检索结果-内蒙古大学图书馆

中南民族大学学报(自然科学版) 2025年第5期 695-702页

作者：熊承义李帆高志荣孙清清陈文旗中南民族大学电子信息工程学院中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室中南民族大学计算机科学学院

视觉Transformer在提升图像恢复性能方面表现出了良好潜能.研究了一种基于小波分解U型Transformer网络的加速磁共振图像（MRI）重建方法 .重建网络的核心单元结合了Swin Transformer与Unet结构，通过融合图像的多尺度特征，改进网络的... 详细信息

视觉Transformer在提升图像恢复性能方面表现出了良好潜能.研究了一种基于小波分解U型Transformer网络的加速磁共振图像（MRI）重建方法 .重建网络的核心单元结合了Swin Transformer与Unet结构，通过融合图像的多尺度特征，改进网络的学习能力，以达到更好的重建性能.采用小波变换对输入图像进行分解，减少了Swin Transformer输入的特征维度，从而有效降低了重构网络的计算复杂度.通过引入小波域损失来约束网络的训练，更好地恢复图像的结构纹理信息.在Calgary-Campinas大脑MR数据集上进行实验比较，结果验证了此方法在提升重构图像质量及控制系统计算复杂度方面的有效性.

关键词：磁共振图像重构深度学习 Swin Transformer模型 Unet网络小波变换

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光纤倾斜耦合角度的快速精密图像测量

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红外与激光工程 2019年第10期48卷 136-143页

作者：田永胜侯金龙银福唐翠姣黄玉春杨春勇陈少平中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室湖北武汉430074 武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430074

光纤与光芯片的上表面耦合的倾斜角度是影响光耦合效率的关键因素之一,针对传统角规测量法效率低、精度差和不稳定等问题,采用坐标系重构方法和图像处理技术实现了对光纤倾斜耦合角度的快速精密测量。首先,在常规图像角度测量的基础上... 详细信息

光纤与光芯片的上表面耦合的倾斜角度是影响光耦合效率的关键因素之一,针对传统角规测量法效率低、精度差和不稳定等问题,采用坐标系重构方法和图像处理技术实现了对光纤倾斜耦合角度的快速精密测量。首先,在常规图像角度测量的基础上引入棋盘靶标进行坐标系重构,降低了CCD在光学放大获取微小光纤的图像信息时光轴轻微转动引起的误差。然后,为了在降低噪声影响的同时保障光纤直线特征的检测精度,对比了Hough变换和图像细化两种提取光纤直线参数的算法,结合直线元素在投影面的三角关系获得了光纤倾斜角度。实验结果表明:基于Hough变换的直线提取算法误差在±0.1°,平均运算时间为0.370 s,实现了对微小尺寸下光纤倾斜耦合角度快速精确地测量。

关键词：光纤倾斜耦合角度图像处理方向基准小尺寸测量三角关系

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基于遗传退火的密集D2D网络资源分配算法

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中南民族大学学报（自然科学版） 2020年第1期39卷 79-84页

作者：汪汉新李鹏威中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室

针对高密集场景下传统D2D资源分配算法接入率较低的问题,提出了基于遗传退火的密集D2D网络资源分配算法.首先根据小区内用户之间的干扰情况构建干扰图;然后根据干扰图为D2D用户构建候选信道集合;最后设计适应度函数,并通过遗传退火算法... 详细信息

针对高密集场景下传统D2D资源分配算法接入率较低的问题,提出了基于遗传退火的密集D2D网络资源分配算法.首先根据小区内用户之间的干扰情况构建干扰图;然后根据干扰图为D2D用户构建候选信道集合;最后设计适应度函数,并通过遗传退火算法寻找适应度最高的信道分配方案,以提高系统总吞吐量和D2D接入率.仿真结果显示,提出的算法与图着色算法和随机分配算法相比,系统总吞吐量平均增幅为6.2%和21.8%,D2D用户接入率平均增幅为14.7%和44.5%,表明该算法在提高系统总容量的同时,还能有效提升D2D对的接入率.

关键词：终端直通通信干扰图资源分配接入率系统容量

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基于Transformer多分辨率特征融合的图像压缩感知重构

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中南民族大学学报(自然科学版) 2025年第3期44卷 400-406页

作者：熊承义马帅高志荣李帆陈文旗中南民族大学电子信息工程学院武汉430074 中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室武汉430074 中南民族大学计算机科学学院武汉430074

利用图像多分辨率特征的交叉融合,对于改善压缩感知图像的重构质量具有较好潜能.研究了一种基于Transformer多分辨率特征融合的图像压缩感知重构方法.输入图像的测量值首先经过初始重构,得到一组分辨率降维的低分辨率初始重构图像;然后... 详细信息

利用图像多分辨率特征的交叉融合,对于改善压缩感知图像的重构质量具有较好潜能.研究了一种基于Transformer多分辨率特征融合的图像压缩感知重构方法.输入图像的测量值首先经过初始重构,得到一组分辨率降维的低分辨率初始重构图像;然后,采用两个通路并行提取不同分辨率图像的特征并进行交叉融合;最后,将输出的两路特征分别用于原始图像的重构及其降采样重构.采用Transformer网络执行多分辨率图像特征的交叉融合,以更好利用图像的远距离相关性.大量实验比较结果验证了所提出的方法在平衡网络复杂度和改进重构图像质量方面的有效性.

关键词：多分辨率特征压缩感知交叉融合 Transformer方法

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环形渐变型光栅用于涡旋光束拓扑荷数测量的研究

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激光与光电子学进展 2019年第14期56卷 19-24页

作者：邹文康杨春勇侯金龙浩陈少平中南民族大学电子信息工程学院湖北武汉430074 中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室湖北武汉430074

涡旋光的拓扑荷数测量是涡旋光应用不可或缺的关键技术。将周期渐变型光栅的渐变性与环形光栅的完全对称性相结合,对环形光栅的结构附加周期渐变性并进行优化,研制了一种用于涡旋光束高阶拓扑荷数测量的新型环形渐变型光栅。经过数值模... 详细信息

涡旋光的拓扑荷数测量是涡旋光应用不可或缺的关键技术。将周期渐变型光栅的渐变性与环形光栅的完全对称性相结合,对环形光栅的结构附加周期渐变性并进行优化,研制了一种用于涡旋光束高阶拓扑荷数测量的新型环形渐变型光栅。经过数值模拟与实验测试,涡旋光束准直投射至环形渐变光栅形成远场衍射图案,其变化规律精准地对应涡旋光束轨道角动量状态。实验测量拓扑荷数达±30。该研究为涡旋光束的测量应用提供了新方法。

关键词：光栅轨道角动量涡旋光束空间光调制器

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狄拉克半金属中电调谐古斯-汉欣位移

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中南民族大学学报（自然科学版） 2020年第3期39卷 277-282页

作者：曹振洲肖之伟王国飞中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室武汉430074

古斯-汉欣位移在光束反射中有重要意义.理论分析并数值验证了线偏振光入射到狄拉克半金属上的古斯-汉欣位移.通过辨别介电函数的实部,确定狄拉克半金属的高损耗和低损耗电介质响应和金属响应.仅在金属响应区,大的相位跃变引起大的古斯-... 详细信息

古斯-汉欣位移在光束反射中有重要意义.理论分析并数值验证了线偏振光入射到狄拉克半金属上的古斯-汉欣位移.通过辨别介电函数的实部,确定狄拉克半金属的高损耗和低损耗电介质响应和金属响应.仅在金属响应区,大的相位跃变引起大的古斯-汉欣位移,可用作红外滤波.并且在金属响应区,TE偏振的古斯-汉欣位移永为正且接近零,但随着费米能增加TM偏振的古斯-汉欣位移总是为负且有最小值.通过电调谐狄拉克半金属的费米能,可以调控介电函数和古斯-汉欣位移,反之古斯-汉欣位移能够用来测量费米能.

关键词：狄拉克半金属古斯-汉欣位移电调谐

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基于卷积神经网络的涡旋光相干解复用

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中南民族大学学报（自然科学版） 2020年第4期39卷 390-396页

作者：杨春勇闪开鸽中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室武汉430074

提出了一种基于卷积神经网络的相干解复用方法,用于实现复用涡旋光束的解复用.将卷积神经网络训练成模式分类器,用于识别并输出涡旋光束的轨道角动量模式.根据模式分类器输出的模式信息,选择特定的相位掩膜,并附加到高斯光束上,将高斯... 详细信息

提出了一种基于卷积神经网络的相干解复用方法,用于实现复用涡旋光束的解复用.将卷积神经网络训练成模式分类器,用于识别并输出涡旋光束的轨道角动量模式.根据模式分类器输出的模式信息,选择特定的相位掩膜,并附加到高斯光束上,将高斯光束转换为本振光(携带特定轨道角动量模式的涡旋光束).复用涡旋光束与本振光进行相干检测,可以实现复用涡旋光束的解复用.数值模拟结果表明,在中等强度大气湍流下,模式分类准确率及解复用准确率均达99%以上.

关键词：卷积神经网络涡旋光相干解复用

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钇和镁共掺杂ZnO薄膜的光学常数和介电性能

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中南民族大学学报（自然科学版） 2020年第5期39卷 500-505页

作者：钟志有田雨陆轴中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室武汉430074

以钇和镁共掺杂的氧化锌(ZnO:Y-Mg)陶瓷靶为溅射源,利用射频磁控溅射工艺在石英衬底上制备了ZnO:Y-Mg薄膜,基于紫外-可见分光光度计测量的透射率数据,通过光谱拟合方法计算了不同溅射时间时薄膜样品的光学参数.结果表明,溅射时间对ZnO:Y... 详细信息

以钇和镁共掺杂的氧化锌(ZnO:Y-Mg)陶瓷靶为溅射源,利用射频磁控溅射工艺在石英衬底上制备了ZnO:Y-Mg薄膜,基于紫外-可见分光光度计测量的透射率数据,通过光谱拟合方法计算了不同溅射时间时薄膜样品的光学参数.结果表明,溅射时间对ZnO:Y-Mg薄膜的折射率、消光系数、介电常数等具有不同程度的影响,所有样品的折射率在可见光波段均表现为正常色散特性,其变化关系符合Sellmeier色散模型.

关键词：掺杂氧化物薄膜光学性能

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一种用于提升深度学习分类模型准确率的正则化损失函数

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中南民族大学学报（自然科学版） 2020年第1期39卷 74-78页

作者：杨斌李成华江小平石鸿凌中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室

针对现有深度学习分类模型存在由标签边缘化效应引起的过拟合问题,提出了一种新的正则化损失函数--得分聚类损失函数.该函数为每个类别学习一个得分中心,将同类别样本的得分向得分中心聚集.得分中心经过softmax函数归一化后的概率向量,... 详细信息

针对现有深度学习分类模型存在由标签边缘化效应引起的过拟合问题,提出了一种新的正则化损失函数--得分聚类损失函数.该函数为每个类别学习一个得分中心,将同类别样本的得分向得分中心聚集.得分中心经过softmax函数归一化后的概率向量,即为最佳的平滑标签.该函数避免了根据经验手工设置标签平滑系数,起到了自动平滑标签的作用,从而减轻了模型过拟合的风险.给出了得分聚类损失函数的定义和推导,并在刚性和非刚性图像分类任务上与其他正则化损失函数进行了实验比较.实验结果表明,应用本文的得分聚类损失函数能显著提高分类模型的准确率.

关键词：深度学习模型正则化损失函数过拟合标签平滑

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多策略驱动的动态手势识别算法

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中南民族大学学报（自然科学版） 2020年第6期39卷 642-650页

作者：项俊王超沙洁麻建中南民族大学电子信息工程学院&智能无线通信湖北省重点实验室武汉430074

在动态手势识别方法中,现有多模输入策略易忽略手势类别局部信息与全局信息的差异性,同时现有决策级融合对各通道数据预测结果采用均值操作,不能充分利用在识别中起关键性作用的特征信息.提出了一种多线索自适应驱动算法:采用多线索输... 详细信息

在动态手势识别方法中,现有多模输入策略易忽略手势类别局部信息与全局信息的差异性,同时现有决策级融合对各通道数据预测结果采用均值操作,不能充分利用在识别中起关键性作用的特征信息.提出了一种多线索自适应驱动算法:采用多线索输入策略融合各模态数据的局部与全局信息,构建2D与3D卷积神经网络级联框架提取手势特征,设计自适应融合策略为各通道预测结果赋予不同的权重.在SKIG数据集和IsoGD公开数据集上的实验结果证明了该算法的有效性,取得了与当前主流算法相当的动态手势识别效果.

关键词：动态手势识别多模输入卷积神经网络自适应融合策略

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