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一種嵌入式處理器的未知惡意代碼檢測方法
本發(fā)明公開了一種嵌入式處理器的未知惡意代碼檢測方法，包 括創(chuàng)建嵌入式系統(tǒng)自體集、生成檢測器集、檢測未知惡意代碼的步驟； 在處理器指令級對系統(tǒng)內(nèi)正常程序的指令序列信息進(jìn)行采集編碼生成 二進(jìn)制串集合作為自體集，隨機(jī)生成二進(jìn)制串作為候選檢測器，并將 其與自體集中的元素進(jìn)行否定選擇生成檢測器集；利用檢測器集里的 二進(jìn)制串與從指令級收集到的待檢測代碼的行為信息二進(jìn)制串進(jìn)行匹 配；采用雙閾值的海民規(guī)則進(jìn)行自體集的二進(jìn)制串、檢測器
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種應(yīng)用于水聲換能器的壓電陶瓷材料及制備方法
本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于水聲換能器的壓電陶瓷材料及其制備 方 法 ， 該 壓 電 陶 瓷 材 料 的 化 學(xué) 通 式 表 示 如 下 ： Pb0.98Sr0.02(Mn1/3Sb2/3)0.08Zr0.47Ti0.45O3+xwt ％ CeO2+ywt ％ Yb2O3+zwt ％ BiFeO3 ； 式 中 Pb0.98Sr0.02(Mn1/3Sb2/3)0.08Zr0.47Ti
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于超材料的毫米波單譜信號探測器及其制備方法
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、牽拉連接塊、細(xì)胞牽拉生長裝置、裝置支撐架、底座。控制器連接并驅(qū)動步進(jìn)電機(jī)旋轉(zhuǎn)，帶動聯(lián)軸器一端的滾珠絲桿直線滑臺產(chǎn)生位移，細(xì)胞牽拉生長裝置固定在裝置支撐架上，通過固定在直線滑臺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器、讀寫擦除操作方法及測試電路
本發(fā)明提供了一種基于憶阻的非易失性存儲器及其讀、寫、擦除操作方法以及測試電路；基于憶阻的非易失性存儲器電路包括憶阻存儲單元、選址開關(guān)、控制開關(guān)以及分壓電路。本電路的設(shè)計通過行列地址信號對憶阻存儲單元進(jìn)行選址，通過外加脈沖信號對讀、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器的功能測試電路驗證此電路結(jié)構(gòu)的有效性。同時，在此電路結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，利用憶阻的非易失性原理，探討了對此基于憶阻的非易失性存儲器電路的
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、識別、定位水下航行器內(nèi)波信號的新方法。水面艦船引起的尾跡和內(nèi)波可通過艦船的檢測識別加以區(qū)分，水面艦船可通過可見光圖像、紅外圖像檢測定位，海底地形引起的內(nèi)波模式是相對固定的、可預(yù)測的，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)字雙向脈沖對相變存儲單元非晶態(tài)和晶態(tài)剪裁的方法
本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字雙向脈沖對相變存儲單元非晶態(tài)和 晶態(tài)剪裁的方法，通過在相變存儲單元的兩個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；通過對兩個電脈沖 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 脈沖分時或同時施加在相變存儲單元
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，模擬人眼對圖像邊緣變化的敏感性，提出利用邊緣顏色點(diǎn)對聚類，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)動參數(shù)的分離估計方法
本發(fā)明公開了一種 X 射線血管造影圖像中多運(yùn)動參數(shù)的分離估計方法、首先根據(jù)所述的造影圖像序列確定心臟運(yùn)動信號周期以及平移運(yùn)動變化幀的序列，然后通過對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)動序列。再通過多變量參數(shù)尋優(yōu)以及傅里葉頻域濾波對所述的運(yùn)動序列進(jìn)行處理，根據(jù)所述的平移運(yùn)動變化幀的序列，心臟運(yùn)動信號的周期，呼吸運(yùn)動信號周期的范圍和高頻運(yùn)動信號周期的范圍，可以分離出最佳的平移運(yùn)動曲線、心臟運(yùn)動曲線、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)對目標(biāo)圖像進(jìn)行邊緣提取和多邊 形擬合;(2.2)對目標(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)的對應(yīng)關(guān)系，同時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)對眼壓的檢測。本發(fā)明中的眼壓檢測傳感器能夠有效解決眼 壓傳感器不便于夜間監(jiān)測的問題，實(shí)現(xiàn)高精度的、24&
華中科技大學(xué)
2021-04-14