数据或同步高分辨率，直接通过对影像降分辨率重采样，将重采样降分辨率后的数据作为样本数据，回归建立亚像元积雪覆盖率与反射率之间的多元线性模型。本发明所提供技术方案计算量小，适用于区域范围较大，数据量大、不同区域、不同时间的遥感影像。
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基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明涉及机电设备寿命预测领域，公开了一种基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法，解决传统设备剩余寿命预测方法中无味粒子滤波存在的粒子多样性缺失问题，提高设备寿命预测的精度。本发明通过利用无味卡尔曼滤波来作为粒子滤波的建议密度分布函数，来减少粒子退化，并采用线性优化重采样算法对粒子滤波的重采样部分进行优化；针对线性优化重采样的步长系数K的选取，本发明通过创建调节因子Kb，并利用模糊推理系统自适应的确定步长系数K的值，最后实现对设备剩余有效寿命预测。本发明适用于机电设备的剩余有效寿命预测。
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基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公布了一种基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法，所述方法如下(1)粒子生成模块用于接收输入向量生成粒子后分别输出至粒子更新模块、重采样模块；(2)粒子更新模块用于对步骤(1)生成的粒子进行更新即权值计算和权值归一化后输出至重采样模块；(3)重采样模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行重采样过程和状态更新后反馈至步骤(1)粒子生成模块；(4)输出生成模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行数据生成输出。
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基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法（专利号201310223686.6），涉及一种机械故障诊断管理方法，所述方法包括：采集旋转机械的振动信号、时域降采样、计算振动信号的瞬时频率、划分瞬时频率序列、拟合瞬时频率曲线、计算信号角域采样时刻序列、计算信号角域采样时刻对应的幅值序列；计算信号角域采样时刻对应的幅值序列利用拉格朗日插值算法，求取对应的重采样时刻原信号的幅值序列A(t)，最终获得振动信号在角域内的重采样信号R(t)。该方法不需要额外的转速计来提取转速信息，直接从振动信号中获取转轴的转速信息，本方法分析精度高，硬件成本低，不受环境限制，特别是对企业现有设备的技术改造具有意义。
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心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明涉及心电图检测技术领域，具体公开一种心电数据重采样方法、心电图显示方法和装置。本发明的心电数据重采样方法利用自动/半自动的方式获取初始化信息、目标波速、显示点距、采样率，并采用自动重采样生成算法，动态生成不同的重采样形式，可以适应不同参数的显示装置，使得心电波形的显示能够在不同的显示装置上满足EC13、YY1079-2008、JJG1041-2008等规范的相关规定。
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基于部分按段重采样的胎儿心电图分离提取方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本申请涉及从孕妇腹壁电中分离提取胎儿心电图(FECG)的方法。从腹壁电信号中分离提取胎儿心电图，主要包括两大步骤：第一步，估计腹壁电信号中的母体心电成分，并把估计的母体心电成分从腹壁电信号中去掉，得到胎儿心电图的初步估计结果，不妨称为胎儿心电图的初步估计阶段；第二步，进一步去除初步估计的胎儿心电图信号中的干扰噪声，获得胎儿心电图的精确估计结果，称之为胎儿心电图的增强估计阶段。本发明分别涉及胎儿心电图初步估计阶段的一种方法和胎儿心电图增强估计阶段的一种方法。提出的部分按段重采样提取方法较之前的按段重采样方法提高了估计的鲁棒性。
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一种基于重采样回归分析的亚像素积雪覆盖率提取方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明涉及一种基于重采样回归分析的亚像元积雪覆盖率提取方法。该方法不依赖于地面实测数据或同步高分辨率，直接通过对影像降分辨率重采样，将重采样降分辨率后的数据作为样本数据，回归建立亚像元积雪覆盖率与反射率之间的多元线性模型。本发明所提供技术方案计算量小，适用于区域范围较大，数据量大、不同区域、不同时间的遥感影像。
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基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明涉及机电设备寿命预测领域，公开了一种基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法，解决传统设备剩余寿命预测方法中无味粒子滤波存在的粒子多样性缺失问题，提高设备寿命预测的精度。本发明通过利用无味卡尔曼滤波来作为粒子滤波的建议密度分布函数，来减少粒子退化，并采用线性优化重采样算法对粒子滤波的重采样部分进行优化；针对线性优化重采样的步长系数K的选取，本发明通过创建调节因子Kb，并利用模糊推理系统自适应的确定步长系数K的值，最后实现对设备剩余有效寿命预测。本发明适用于机电设备的剩余有效寿命预测。
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基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公布了一种基于FPGA的样本重要性重采样粒子滤波器的硬件实现方法，所述方法如下(1)粒子生成模块用于接收输入向量生成粒子后分别输出至粒子更新模块、重采样模块；(2)粒子更新模块用于对步骤(1)生成的粒子进行更新即权值计算和权值归一化后输出至重采样模块；(3)重采样模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行重采样过程和状态更新后反馈至步骤(1)粒子生成模块；(4)输出生成模块用于对步骤(2)所述更新后的粒子或者步骤(1)生成的粒子进行数据生成输出。
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基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法（专利号201310223686.6），涉及一种机械故障诊断管理方法，所述方法包括：采集旋转机械的振动信号、时域降采样、计算振动信号的瞬时频率、划分瞬时频率序列、拟合瞬时频率曲线、计算信号角域采样时刻序列、计算信号角域采样时刻对应的幅值序列；计算信号角域采样时刻对应的幅值序列利用拉格朗日插值算法，求取对应的重采样时刻原信号的幅值序列A(t)，最终获得振动信号在角域内的重采样信号R(t)。该方法不需要额外的转速计来提取转速信息，直接从振动信号中获取转轴的转速信息，本方法分析精度高，硬件成本低，不受环境限制，特别是对企业现有设备的技术改造具有意义。