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]从多重色谱图中剥离出单独的方法-CN201110302832.5无效
  • 范国樑;张兴华;李登科 - 天津大学
  • 2011-10-10 - 2012-06-20 - G01N30/86
  • 本发明涉及一种从多重色谱图中剥离出单独的方法。该方法的过程包括:形的拟合和迭代计算,其中,拟合首先确定待拟合的单独峰顶点及拟合单独所用的形前沿和后沿,然后根据确定的形前沿和后沿经过伸缩变化和横坐标的平移完成形的拟合;迭代计算是用多重形分别减去拟合得到的单独的叠加形;不断重复拟合和迭代过程直至得到的连续两次迭代单独面积的误差小于0.01%停止,并把最后一次的迭代形作为从多重色谱图中剥离出单独
  • 多重色谱剥离单独方法
  • [发明专利]一种基于多能窗法的谱线漂移处理方法及系统-CN202310344402.2在审
  • 谢勇君;林颖;胡晨鑫;马一航;张家康;谢博庆 - 暨南大学
  • 2023-04-03 - 2023-07-07 - G01T7/00
  • 本发明公开了一种基于多能窗法的谱线漂移处理方法及系统,该方法包括下述步骤:获取闪烁体探测器输出的γ能谱,划分标准能窗并构造标准能窗内的标准特征;对γ能谱谱线进行光滑处理,扣除本底,根据γ能谱的实际特征拟合函数并划分能谱能窗,得到能窗内的拟合;将各个标准特征与对应的拟合进行对比得到每个的谱漂道数并校正,完成整个γ能谱处理过程。本发明分别对能窗内的拟合与标准对比校正谱线,使稳谱后的各个局部单峰回到各自的标准位上,对于多非线性谱漂的校正效果明显,对非线性谱漂稳谱精度较高,且校正后的拟合可直接用于计算面积,无需再次寻
  • 一种基于多能漂移处理方法系统
  • [发明专利]一种基于高斯拟合的光纤型表面等离子共振信号峰值定位检测方法-CN201510442285.9有效
  • 周鹏;张文斌;王学民 - 天津大学
  • 2015-07-24 - 2019-01-15 - G01N21/552
  • 本发明属于SPR的信号处理领域,尤其涉及一种基于高斯拟合的光纤型表面等离子共振信号峰值定位检测方法,选取合适参数的Savitzky‑Golay滤波器对SPR信号进行滤波降噪,选取用于分析的信号数据段,确定高斯拟合数;在确定数下,基于信赖域算法对确定数的高斯拟合系数求解;在拟合得到的最优高斯拟合曲线上进行一维极值搜索,初步确定共振波长位置;以共振波长位置为中心点,向前后各取一段数据再重新做一次多的高斯拟合,结合信赖域算法,确定拟合函数;在第二次拟合的函数上,利用一维极值搜索来确定最终的共振位。本发明的有益效果:有效提高了SPR位置的精度和灵敏度,减少运算时间,为实时动态检测提供基础。
  • 一种基于拟合光纤表面等离子共振信号峰值定位检测方法
  • [发明专利]基于遗传算法的光谱高斯特征提取算法-CN201811133111.4有效
  • 程良伦;何伟健;梁广宇;李学识 - 广东工业大学
  • 2018-09-27 - 2022-03-22 - G06V10/143
  • 本发明提出基于遗传算法的光谱高斯特征提取算法,主要步骤包括:S1:输入光谱曲线,对光谱曲线进行曲线平滑和基线校正;S2:种群初始化阶段;S3:个体变异阶段;S4:种群交叉阶段;S5:种群基因译码阶段;S6:计算适应度fit;S7:判断适应度fit是否满足预设条件:若是,执行步骤S9;若否,执行步骤S8;S8:自然选择阶段;S9:使用最佳拟合区间进行拟合,得到并输出高斯特征。本发明以波谷为分界点将光谱曲线分成若干个子区间,然后将子区间组合起来进行高斯拟合,通过遗传算法得到最优拟合区间,减少了拟合误差,提高了高斯参数提取的准确度和太赫兹时域光谱物质识别的识别率;通过数递增最优化条件得到最佳拟合高斯数,增强对光谱混叠的分辨能力。
  • 基于遗传算法光谱高斯峰特征提取
  • [发明专利]气体现场监测特征吸收提取方法-CN201510982512.7在审
  • 王寅;魏玉宾;赵维崧;张婷婷;胡杰;刘统玉 - 山东省科学院激光研究所
  • 2015-12-24 - 2016-06-01 - G01N21/39
  • 一种气体现场监测特征吸收提取方法,它包括如下步骤:平滑滤波步骤获取原始光谱数组,然后采用滑动平均方法创建平滑光谱数组并传递给吸收特征步骤;特征步骤创建一阶微分光谱数组和二阶微分光谱数组;将吸收特征左、右端点xL和xR传递给窗口线性拟合步骤;窗口线性拟合步骤采用最小二乘法对特征左右两端窗口内的数据离散点进行拟合,得到左右两侧拟合直线的斜率以及截距并传递给特征背景计算与扣除步骤;特征背景计算与扣除步骤,多次递归插值计算吸收特征范围内的光谱背景数组,平滑光谱数组中存储光谱强度值的向量与计算所得光谱背景数组中存储背景光谱值的向量相减,得扣除背景后的光谱数组并传递给平滑滤波步骤
  • 气体现场监测特征吸收提取方法

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