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[发明专利]一种韦布尔杂波序列的发生装置及方法-CN201610575798.1有效
发明人：黄丹;禹霁阳;李广运;孙勇;李军;江金寿;姚雄伟;唐锐;陈科;王晓悦;李俊杰 -专利权人：中国兵器科学研究院
申请日： 2016-07-20 - 公布日： 2018-12-04 - 主分类号： G06F7/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种韦布尔杂波序列的发生装置及方法，所述发生装置包括：随机序列发生器，用于产生随机序列；高斯序列变换装置，与所述随机序列发生器连接，用于将所述随机序列变换为满足预设精度要求的高斯随机序列；频域相关特性函数变换装置，与所述高斯序列变换装置连接，用于将预设频域特性加载到所述高斯随机序列中，生成第一高斯随机序列，其中，所述第一高斯随机序列具有所述预设频域特性；零记忆非线性变换装置，与所述频域相关特性函数变换装置连接，用于基于预设参数值，对所述第一高斯随机序列进行非线性变换，生成具有所述预设参数值的时间相关韦布尔杂波序列。
一种布尔序列发生装置方法

[发明专利]一种高斯分布量子态确定方法、装置以及电子设备-CN201911300061.9在审
发明人：董莹;段润尧 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06N10/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种高斯分布量子态确定方法、装置以及电子设备，涉及量子技术领域。具体实现方案为：获取初始高斯分布量子态；对初始高斯分布量子态进行量子傅里叶变换，得到量子变换结果；对量子变换结果进行演化，获得量子演化结果；对量子演化结果进行量子傅里叶逆变换，得到目标高斯分布量子态。在制备目标高斯分布量子态的过程中，无需对目标高斯分布量子态中每个分量的系数分别进行单独的确定过程，通过对初始高斯分布量子态进行量子傅里叶变换，然后进行量子演化，并对量子演化结果进行量子傅里叶逆变换即可得到目标高斯分布量子态，可减少计算量，降低目标高斯分布量子态制备的复杂程度。
一种分布量子确定方法装置以及电子设备

[发明专利]基于双线性变换法的数字核脉冲高斯成形方法-CN201310676123.2有效
发明人：葛青;葛良全;曾国强 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2013-12-11 - 公布日： 2014-03-26 - 主分类号： G01T1/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双线性变换法的数字核脉冲高斯成形方法，包括：根据模拟高斯成形系统的电路，得到系统电路输入信号与输出信号的微分方程，将微分方程通过拉普拉斯变换进行推导，获得模拟高斯成形系统的系统函数；通过双线性变换法将模拟高斯成形系统的系统函数由模拟域转换到数字域，得到数字高斯成形系统的系统函数；对数字高斯成形系统的系统函数进行逆Z变换，得到数字高斯成形系统的单位冲激响应，所述冲激响应中含有可对波形宽度进行调整的成形参数；选定冲激响应中的成形参数，并根据选定的成形参数值确定对应的数字高斯成形系统的单位冲激响应；将输入到数字高斯成形系统的核脉冲信号与数字高斯成形系统的单位冲激响应进行卷积和运算，实现数字核脉冲高斯成形。
基于双线变换数字脉冲成形方法

[发明专利]一种3D任意粗糙表面的数字化模拟方法-CN201110421316.4有效
发明人：洪军;杨国庆;朱林波;李宝童;熊美华;刘万普 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2011-12-14 - 公布日： 2012-07-25 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：通过白噪声序列的反傅里叶变换获得随机初始相角序列，利用初始相角序列获得新的白噪声及其傅里叶变换；通过指定的自相关函数，进行离散与傅里叶变换等处理，获得高斯粗糙表面高度序列的功率谱密度与传递函数；利用频域点乘并求反傅里叶变换的方法完成高斯表面高度序列的模拟；在此基础上，通过指定偏斜度与峰度等高度分布统计特征参数，利用Pearson与Johnson非高斯转换系统相结合，生成非高斯粗糙表面；若偏斜度与峰度模拟精度不合格，则更新相角序列与白噪声的傅里叶变换，重新进行高斯滤波与非高斯转换
一种任意粗糙表面数字化模拟方法

[发明专利]一种基于高斯混合模型隐变量监督学习的多点云配准方法-CN202111272107.8在审
发明人：王耀南;赵佳文;朱青;毛建旭;张辉;彭伟星;吴昊天;武子杰;唐永鹏 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯混合模型隐变量监督学习的多点云配准方法，构建标准点云和待配准点云集合；将标准点云和待配准点云集合建模为同样的高斯混合模型，设置高斯混合模型的超参数为K；设标准点云为高斯混合模型生成的一个样本，使用神经网络求得隐变量，求解最优高斯混合模型参数；设待配准点云集合经刚性变换后配准完成的点云集合为高斯混合模型生成的一个样本，使用神经网络求得隐变量，使用上一步所求最优高斯混合模型参数，求解最优变换参数，使得变换后点云的高斯混合模型与标准点云的高斯混合模型一致；根据上一步所求最优变换参数完成多点云的配准，同时也完成了与标准点云的对齐。
一种基于混合模型变量监督学习多点云配准方法

[发明专利]一种7毫米波段宽带小张角赋形波纹喇叭馈源-CN202011444224.3在审
发明人：王凯;宁云炜;曹亮;段雪峰;陈卯蒸;马军;闫浩;李健;项斌斌;张华;李光辉;杨文军;王洋 -专利权人：中国科学院新疆天文台
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： H01Q13/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种7毫米波段宽带小张角赋形波纹喇叭馈源，该馈源为高斯赋形曲线结合渐变槽深模式变换结构，工作频率30‑50 GHz，相对带宽50%，应用于射电天文领域7毫米波段接收机系统。该馈源由高斯赋形段、模式变换段、变径段、圆波导、高斯赋形段波纹槽和模式变换段波纹槽组成；高斯赋形段采用高斯赋形曲线结构阻抗变换方式，确保高斯赋形段主模的传输；模式变换段通过改变模式变换段波纹槽的槽深，以实现圆波导主模转变为波纹结构混合模
一种毫米波段宽带张角赋形波纹喇叭馈源

[发明专利]一种基于希尔伯特-黄变换和Mel谱变换的脉冲声识别方法-CN202310406504.2在审
发明人：孙裕超;孟东 -专利权人：电视电声研究所（中国电子科技集团公司第三研究所）;天津大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G10L25/03 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于希尔伯特‑黄变换和Mel谱变换的脉冲声识别方法，包括：预先基于训练脉冲信号生成MFCC系数和边际谱系数来训练MFCC模型和边际谱模型，以构建训练好的高斯混合模型；对于给定的脉冲信号，基于所述脉冲信号分别进行Mel谱变换处理和HHT变换处理，以生成所述脉冲信号的MFCC系数和边际谱系数；计算MFCC系数和边际谱系数的高斯概率密度函数，以生成待识别脉冲的高斯混合模型；基于待识别脉冲的高斯混合模型以及训练好的高斯混合模型本申请实施例采用希尔伯特‑黄变换(HHT)，提取出脉冲信号的边际谱特征，以有效识别出非线性非平稳声信号的局部时域特征，提高识别精度。
一种基于希尔伯特变换 mel 脉冲识别方法

[发明专利]一种基于复杂环境的目标智能跟踪方法-CN201510805380.0在审
发明人：李正 -专利权人：成都因纳伟盛科技股份有限公司
申请日： 2015-11-20 - 公布日： 2016-04-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复杂环境的目标智能跟踪方法，采集当前时刻的视频流数据，依次对视频流数据中的每一帧视频图像进行分析，启动混合高斯模型，建立背景高斯模型和前景高斯模型，过滤视频中的动作干扰，通过小波变换和傅里叶变换去除雨雪条纹噪声本发明基于通过混合高斯模型自适应分析算法，有效过滤复杂环境中画面的各种运动干扰，如刮风造成的树叶摇动等，结合小波变换和傅里叶变换可有效滤除画面中的雨雪噪声。
一种基于复杂环境目标智能跟踪方法

[发明专利]一种基于相关性和高斯曲线拟合的自适应近红外光谱变换方法-CN202310236906.2在审
发明人：康守强;赵瑞凡;薛原;沈涛 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：一种基于相关性和高斯曲线拟合的自适应近红外光谱变换方法，涉及近红外光谱变换技术领域。本发明是针对近红外光谱的谱峰重叠使待测物质的定量分析产生较大误差而提出的。该方法用待测物近红外光谱的离散点数确定参与高斯曲线拟合的高斯函数数量，用离散点的波长位置确定高斯函数中心位置；利用相关性分析，确定有利于提取重叠信息的最佳高斯函数带宽。基于此，构造曲线拟合的方程组，通过求解方程组确定高斯函数高度，并对高斯函数进行面积积分，得到待测物光谱的变换结果，进而构建待测物的含量预测模型。所提方法分别应用于污水COD含量和玉米水分含量的预测，其预测均方误差相比于变换前减少了至少25％，说明参与曲线拟合的高斯函数无需与真实谱峰信息对应，也可实现原始光谱中重叠信息的有效分解与重组，从而减小定量分析误差
一种基于相关性曲线拟合自适应红外光谱变换方法

[发明专利]一种矿井下低光照泊松-高斯噪声腐蚀图像的增强方法-CN202111231974.7在审
发明人：王满利;景俊伟;张亚邦;武建平;李素萍 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06T5/30 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种矿井下低光照泊松‑高斯噪声腐蚀图像的增强方法。本发明首先通过广义方差稳定变换将矿井下低光照图像中的信号相关泊松噪声变换为近似高斯噪声，然后随其进行分解和阈值收缩获得近似高斯噪声抑制图像，随后对高斯噪声抑制图像进行分解、融合得到细节增强图像，对细节增强图像进行广义方差稳定逆变换得到噪声抑制的细节强化图像，从而抑制泊松‑高斯噪声；然后根据Retinex方法获得最终噪声抑制和对比度提高的图像，该方法实现了泊松‑高斯噪声腐蚀的低光照度图像的噪声抑制和对比度增强，有效提高矿井下低光照图像的可辨识性。
一种矿井光照噪声腐蚀图像增强方法

[发明专利]信号获取方法及装置-CN201710783735.X有效
发明人：黄维 -专利权人：长沙海格北斗信息技术有限公司
申请日： 2017-09-01 - 公布日： 2020-01-24 - 主分类号： H04B1/71 文献下载
摘要：所述方法包括：获取高斯伪随机噪声信号X；对所述高斯伪随机噪声信号X进行傅里叶变换，获得变换后的信号X_fft；在频域，对所述信号X_fft进行幅值加权，获得信号Y_fft；对所述信号Y_fft进行傅里叶反变换，获取窄带高斯噪声信号Y，从而本方法通过在频域对信号X_fft进行幅值加权可以有效提高获取的窄带高斯噪声信号Y的带外抑制度，减少窄带高斯噪声信号Y的过渡带带宽，并且，通过该方法获取窄带高斯噪声信号Y不需要复杂大量的硬件资源
信号获取方法装置

[发明专利]一种面向监测数据的宽带非高斯随机极值分析和预报方法-CN202011006263.5有效
发明人：高山;郑向远;王滨;沈侃敏;王宇航;刘福顺 -专利权人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;清华大学深圳国际研究生院;重庆大学;中国海洋大学
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向监测数据的宽带非高斯随机极值分析和预报方法。针对样本量较小的工程监测数据，如荷载、结构响应监测数据，本发明基于复合Hermite变换模型求解得到监测数据(非高斯随机过程)的底层高斯随机过程的自相关函数，进而由同源繁衍算法得到大量的底层高斯过程，再经由复合Hermite变换得到大量的非高斯随机过程。本发明模拟得到的非高斯随机过程与原始母本数据具有相同的统计特征与近似的随机特性，因此，由本发明得到的繁衍数据可以用于极值预报。本发明有机结合了复合Hermite变换方法与信号同源繁衍方法，并应用于极值预报领域，解决了传统概率方法无法构建宽带非高斯过程的概率密度模型问题，解决了传统时域方法的大容量样本数据获取困难问题。
一种面向监测数据宽带非高斯随机极值分析预报方法

[发明专利]一种激光打孔工艺方法-CN202010459007.5在审
发明人：冯广智;叶言明;李军;沈华明;赵延民 -专利权人：中山市镭通激光科技有限公司
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： B23K26/382 文献下载
摘要：本发明公开了一种激光打孔工艺方法，包括激光发射器、分束开关、平顶光束变换单元、超高斯光束变换单元和合束开关；所述激光发射器，用于发射激光光束；所述分束开关，用于控制所述激光光束是否发生偏转；所述平顶光束变换单元，用于当所述激光光束不偏转时，将所述激光光束转换成平顶光束而作用于待加工的产品；所述超高斯光束变换单元，用于当所述激光光束偏转时，将偏转后的所述激光光束转换成超高斯光束；所述合束开关，用于当所述分束开关控制激光光束偏转时，控制所述超高斯光束发生偏转，使得偏转后的超高斯光束与平顶光束同轴，以使得所述超高斯光束作用于待加工的产品，为此本发明具有打孔精准度高和数个产品孔的孔径一致性的特点。
一种激光打孔工艺方法

[发明专利]混合单应性变换滚动快门单图矫正系统及方法，计算机存储介质-CN202310106462.0在审
发明人：刘帅成;闫威龙 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合单应性变换滚动快门单图矫正系统及方法，计算机存储介质，该方法包括以下步骤：将待处理的图像划分为K个块，并对每一个块的单应性矩阵的所有运动基分别赋予一个权重；对K个块分别进行处理，得到K个块各自对应的初始单应性变换流场；利用高斯平滑特征，沿K个块的中心线定义高斯权重，得到K张高斯权重图；将K个块各自对应的初始单应性变换流场和K张高斯权重图进行点积，得到待处理图像的最终单应性变换流场；基于待处理图像的最终单应性变换流场，对待处理的图像进行映射，得到矫正后的图像。本发明相比于传统的单个单应性变换，混合单应性变换具有更高的空间自由度，可以用于滚动快门矫正。
混合单应性变换滚动快门矫正系统方法计算机存储介质

[发明专利]一种适用于中子成像系统图像的基于高斯‑泊松混合噪声模型的图像复原方法-CN201710168951.3在审
发明人：杨晓辉;徐开威;付珍峰;张皓;杨磊;王毅 -专利权人：南昌大学
申请日： 2017-03-21 - 公布日： 2017-09-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种适用于中子成像系统图像的基于高斯‑泊松混合噪声模型的图像复原方法，通过GAT变换将带有高斯‑泊松混合噪声的图像变换为高斯白噪声图像，对变换后图像使用区域限制BM3D算法进行处理，再对所得图像进行无偏GAT逆变换得到最终降噪后图像。本发明通过使用Lloyd算法对图像进行区域划分，将BM3D Stage2的相似块匹配限制在同一区域内，解决了传统BM3D方法在高斯噪声方差较高时，物体边缘信息在滤波过程中损失严重，降噪后图像中物体边缘模糊问题本发明降噪方法相对于传统BM3D算法，对受到强高斯泊松混合噪声干扰的图像可得到视觉效果更好的复原图像，物体边缘信息保留更完整，并且拥有更高的PSNR值。
一种适用于中子成像系统图像基于混合噪声模型复原方法

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