一种基于黎曼几何先验的测地线学习方法

    公开(公告)号:CN117909623A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202311849620.8

    申请日:2023-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于黎曼几何先验的测地线学习方法,属于机器学习技术领域,其特征在于,包括以下步骤:a、初始化控制点集P、起点b和终点e;b、将控制点集P输入贝塞尔生成器中;c、在贝塞尔曲线上根据采样间隔gap进行均匀采样;d、将采样点集合BP,gp(s)带入训练好的自编码器的解码器#imgabs0#中,计算求得所有采样点位置的黎曼度量g和黎曼联络#imgabs1#e、将所有测地线方程值带入均方误差损失函数,最小化测地线方程值与0之间的差异。本发明将测地线方程作为几何先验,调整生成测地线路径的贝塞尔曲线控制点集,在面对噪音或者分布不均匀的高维数据时具有更好的鲁棒性,并且能够更加准确的计算出测地线路径。

    基于深度相机的3D图像传输及重建方法

    公开(公告)号:CN110111380A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910203657.0

    申请日:2019-03-18

    Abstract: 本发明公开的本发明实施例提供的3D图像传输及重建方法,涉及图像处理技术领域,通过发送端根据相机标定方法,获取深度相机的内参及外参,持续获取同一时刻下、同一场景的深度图像和彩色图像并组合深度图像及彩色图像,生成混合帧图像,对混合帧图像进行编码,将内参、外参及混合帧图像发送至接收端;接收端接收该混合帧图像并对混合帧图像进行解码,得到混合帧图像对应的深度图像和彩色图像并对深度图像进行去噪及三角化处理,将深度图像的各个像素坐标投影到彩色图像中,得到3D图像,提高了3D图像的压缩比、恢复质量、重建效率及实用性。

    一种超宽功率范围高效率小型化射频整流电路

    公开(公告)号:CN118100456A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410242431.2

    申请日:2024-03-04

    Abstract: 本发明属于射频电路领域,具体涉及一种超宽功率范围高效率小型化射频整流电路;包括:四分之一波长T型结由第一微带线、第二微带线和第三微带线组成;三条微带线的一端相互连接,第一微带线的另一端为输入端并连接微波源,第二微带线和第三微带线的另一端为输出端,分别连接第一隔直电容一端和第二隔直电容一端;低功率支路连接第一隔直电容的另一端和第一直通滤波器的输入端,高功率支路连接第二隔直电容的另一端和第二直通滤波器的输入端,第一直通滤波器的输出端连接第一负载,第二直通滤波器的输出端连接第二负载;减小了二极管开启损耗,提高了整流效率,二极管工作功率区域更宽,实现了在宽功率输入范围内整流。

    一种基于HTCC的微型垂直威尔金森功分器

    公开(公告)号:CN118017186A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410112284.7

    申请日:2024-01-26

    Abstract: 本发明属于微波技术领域,具体涉及一种基于HTCC的微型垂直威尔金森功分器;包括:类板状线内导体金属化孔、分路端微带线、贴片电阻焊盘、贴片电阻、金属化孔层间焊盘、层间带状线、HTCC基板介质层、类板状线外导体金属化孔和HTCC基板金属层;HTCC基板金属层设置HTCC基板介质层下方;两个贴片电阻焊盘焊接在HTCC基板介质层上表面;贴片电阻两端分别焊接在两个贴片电阻焊盘上,两条分路端微带线分别焊接在两个贴片电阻焊盘上以连接贴片电阻;类板状线内导体金属化孔、层间带状线、金属化孔层间焊盘和类板状线外导体金属化孔均位于HTCC基板介质层中;本发明解决了装配复杂与气密性的问题,且体积与贴片电阻尺寸接近。

    一种基于HTCC的扇入型三维镜像布线交换网络模块

    公开(公告)号:CN117936516A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410112538.5

    申请日:2024-01-26

    Abstract: 本发明属于射频封装技术领域,具体涉及一种基于HTCC的扇入型三维镜像布线交换网络模块;该模块包括:金属化隔离孔、HTCC基板介质层、HTCC基板金属层、上行布线组、下行布线组和BGA焊球;金属化隔离孔垂直穿过HTCC基板介质层,HTCC基板金属层设置在HTCC基板介质层下方,上行布线组和下行布线组均镶嵌在HTCC基板介质层中,BGA焊球焊接在HTCC基板金属层下表面上;本发明保证了在实际应用过程中的通道间相位与幅度的一致性,且降低了布线层数提高布线密度,提高了布线区域的利用率。

    一种基于深度学习的黎曼流形上离散化测地线计算方法

    公开(公告)号:CN117708577A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311710030.7

    申请日:2023-12-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的黎曼流形上离散化测地线计算方法,涉及测地线测量技术领域。本发明,通过无监督神经网络完全无监督的将一个高维空间下的待测数据样本映射到一个低维的黎曼流形中,并保证映射过程中的数据分布结构与低维的黎曼流形空间中的数据结构的等价性,还在模型中加入了对于离散化求解测地线过程的蒙特卡洛积分误差约束,作为模型训练过程中的正则化项,使得测地线的离散化求解过程更加准确。本发明的方法能够对任意的高维数据进行无监督地降维,并且保证高维数据和降维后的低维流形符合微分同坯和等距映射的黎曼特征约束,尽可能保证了数据样本之间的宏观拓扑结构以及微观局部距离度量关系在降维过程中不被改变。

    一种基于残差卷积神经网络的光学图像相位解缠绕方法

    公开(公告)号:CN109712109A

    公开(公告)日:2019-05-03

    申请号:CN201811313055.2

    申请日:2018-11-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于残差卷积神经网络的光学图像相位解缠绕方法。本发明包括如下步骤:步骤1、利用Zernike多项式产生相位未缠绕的光学图像;步骤2、利用未缠绕的光学图像进行相位缠绕操作,得到相位缠绕图像;步骤3、利用卷积神经网络训练模型;步骤4、利用训练好的模型预测。本发明利用了残差卷积神经网络,该方法的针对性很强,主要针对于光学图像的相位解缠绕。在光学成像研究领域有着很大的应用前景。相对比与传统的相位解缠绕方法而言,具有求解速度快、求解准确率高的优点。

    一种相位补偿型的威尔金森功分器

    公开(公告)号:CN117913492A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202410255640.0

    申请日:2024-03-06

    Abstract: 本发明属于功分器领域,具体涉及一种相位补偿型的威尔金森功分器;包括:输入微带线、四分之一波长阻抗变换线、两条齿状相位补偿微带线和两条输出微带线;输入微带线连接四分之一波长阻抗变换线,四分之一波长阻抗变换线连接两条齿状相位补偿微带线,每条齿状相位补偿微带线对应连接一条输出微带线;每条齿状相位补偿微带线的内侧设置有数量相等的锯齿结构;威尔金森功分器整体为轴对称结构;本发明在带内实现了输入端口与两个端口同时匹配到相同的频带内,因此在同等尺寸下拥有更大的带宽,同时具有良好的隔离度,优化难度低,具有良好的应用前景。

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