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公开(公告)号：CN106487465A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610912784.4
申请日：2016-10-19
Applicant: 清华大学
IPC: H04B17/382 , H04W24/00
CPC classification number: H04B17/382 , H04W24/00
Abstract: 本发明公开了一种时频域联合的频谱检测方法和系统，该方法包括：设定接收机的中心频点和带宽；对带宽内的信号进行多次扫描；根据多次扫描结果分别估算信噪比和计算频谱的峰度值；根据多次扫描结果的信噪比和频谱的峰度值满足以下任一项条件则判定存在稳定信号：如果各次扫描得到信号中信噪比估计值超过预设信噪比阈值的信号个数占比多于第一预设占比阈值；如果各次扫描得到信号的频谱中峰度值超过预设峰度值阈值的信号个数占比多于第二预设占比阈值。本发明具有如下优点：通过在时域估算信噪比，在频域计算信号峰度值，然后再通过“或”准则做出是否有信号存在的最终判决，实现了信号的快速、准确检测，解决了在低信噪比环境下频谱检测的难题。
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公开(公告)号：CN106250854A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610626219.1
申请日：2016-08-02
Applicant: 清华大学
CPC classification number: G06K9/00348 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于微多普勒特征和支持向量机的人体步态识别方法，包括：S1：利用雷达采集人体行进时的姿态数据；S2：利用时频分析工具对所述姿态数据进行分析得到对应的时频图；S3：从所述时频图中提取带宽特征和偏置特征，所述带宽特征表示步态引起的正负微多普勒频率的跨度范围，所述偏置特征表示多普勒正负频率相对于中心频率的偏差，偏置值表征着摆臂的对称性；S4：将所述带宽特征和所述偏置特征输入支持向量机中进行姿态识别，以确定所述姿态数据对应的姿态。本发明具有如下优点：通过雷达采集数据，提取微多普勒特征进行人体步态分类识别的方法，对这步态分类的准确性高。
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公开(公告)号：CN101827044B
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201010139742.4
申请日：2010-04-01
Applicant: 清华大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明提供了一种基于混合QR分解的最小二乘FPGA求解装置，包括求角单元，用于将上三角阵列的对角线元素作为实部，将矩阵A的第K行转置的第一个元素或该元素上一行元素更新得到的虚部作为虚部，通过计算复数的幅角和模，将模更新为当前元素并将幅角输入各旋转单元；N+1个旋转单元，用于将脉动阵列中同一行的非对角线元素作为实部，将矩阵A的第K行转置的第二至第N个元素、0、向量b的第K个元素或者实部元素上一行元素更新得到的虚部作为N+1个虚部，根据所得幅角对各个复数进行角度旋转，将实部更新为当前元素并将虚部输入至下一行元素的更新；依次对脉动阵列的各行元素执行操作直到元素更新完成。通过本发明，减少了计算量并且节省了硬件资源。
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公开(公告)号：CN1580283A
公开(公告)日：2005-02-16
申请号：CN03153279.9
申请日：2003-08-13
Applicant: 清华大学 , 北京博奥生物芯片有限责任公司
IPC: C12Q1/68
CPC classification number: C12Q1/6806 , C12Q1/6837 , C12Q2565/501 , C12Q2565/513 , C12Q2565/507
Abstract: 本发明公开了一种检测核酸分子的方法。本发明所提供的检测核酸分子的方法，包括以下步骤：1)制备细胞裂解物，所述制备细胞裂解物包括在裂解缓冲液中裂解生物样品中的细胞，并将待检测的靶标核酸分子从所述细胞内释放出来；2)所述步骤1)中的细胞裂解物不需任何核酸纯化步骤，直接同固定于固体基质表面的核酸探针在合适的条件下温浴；所述合适的条件是指所述靶标核酸分子能够同所述核酸探针杂交的条件，所述核酸探针含有同所述靶标核酸分子互补配对的序列；3)评估所述靶标核酸分子和所述核酸探针之间的杂交，进行所述靶标核酸分子的存在、不存在、和/或数量的检测。
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公开(公告)号：CN120014439A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510011111.0
申请日：2025-01-03
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提出一种多分辨率多源遥感图像变化检测方法，包括：对于第一图像转换网络与第二图像转换网络，通过部分生成损失函数约束伪光学图像与真实光学图像、伪SAR图像与真实SAR图像之间的相似性；对真实光学图像进行下采样、并对真实SAR图像进行上采样，将处理后的图像分别输入第一、第二图像转换网络，通过另一部分生成损失函数约束两个图像变换网络的输出与原始图像之间的相似性；通过判别及检测网络实现生成伪图像与源图像的判别以及变化检测的任务；通过判别损失与变化检测损失优化判别器网络参数，最终利用训练好的网络对SAR图像与光学图像进行变化的检测，获取高精度检测结果。本申请能够实现不同分辨率和不同模态的多源遥感图像间的变化检测。
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公开(公告)号：CN111897888B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202010824192.3
申请日：2020-08-17
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 , 清华大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/28 , G06F16/215 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种基于Spark框架和凝聚层次聚类算法的户变关系识别方法，其中，方法包括：采集台区变压器及台区用户的时序电压数据；利用Spark SQL对时序电压数据进行预处理，以得到处理后的数据；采用主成分分析法对处理后的数据进行降维，并提取电压时序数据特征；基于凝聚层次聚类算法对电压时序数据特征进行聚类分析确定电力用户分类，得到户变关系识别结果。该方法，通过引入Spark分布式运算平台，通过调用Spark MLlib机器学习库，实现主成分分析法降维与凝聚层次聚类算法聚类，实现对于户变关系识别的计算，解决了数据量增大后户变关系识别计算效率低的问题。
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公开(公告)号：CN119538006A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411684662.5
申请日：2024-11-22
Applicant: 清华大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G01S7/41
Abstract: 本申请提出一种天基雷达海面目标识别方法，方法包括：获取舰船的海面高分辨率距离像HRRP矩阵，对HRRP矩阵进行幅度归一化处理，并将归一化后的HRRP矩阵沿方位向进行叠加积累；提取积累后的HRRP的结构特征；分别使用短时傅里叶变换和傅里叶系数拟合从积累后的HRRP方位向提取微动特征；将结构特征和微动特征输入元分类器，得到海面目标识别结果，其中，元分类器由第一基分类器和第二基分类器堆叠构成，第一基分类器根据结构特征样本训练得到，第二基分类器根据微动特征样本训练得到。本申请通过分别提取HRRP回波矩阵的结构特征和微动特征，并利用堆叠分类器进行特征融合与特征分类，弥补了一维HRRP识别中高相似假目标难以区分的问题，提高了识别准确率和可靠性。
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公开(公告)号：CN119414354A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411663897.6
申请日：2024-11-20
Applicant: 清华大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本申请提出一种基于压缩感知成像的稀疏HRRP识别方法，涉及高分辨距离像目标识别技术领域，其中，方法包括：使用压缩感知算法对低采样率下的雷达回波信号进行重构，重构出分辨率提升的稀疏高分辨距离像HRRP数据；对获取的稀疏HRRP数据进行数据预处理，数据预处理包括幅度归一化和重心对齐处理；提取预处理后的稀疏HRRP数据的序列特征和网络特征，将序列特征与网络特征融合并进行归一化处理，构成各目标的HRRP的特征向量；将特征向量送入随机森林分类器进行训练与测试，得到识别结果。基于本申请提出的方法，提升了HRRP成像的分辨率和抗噪声性能以及后续识别性能，并节约了HRRP数据库的存储空间。
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公开(公告)号：CN119399084A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411335967.5
申请日：2024-09-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06T5/80 , G06T3/4023 , G06T3/60
Abstract: 本申请提出了一种基于低频重采样的卫星图像几何校正方法，该方法包括：获取已有的L1级合成孔径雷达SAR图像产品的基础数据，根据基础数据计算L1级SAR图像对应的通用横轴墨卡托UTM投影范围；根据UTM投影范围计算L1级SAR图像的观测区域在最小外接矩形中的旋转角度，并基于基础数据将观测波束范围进行等分，计算每个等分区间对应的缩放比例；将每个等分区间的像素点按照对应的缩放比例进行低频重采样，并将重采样后的图像按照旋转角度进行旋转，获得几何校正后的L2级SAR图像产品。该方法极大缩减了SAR图像几何校正所需的时间，降低了计算复杂程度，提高了卫星图像几何校正的便利性和适用性。
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公开(公告)号：CN118918132A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410929342.5
申请日：2024-07-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于算法‑硬件协同设计的高效遥感图像处理方法，应用于FPGA开发板和CPU‑GPU边缘计算设备，FPGA开发板的主芯片中设置快速洪水区域提取模块，快速洪水区域提取模块采用轻量级神经网络模型，CPU‑GPU边缘计算设备中设置历史信息融合模块；获取多源遥感图像的切片图像；将切片图像输入经过量化和剪枝后的轻量级神经网络模型进行数据处理以输出初步的洪水提取结果；将初步的洪水提取结果输入到历史信息融合模块，利用历史图像洪水提取结果和多种决策级融合策略对当前图像洪水提取结果进行优化以输出最终洪水检测结果。本发明可应用于资源受限的边缘计算环境中，能够实现对多源遥感图像的准确、快速且低功耗的洪水检测。
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