[發(fā)明專利]基于太赫茲波的識別方法、裝置及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811126077.8
• 申請日: 2018-09-26
• 公開（公告）號: CN109241937B
• 公開（公告）日: 2020-01-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳祖泉
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢夏宇信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G01N21/3581
• 代理公司: 42242 武漢藍寶石專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙)
• 代理人: 廉海濤

1.一種基于太赫茲波的識別方法，其特征在于，

所述方法包括：

獲取不同的待測物，

分別放置所述待測物在太赫茲波背景下并且獲取所述待測物相應(yīng)的太赫茲頻域波形數(shù)據(jù)，

根據(jù)所述太赫茲頻域波形數(shù)據(jù)獲取不同頻率分量的M個振幅點，

M個所述振幅點作為所述待測物的原始數(shù)據(jù)，N個所述原始數(shù)據(jù)構(gòu)建原始特征矩陣X，

其中，

計算原始特征矩陣X的協(xié)方差矩陣C，為特征均值，

獲取所有特征點的特征均值，

根據(jù)特征均值對原始特征矩陣X的所有特征點進行零均值化處理，協(xié)方差矩陣C為，

對協(xié)方差矩陣C進行奇異值分解，計算協(xié)方差矩陣C的特征值及特征向量，

根據(jù)所述特征值及所述特征向量構(gòu)建降維矩陣P，

根據(jù)所述特征值的大小對所述特征值對應(yīng)的所述特征向量進行次序排列，

排列的所述特征向量建立特征向量矩陣Z，

選取所述特征向量矩陣Z的前K行構(gòu)建降維矩陣P，K小于N且為正整數(shù)，

計算原始特征矩陣X與降維矩陣P的乘積為原始數(shù)據(jù)的降維數(shù)據(jù)，

選用所述降維數(shù)據(jù)作為一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入，用于獲取所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出，

根據(jù)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出，識別所述待測物；

其中，配置所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括：

獲取不同樣本并且標注不同所述樣本的標簽，

分別獲取所述樣本的太赫茲頻域波形數(shù)據(jù)，

根據(jù)所述太赫茲頻域波形數(shù)據(jù)獲取不同頻率分量的樣本點，

根據(jù)所述樣本點構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)，

根據(jù)若干所述樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建樣本特征矩陣，

選用主成分分析算法獲取所述樣本特征矩陣的樣本降維矩陣，

選用所述樣本降矩陣作為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入并且選用所述標簽作為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出，

根據(jù)所述樣本降矩陣及所述標簽訓練所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

2.如權(quán)利要求1所述的基于太赫茲波的識別方法，其特征在于，

獲取所述太赫茲頻域波形數(shù)據(jù)配置為；

在一頻點的所述太赫茲波背景下獲取所述待測物的太赫茲時域波形數(shù)據(jù)；

對所述太赫茲時域波形數(shù)據(jù)進行快速傅里葉變換，獲取所述太赫茲頻率波形數(shù)據(jù)。

3.如權(quán)利要求1所述的基于太赫茲波的識別方法，其特征在于，

訓練所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，配置為：

配置所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層、隱含層及輸出層；

隨機配置輸入層、隱含層及輸出層的權(quán)值；

選用所述樣本降矩陣作為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，用于獲取所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實際輸出；

選用后向傳遞算法比較所述實際輸出與所述標簽，用于更新所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中輸入層、隱含層及輸出層的權(quán)值。

4.如權(quán)利要求3所述的基于太赫茲波的識別方法，其特征在于，

在比較所述實際輸出與標簽的偏差小于最小閾值后停止更新所述權(quán)值。

5.如權(quán)利要求1所述的基于太赫茲波的識別方法，其特征在于，

根據(jù)所述太赫茲頻域波形數(shù)據(jù)獲取吸收率、折射率及透射率；

組合所述原始數(shù)據(jù)、所述吸收率、所述折射率及所述透射率作為原始數(shù)據(jù)組合；

選用若干所述原始數(shù)據(jù)組合作為一配置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入，用于獲取所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出；

根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)模型的輸出，識別所述待測物。

6.一種存儲介質(zhì)，用于存儲計算機指令，其特征在于，所述指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-5任意一項所述方法的步驟。