[发明专利]一种基于多尺度特征网络的压缩感知ToF信号重建方法在审
| 申请号： | 202310448066.6 | 申请日： | 2023-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN116451747A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 王琦标;王淑君;邓超;谢波;庹先国;杨红超;代亨 | 申请（专利权）人： | 四川轻化工大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/048;G06F17/10 |
| 代理公司： | 成都众恒智合专利代理事务所(普通合伙) 51239 | 代理人： | 张洪 |
| 地址： | 643000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度特征网络的压缩感知ToF信号重建方法，涉及中子物理实验技术领域，包括：构建训练模型，包括采样模块、初始重建模块和最终重建模块；采样模块为多采样率并行训练网络，用于使用预定义的参数匹配不同采样率下的三个连续的一维卷积操作，对原始ToF信号进行压缩处理，得到对应的测量值，且在每轮的batch块训练阶段，均随机选取预定义的采样率进行学习；初始重建模块用于利用卷积对测量值进行维度重塑，变成和原始ToF信号相同维度的初始重建ToF信号；最终重建模块用于通过不同滤波器大小的卷积块组成的Inception模块和LSTM模块对初始重建ToF信号进行学习，得到最终重建的ToF信号。本发明能重建出压缩率、重构精度、重构成功率更好的ToF信号。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 网络 压缩 感知 tof 信号 重建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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