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公开(公告)号：CN108597534A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810311280.6
申请日：2018-04-09
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G10L25/27
摘要： 一种基于卷积框架的语音信号稀疏表示方法，针对卷积框架中给定的非局部基U，利用语音训练信号集，建立局部基V的优化模型，数值求解该模型后，获得与非局部基最佳匹配的局部基，得到优化训练的卷积框架。优化训练后的卷积框架能够充分挖掘待表示语音信号的局部、非局部信息，具有更好的语音信号稀疏表示能力。优化训练后的卷积框架能够利用语音训练信号集的结构特征，具有更好的数据适应性。
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公开(公告)号：CN112435201A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011418797.9
申请日：2020-12-07
申请人： 中国人民解放军国防科技大学 , 中国科学院西安光学精密机械研究所
摘要： 本申请涉及一种编码模板标定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据编码模板成像数据，获取第一位置像元数据的第一灰度值、第二位置像元数据的第二灰度值，以及全区域数据的第一灰度值平均值，再对全区域数据进行统计，得到灰度值大于第一灰度值平均值的像元的第二灰度值平均值，根据第一灰度值、第二灰度值、第一灰度值平均值和第二灰度值平均值，得到编码透过率系数信息、编码横向错位偏移信息和编码旋转错位角度信息，利用编码透过率系数信息、编码横向错位偏移信息和编码旋转错位角度信息对编码模板进行标定，得到标定后的编码模板矩阵，再将标定后的编码模板矩阵用于图像重构。采用本方法能够提高图像重构的精度。
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公开(公告)号：CN109062677A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810750302.9
申请日：2018-07-10
申请人： 中国人民解放军国防科技大学 , 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开一种无人机系统计算迁移方法及服务器，该方法包括：接收来自于无人机的计算任务；对计算任务内部的函数进行识别，获得函数依赖关系；据此将函数分为本地依赖和可迁移；并对计算任务进行分层建立层次化模型；通过迭代运算在模型运行所耗资源最小时获得最佳划分点，输出划分点给无人机；接收来自于无人机的迁移任务；迁移任务为位于划分点之后的节点包含的计算任务；在迁移任务内部的函数为可迁移时，根据当前信道稳定性和服务器负载状况选择执行或拒绝迁移任务。该方案解决了组件关系复杂、难以划分粒度、受宽带动态影响的问题，实现了根据实时变化的无线信道环境，划分计算迁移点，提高无人机执行计算任务实时处理和续航能力。
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公开(公告)号：CN112435201B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011418797.9
申请日：2020-12-07
申请人： 中国人民解放军国防科技大学 , 中国科学院西安光学精密机械研究所
摘要： 本申请涉及一种编码模板标定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据编码模板成像数据，获取第一位置像元数据的第一灰度值、第二位置像元数据的第二灰度值，以及全区域数据的第一灰度值平均值，再对全区域数据进行统计，得到灰度值大于第一灰度值平均值的像元的第二灰度值平均值，根据第一灰度值、第二灰度值、第一灰度值平均值和第二灰度值平均值，得到编码透过率系数信息、编码横向错位偏移信息和编码旋转错位角度信息，利用编码透过率系数信息、编码横向错位偏移信息和编码旋转错位角度信息对编码模板进行标定，得到标定后的编码模板矩阵，再将标定后的编码模板矩阵用于图像重构。采用本方法能够提高图像重构的精度。
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公开(公告)号：CN112254813A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011076400.2
申请日：2020-10-10
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种压缩采样高光谱成像的编码采样矩阵定标装置及方法。所述方法包括：获取压缩采样高光谱成像系统中多色光源通过单色仪产生的多个波长的单色光源，以及单色光源通过压缩采样高光谱成像系统的编码采样矩阵成像在低像素相机上产生的标定图像；根据预设的采样距离，对标定图像进行采样，得到每个波长对应的采样图像序列，根据采样图像序列以及编码采样矩阵的编码目标信息，恢复得到原始目标图；根据每个波长对应的原始目标图，得到编码采样矩阵对应的三维数据立方体，根据三维数据立方体，对编码采样矩阵进行标定。采用本方法能够对编码采样矩阵进行标定。
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公开(公告)号：CN112254813B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202011076400.2
申请日：2020-10-10
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种压缩采样高光谱成像的编码采样矩阵定标装置及方法。所述方法包括：获取压缩采样高光谱成像系统中多色光源通过单色仪产生的多个波长的单色光源，以及单色光源通过压缩采样高光谱成像系统的编码采样矩阵成像在低像素相机上产生的标定图像；根据预设的采样距离，对标定图像进行采样，得到每个波长对应的采样图像序列，根据采样图像序列以及编码采样矩阵的编码目标信息，恢复得到原始目标图；根据每个波长对应的原始目标图，得到编码采样矩阵对应的三维数据立方体，根据三维数据立方体，对编码采样矩阵进行标定。采用本方法能够对编码采样矩阵进行标定。
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公开(公告)号：CN112231933B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202011229746.1
申请日：2020-11-06
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06N7/01 , G06F111/04
摘要： 本发明涉及一种面向雷达电磁干扰效应分析的特征选择方法。该特征选择方法，利用流形学习估计特征空间的本征子空间，确定子空间的维度与结构，然后利用稀疏模型优化从原特征空间到其子空间的线性映射，最终实现面向雷达电磁干扰效应分析的特征评价与特征选择。本发明利用雷达电磁干扰效应分析的特征样本数据挖掘特征空间的本征结构，进而估计原特征空间到本征特征子空间的最优映射，最终实现特征有效评价，进而既可以独立实现特征选择，又可以与专家知识联合进行特征选择；同时，选择的特征个数可由本征特征子空间的维度决定，避免人为选择；此外，选择的特征能够尽量保持原特征空间结构，实现冗余特征的去除。
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公开(公告)号：CN108597534B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201810311280.6
申请日：2018-04-09
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G10L25/27
摘要： 一种基于卷积框架的语音信号稀疏表示方法，针对卷积框架中给定的非局部基U，利用语音训练信号集，建立局部基V的优化模型，数值求解该模型后，获得与非局部基最佳匹配的局部基，得到优化训练的卷积框架。优化训练后的卷积框架能够充分挖掘待表示语音信号的局部、非局部信息，具有更好的语音信号稀疏表示能力。优化训练后的卷积框架能够利用语音训练信号集的结构特征，具有更好的数据适应性。
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公开(公告)号：CN112504455A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011418796.4
申请日：2020-12-07
申请人： 中国人民解放军国防科技大学 , 中国科学院西安光学精密机械研究所
IPC分类号： G01J3/28
摘要： 本申请涉及一种压缩编码光谱成像系统的光谱定标方法和装置。所述方法包括：在编码模板中特定编码单元上设置定标条带位，利用单色仪对包含编码模块的成像系统进行推扫成像观测，获得每个波长下的定标条带位成像观测和每个波长下的编码区域成像观测，分别对定标条带位成像观测和编码区域成像观测进行复原，得到定标条带位光谱曲线和压缩编码光谱复原曲线，确定定标条带位的中心波长位置和第一光谱分辨率，确定压缩编码模板的中心波长位置和第二光谱分辨率，根据中心波长位置，对定标光谱的中心波长进行标定，根据第一光谱分辨率和第二光谱分辨率，对定标光谱的光谱分辨率进行标定。采用本方法能够提高光谱定标的准确性。
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公开(公告)号：CN108520235B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201810312175.4
申请日：2018-04-09
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 一种压缩光谱特征感知方法，通过光谱压缩测量矩阵，基于构建的光谱压缩测量矩阵能够压缩提取光谱信号的特征信号，实现光谱特征的压缩感知。另外本发明给出了基于数字微镜阵列(DMD)的光谱压缩测量矩阵Φ的物理实现方法。压缩光谱特征感知方法可以有效避免信号重构与特征提取，测量数据可以直接用于分类识别，大大减少了计算与存储开销，提高了光谱信息获取的效率。由于光谱特征信号的维度远小于光谱信号的维度，因此压缩光谱特征感知方法获取的测量数据会小于传统压缩光谱成像的测量数据。
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