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基于超材料的毫米波單譜信號(hào)探測(cè)器及其制備方法
本發(fā)明公開了一種神經(jīng)軸突牽拉生長(zhǎng)裝置，由培養(yǎng)與牽拉控制系統(tǒng)和機(jī)械裝置兩部分組成。其中，培養(yǎng)與牽拉控制系統(tǒng)包括有細(xì)胞培養(yǎng)箱、上位機(jī)、控制器和步進(jìn)電機(jī)，機(jī)械裝置包括有連接步進(jìn)電機(jī)的聯(lián)軸器、滾珠絲桿直線滑臺(tái)、牽拉連接塊、細(xì)胞牽拉生長(zhǎng)裝置、裝置支撐架、底座。控制器連接并驅(qū)動(dòng)步進(jìn)電機(jī)旋轉(zhuǎn)，帶動(dòng)聯(lián)軸器一端的滾珠絲桿直線滑臺(tái)產(chǎn)生位移，細(xì)胞牽拉生長(zhǎng)裝置固定在裝置支撐架上，通過固定在直線滑臺(tái)上的牽拉連接塊而間接牽拉神經(jīng)軸突。通過
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于憶阻的非易失性存儲(chǔ)器、讀寫擦除操作方法及測(cè)試電路
本發(fā)明提供了一種基于憶阻的非易失性存儲(chǔ)器及其讀、寫、擦除操作方法以及測(cè)試電路；基于憶阻的非易失性存儲(chǔ)器電路包括憶阻存儲(chǔ)單元、選址開關(guān)、控制開關(guān)以及分壓電路。本電路的設(shè)計(jì)通過行列地址信號(hào)對(duì)憶阻存儲(chǔ)單元進(jìn)行選址，通過外加脈沖信號(hào)對(duì)讀、寫、擦除操作進(jìn)行選擇，并提供了基于憶阻的非易失性存儲(chǔ)器的功能測(cè)試電路驗(yàn)證此電路結(jié)構(gòu)的有效性。同時(shí)，在此電路結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，利用憶阻的非易失性原理，探討了對(duì)此基于憶阻的非易失性存儲(chǔ)器電路的
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于艦船尾跡和海底地形內(nèi)波模型的水下航行器檢測(cè)方法
本發(fā)明公開了一種基于艦船尾跡和海底地形內(nèi)波模型的水下航行器檢測(cè)方法，屬于遙感技術(shù)、海洋科學(xué)和自然地理的交叉領(lǐng)域，意在利用海面艦船運(yùn)動(dòng)引起的尾跡內(nèi)波模型和海底地形引起的內(nèi)波模型，以這些模型作為約束，提出了檢測(cè)、識(shí)別、定位水下航行器內(nèi)波信號(hào)的新方法。水面艦船引起的尾跡和內(nèi)波可通過艦船的檢測(cè)識(shí)別加以區(qū)分，水面艦船可通過可見光圖像、紅外圖像檢測(cè)定位，海底地形引起的內(nèi)波模式是相對(duì)固定的、可預(yù)測(cè)的，水下航行器引起的內(nèi)波是
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于數(shù)字雙向脈沖對(duì)相變存儲(chǔ)單元非晶態(tài)和晶態(tài)剪裁的方法
本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字雙向脈沖對(duì)相變存儲(chǔ)單元非晶態(tài)和 晶態(tài)剪裁的方法，通過在相變存儲(chǔ)單元的兩個(gè)電極上分別施加不同極 性的 RESET 脈沖和 SET 脈沖，使得相變存儲(chǔ)單元中非晶化區(qū)的體積 在脈沖調(diào)制作用下發(fā)生變化，形狀近似為圓柱體；通過對(duì)兩個(gè)電脈沖 的幅值、寬度、間隔和極性進(jìn)行調(diào)節(jié)，使得相變存儲(chǔ)單元的電阻與脈 沖調(diào)制方式呈線性關(guān)系。本發(fā)明采用不同極性的 RESET 脈沖和 SET 脈沖分時(shí)或同時(shí)施加在相變存儲(chǔ)單元
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于支持向量機(jī)的白細(xì)胞圖像精確分割方法與系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種基于支持向量機(jī)的白細(xì)胞圖像精確分割方法與系統(tǒng)，所述方法包括：細(xì)胞核初始定位與分割，粗略膨脹獲得細(xì)胞大致區(qū)域標(biāo)記圖，利用顏色特征和支持向量機(jī)分類器進(jìn)行細(xì)胞精確分割。本發(fā)明所述方法，一方面根據(jù)人類視覺顯著性注意機(jī)制，模擬人眼對(duì)圖像邊緣變化的敏感性，提出利用邊緣顏色點(diǎn)對(duì)聚類，實(shí)現(xiàn)細(xì)胞核區(qū)域準(zhǔn)確快速分割；另一方面，本發(fā)明采用的支持向量機(jī)分類器具有良好的穩(wěn)定性與抗干擾性，同時(shí)本發(fā)明充分利用顏色信息及像素點(diǎn)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種 X 射線血管造影圖像中多運(yùn)動(dòng)參數(shù)的分離估計(jì)方法
本發(fā)明公開了一種 X 射線血管造影圖像中多運(yùn)動(dòng)參數(shù)的分離估計(jì)方法、首先根據(jù)所述的造影圖像序列確定心臟運(yùn)動(dòng)信號(hào)周期以及平移運(yùn)動(dòng)變化幀的序列，然后通過對(duì)所述的造影圖像序列中的血管結(jié)構(gòu)特征點(diǎn)跟蹤得到點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)序列。再通過多變量參數(shù)尋優(yōu)以及傅里葉頻域?yàn)V波對(duì)所述的運(yùn)動(dòng)序列進(jìn)行處理，根據(jù)所述的平移運(yùn)動(dòng)變化幀的序列，心臟運(yùn)動(dòng)信號(hào)的周期，呼吸運(yùn)動(dòng)信號(hào)周期的范圍和高頻運(yùn)動(dòng)信號(hào)周期的范圍，可以分離出最佳的平移運(yùn)動(dòng)曲線、心臟運(yùn)動(dòng)曲線、呼吸
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于多邊形廣義霍夫變換的圖像匹配方法
本發(fā)明公開了一種基于多邊形廣義霍夫變換的圖像匹配方法， 該方法包括:(1)離線階段:(1.1)對(duì)模板圖像進(jìn)行邊緣提取和多邊形擬 合;(1.2)利用局部三角特征以及頂點(diǎn)與模板圖像參考點(diǎn)的矢量關(guān)系， 構(gòu)建 R-Table 表;(2)在線階段:(2.1)對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行邊緣提取和多邊 形擬合;(2.2)對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行投票，票數(shù)最高的位置點(diǎn)作為與模板圖 像上的參考點(diǎn)對(duì)應(yīng)的匹配點(diǎn)，以確定模板圖像的多邊形的頂點(diǎn)與目標(biāo) 圖像的多邊形的頂點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，同時(shí)確定模板圖像與目標(biāo)圖像之間 發(fā)生平移、旋轉(zhuǎn)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于微流體技術(shù)的非侵入式眼壓檢測(cè)傳感器
本發(fā)明公開了一種基于微流體技術(shù)的非侵入式眼壓檢測(cè)傳感器， 包括角膜接觸鏡、螺旋電感、邊緣電容和內(nèi)圈電容，其中，角膜接觸 鏡內(nèi)部設(shè)置有腔體和微流體通道;腔體與微流體通道相連通，用于存放流體，并向該微流體通道內(nèi)輸送流體;該微流體通道內(nèi)輸送的流體 的量受眼壓影響，內(nèi)圈電容的電容值隨該微流體通道內(nèi)輸送的流體的 量的變化而變化;通過邊緣電容、螺旋電感和內(nèi)圈電容構(gòu)成的 CLC 回 路，實(shí)現(xiàn)對(duì)眼壓的檢測(cè)。本發(fā)明中的眼壓檢測(cè)傳感器能夠有效解決眼 壓傳感器不便于夜間監(jiān)測(cè)的問題，實(shí)現(xiàn)高精度的、24&
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于瓊脂糖微流控芯片的細(xì)菌富集裝置
本發(fā)明公開了一種基于瓊脂糖微流控芯片的細(xì)菌富集裝置及其制作方法，該裝置包括貼合的瓊脂糖薄層和親水性薄層，所述瓊脂糖薄層為二分樹式通道結(jié)構(gòu)，具有多個(gè)開放的溶液通道入口和一個(gè)用于細(xì)胞收集的封閉的通道末端，該裝置的制作方法包括兩個(gè)步驟：(1)包括制作二分樹式通道結(jié)構(gòu)的陽膜來制作出瓊脂糖薄層；(2)與親水性薄層基片貼合并且封裝從而制作出微流控裝置。通過本發(fā)明，解決克服現(xiàn)有細(xì)菌富集微流控裝置效率不高，裝置結(jié)構(gòu)復(fù)雜的技術(shù)問題。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種用于機(jī)械裝備結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別方法
本發(fā)明公開了一種用于機(jī)械裝備結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別方法， 該方法包括如下步驟：將整個(gè)頻域區(qū)間按照區(qū)間寬度分割成寬度相同 的頻率小區(qū)間，統(tǒng)計(jì)固有頻率落在各頻率小區(qū)間內(nèi)的極點(diǎn)總數(shù)；將極 點(diǎn)總數(shù)小于閥值的頻率小區(qū)間內(nèi)的極點(diǎn)作為計(jì)算極點(diǎn)而剔除，剩余的 極點(diǎn)作為物理極點(diǎn)而保留；然后，利用最小方差準(zhǔn)則，從上述步驟中 剩下的極點(diǎn)中自動(dòng)識(shí)別各階模態(tài)參數(shù)。該識(shí)別方法可有效區(qū)分計(jì)算極 點(diǎn)與結(jié)構(gòu)物理極點(diǎn)，自動(dòng)識(shí)別結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)，獲得機(jī)械結(jié)構(gòu)在工作 狀態(tài)下的動(dòng)力學(xué)特性參數(shù)，有效減少模態(tài)分析中的人工參與，為機(jī)械 結(jié)構(gòu)的在線檢
華中科技大學(xué)
2021-04-14