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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行采集編碼生成 二進制串集合作為自體集，隨機生成二進制串作為候選檢測器，并將 其與自體集中的元素進行否定選擇生成檢測器集；利用檢測器集里的 二進制串與從指令級收集到的待檢測代碼的行為信息二進制串進行匹 配；采用雙閾值的海民規(guī)則進行自體集的二進制串、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、控制器和步進電機，機械裝置包括有連接步進電機的聯(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)動步進電機旋轉(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行選址，通過外加脈沖信號對讀、寫、擦除操作進行選擇，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分類器進行細(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對聚類，實現(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
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種 X 射線血管造影圖像中多運動參數(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動信號周期以及平移運動變化幀的序列，然后通過對所述的造影圖像序列中的血管結(jié)構(gòu)特征點跟蹤得到點的運動序列。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動序列進行處理，根據(jù)所述的平移運動變化幀的序列，心臟運動信號的周期，呼吸運動信號周期的范圍和高頻運動信號周期的范圍，可以分離出最佳的平移運動曲線、心臟運動曲線、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與模板圖像參考點的矢量關(guān)系， 構(gòu)建 R-Table 表;(2)在線階段:(2.1)對目標(biāo)圖像進行邊緣提取和多邊 形擬合;(2.2)對目標(biāo)圖像進行投票，票數(shù)最高的位置點作為與模板圖 像上的參考點對應(yīng)的匹配點，以確定模板圖像的多邊形的頂點與目標(biāo) 圖像的多邊形的頂點的對應(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，實現(xiàn)高精度的、24&
華中科技大學(xué)
2021-04-14