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更新時(shí)間：2025.03.01
元素隨機(jī)排列的傅里葉測量矩陣構(gòu)造方法

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針對壓縮感知理論在超寬帶信號(hào)低速采樣的應(yīng)用過程中,現(xiàn)有測量矩陣隨機(jī)變元多、重構(gòu)效果有待進(jìn)一步提高的問題,結(jié)合傅里葉矩陣和托普利茲矩陣的構(gòu)造特點(diǎn),提出元素隨機(jī)排列的傅里葉測量矩陣構(gòu)造方法。該方法先以各元素服從正態(tài)分布的方式隨機(jī)生成一行向量并對其進(jìn)行傅里葉變換,再通過隨機(jī)排列變換后向量元素的方法生成矩陣各行從而得到隨機(jī)傅里葉測量矩陣。仿真實(shí)驗(yàn)表明,使用該測量矩陣在同等條件下相比于高斯、伯努利等隨機(jī)矩陣,信號(hào)具有更好的重構(gòu)效果。同時(shí),該測量矩陣比高斯隨機(jī)矩陣擁有更少的隨機(jī)變元數(shù)目。

基于傅里葉紅外光譜的汽車車身油漆比對

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為了通過事故現(xiàn)場遺留的車輛油漆快速排查及確定肇事逃逸車輛的車型范圍,采集了287份汽車車身油漆樣本,獲得了940份油漆紅外光譜,建立了汽車車身油漆紅外光譜比對數(shù)據(jù)庫。結(jié)合特征波峰法與相關(guān)系數(shù)法實(shí)現(xiàn)了車身油漆光譜的比對,并對不同類型油漆碎片進(jìn)行了比對實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:對于層次完整的油漆碎片,比對的重點(diǎn)是面漆層和中涂層光譜;對于不完整的油漆碎片,應(yīng)層次分離后分層進(jìn)行光譜檢索;對于老化油漆,應(yīng)以面漆層的光譜匹配為主,擴(kuò)大搜索范圍后綜合分析搜尋嫌疑車型。

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