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公开(公告)号：CN114758065A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210322415.5
申请日：2022-03-29
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明涉及一种基于空间目标图像的三维重建方法。本发明将获取的空间目标的彩色图像进行去噪处理，对已去噪的图像采用sift算法进行特征点提取，得到特征点后进行特征匹配；将匹配后的图像进行匹配点数从大到小排序，最大匹配点数作为初始像对；基于对极几何理论，对本质矩阵进行SVD分解；对三维点云进行计算，然后对三维点进行优化，减小误差；每次加入图像都进行优化，后进行全局优化；将得到的稀疏点云用稠密重建算法，得到稠密点云，完成对图像中物体的三维重建。本发明能够有效抑制彩色图像噪声，提高了三维重建的鲁棒性；采用sift算法，使得特征点提取越多越好，为后续的步骤打下基础，提高了三维重建后的完整度。
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公开(公告)号：CN117374539A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311444503.3
申请日：2023-11-01
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： H01P1/203
摘要： 本发明公开一种低辐射损耗的N78频段微带滤波器，通过引入缺陷地结构(DGS)和多层结构使谐振器与微带之间获得良好的耦合特性，从而让微带线具有带隙特性和慢波特性，并减小辐射损耗，减小滤波器的体积。本发明由接地层、介质层、缺陷地层和微带层组成，缺陷地层包含了两个工字形谐振器和缺陷地结构，微带层包含了输入馈线、输入馈电贴片、输出馈线、输出馈电贴片和工字形谐振器。顶层微带层和底层接地层通过金属化接地孔相连。本发明的优点是N78频段内回波损耗性能好，辐射损耗低，结构简单易于实现，整体尺寸小。
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公开(公告)号：CN115483521A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211159794.7
申请日：2022-09-22
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开一种超小型的类TE011原子频标磁控管腔及其实现方法。本发明用PCB技术将复杂金属尺寸扁平化印刷在介质上，若干金属棒固定印刷电路板，等效成介质磁控管腔；利用微带线的特点，另其作为耦合环激励原子跃迁，结合金属棒的分布位置可以保证得到高效的能量耦合和腔内磁场的均匀分布。本发明具有结构简单、易加工、场型分布好、体积小、成本低的优点，适用于高性能超小型原子频标的大批量生产。
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公开(公告)号：CN112686871A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011631651.2
申请日：2020-12-31
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法，包括以下步骤：S1.对已配准的两时相SAR图像进行引导图像滤波去噪；S2.对已滤波后的两时相SAR图像通过改进对数比算子计算获取改进对数比差异图DI；S3.对差异图DI进行Gabor纹理特征提取；S4.对获取到的Gabor纹理特征进行层次FCM聚类，并得到训练样本、待测样本及预判结果；S5.根据聚类得出的训练样本训练ELM获得ELM分类器，对待测样本通过ELM分类器进行分类，结合预判结果得到最终的变化检测图。该方法具有更好的鲁棒性能，且能有效抑制相干斑噪声，提升变化检测性能。
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公开(公告)号：CN112577507A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011215605.4
申请日：2020-11-04
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了基于哈里斯鹰优化算法的电动汽车路径规划方法。传统方法需要调节的参数较多。本发明方法具体步骤是：搜索空间每一维的上界和下界，初始化每一个哈里斯鹰个体；选择适应度最小的哈里斯鹰个体为当前猎物位置；根据猎物逃逸能量执行搜索阶段和开发阶段，进行位置更新；如果位置更新后个体适应度小于猎物适应度，则以适应度值最小的个体位置作为新的猎物位置，否则当前猎物位置不变；达到设定最大迭代次数后，输出当前猎物位置作为目标的估计位置，当前猎物路径作为电动汽车路径规划的最短路径。本发明方法具有全局搜索能力强的优点，需要调节的参数较少。
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公开(公告)号：CN118554950A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410603110.0
申请日：2024-05-15
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种无线通信接收机的模数转换信号非线性校正方法；该方法如下：一、无线通信接收机中的天线接收无线通信信号；所得无线通信信号输入模数转换器处理，生成初始数字信号；二、将初始数字信号输入ADC杂散生成模块，计算不同次谐波对应的输出信号系数组成的向量；之后，依据向量计算杂散信号。三、将初始数字信号与杂散信号输入非线性校正模块；非线性校正模块输出校正后的信号；本发明通过多项式与逻辑结合建模，多项式优于大多线性表征干扰信号的特征，由此准确的模拟出杂散信号，从而从初始数字信号中准确剔除杂散信号；并且，本发明使用ADC行为建模过程与神经网络方式相比不需要大量的训练数据和计算资源且应用方式简捷。
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公开(公告)号：CN112712480A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011635056.6
申请日：2020-12-31
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于各向异性和字典学习的SAR图像降斑方法，通过各向异性扩散滤波对图像进行滤波，该种处理方式可以将弱散射区中的相干斑噪声减弱，将有用信息和和噪声进行初步划分，再计算图像在东南西北四个方向的梯度，通过扩散系数和设定阈值来得到二值图，之后运用形态学获得连通区域并去除小面积区域，然后对范围内的图像进行各项异性扩散滤波，最后通过优先级的字典学习算法进行深度去噪。
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公开(公告)号：CN112712480B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202011635056.6
申请日：2020-12-31
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G06T5/70 , G06T5/20 , G06T5/30 , G06V10/28 , G06V10/772 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于各向异性和字典学习的SAR图像降斑方法，通过各向异性扩散滤波对图像进行滤波，该种处理方式可以将弱散射区中的相干斑噪声减弱，将有用信息和和噪声进行初步划分，再计算图像在东南西北四个方向的梯度，通过扩散系数和设定阈值来得到二值图，之后运用形态学获得连通区域并去除小面积区域，然后对范围内的图像进行各项异性扩散滤波，最后通过优先级的字典学习算法进行深度去噪。
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