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          • 本發(fā)明提供了基于信道狀態(tài)信息的人體行為識(shí)別方法及系統(tǒng),涉及行為識(shí)別領(lǐng)域,包括對(duì)采集的多天線CSI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到可用于人體行為識(shí)別的CSI數(shù)據(jù);通過(guò)動(dòng)作捕捉得到與各類行為動(dòng)作對(duì)應(yīng)的CSI數(shù)據(jù)片段;提取CSI數(shù)據(jù)片段中的時(shí)域特征、頻域特征、...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N跨域時(shí)序數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:根據(jù)目標(biāo)域訓(xùn)練的目標(biāo)模型對(duì)所述目標(biāo)域的待測(cè)試時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,獲得所述待測(cè)試時(shí)序數(shù)據(jù)的分類結(jié)果;其中,所述目標(biāo)模型是根據(jù)源域的源模型參數(shù)和目標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種電力的連鎖故障路徑分類方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及電力安全防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,包括基于電力系統(tǒng)的連續(xù)時(shí)間軸構(gòu)建時(shí)間窗口集合,利用所述時(shí)間窗口集合和所述電力系統(tǒng)的有序靜態(tài)快照集合構(gòu)建用于描述連鎖故障路徑的各時(shí)序圖;將各所述時(shí)序圖映射...
          • 本發(fā)明一種用于智能電表的數(shù)據(jù)特征分析方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理分析技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:采集目標(biāo)區(qū)域中所有用電用戶在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的日用電量數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,得到相應(yīng)的日用電量時(shí)間序列和日用電量曲線;計(jì)算每個(gè)用戶相鄰日用電量曲線之間的相似度,獲取...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種服務(wù)器配置匹配方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及服務(wù)器測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,由于獲取在歷史測(cè)試中服務(wù)器的各組配置數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)的多維特征向量,進(jìn)一步,基于目標(biāo)配置數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多維目標(biāo)特征向量以及各組配置數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)的多維特征向量,計(jì)算各組...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種結(jié)合高分辨率測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的活動(dòng)斷層鉆孔地層對(duì)比方法,涉及地層比對(duì)技術(shù)領(lǐng)域,包括:首先分別獲取測(cè)試斷層區(qū)域以及測(cè)試底層區(qū)域;基于電成像測(cè)井進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集,并建立差異化分析模型;對(duì)差異化分析模型進(jìn)行優(yōu)化,得到地?cái)鄬訉?duì)比模型;基于地...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),所述數(shù)據(jù)處理方法包括:獲取待處理的原始數(shù)據(jù),其中,所述待處理的原始數(shù)據(jù)包括質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)、原材料批次信息、生產(chǎn)工藝參數(shù)和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息;將所述待處理的原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于預(yù)設(shè)的分布式文件系統(tǒng)中;...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于盲源分離的水電濾油機(jī)故障診斷系統(tǒng)及方法,涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、自適應(yīng)預(yù)處理模塊、診斷引擎模塊、數(shù)字孿生模型庫(kù)和應(yīng)用模塊。數(shù)據(jù)采集模塊同步采集多源異構(gòu)觀測(cè)信號(hào);自適應(yīng)預(yù)處理模塊采用基于智能優(yōu)化算法的自適應(yīng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于擾動(dòng)恢復(fù)增強(qiáng)與跨域適配機(jī)制的鋰電池健康狀態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng),涉及鋰電池技術(shù)領(lǐng)域,對(duì)帶SOH標(biāo)簽的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬退化再生,生成高保真擴(kuò)展樣本,構(gòu)建增強(qiáng)數(shù)據(jù)集以解決原始標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺難題;對(duì)增強(qiáng)數(shù)據(jù)實(shí)施層級(jí)解析,挖掘鋰電池運(yùn)行...
          • 本發(fā)明提供了一種基于小波解耦與因果卷積注意力的增量式航發(fā)壽命預(yù)測(cè)方法,包括:步驟1,獲得原始時(shí)域振動(dòng)信號(hào):將原始時(shí)域振動(dòng)信號(hào)作為輸入;步驟2,劃分訓(xùn)練集:將原始時(shí)域振動(dòng)信號(hào)按比例分割為訓(xùn)練集和測(cè)試集;步驟3,進(jìn)行多重串聯(lián)幅相混合增強(qiáng);步驟4...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于振動(dòng)無(wú)線傳感的旋轉(zhuǎn)機(jī)械健康態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng),屬于設(shè)備監(jiān)測(cè)分析技術(shù)領(lǐng)域;用于解決現(xiàn)有方案數(shù)據(jù)處理和系統(tǒng)魯棒性不佳的技術(shù)問(wèn)題;通過(guò)從原始振動(dòng)信號(hào)采集到高質(zhì)量特征輸入的可靠轉(zhuǎn)換,顯著提升了系統(tǒng)對(duì)早期故障的感知靈敏度;通過(guò)構(gòu)建特征動(dòng)...
          • 一種基于CEEMDAN?ESPRIT算法的寬頻振蕩信號(hào)參數(shù)辨識(shí)方法,屬于新型電力系統(tǒng)寬頻振蕩參數(shù)辨識(shí)技術(shù)領(lǐng)域,首先利用CEEMDAN算法完成對(duì)含噪聲的寬頻振蕩信號(hào)的降噪、重構(gòu),得到重構(gòu)后的寬頻振蕩波形;其次利用ESPRIT算法對(duì)重構(gòu)后的寬頻...
          • 本發(fā)明提供了一種冬小麥抗旱節(jié)水品種鑒選方法、系統(tǒng)及裝置,方法包括:獲取多源多時(shí)序的小麥遙感數(shù)據(jù);對(duì)非圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;將經(jīng)過(guò)預(yù)處理的非圖像數(shù)據(jù)分別劃分為用于生物量預(yù)測(cè)、LAI和產(chǎn)量預(yù)測(cè)的非圖像訓(xùn)練集和非圖像測(cè)試集,將圖像數(shù)據(jù)劃分為用于倒伏...
          • 本發(fā)明提供了一種基于風(fēng)速波動(dòng)模式聚類劃分的超短期風(fēng)速預(yù)測(cè)方法,包括:步驟1,收集風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)記錄的歷史實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù);步驟2,利用離散小波變換將原始序列分解為低頻序列和高頻序列,并用改進(jìn)的完全自適應(yīng)噪聲集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對(duì)高頻序列...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的鉆井多參數(shù)協(xié)同預(yù)測(cè)方法和裝置,該方法包括:從目標(biāo)井的多維鉆井參數(shù)中選取預(yù)測(cè)目標(biāo)和輸入?yún)?shù)組合,根據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)構(gòu)建任務(wù)集,任務(wù)集包括多個(gè)針對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)的預(yù)測(cè)任務(wù),各預(yù)測(cè)任務(wù)存在關(guān)聯(lián);將各預(yù)測(cè)任務(wù)的輸入?yún)?shù)組合輸入至...
          • 本發(fā)明提供一種救援直升機(jī)的健康狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng),涉及航空工程技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:步驟1,建立集成化的數(shù)據(jù)匯聚平臺(tái),同步采集飛行運(yùn)行參數(shù)、檢修檔案、異常事件記錄及周邊環(huán)境監(jiān)測(cè)指標(biāo),全面覆蓋旋翼裝置、動(dòng)力傳輸單元、推進(jìn)裝置及海域氣候條件關(guān)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于子空間壓縮與字典優(yōu)化的稀疏貝葉斯波達(dá)方向估計(jì)方法,屬于陣列信號(hào)處理領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)子空間壓縮技術(shù)降低數(shù)據(jù)維度,提高抗噪性;結(jié)合稀疏貝葉斯模型自動(dòng)估計(jì)信號(hào)功率與噪聲功率,避免依賴信源數(shù)信息;通過(guò)支持集自適應(yīng)剪枝策略提升計(jì)算...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的人機(jī)交互方法,該方法實(shí)時(shí)獲取多模態(tài)交互數(shù)據(jù);針對(duì)任一模態(tài)交互數(shù)據(jù),獲取任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量性能評(píng)估值和實(shí)時(shí)響應(yīng)性能評(píng)估值,得到任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)的最優(yōu)性能補(bǔ)償值;利用最優(yōu)性能補(bǔ)償值...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,尤其涉及用于軸承檢測(cè)的示波器信號(hào)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),通過(guò)示波器采集軸承振動(dòng)數(shù)據(jù),提取第一時(shí)刻數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域分析,獲得其功率譜進(jìn)行頻率劃分得到第一頻率序列;同理,對(duì)第二時(shí)刻數(shù)據(jù)得到第二頻率序列,對(duì)齊兩個(gè)頻率序列得到頻率匹...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種超導(dǎo)線臨界電流數(shù)據(jù)處理方法及數(shù)據(jù)自動(dòng)處理系統(tǒng),涉及超導(dǎo)線臨界電流測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括以下步驟:獲取超導(dǎo)線U?I測(cè)量數(shù)據(jù),生成初始U?I曲線;根據(jù)初始U?I曲線確定背底電壓線性數(shù)據(jù)段并進(jìn)行擬合,生成背底函數(shù)直線;采用初始...
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