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公开(公告)号：CN115002642B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210561080.2
申请日：2022-05-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及扬声器的质量检测技术领域，具体涉及一种基于听觉掩蔽结合SVD‑MRMR的扬声器异常声的特征提取方法。本发明首先对采集到的声音通过模拟人工听音来分析扬声器响应信号，计算得到扬声器的听觉感知掩蔽谱；接下来对听觉感知掩蔽谱进行SVD分解得到奇异值特征序列；接着通过MRMR算法提取奇异值特征序列中最优的特征，消除冗余信息，得到降维后的特征，并消除冗余信息，避免在分类过程时特征过多导致分类模型维度过高，影响模型的效率，更有利于统一衡量和评判。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118092110A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410454182.3
申请日：2024-04-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代修复最小二乘拟合的数字全息显微相位畸变补偿方法。通过数字全息显微光路得到的全息图，其恢复出来的样本相位包含像差。本发明首先对拟合目标(带像差的样本相位)使用最小二乘法求解Zernike多项式系数ai；根据系数ai构造相位掩膜，计算拟合残差δ；根据拟合残差对拟合目标进行修复；通过迭代修复拟合使系数ai收敛后，利用精确的相位掩膜进行像差补偿。本发明不需要人工操作或图像分割来选择已知的平坦区域，在减少样本和噪声对相位像差拟合精度的影响的同时，还避免了因缺失拟合信息而影响相位像差拟合精度的情况，提高了相位恢复的精度，且在样本区域占据大部分面积的情况下，仍具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117232434A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311138689.X
申请日：2023-09-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01B11/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及三维重建技术领域，具体涉及一种基于深度学习的光栅投影三维测量系统的相位展开方法，首先生成基于peaks函数的低信噪比、表面起伏落差大并且不连续的物体表面数据集，数据集包含了模拟的扭曲的带有高斯噪声和背景噪声的光栅条纹、将扭曲的光栅条纹经过四步相移法生成的包裹相位和计算得到的k级图真值。包裹相位图送入相位展开网络，即改进后的HRNet获得预测的条纹级次图，最后代入到相位展开公式，得到绝对相位图。其中的相位展开网络输入为数据集中的的包裹相位图，输出为网络预测的条纹级次图，实现了单频单帧包裹相位展开。解决了现有HRNet对于低信噪比、表面起伏落差大或者不连续的物体表面展开错误的问题。
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公开(公告)号：CN116797668A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310811528.6
申请日：2023-07-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/80 , G06T7/593 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及三维重建技术领域，具体涉及一种基于灰狼优化算法的RBF神经网络的投影仪标定方法，通过拍摄15组不同姿态的投影重叠标定棋盘格图像和标定棋盘格图像；对投影重叠标定棋盘格和标定棋盘格进行角点检测，获得摄像机坐标；摄像机坐标通过单应性矩阵计算得到对应的投影仪坐标；训练GWO‑RBF补偿投影仪计算坐标误差，输出精确的投影仪坐标；利用训练好的GWO‑RBF，得到标定棋盘格角点的精确投影仪坐标，从而实现投影仪标定。经灰狼优化的RBF神经网络能够对坐标误差补偿，提高坐标的精确度，提高投影仪标定的精度，同时因为神经网络的普适性，极大降低投影仪标定难度，改进了现有的神经网络投影仪标定方法的不足。
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公开(公告)号：CN117830432A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410009238.4
申请日：2024-01-04
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及三维重建技术领域，具体涉及一种基于SSA‑BP神经网络的光栅投影系统标定方法。电脑生成标准黑白棋盘图像，通过投影仪投影到白板，拍摄多组不同姿态的投影棋盘图像。接着检测投影棋盘图像的角点坐标，获得角点的相机图像坐标。特征匹配标准棋盘图像和投影棋盘图像的角点，建立射影变换矩阵。通过角点的相机图像坐标和射影变换矩阵，获得角点的投影仪图像坐标。使用SSA算法优化BP网络的权值和偏置，两个图像坐标为网络输入进行训练，输出角点的三维坐标，实现系统标定。经麻雀搜索算法优化的BP神经网络称为SSA‑BP神经网络，能够直接实现二维到三维的映射，降低了系统标定难度，提高了标定精度，实现了一种基于通用模型的系统标定方法。
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公开(公告)号：CN115002642A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210561080.2
申请日：2022-05-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及扬声器的质量检测技术领域，具体涉及一种基于听觉掩蔽结合SVD‑MRMR的扬声器异常声的特征提取方法。本发明首先对采集到的声音通过模拟人工听音来分析扬声器响应信号，计算得到扬声器的听觉感知掩蔽谱；接下来对听觉感知掩蔽谱进行SVD分解得到奇异值特征序列；接着通过MRMR算法提取奇异值特征序列中最优的特征，消除冗余信息，得到降维后的特征，并消除冗余信息，避免在分类过程时特征过多导致分类模型维度过高，影响模型的效率，更有利于统一衡量和评判。
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