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[发明专利]一种保持测量矩阵相关性不变的扩展方法-CN201510180282.2有效
发明人：刘任任;李玉龙;李哲涛 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2015-04-16 - 公布日： 2017-12-29 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种保持测量矩阵相关性不变的扩展方法。其步骤为首先，输入矩阵以及测量矩阵的列数，并生成零矩阵，其中，并将矩阵赋值给目标测量矩阵的前k列；然后，计算测量矩阵前列的最大列相关性，并从测量矩阵的前列中任选列组成方阵并求逆得到方阵；最后，取方阵中与测量矩阵列相关性小于的列向量扩展入测量矩阵的第列中，并令，迭代以上步骤直至达到目标测量矩阵。相对于相同大小的测量矩阵，本发明扩展的测量矩阵具有较好的压缩率和重构效果的特点。
一种保持测量矩阵相关性不变扩展方法

[发明专利]一种基于二进制测量矩阵的压缩感知方法-CN201810925910.9在审
发明人：黄帆;初宁;韩捷飞;宁岳;孙立颖;蔡栋 -专利权人：苏州蛟视智能科技有限公司
申请日： 2018-08-15 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二进制测量矩阵的压缩感知方法，包括以下步骤：首先根据待检测的目标图像的图像分辨率设定总观测次数M，其次，设定测量矩阵中1的数量，通过算法程序产生M个测量矩阵；再次，控制信号利用数字微镜器件依次产生M个测量矩阵，通过接收器依次接收每个测量矩阵对应的观测信号，得到M个测量值，组成测量结果；然后，利用测量结果和测量矩阵重构出目标图像；最后，改变测量矩阵中1的数量，重复上述步骤，得到不同的重构图像。本发明采用二进制稀疏矩阵作为测量矩阵，并通过改变测量矩阵中1的数量，得到不同的重构图像，并探究测量矩阵1的数目对重构效果的影响，从而设计出鲁棒性强、稳定性好的二进制稀疏测量矩阵。
矩阵测量二进制改变测量目标图像压缩感知重构图像数字微镜器件图像分辨率观测信号矩阵重构控制信号算法程序稀疏矩阵依次接收接收器鲁棒性稀疏重构观测检测重复

[发明专利]矩阵测量平台及其测量方法-CN202010359811.6在审
发明人：杨付四;岳双成;韦永亮;石超;梁建国 -专利权人：广州汽车集团股份有限公司
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G01B5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种矩阵测量平台及其测量方法，该矩阵测量平台包括测量平台以及矩阵测量装置；所述矩阵测量装置包括：基准矩阵，所述基准矩阵设于所述测量平台上，用以作为测量基准，以及测量装置，用以定位并连接车身架；所述测量装置包括测量支架，该测量支架用于支撑焊接车身架；以及定位销，所述定位销设置于该测量支架上，用以与焊接车身架基准孔连接。本发明的矩阵测量平台具有统一的基准体系，保证测量精度，同时其矩阵测量装置可根据焊接车身RPS点调整，有利于测量设备在大范围内的任意测量操作，解决了连续跳转多次测量的误差累计大和测量效率慢的缺陷，测量方法快捷精准
矩阵测量平台及其测量方法

[发明专利]一种图像压缩采样方法及组件-CN202011363452.8有效
发明人：葛沅;史宏志;赵健 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： H04N19/126 文献下载
摘要：本申请利用初始稀疏矩阵对目标图像进行稀疏表示后，量化稀疏表示初始结果得到稀疏表示优化结果，据此得到优化稀疏矩阵；利用优化稀疏矩阵和初始测量矩阵构造乘积矩阵，将乘积矩阵中的非对角元素的绝对值调整至小于相关性阈值；对乘积矩阵进行奇异值分解得到对角矩阵和左奇异矩阵，根据初始测量矩阵的采样数更新对角矩阵；利用左奇异矩阵和更新后的对角矩阵优化初始测量矩阵得到优化测量矩阵，利用优化稀疏矩阵和优化测量矩阵采集图像数据。本申请对稀疏矩阵和测量矩阵进行优化，既能对复杂图像进行采样，又可使恢复效果更佳。本申请提供的一种图像压缩采样组件，也同样具有上述技术效果。
一种图像压缩采样方法组件

[发明专利]一种在压缩感知信号重建中基于梯度投影算法的测量矩阵优化方法-CN201910546153.9有效
发明人：魏子然;徐智勇;张建林 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2019-06-24 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种在压缩感知信号重建中基于梯度投影算法的测量矩阵优化方法。在压缩感知信号重建中，为了用尽可能低的采样率重建出尽可能高精度的原始信号，这就要求测量矩阵满足RIP条件以及测量矩阵和信号稀疏基之间具有尽可能低的相关性。基于相关性理论，本发明提出一种全新的测量矩阵优化算法，将测量矩阵和稀疏基之间的非相关条件等价为Gramm矩阵逼近单位矩阵的问题。首先通过对Gramm矩阵等效单位矩阵求伪逆来对测量矩阵进行初始化，再通过梯度投影的方式使Gramm矩阵去逼近单位矩阵，从而训练学习出一种全新的测量矩阵。与传统常用的测量矩阵相比，新型测量矩阵与稀疏基之间具有更低的相关性，信号重建的精度和质量都得到了有效的提升。
一种压缩感知信号建中基于梯度投影算法测量矩阵优化方法

[发明专利]投影物镜偏振像差测量方法-CN201810712998.6有效
发明人：倪晟 -专利权人：上海微电子装备（集团）股份有限公司
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G01M11/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种投影物镜偏振像差测量方法，所述投影物镜偏振像差测量方法通过基于光强测量装置测量获得所有组光强值构建为的光强矩阵和所有选取的元素构建的λ函数矩阵计算投影物镜的琼斯矩阵，即本发明的测量方法可以直接计算获得投影物镜的琼斯矩阵，相比现有方法中先测量获得穆勒矩阵，再将穆勒矩阵转换至琼斯矩阵的方法，有效避免因穆勒矩阵转换至琼斯矩阵的退偏效应造成的结果误差，提高了测量和计算精准度。
投影物镜偏振测量方法

[发明专利]互联电力系统的主导振荡模态的辨识方法及装置-CN201510122322.8在审
发明人：杨德昌;耿光飞;唐巍 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2015-03-19 - 公布日： 2015-07-01 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种互联电力系统的主导振荡模态的辨识方法及装置，该方法包括根据广域测量系统中向量测量单元的测量信号生成同类型测量信号的信号测量矩阵，对信号测量矩阵中的每一个测量信号进行经验模态分解，得到每个测量信号的所有固有模态分量，并从中提取每一个测量信号的主导固有模态分量，根据每一个测量信号的主导固有模态分量，构建主导振荡模态矩阵，对主导振荡模态矩阵中的每一个列向量进行希尔伯特变换，得到复测量矩阵，对复测量矩阵进行分解，得到复测量矩阵的奇异值向量，根据复测量矩阵的奇异值向量，计算主导振荡模态的时变参数和空间分布。
电力系统主导振荡辨识方法装置

[发明专利]基于最优测量矩阵的半张量图像压缩方法和图像恢复方法-CN201910047110.6有效
发明人：李丽香;李冲霄;彭海朋;杨义先;王琳;仝丰华;王紫琪 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： H04N19/60 文献下载
摘要：本发明实施例提供了基于最优测量矩阵的半张量图像压缩方法和图像恢复方法。其中，该图像压缩方法包括：对待压缩图像的原始矩阵进行稀疏变换，得到待压缩图像的第一稀疏表示矩阵；基于第一稀疏表示矩阵的行数、预设压缩比和预设系数，确定原始矩阵对应的初始测量矩阵的行数和列数；基于预设的元素数值关系，生成m×n维矩阵，作为初始测量矩阵；对初始测量矩阵进行优化，得到最优测量矩阵；基于最优测量矩阵与预设的半张量压缩感知模型，对第一稀疏表示矩阵进行压缩，得到压缩后的目标矩阵。
基于最优测量矩阵张量图像压缩方法恢复

[发明专利]改进的样本中的光谱复原-CN202180066167.6在审
发明人：徐志凌 -专利权人：德塔颜色公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G01N21/27 文献下载
摘要：已经开发了一种改进颜色测量系统的稳定性的方法，该系统使用矩阵变换方法来测量反射率。变换矩阵可以通过训练原始测量矩阵和主反射率矩阵来获得。原始测量矩阵可以与其一个或多个变体堆叠在一起，其中每个变体都是添加到部分或整个初始原始信号矩阵上的一些随机噪声。相同数量的主反射率矩阵也被堆叠，以匹配原始测量矩阵的大小和样本排序。所产生的变换矩阵将更稳定，并且对测量噪声更不敏感。
改进样本中的光谱复原

[发明专利]一种压缩感知测量矩阵的确定方法、确定装置、确定设备-CN202010663004.3在审
发明人：葛沅;史宏志;尹云峰;崔星辰 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种压缩感知测量矩阵的确定方法，首先基于稀疏矩阵，构造N×N阶的正交方阵；在正交方阵中抽取M个行向量，生成M×N阶的初始测量矩阵；而后通过以各列向量之间的互相关系数作为验证测量矩阵随机性优劣的评估依据，在初始测量矩阵的基础上进行更新元素位置的迭代运算，直至满足预设迭代结束条件，以各次迭代运算中互相关系数最小的测量矩阵为优化后的测量矩阵，该优化后的测量矩阵相较于初始测量矩阵，具有较高的随机性，提高了重构精度本发明还公开了一种压缩感知测量矩阵的定装置、确定设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。
一种压缩感知测量矩阵确定方法装置设备

[发明专利]一种基于Logistic映射的压缩感知测量矩阵优化方法-CN202010638473.X在审
发明人：佟晓筠;刘金龙;张淼 -专利权人：哈尔滨工业大学（威海）
申请日： 2020-07-06 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Logistic映射的压缩感知测量矩阵优化方法，属于信号处理技术领域。针对当前压缩感知过程中因测量矩阵性能缺陷而信号重构质量差，而现有的测量矩阵优化方法结构复杂、不易实现等问题，本发明提出了一种基于Logistic映射的压缩感知测量矩阵优化方法。首先，用Logistic映射生成与测量矩阵同等大小的序列，然后用生成的序列提升测量矩阵中元素的随机性，从而完成对测量矩阵的优化，得到优化后的测量矩阵。
一种基于 logistic 映射压缩感知测量矩阵优化方法

[发明专利]一种医学影像链上表示和链下安全边缘存储的双映射方法-CN202111586514.6在审
发明人：陈自刚;颜逸;武豪;陈龙 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06F21/64 文献下载
摘要：利用基于哈希链压缩感知的图像加密方法，根据初始密钥生成第一哈希链和第二哈希链；分别根据第一哈希链和第二哈希链，获得测量矩阵和加密矩阵，再通过原始图像与测量矩阵得到测量结果矩阵，再由测量结果矩阵与加密矩阵得到加密图像矩阵对测量矩阵再哈希得到测量矩阵的哈希值，将医学影像相关信息以及测量矩阵哈希值、节点签名存入区块链中。将加密图像矩阵存在节点本地空间。整个过程，既实现了对医学影像的存在性证明，即医学影像的链上表示，又使得图像安全存于节点本地空间，即链下安全边缘存储，二者由唯一标识的医疗数据信息以及图像测量矩阵的哈希值实现了双向映射。
一种医学影像表示安全边缘存储映射方法

[发明专利]一种基于奇异值分解的二维正交匹配追踪优化算法-CN201810553080.1有效
发明人：张成;陈倩文;王美琴;汪东;韦穗 -专利权人：安徽大学
申请日： 2018-05-31 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于奇异值分解的二维正交匹配追踪优化算法，包括获取行测量矩阵、列测量矩阵、测量值、稀疏基和信号稀疏度；对两个测量矩阵执行SVD分解，更新测量矩阵和测量值，并初始化残差和索引集合以及优化后的传感矩阵本发明实现了前端信息采集中的测量矩阵和后端重建中的重建矩阵的分离，适用于一般的可分离线性系统。对两个测量矩阵进行SVD分解，得到优化后的两个重建矩阵，有效地消除测量值之间的相关性，显著提高重建信噪比及算法的鲁棒性。并且由于在测量矩阵的设计中使用了可分离算子，可用于大尺度图像的重建过程。
一种基于奇异分解二维正交匹配追踪优化算法

[发明专利]一种基于压缩感知在图像重建中测量矩阵的构造优化方法-CN201710760479.2在审
发明人：魏子然;徐智勇;张健林 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2017-08-30 - 公布日： 2017-12-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明为一种基于压缩感知在图像重建中测量矩阵的构造优化方法。在压缩感知的图像重建中需要对图像进行线性测量观测，这样对原始信号不仅完成了采样还完成了压缩，使信号维数大大降低，而测量矩阵的构造在线性测量过程中起着至关重要的作用。本发明是在0、1二值随机测量矩阵的基础上对测量矩阵进行了重新设计，构建了一种超稀疏对角测量矩阵，大大提高了矩阵的非相关性，使传感矩阵更好地满足RIP条件。新测量矩阵不仅易于硬件实现和简化了投影测量过程的计算，大大提高了重建图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)。
一种基于压缩感知图像建中测量矩阵构造优化方法

[发明专利]一种基于LDPC矩阵的测量矩阵设计方法-CN201410020960.4有效
发明人：张淑芳;刘昱;田沛沛 -专利权人：天津大学
申请日： 2014-01-15 - 公布日： 2017-05-03 - 主分类号： H03M13/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LDPC矩阵的测量矩阵设计方法，该方法包括以下步骤步骤一、首先确定矩阵第一行开始处连续“1”的个数L，矩阵随后行“1”所在的位置根据上一行“1”的位置依次向右平移L个位置，以此保证循环子矩阵中每两个行或者列之间“1”的位置都不相同，构造出循环子矩阵；步骤二、从所述循环子矩阵中随机选择所需的行或列，构造基于LDPC矩阵的测量矩阵。步骤三、通过有限次数的搜索整个矩阵寻找四边环，并将四边环消去，构造基于LDPC矩阵的测量矩阵；该测量矩阵继承了LDPC矩阵稀疏性好、列相关值小等优点，同时克服了LDPC矩阵作为压缩感知测量矩阵时对于不同维数的测量矩阵需要预先确定最优该矩阵具有稀疏性高、结构简单、正交性强和易于硬件实现的特点，并且重构效果良好。
一种基于 ldpc 矩阵测量设计方法

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