专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于HITRAN数据库的吸收光谱快速获取方法-CN202110738729.9在审
  • 王玉诏;孙海青;杨超;陶宇亮;郭元荣 - 北京空间机电研究所
  • 2021-06-30 - 2021-11-09 - G16C20/90
  • 一种基于HITRAN数据库的吸收光谱快速获取方法,步骤为:(1)将光谱吸收线的线强按指定的光谱间隔进行合并;(2)求出各光谱吸收线的加权展宽参数;(3)依据仿真精度按照不同的加权展宽参数对光谱吸收线分组;(4)对每组光谱吸收线求其综合加权展宽线型函数;(5)通过快速傅里叶变换计算每组光谱吸收线的线强与其综合加权展宽线型函数的卷积,得到每组光谱吸收线的光谱吸收系数;(6)将各组光谱吸收线的光谱吸收系数相加得到最终的吸收光谱本发明方法采用傅里叶变换与逆傅里叶变换以同一综合线型展宽函数对合并线强后的等间隔光谱线进行吸收截面的快速计算,可以大幅提高不同温度和气压参数下的分子吸收光谱计算速度。
  • 一种基于hitran数据库吸收光谱快速获取方法
  • [发明专利]一种基于DOAS的气体浓度反演方法-CN202011607898.0在审
  • 张彬 - 西安鼎研科技股份有限公司
  • 2020-12-29 - 2021-04-16 - G01N21/33
  • 本发明公开了一种基于DOAS的气体浓度反演方法,采集无光情况下的暗噪声光谱;采集多组原始光谱和被测气体的多组透射光谱并分别求平均值;利用原始光谱平均值和暗噪声光谱计算得到目标原始光谱,利用透射光谱平均值和暗噪声光谱计算得到目标透射光谱;通过目标原始光谱和目标透射光谱计算得到吸收光谱;利用吸收光谱拟合得到吸收光谱拟合曲线,利用吸收光谱拟合曲线计算得宽带吸收截面;通过吸收光谱和宽带吸收截面,计算差分吸收截面,得到差分吸收光谱;根据差分吸收光谱计算得到被测气体对应的光学参量
  • 一种基于doas气体浓度反演方法
  • [发明专利]一种多光程吸收光谱谱图合成方法-CN202110095882.4有效
  • 朱启运;何苗 - 清华大学
  • 2021-01-25 - 2022-04-15 - G01N21/31
  • 本发明涉及一种多光程吸收光谱谱图合成方法,包括以下内容:根据多光程吸收光谱检测设备性能选定待测光程组;根据选定光程组,通过多光程吸收光谱检测设备进行吸收光谱检测,并对采集的吸收光谱进行单位化处理;对基于不同光程采集的吸收光谱进行光谱合成本发明为同一样本不同光程的吸收光谱合并提供了完整的解决方案,合成后的谱图中可以同时存在吸收系数差异较大的吸收峰,提高了光谱形状的保真度。
  • 一种光程吸收光谱合成方法
  • [发明专利]一种针对激光吸收光谱的降噪方法及装置-CN202211194339.0在审
  • 李艳芳;张林;张秦端;李彬恺;魏玉宾;张婷婷;王兆伟;宫卫华 - 山东省科学院激光研究所
  • 2022-09-28 - 2023-01-10 - G01N21/39
  • 本申请公开了一种针对激光吸收光谱的降噪方法及装置,所述方法包括:确定激光照射待测气体时形成的激光吸收光谱;根据待测气体所在气室的当前压强对应的降噪光谱函数,以及当前温度与激光吸收光谱之间的关系,确定当前环境变量下的降噪光谱,降噪光谱与激光吸收光谱位于同一坐标系,当前环境变量包括当前温度和当前压强;通过对比激光吸收光谱和降噪光谱,确定降噪光谱在坐标系中的更新方向和更新位移量;根据更新方向和更新位移量,对降噪光谱在坐标系中的位置进行更新,直到更新后的降噪光谱满足预设条件,满足预设条件的降噪光谱为滤除噪声后的激光吸收光谱。本申请能够降低各种噪声对于待测气体的激光吸收光谱的影响,进而利于检测精度的改善。
  • 一种针对激光吸收光谱方法装置
  • [发明专利]一种基于光谱吸收特征重排的高光谱数据目标识别方法-CN200910093546.5无效
  • 赵慧洁;李娜;曹诚;牛志宇 - 北京航空航天大学
  • 2009-09-25 - 2010-03-17 - G06K9/00
  • 一种基于光谱吸收特征重排的高光谱数据目标识别方法,包含以下步骤:(1)读入高光谱数据;(2)最小噪声分量变换;(3)光谱连续统去除;(4)计算像元光谱吸收位置、吸收深度以及吸收特征左右肩;(5)以待识别目标光谱为基谱按吸收深度的由强至弱进行排序,无明显吸收特征波段按波长从小到大排序,得到重排光谱;(6)以步骤(5)中待识别目标重排光谱的波长顺序进行高光谱数据的光谱特征重排,得到基于光谱重排的特征提取结果;(7)光谱特征匹配,获得目标识别结果。该方法解决了传统基于光谱特征匹配目标识别方法受噪声影响大、单个特征不稳定等因素对识别结果影响的问题,实现了可靠、精确的目标识别。
  • 一种基于光谱吸收特征重排数据目标识别方法

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