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公开(公告)号：CN116381357A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310378987.X
申请日：2023-04-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种电感耦合式电缆散射参数测量方法，包括，对探头进行测量，获取第一散射参数矩阵，探头采用电感式探头，包括注入探头及接收探头；将第一散射参数矩阵变换为第一链参数矩阵；矢量网络分析仪通过探头对待测电缆进行非接触电感式耦合测量，得到第二散射参数矩阵；基于第二散射参数矩阵，得到第二链参数矩阵；根据第一链参数矩阵及第二链参数矩阵进行矩阵运算，得到第三链参数矩阵；对第三链参数矩阵进行变换，得到电缆散射参数矩阵。通过上述技术方案，对于不同种类的电缆无需进行阻抗匹配变换，可以极大降低电缆散射参数测量的操作难度与成本，同时提升分析设备的安全性。
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公开(公告)号：CN107527061B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201610445958.0
申请日：2016-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及高光谱图像的降维方法，具体涉及一种基于归一化多维互信息和克隆选择的高光谱波段选择算法。提供了一种在高光谱图像波段选择中，实现克隆迭代次数选定的方法。本发明的步骤为：一、读入高光谱图像，定义抗原并随机生成初始集合，按照个体适应值大小选择出最佳个体组成集合。二、克隆最佳个体生成临时克隆集合，并对克隆集合进行高频变异操作并从中再次选择最佳个体组成集合。三、利用归一化多维互信息判断前后两个集合的相关联程度来决定迭代是否停止。本发明可以达到对高光谱图像降维的目的，为使数值计算更加准确，利用归一化多维互信息对迭代次数进行选择，减少了选择过程中不必要的过多迭代过程，适用于高光谱图像波段选择应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108414468A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201710070138.2
申请日：2017-02-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及红外光谱波段特征增强方法，具体涉及一种基于小波变换与非线性变换的红外光谱波段特征增强方法。提供了一种在红外光谱波段特征增强过程中，可有效抑制红外光谱图像中背景杂波干扰的方法。本发明的步骤为：一、利用皮尔逊相关系数计算红外光谱图像相邻波段之间的相关性，选择两对皮尔逊相关系数绝对值最小的相邻波段并以此为分解节点对红外光谱图像进行子空间分解。二、分别对三个子空间进行小波分解，得到三个系数空间。三、分别对三个系数空间进行非线性变换，得到特征增强后的红外光谱波段。本发明突出了待识别光谱与标准光谱间微小的光谱特征差异，可有效抑制背景杂波干扰，适用于红外多光谱或高光谱数据目标探测应用。
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公开(公告)号：CN107527061A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201610445958.0
申请日：2016-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6229 , G06K9/6262 , G06K9/6267
Abstract: 本发明涉及高光谱图像的降维方法，具体涉及一种基于归一化多维互信息和克隆选择的高光谱波段选择算法。提供了一种在高光谱图像波段选择中，实现克隆迭代次数选定的方法。本发明的步骤为：一、读入高光谱图像，定义抗原并随机生成初始集合，按照个体适应值大小选择出最佳个体组成集合。二、克隆最佳个体生成临时克隆集合，并对克隆集合进行高频变异操作并从中再次选择最佳个体组成集合。三、利用归一化多维互信息判断前后两个集合的相关联程度来决定迭代是否停止。本发明可以达到对高光谱图像降维的目的，为使数值计算更加准确，利用归一化多维互信息对迭代次数进行选择，减少了选择过程中不必要的过多迭代过程，适用于高光谱图像波段选择应用。
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公开(公告)号：CN108510519A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201710110716.0
申请日：2017-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种跟踪过程中动态目标的特征光谱提取方法，本发明提供一种对动态目标的特征光谱进行准确提取的方法。本发明的步骤为：一、计算动态目标坐标，对动态目标识别区域内像素进行快速最近邻二聚类，计算目标与背景的平均光谱向量；二、根据目标平均光谱向量计算出目标状态转移矩阵，根据背景平均光谱向量计算出背景状态转移矩阵，用动态目标识别区域内像素与状态转移矩阵的逆矩阵相乘得到特征光谱向量；三、计算目标像素特征光谱向量和目标平均光谱向量的光谱角，判断动态目标移动后的位置。本发明能准确地提取动态目标的特征光谱，及时跟踪动态目标位置，充分发挥高光谱数据信息量丰富的特点，适用于动态目标侦查、搜索及跟踪领域。
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公开(公告)号：CN108510519B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201710110716.0
申请日：2017-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种跟踪过程中动态目标的特征光谱提取方法，本发明提供一种对动态目标的特征光谱进行准确提取的方法。本发明的步骤为：一、计算动态目标坐标，对动态目标识别区域内像素进行快速最近邻二聚类，计算目标与背景的平均光谱向量；二、根据目标平均光谱向量计算出目标状态转移矩阵，根据背景平均光谱向量计算出背景状态转移矩阵，用动态目标识别区域内像素与状态转移矩阵的逆矩阵相乘得到特征光谱向量；三、计算目标像素特征光谱向量和目标平均光谱向量的光谱角，判断动态目标移动后的位置。本发明能准确地提取动态目标的特征光谱，及时跟踪动态目标位置，充分发挥高光谱数据信息量丰富的特点，适用于动态目标侦查、搜索及跟踪领域。
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公开(公告)号：CN106485709A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610902077.7
申请日：2016-10-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10036
Abstract: 一种基于熵冗余度和克隆选择的高光谱波段选择方法，它涉及高光谱图像的降维方法。解决了在高光谱图像波段选择过程中，对波段图像无法进行合理评价的问题。本发明的步骤为：一、读入高光谱图像，生成初始抗体波段，利用Tsallis熵冗余度计算抗体波段亲和力系数并按照亲和力系数大小选择出最佳抗体波段。二、克隆最佳抗体波段生成临时抗体波段，进行高频变异操作并再次选择最佳抗体波段。三、对亲和力系数较低的抗体波段进行替换，进行迭代计算，直到达到指定迭代次数停止。本发明利用Tsallis熵冗余度作为波段选择的准则函数，高效地实现了高光谱图像的波段选择，适用于高光谱图像降维、数据压缩等领域。
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