[發明專利]一種基于稀疏表示的拉曼光譜特征提取方法有效
| 申請號： | 201810047671.1 | 申請日： | 2018-01-18 |
| 公開（公告）號： | CN108133203B | 公開（公告）日： | 2021-09-03 |
| 發明（設計）人： | 韓彩芹;方政 | 申請（專利權）人： | 江蘇師范大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 221000 江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 稀疏 表示 光譜 特征 提取 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于稀疏表示的拉曼光譜特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟：
a.獲取原始拉曼光譜信息；
b.根據峰的位置將步驟a中的原始拉曼光譜分為N塊；
c.將步驟b中處理后的拉曼光譜進行變換域變換，得到光譜信息域圖像；
d.獲取步驟c中的光譜信息域圖像的最相關分量；
步驟d中通過正交匹配追蹤算法獲取光譜信息域圖像的最相關分量；
正交匹配追蹤算法具體步驟為：
S1.找出殘差和字典內積最大的原子索引，即λt＝argmaxj＝1...N|rt-1,φj|，
式中，r-殘差，λ-殘差和字典原子的最大內積；
S2.更新索引集Λt＝Λt-1∪{λt}，記錄字典的重建原子集合Φt＝[Φt-1,φλt]，
式中，Λ－索引集，Φ－重建原子集合，φ-字典原子；
S3.有最小二乘法得到
式中，的估計值，y-原始光譜；
S4.更新殘差t＝t+1，式中，t-迭代次數；
S5.判斷是否滿足tK，若滿足，則停止迭代；若不滿足，則執行步驟a，式中，K-稀疏度；
e.將步驟d中的最相關分量進行反變換，恢復原光譜；
f.將步驟e中的原光譜進行合并，得到重構后的拉曼光譜。
下載完整專利技術內容需要扣除積分，VIP會員可以免費下載。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于江蘇師范大學，未經江蘇師范大學許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/201810047671.1/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
