徐翠锋
- 作品数：181 被引量：221H指数：6
- 供职机构：桂林电子科技大学更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区自然科学基金国家自然科学基金桂林市科学研究与技术开发项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学机械工程更多>>
- 基于ARM的海水痕量元素分光光度计
- 2014年
- 为了监测海洋环境,研制了一种自动控制和分析海水中营养盐与重金属等痕量元素的仪器。采用流动注射分光光度法,以嵌入式ARM处理器为核心,移植了Linux操作系统,以LCD作为人机交互显示,触摸屏或USB鼠标作为输入控制,采用CAN现场总线进行设备管理。经测试,该仪器满足通用性、重用性及可扩展性等需求,实现了分析自动化,可对亚硝氮、硝氮、氨氮、磷、铁等元素进行测定,并成功应用于实验室、船载和原位分析,检测限为nmol/L级别。
- 许金徐翠锋郭庆
- 关键词：痕量元素分光光度计
- 自适应差分阈值的心电信号R峰检测算法
- 2024年
- 针对传统差分阈值算法的不足,设计了一种自适应差分阈值算法实现对R峰的准确检测。该算法能够依据R峰高幅值、高斜率的特征自适应更新信号检测阈值,并且根据R-R峰之间的心率间隔特征,设计回溯判定机制提升算法的灵敏度和适用范围。文中选用MIT-BIH心率失常数据库中的心电数据作为信号样本,采用带通滤波和小波变换相结合的方法完成对心电信号的去噪,依据自适应阈值检测实现对心电信号的R峰特征提取。从实验结果来看,自适应后的差分阈值法将心电信号的检测准确率提高到了99.59%,灵敏度达到了99.64%,减少了R峰检测过程中漏检、误检情况的出现,提高了检测的准确性。
- 李俊凯徐翠锋
- 关键词：心电检测带通滤波小波分析自适应阈值
- 可快速获取多种自然退化图像复原模型的迁移学习方法
- 本发明涉及基于深度学习的计算机视觉技术领域，尤其涉及一种可快速获取多种自然退化图像复原模型的迁移学习方法；包括如下步骤：人工合成自然退化图像通用数据集；利用自然退化图像通用数据集对深度卷积神经网络进行预训练，得到通用复原...
- 马峻尹翔宇陈寿宏徐翠锋郭玲
- 一种麻花钻头自动装卸装置
- 郭庆卢健苏海涛许金徐翠锋胡鸿志郭银峰
- 麻花钻头是切削加工必不可少的重要工具之一，是从实体材料上加工出孔的刀具，又是孔加工刀具中应用最广的刀具。它是通过其相对固定轴线的旋转切削以钻削工件的圆孔的工具。因其容屑槽成螺旋状而形似麻花而得名。钻头材料一般为高速工具钢...
- 关键词：
- 关键词：麻花钻头
- 一种数控智能修复堵塞环模的装置
- 本发明公开了一种数控智能修复堵塞环模的装置，包括机身部分、驱动部分、清理环模孔部分、控制部分和密封保护部分，驱动部分和清理环模孔部分安装在机身部分上，控制部分分别与驱动部分和清理环模孔部分相连，机身部分、驱动部分、清理环...
- 卢健隋欣梦许金刘星吴广军郭庆徐翠锋谢铭杨亮亮黄海峰蒋桂平
- 基于复合特征和FOAGRNN的心电图分类
- 2018年
- 为提高心电图分类的准确度,提出一种基于复合特征和FOAGRNN的心电图分类方法.该方法首先用核独立主元分析(KICA)对心电信号进行非线性特征提取得到特征向量A,其次采用小波包变换对心电信号进行多尺度分解,提取小波包节点系数重构后的归一化能量组成特征向量B,A和B组合成复合特征向量C作为心电信号特征,再者利用果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)参数构建出FOAGRNN模型,最后利用优化后的分类模型对心电特征进行识别分类.仿真实验结果表明,FOAGRNN分类方法较其它方法具有很高的分类准确度,分类正确率可达到99.0%.
- 郭庆吴汝琴徐翠锋
- 关键词：广义回归神经网络小波包心电图分类特征提取
- 两位阀通用微型电动驱动器
- 两位阀通用微型电动驱动器，其双端出轴步进电机一端连接齿轮系统，齿轮系统连接直流电机，另一端连接减速箱，减速箱安置的偏心块与用于销接两位阀中心轴的偏心销连接，用于安置两位阀的小套筒通过连接环与驱动器本体上设置的大套筒连接固...
- 郭庆许金梁英胡鸿志徐翠锋胡锦泉
- 文献传递
- 一种速度规划的点胶机示教系统
- 本发明公开一种速度规划的点胶机示教系统，包括人机交互系统、主控系统和电机驱动系统；人机交互系统连接主控系统，主控系统与电机驱动系统连接。本发明可实现电脑人机交互界面与工业彩屏人机交互界面互相替换，不需要二次开发可实现对点...
- 马峻陈宏陈寿宏徐翠锋郭玲
- 文献传递
- 一种基于U-Net的小目标无人机检测系统及方法
- 本发明公开了一种基于U‑Net的小目标无人机检测系统，主要由云台控制模块、水平电机驱动单元、垂直电机驱动单元、摄像机固定支架、高清摄像机和计算机设备组成，满足了小目标无人机检测的必要条件。同时，本发明提供了一种基于U‑N...
- 马峻姚震李俊陈寿宏徐翠锋
- 基于CS优化神经网络的模拟电路故障诊断被引量：17
- 2019年
- 针对目前模拟电路故障诊断的预测精度较低的问题,提出一种基于布谷鸟算法(CS)优化神经网络的模拟电路故障诊断方法 (CS-GRNN)。选择广义回归神经网络(GRNN)作为网络模型,把小波包变换提取到的电路故障特征作为网络输入,运用布谷鸟搜索算法对GRNN进行网络参数优化,利用优化后的CS-GRNN模型进行故障诊断。实验结果表明,较其它诊断方法,CS-GRNN诊断模型只需迭代较少次数就可获得很高的预测精度,平均故障诊断正确率可达97.281 75%,具有明显的优势。
- 胡鸿志岑德炼徐翠锋滕全进
- 关键词：广义回归神经网络小波包
