基于流型识别和变化灵敏度矩阵的EMT图像重构方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

一种基于流型识别和变化灵敏度矩阵的EMT图像重构方法，首先，通过对k种不同流型的测量电压数据样本添加随机噪声得到每个流型各100个样本总计共100k个流型样本库V和k个原始流型所对应的灵敏度矩阵S；其次借助压缩感知理论中的正交匹配追踪算法(OMP)分别求出测试样本和标准样本在过完备训练样本集V投影下的稀疏解，并计算测试样本与所有标准样本对应的稀疏解之间的线性相关系数，将线性相关系数最大值所对应的流型确定为测试样本的归属流型；最后根据辨识出来的归属流型选择对应的流型灵敏度矩阵进行图像重建。本发明有效提高EMT系统的图像重构精度。

《基于流型识别和变化灵敏度矩阵的EMT图像重构方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022112408590，当前法律状态为已下证，由浙江工业大学提出申请，发明人为黄国兴;钱文情;孙峻涛;卢为党;彭宏;张昱;徐禺昕，申请日期为2022-10-11，公开（公告）日期为2025-11-14，国际专利分类号（IPC）为 G06T 11/00 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种基于流型识别和变化灵敏度矩阵的EMT图像重构方法，首先，通过对k种不同流型的测量电压数据样本添加随机噪声得到每个流型各100个样本总计共100k个流型样本库V和k个原始流型所对应的灵敏度矩阵S；其次借助压缩感知理论中的正交匹配追踪算法(OMP)分别求出测试样本和标准样本在过完备训练样本集V投影下的稀疏解，并计算测试样本与所有标准样本对应的稀疏解之间的线性相关系数，将线性相关系数最大值所对应的流型确定为测试样本的归属流型；最后根据辨识出来的归属流型选择对应的流型灵敏度矩阵进行图像重建。本发明有效提高EMT系统的图像重构精度。

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