【摘 要】
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非扫描激光主动成像过程中的局部频域特征会出现噪声,为了提高非扫描激光主动成像的频域特征质量,提出了非扫描激光主动成像的频域特征分析.基于非扫描激光主动成像原理,引入神经网络—极限学习机,消除非扫描激光主动成像的频域特征样本训练误差,使得神经网络—极限学习机与最小二乘解的问题相同,识别出非扫描激光主动成像的频域特征,通过描述频域特征的尺度空间,定义了卷积处理的高斯核函数,利用梯度模值和主方向两个指标,提取非扫描激光主动成像的频域特征,通过设计非扫描激光主动成像的频域特征滤波去噪算法,提升非扫描激光主动成像的
【机 构】
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中南民族大学实验教学与实验室管理中心,武汉 430074;中南民族大学生物医学工程学院,武汉 430074
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非扫描激光主动成像过程中的局部频域特征会出现噪声,为了提高非扫描激光主动成像的频域特征质量,提出了非扫描激光主动成像的频域特征分析.基于非扫描激光主动成像原理,引入神经网络—极限学习机,消除非扫描激光主动成像的频域特征样本训练误差,使得神经网络—极限学习机与最小二乘解的问题相同,识别出非扫描激光主动成像的频域特征,通过描述频域特征的尺度空间,定义了卷积处理的高斯核函数,利用梯度模值和主方向两个指标,提取非扫描激光主动成像的频域特征,通过设计非扫描激光主动成像的频域特征滤波去噪算法,提升非扫描激光主动成像的频域特征质量.实验结果表明,在非扫描激光主动成像的频域特征分析过程中发现,在30次迭代过程中,频域特征分析时间最长仅为2.45 min,频域特征信噪比一直在80 dB～93 dB之间波动,非扫描激光主动成像的频域特征滤波去噪算法可以缩短频域特征分析时间,还可以提高频域特征质量.
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