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公开(公告)号:CN117648537A
公开(公告)日:2024-03-05
申请号:CN202410115389.8
申请日:2024-01-29
Applicant: 华北理工大学
IPC: G06F18/10 , G01N15/075 , G01K13/00 , G01S17/95
Abstract: 本发明涉及光学测量技术领域,具体涉及基于超光谱技术的大气污染实时监测方法及系统。该方法使用超光谱仪器获取气溶胶含量数据,用温度计获取大气层温度数据;对超光谱仪器采集到的气溶胶含量进行分析,确定气溶胶含量异常波动值;结合气溶胶含量异常波动值、气溶胶含量与大气层温度的相关联性,确定气溶胶含量的噪声真实程度,调节初始的预设稀疏度参数,得到更新后的自适应稀疏度参数;基于自适应稀疏度参数,利用稀疏表示方法对气溶胶含量进行实时去噪。本发明根据气溶胶含量的实际情况对稀疏度参数进行自适应调整,充分利用数据的潜在结构和特征,提高算法的性能和适应性。
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公开(公告)号:CN117648537B
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202410115389.8
申请日:2024-01-29
Applicant: 华北理工大学
IPC: G06F18/10 , G01N15/075 , G01K13/00 , G01S17/95
Abstract: 本发明涉及光学测量技术领域,具体涉及基于超光谱技术的大气污染实时监测方法及系统。该方法使用超光谱仪器获取气溶胶含量数据,用温度计获取大气层温度数据;对超光谱仪器采集到的气溶胶含量进行分析,确定气溶胶含量异常波动值;结合气溶胶含量异常波动值、气溶胶含量与大气层温度的相关联性,确定气溶胶含量的噪声真实程度,调节初始的预设稀疏度参数,得到更新后的自适应稀疏度参数;基于自适应稀疏度参数,利用稀疏表示方法对气溶胶含量进行实时去噪。本发明根据气溶胶含量的实际情况对稀疏度参数进行自适应调整,充分利用数据的潜在结构和特征,提高算法的性能和适应性。
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公开(公告)号:CN116773462A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310793465.6
申请日:2023-06-30
Applicant: 华北理工大学
Abstract: 本发明公开了一种铁矿的光谱特性识别装置及识别方法,属于铁矿的光谱特性识别技术领域,其中,铁矿的光谱特性识别装置的样品承载机构包括第一螺杆,所述第一螺杆上通过螺纹套接有第一滑块,所述第一滑块上侧连接有转轴,所述转轴上连接有矩形框,所述矩形框套接于所述第一滑块外侧,且所述矩形框和所述第一滑块之间具有间距,所述矩形框的上表面为承载面,所述承载面上设有样品固定件;所述第一滑块侧壁转动连接有伸缩件,所述伸缩件的另一端连接于所述矩形框的侧壁,所述伸缩件和所述转轴错开。该发明便于精准调节样品的位置,提高检测精度。
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公开(公告)号:CN116248126B
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202211454301.2
申请日:2022-11-21
Applicant: 华北理工大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明提供一种基于长度损失最小的矢量数据压缩方法,涉及数据处理技术领域。本发明基于矢量数据压缩的需求,提供了一种新的基于长度损失最小的矢量数据压缩方法,解决了现有方法中的弊端。与间隔取点法相比,本方法压缩后的矢量数据长度变化更小,尽可能的保持了矢量数据的形态。与Douglas‑Peucker算法相比,本方法的压缩速度快,压缩效率大大提高。因此,本方法兼具长度损失小、压缩速度快的特点,适用于矢量数据的精准压缩。
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公开(公告)号:CN116773462B
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202310793465.6
申请日:2023-06-30
Applicant: 华北理工大学
Abstract: 本发明公开了一种铁矿的光谱特性识别装置及识别方法,属于铁矿的光谱特性识别技术领域,其中,铁矿的光谱特性识别装置的样品承载机构包括第一螺杆,所述第一螺杆上通过螺纹套接有第一滑块,所述第一滑块上侧连接有转轴,所述转轴上连接有矩形框,所述矩形框套接于所述第一滑块外侧,且所述矩形框和所述第一滑块之间具有间距,所述矩形框的上表面为承载面,所述承载面上设有样品固定件;所述第一滑块侧壁转动连接有伸缩件,所述伸缩件的另一端连接于所述矩形框的侧壁,所述伸缩件和所述转轴错开。该发明便于精准调节样品的位置,提高检测精度。
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公开(公告)号:CN116248126A
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN202211454301.2
申请日:2022-11-21
Applicant: 华北理工大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明提供一种基于长度损失最小的矢量数据压缩方法,涉及数据处理技术领域。本发明基于矢量数据压缩的需求,提供了一种新的基于长度损失最小的矢量数据压缩方法,解决了现有方法中的弊端。与间隔取点法相比,本方法压缩后的矢量数据长度变化更小,尽可能的保持了矢量数据的形态。与Douglas‑Peucker算法相比,本方法的压缩速度快,压缩效率大大提高。因此,本方法兼具长度损失小、压缩速度快的特点,适用于矢量数据的精准压缩。
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