基于加权组稀疏贝叶斯学习的人体活动分类方法

    公开(公告)号:CN113901863A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202110946427.0

    申请日:2021-08-18

    Abstract: 本发明涉及基于加权组稀疏贝叶斯学习的人体活动分类方法,属于雷达及模式识别技术领域。所述方法对接收的人体活动雷达回波信号,采用短时傅里叶变换进行预处理;通过主成分分析法进行特征提取;利用加权组稀疏贝叶斯学习算法对人体活动测试样本进行稀疏编码,再基于残差最小准则对人体活动进行分类识别。所述方法考虑了训练样本的标签信息,使得稀疏表示系数具有组结构特点,从而提升分类的准确性;且所采用的贝叶斯模型考虑了噪声的影响,对实际环境具有较好的适应性,能稳健地实现人体活动分类;与传统方法相比,在有噪情况下具有更好的分类性能。

    一种基于分段相参积累的ISAR成像方法

    公开(公告)号:CN112946638A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202010747706.X

    申请日:2020-07-28

    Inventor: 白霞 冯艺 赵娟

    Abstract: 本发明涉及一种基于分段相参积累的ISAR成像方法,属于逆合成孔径雷达成像技术领域。所述方法接收到有效回波信号,进行越距离单元徙动补偿和距离压缩;进行慢时间方向的逆傅里叶变换;初始化停止脉冲序号,设定最小积累脉冲数并初始化ISAR成像;构造超分辨的多普勒栅格字典矩阵,采用正则化的序列SL0方法以及字典白化技术进行稀疏信号重建,并以判断连续熵增次数作为终止条件,能有效实现机动目标分段相参积累ISAR的高分辨成像。所述方法对数据有一定的包容性,使得ISAR成像的轮廓更清晰;能自动找到合适的分段方式;使得字典的各个原子的相关性降低,保证了重构质量。

    一种修饰的β-分泌酶及其应用

    公开(公告)号:CN102321600B

    公开(公告)日:2013-04-10

    申请号:CN201110219988.7

    申请日:2011-08-02

    Abstract: 本发明涉及一种修饰的β-分泌酶及其应用,所述β-分泌酶为BACE1,属于生物技术领域。本发明提供了修饰的BACE1被修饰位点为SEQ ID NO.2所述氨基酸序列的第203位赖氨酸和/或第382位赖氨酸,提供了对所述赖氨酸进行缺失、取代或添加修饰的BACE1及编码所述修饰的BACE1的基因、包含所述基因的载体以及包含所述载体的宿主细胞,还提供了获得所述赖氨酸位点和修饰的BACE1的方法,所述修饰的BACE1可用作影响APP加工处理,特异性调控Aβ形成的药物、筛选BACE1抑制剂以及制备或筛选治疗AD的药物,可实现实验室、临床及工业化应用。

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