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一種參數(shù)可調(diào)的無(wú)衍射柵型結(jié)構(gòu)光產(chǎn)生方法和裝置
本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)衍射柵型結(jié)構(gòu)光實(shí)現(xiàn)方法，包括：(1)將激光器發(fā)出的激光光束經(jīng)過(guò)空間濾波準(zhǔn)直器進(jìn)行空間濾波準(zhǔn)直，形成平行光束；(2)通過(guò)分光鏡將所述平行光束分為兩束相干光；(3)通過(guò)兩對(duì)稱(chēng)布置且旋轉(zhuǎn)可調(diào)的平面反射鏡，使兩束相干光分別被對(duì)應(yīng)的平面反射鏡反射，得到反射后的第一光束和第二光束；(4)使兩光束交匯以產(chǎn)生干涉，并通過(guò)旋轉(zhuǎn)平面反射鏡，使通過(guò)兩束光束的交匯夾角發(fā)生改變，從而即可獲得無(wú)衍射柵型結(jié)構(gòu)光條紋。本發(fā)明還公開(kāi)了一種無(wú)衍射柵型結(jié)構(gòu)光實(shí)現(xiàn)裝置。本發(fā)明可以產(chǎn)生條紋寬度、無(wú)衍射范圍及無(wú)衍射傳播距離可
華中科技大學(xué)
2021-04-14
由直剪和單軸壓縮試驗(yàn)確定砂土鄧肯-張模型參數(shù)的方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種由直剪和單軸壓縮試驗(yàn)確定砂土鄧肯-張模型 參數(shù)的方法，包括以下步驟：(1)利用直剪試驗(yàn)得到砂土內(nèi)摩擦角；(2)利用單軸壓縮試驗(yàn)得到砂土側(cè)限壓縮模量 Es 的多個(gè)值；(3)計(jì)算 體積模量 B 的多個(gè)值，并得出參數(shù) kb 的值與參數(shù) m 的值；(4)根據(jù)體 積模量 B 的表達(dá)式或任意一個(gè)體積模量 B 的值，得出參數(shù) k 的值；從 而最終得到砂土鄧肯-張模型中參數(shù) k、參數(shù) n、參數(shù) m、參數(shù)、以及參數(shù) kb 的值。本發(fā)明通過(guò)對(duì)關(guān)鍵中間參量的種類(lèi)及 它們的試驗(yàn)獲取方式等進(jìn)行改進(jìn)，與現(xiàn)有技術(shù)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于光纖光柵傳感器的局部位移測(cè)量方法
一種基于布拉格光纖光柵傳感器的測(cè)量局部位移方法，包括彈 性體結(jié)構(gòu)和尺寸選擇、FBG 傳感器安裝固定和計(jì)算被測(cè)對(duì)象的局部位 移步驟。其主要原理是，當(dāng)被測(cè)對(duì)象受到壓縮時(shí)，其變形會(huì)引起彈性 體的變形，進(jìn)而引起光纖光柵的變形，根據(jù)本發(fā)明中的公式可知，光 柵的變形與被測(cè)對(duì)象的局部位移有唯一的對(duì)應(yīng)公式，因此可以得到被 測(cè)對(duì)象的變形，實(shí)現(xiàn)被測(cè)對(duì)象局部位移的精密測(cè)量。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種變異種系 SCN11A 基因在制備診斷芯片中的應(yīng)用
本發(fā)明提供了一種變異的 SCN11A 基因，即人類(lèi)周?chē)窠?jīng)發(fā)作 性疼痛致病基因 SCN11A，其特征在于該變異的 SCN11A 基因的第 673 位堿基由野生型的 C 變異為 T；或該變異的 SCN11A 基因的第 2423 位堿基由野生型的 C 變異為 G。本發(fā)明還提供了一種檢測(cè)來(lái)源于人體 生物樣本中是否存在所述基因的突變方法及檢測(cè)試劑盒。本發(fā)明提供 的變異的人類(lèi) SCN11A 基因可用于制備人類(lèi)周?chē)窠?jīng)發(fā)作性疼痛基因 診斷芯片，變異的人類(lèi) SCN11A 基因所編碼的蛋白質(zhì)可作為治療人類(lèi) 周?chē)窠?jīng)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于標(biāo)識(shí)密碼技術(shù)的電子護(hù)照擴(kuò)展訪問(wèn)控制系統(tǒng)及鑒權(quán)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于標(biāo)識(shí)密碼技術(shù)的電子護(hù)照擴(kuò)展訪問(wèn)控制系統(tǒng)及鑒權(quán)方法。密鑰服務(wù)中心提供密鑰服務(wù)；護(hù)照驗(yàn)證中心提出閱讀敏感生物特征信息權(quán)限的申請(qǐng)，密鑰服務(wù)中心頒發(fā)授權(quán)智能卡進(jìn)行授權(quán)，護(hù)照驗(yàn)證中心將授權(quán)智能卡分發(fā)給所管轄的驗(yàn)證終端；護(hù)照發(fā)放中心向密鑰服務(wù)中心申請(qǐng)鑒權(quán)的認(rèn)證密鑰及公開(kāi)參數(shù)，并將認(rèn)證密鑰及公開(kāi)參數(shù)寫(xiě)入到電子護(hù)照的護(hù)照智能卡中。在驗(yàn)證護(hù)照時(shí)，授權(quán)智能卡和護(hù)照智能卡之間進(jìn)行基于標(biāo)識(shí)密碼算法的鑒權(quán)協(xié)議，判斷驗(yàn)證終端是否有權(quán)閱讀敏感生物特征數(shù)據(jù)。本發(fā)明能克服歐盟方案中授權(quán)信任傳遞的漏洞，不需建設(shè)復(fù)雜
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種無(wú)向圖或有向有圈圖的層次化顯示方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種銅納米線的銅銅鍵合工藝。在基片表面依次 沉積粘附層和種子層；在種子層上制備一層光刻膠，并在光刻膠上制 作圓孔；在圓孔中電鍍銅，得到銅凸點(diǎn)；利用水熱法在銅凸點(diǎn)表面生 長(zhǎng) Cu(OH)2 納米線；去除殘余的光刻膠；對(duì) Cu(OH)2 納米線進(jìn)行熱分 解，得到 CuO 納米線；對(duì) CuO 納米線進(jìn)行還原，得到銅納米線；利 用上述步驟分別在兩個(gè)基片上制得銅納米線，通過(guò)熱壓方式對(duì)這兩個(gè) 基片上的銅納米線進(jìn)行鍵合。本發(fā)明通過(guò)還原制得銅納米線，直接應(yīng)于后續(xù)鍵合，避免了額外的去氧化層步驟，能在較低的
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種大功率長(zhǎng)行程永磁同步直線電機(jī)的伺服驅(qū)動(dòng)裝置
本發(fā)明提供一種大功率長(zhǎng)行程永磁同步直線電機(jī)伺服驅(qū)動(dòng)裝置，主要包括增量式旋轉(zhuǎn)光電編碼器、位置傳感器、數(shù)字信號(hào)處理器、現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列和智能功率模塊。增量式旋轉(zhuǎn)光電編碼器和位置傳感器與數(shù)字信號(hào)處理器相接，用于提供包含導(dǎo)滾輪轉(zhuǎn)角、轉(zhuǎn)速及電機(jī)動(dòng)子基準(zhǔn)位置信息的信號(hào)，數(shù)字信號(hào)處理器通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列連接智能功率模塊，用于執(zhí)行各種操作命令及矢量控制算法的計(jì)算，并產(chǎn)生脈寬調(diào)制信號(hào)傳送給智能功率模塊以完成電壓逆變。本發(fā)明不需要光柵尺、磁柵尺等昂貴的直線位置檢測(cè)設(shè)備，具有成本低、動(dòng)態(tài)性能好、啟動(dòng)力矩大
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種環(huán)形總線數(shù)據(jù)報(bào)文 CRC 校驗(yàn)字的動(dòng)態(tài)修正方法
本發(fā)明提出一種環(huán)形總線數(shù)據(jù)報(bào)文 CRC 校驗(yàn)字的動(dòng)態(tài)修正方法，該方法采用 FPGA 實(shí)現(xiàn)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)報(bào)文經(jīng)過(guò)各從站點(diǎn)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)報(bào)文與從站完成數(shù)據(jù)交換并被發(fā)送給下一站，與此同時(shí)，從站根據(jù)交換數(shù)據(jù)后的新網(wǎng)絡(luò)報(bào)文的數(shù)據(jù)計(jì)算新的 CRC 校驗(yàn)字，新的 CRC 校驗(yàn)字的計(jì)算采用按位計(jì)算法，并采用 4 至 16 倍網(wǎng)絡(luò)芯片工作時(shí)鐘作為 CRC 的高頻計(jì)算頻率，減少了 CRC 校驗(yàn)字的計(jì)算時(shí)間，在網(wǎng)絡(luò)報(bào)文幾乎無(wú)延時(shí)等待的情況下，實(shí)現(xiàn)新的 CRC 校驗(yàn)字緊隨網(wǎng)絡(luò)報(bào)文發(fā)送給下一站，從而實(shí)現(xiàn) CRC 校驗(yàn)字的動(dòng)態(tài)修正。網(wǎng)絡(luò)報(bào)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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基于激光掃描離散點(diǎn)強(qiáng)度梯度的道路標(biāo)線自動(dòng)化提取方法
本發(fā)明公開(kāi)了基于激光掃描離散點(diǎn)強(qiáng)度梯度的道路標(biāo)線自動(dòng)化提取方法，包括：步驟 1，利用高程 信息與 RANSAC 法從激光點(diǎn)云中提取路面點(diǎn)集；步驟 2，采用中值濾波器對(duì)路面點(diǎn)集中路面點(diǎn)進(jìn)行濾波； 步驟 3，分別計(jì)算路面點(diǎn)集內(nèi)各路面點(diǎn)的強(qiáng)度梯度；步驟 4，根據(jù)路面點(diǎn)的強(qiáng)度梯度，采用全局聚類(lèi)法 將路面點(diǎn)集內(nèi)路面點(diǎn)聚類(lèi)為強(qiáng)度梯度較大和強(qiáng)度梯度較小的兩類(lèi)路面點(diǎn)，將強(qiáng)度梯度較大的路面點(diǎn)作為 種子點(diǎn)；步驟 5，根據(jù)種子點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)線點(diǎn)搜索。本發(fā)明綜合利用離散點(diǎn)的
武漢大學(xué)
2021-04-14
基于豐度顯著性分析的高光譜圖像解混方法及系統(tǒng)
本發(fā)明提供基于豐度顯著性分析的高光譜圖像解混方法及系統(tǒng)，包括建立待處理的高光譜遙感圖像 的端元光譜庫(kù)；用基于稀疏回歸的混合像元分解方法對(duì)每個(gè)像元進(jìn)行初步混合像元分解并按照豐度值的 大小降序排列，對(duì)排序后的豐度序列進(jìn)行顯著性分析，得到顯著性豐度的臨界值，然后根據(jù)預(yù)設(shè)的顯著 性豐度閾值進(jìn)行判斷組成該像元的稀疏表示端元子集；最后采用豐度約束的最小二乘法再次進(jìn)行混合像 元分解，將結(jié)果作為最終的混合像元分解結(jié)果。本發(fā)明可以得到更為稀疏和準(zhǔn)確的像元表示端元
武漢大學(xué)
2021-04-14