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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：CN113177488A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110493059.9
申请日：2021-05-07
Applicant: 华北理工大学
Abstract: 本发明公开了基于最佳指数波段组合的高光谱图像波段选择方法，其包括以下步骤：(1)对高光谱影像进行预处理；(2)对高光谱影像计算各波段的标准差、相关系数矩阵；计算波段标准差、相关系数矩阵；(3)计算高光谱图像波段中任意3个波段组合的最佳指数；第一，利用步骤(2)中的标准差和相关系数矩阵计算高光谱图像波段中任意3个波段组合的最佳指数值，第二，将所有波段组合中的最佳指数值进行降序排列，选择最大值对应的波段组成图像最终的最佳波段。本发明通过最佳指数法进行波段选择，得出最佳波段组合结果更加快速准确，降低了因相关性造成的影像监测精度低的问题。
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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN111272686A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010197108.X
申请日：2020-03-19
Applicant: 华北理工大学
Abstract: 本发明公开了一种铁矿石选矿粉铁品位的高光谱检测方法，包括以下步骤：利用高光谱仪采集已知铁品位的铁矿石选矿粉样本的高光谱曲线，建立不同铁品位的铁矿石选矿粉高光谱基准数据库；确定铁品位评定的强线性识别波段；建立Fe离子强线性识别波段的光谱反射率与铁矿石选矿粉铁品位的高光谱预测模型；采集待检测样本的高光谱曲线，将样本高光谱曲线的特征参数导入预测模型，计算待检测样本的铁品位。本发明采用高光谱探测和反演识别的技术手段，对选矿后铁矿粉铁品位进行快速、无损的鉴定，成本低，精度高。
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