[發明專利]多個具有公用分量信號的歸一化方法和系統無效
| 申請號: | 00814540.7 | 申請日: | 2000-05-03 |
| 公開(公告)號: | CN1379891A | 公開(公告)日: | 2002-11-13 |
| 發明(設計)人: | A·D·艾德加 | 申請(專利權)人: | 應用科學小說公司 |
| 主分類號: | G06T5/00 | 分類號: | G06T5/00 |
| 代理公司: | 上海專利商標事務所 | 代理人: | 李家麟 |
| 地址: | 美國得*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 具有 公用 分量 信號 歸一化 方法 系統 | ||
1.一種用于標準化多個信號的方法,其中多個信號中的每個信號都具有公用分量,且其中多個信號中至少有一個中已經以非線性方式失真,其特征在于:
確定多個信號中至少一個信號的失真函數,其中多個信號中的一個指定信號的失真函數與該信號相對于多個信號的其余信號中至少一個信號的失真成正比;
建立多個信號中至少一個信號的逆相關失真函數,其中多個信號中的一個指定信號的逆失真函數函數與所確定信號測量到的失真函數有關;
采用多個信號中的一個信號所建立的逆相關失真函數來標準化多個信號中的至少一個信號。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,進一步包括:
在對多個信號中的至少一個信號確定失真函數之前,過濾多個信號中的至少一個信號。
3.如權利要求2所述的方法,其特征在于:多個信號中至少一個信號采用中值濾波器來過濾。
4.如權利要求1所述的方法,其特征在于:多個信號中的每個信號都是單一變量的函數,多個信號中至少一個信號的失真函數取決于多個信號中至少一個信號在多個點上的斜率。
5.如權利要求1所述的方法,其特征在于:多個信號中的每個信號都是多變量的函數,多個信號中至少一個信號的失真函數取決于多個信號中至少一個信號在多個點上的變化速率。
6.如權利要求1所述的方法,其特征在于:多個信號中的至少一個信號的失真函數取決于多個信號中至少一個信號在多個點上的梯度。
7.如權利要求1所述的方法,其特征在于:多個信號中的每個信號是離散函數;其中多個信號中的至少一個信號的失真函數可從一個矩形圖引出;其中與多個信號中的第一點有關的第一矩形圖的確定如下:
計算包含多個信號中至少一個信號梯度在第一點的第一梯度;
計算包含多個信號中至少另外一個信號梯度在第一點的第二梯度;
計算對應于第一梯度和第二梯度的幅值的第一矩形圖的指數;
計算與第一梯度和第二梯度之間夾角的余弦以及第一梯度的幅值和第二梯度的幅值有關的第一加權;
確定與多個信號中至少一個信號在第一點上的幅值成正比的第一矩形圖指數、第二矩形圖指數有關的第一矩形圖點,且其中第一矩形圖點的加權與第一加權成正比。
8.如權利要求7所述的方法,其特征在于,進一步包括:
采用曲線擬合算法將曲線擬合到矩形圖的點上。
9.如權利要求8所述的方法,其特征在于:多個信號中至少一個信號的逆失真函數取決于曲線下的面積。
10.如權利要求1所述的方法,其特征在于:多個信號中至少一個信號的失真函數取決于包含一系列點的矩形圖,且其中矩形圖的每個點取決于多個信號中至少一個信號在指定點上的梯度和多個信號中的另一信號在指定點上的梯度。
11.如權利要求10所述的方法,其特征在于,進一步包括:
采用曲線擬合算法將曲線擬合到矩形圖的點上。
12.如權利要求11所述的方法,其特征在于,進一步包括:逆失真函數與曲線下的面積有關。
13.如權利要求12所述的方法,其特征在于,進一步包括:
在對多個信號中的至少一個信號確定失真函數之前,采用中值濾波器來過濾多個信號中的至少一個信號。
14.如權利要求1所述的方法,其特征在于,進一步包括:
確定多個信號中每個信號的失真函數,其中多個信號中的一個指定信號的失真函數與該指定信號相對于多個信號中的其余信號中至少一個信號的失真成正比;
建立多個信號中每個信號的逆相關失真函數,其中多個信號中一個指定信號的逆相關失真函數與該信號所確定的失真函數有關。
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