【信号与噪声】在众光子中辨识少数：为光子高效主动成像分离信号与噪声附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在光子高效主动成像领域，如何从海量光子中精准辨识出携带目标信息的少数信号光子，是提升成像质量的核心难题。主动成像系统通过发射探测光并接收回波光子实现成像，然而在低光照、远距离等极端场景下，回波中的信号光子数量极少，极易被背景噪声光子（如环境散射光、探测器暗计数等）淹没。因此，建立高效的信号与噪声分离机制，对推动光子高效主动成像技术在遥感探测、夜间安防、生物成像等领域的应用具有重要意义。

光子信号与噪声的特性差异

基于多特征融合的分离新策略

针对传统方法的缺陷，新策略结合光子的时间、空间、偏振多维度特征，构建自适应分离模型，实现对信号光子的高效辨识：

核心机制

新策略以 “特征增强 - 概率建模 - 动态决策” 为核心流程：首先通过多维度特征提取放大信号与噪声的差异，再基于统计概率模型计算光子属于信号的后验概率，最后根据场景动态调整决策阈值，实现精准分离。

具体实现步骤

实践价值与应用场景

该分离策略在光子高效主动成像中展现出显著优势：在光子计数率低于 10% 的极端场景下，信号光子的辨识准确率可达 90% 以上，较传统方法提升 30%-50%；同时，算法的计算复杂度与光子数量呈线性关系，可满足实时成像需求。

其应用场景广泛：在遥感探测中，能穿透云雾等复杂大气环境，实现远距离目标的清晰成像；在夜间安防领域，可在微光条件下捕捉目标的细微动作；在生物成像中，能减少探测光剂量，降低对生物组织的损伤。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李迎春,唐黎明,刘启涛.激光主动成像目标实时检测系统研究[J].装备指挥技术学院学报, 2010, 21(2):4.DOI:10.3783/j.issn.1673-0127.2010.02.015.

[2] 江山.单像素计算成像的信噪比及其应用研究[D].山东大学,2020.

[3] 杨旭,谭吉锋,韩威,等.基于分集接收的单光子探测技术[J].计算机测量与控制, 2023, 31(12):97-102.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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