检索结果-内蒙古大学图书馆

中国电机工程学报 2025年第6期45卷 2171-2195,I0011页

作者：刘传洋吴一全南京航空航天大学电子信息工程学院江苏省南京市211106

在电力大数据背景下,依托机器视觉和深度学习技术,从海量的红外图像数据中实现电力设备识别及发热故障诊断,已经成为该领域运维工作亟待解决的问题。该文以红外图像为研究对象,综述了基于传统图像处理和基于深度学习两类方法的红外图像... 详细信息

在电力大数据背景下,依托机器视觉和深度学习技术,从海量的红外图像数据中实现电力设备识别及发热故障诊断,已经成为该领域运维工作亟待解决的问题。该文以红外图像为研究对象,综述了基于传统图像处理和基于深度学习两类方法的红外图像中电力设备识别及发热故障诊断研究进展。首先,概述电力设备红外图像识别及发热故障诊断的发展历程及技术流程;然后,阐明基于传统图像处理的电力设备识别及发热故障诊断方法,从图像预处理、图像配准、图像分割、特征提取与分类、发热故障诊断5个方面进行归纳总结;阐述基于深度学习的变电站设备和输电线路设备识别及发热故障诊断方法,与传统图像处理方法相比,深度学习方法能够快速准确地识别电力设备发热故障;最后,指出基于深度学习的视觉技术在电力设备识别及发热故障诊断应用中存在的问题,基于现有的深度学习技术和最近的研究思路,对未来研究工作进行展望。

关键词：电力设备识别发热故障诊断红外图像传统图像处理深度学习视觉检测

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宽带Farrow架构分数时延滤波器优化设计及实现

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电子测量技术 2025年第3期48卷 1-9页

作者：叶霞美李鹏冯姣张治中郭晓旭南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

可变分数时延滤波器因其能够实现任意分数时延变换而广泛应用于时延补偿技术领域。然而,由于其滤波系数求解复杂度高,适应性差,在工程中应用严重受限。针对这一挑战,本文提出了一种低计算复杂度条件下,通过调节滤波器参数灵活改变分数... 详细信息

可变分数时延滤波器因其能够实现任意分数时延变换而广泛应用于时延补偿技术领域。然而,由于其滤波系数求解复杂度高,适应性差,在工程中应用严重受限。针对这一挑战,本文提出了一种低计算复杂度条件下,通过调节滤波器参数灵活改变分数时延滤波器性能的方法,并完成了FPGA仿真验证。该方法通过调整窗函数的宽度因子来精确控制窗形状,进而优化不同阶数下滤波器的时频特性,提供了比传统方法更精确的频率选择能力。此外,本文采用正交三角分解最小二乘矩阵方法求解滤波器系数,所设计的滤波器在保证群延时精度的条件下,仅需要一次矩阵求逆,有效避免了偏导数和二重积分等复杂数学运算。仿真结果表明,本文提出的方法在保持同等延迟精度条件下,与现有方法相比,计算复杂度降低了一个数量级,最大幅度误差达到-104 dB,最大群延时误差达到2.34×10~(-4)。FPGA验证结果表明,该设计方法硬件计算资源消耗低,极大提高了Farrow滤波器的设计效率。

关键词：可变分数时延高斯窗函数 Farrow架构 FPGA

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基于多尺度和注意力机制的滚动轴承故障诊断

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东南大学学报（自然科学版） 2022年第1期52卷 172-178页

作者：丁雪邓艾东李晶邓敏强徐硕史曜炜东南大学能源与环境学院南京210096 东南大学火电机组振动国家工程研究中心南京210096 南京审计大学信息工程学院南京211815

针对滚动轴承信号易受噪声干扰和智能诊断模型在不同工况下自适应性差的问题,提出了一种多尺度注意力卷积神经网络(MSACNN)模型.首先,将一维时间序列转化为二维图像作为模型的输入,在特征提取过程中,利用多尺度卷积结构拓宽网络的宽度... 详细信息

针对滚动轴承信号易受噪声干扰和智能诊断模型在不同工况下自适应性差的问题,提出了一种多尺度注意力卷积神经网络(MSACNN)模型.首先,将一维时间序列转化为二维图像作为模型的输入,在特征提取过程中,利用多尺度卷积结构拓宽网络的宽度并实现不同维度敏感特征的提取;然后,通过注意力机制对数据不同维度的特征赋予不同的权重,使模型更关注于最具类别区分度的区域,从而提高模型的特征学习能力;最后,通过全连接层的多分类函数实现滚动轴承的故障诊断.实验结果表明:与其他方法相比,该模型不仅能在同负载各测试集上达到很高的准确率,而且在变负载工况下具有较强的迁移泛化能力和鲁棒性;该模型在强噪声环境下也具有良好的诊断性能,较其他方法抗噪性优势明显.此外,通过可视化方法分析了该模型的特征学习过程和故障分类机理.

关键词：滚动轴承故障诊断多尺度特征提取注意力机制卷积神经网络

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渐变组分背势垒GaN HEMT器件特性研究

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微波学报 2025年第1期41卷 26-31页

作者：张瑞浩万发雨徐儒徐佳闰李月华宋润陶南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

高频氮化镓微波功率器件的短沟道效应是限制其射频性能的重要原因,通常采用背势垒结构来提高二维电子气的限域性,抑制短沟道效应。然而背势垒层的加入会增加寄生电阻与栅极电容,使电流增益截止频率f_(t)与最大震荡频率f_(max)降低。因此... 详细信息

高频氮化镓微波功率器件的短沟道效应是限制其射频性能的重要原因,通常采用背势垒结构来提高二维电子气的限域性,抑制短沟道效应。然而背势垒层的加入会增加寄生电阻与栅极电容,使电流增益截止频率f_(t)与最大震荡频率f_(max)降低。因此,本文采用了一种铝组分渐变的铝氮化镓背势垒结构,在一定程度上提高了器件的f_(t)和f_(max)。研究结果表明:与组分为0.05的固定组分背势垒相比,0~0.1渐变组分背势垒器件的最大震荡频率f_(max)最高提升了11.1 GHz,达到150.9 GHz。其射频功率特性也得到了明显改善,当工作频率为8 GHz时,最大输出功率密度达到5.2 W/mm,功率增益达到14.8 dB,功率附加效率达到了30.3%。

关键词：氮化镓基高电子迁移率晶体管器件渐变组分背势垒结构短沟道效应二维电子气限域性

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内蒙古不同草地NDVI变化及其驱动要素

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生态学报 2024年第22期44卷 10068-10082页

作者：余志巍刘强张宇阳鞠蕾缪丽娟南京信息工程大学地理科学学院南京210044 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044

在全球气候变化和人类活动的双重冲击下,干旱半干旱地区的草地正经历着不可逆转的退化。为遏制草地退化,增强对草地生态系统的保护,有必要厘清干旱半干旱区草地生长状况的主要驱动要素。基于卫星遥感数据、气象资料和统计年鉴资料,研究1... 详细信息

在全球气候变化和人类活动的双重冲击下,干旱半干旱地区的草地正经历着不可逆转的退化。为遏制草地退化,增强对草地生态系统的保护,有必要厘清干旱半干旱区草地生长状况的主要驱动要素。基于卫星遥感数据、气象资料和统计年鉴资料,研究1990—2015年内蒙古草地生长的变化趋势,借助地理探测器来比较了不同驱动要素对内蒙古草地的影响程度,结合结构方程模型探讨内蒙古不同草地归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)变化的驱动机制。研究结果显示:(1)内蒙古地区草地退化和改善同步发生,在时间上,草甸草原NDVI以-4.88×10^(-4)/a显著退化,荒漠地区NDVI以1.98×10^(-4)/a速度增长;在空间上,有23%的草甸草原区的草地严重退化,有32%的荒漠草原区的草地显著改善;(2)自然驱动要素特别是降水等气候驱动要素,仍然是草甸草原、典型草原和荒漠草原的主要驱动力,但相对脆弱的草原荒漠区和荒漠区,人类活动也存在显著影响;(3)坡度和畜牧密度对不同类型的草地的影响均逐渐减弱,而土壤水分和温度对草的影响则均呈现增加趋势,其中温度对草地的影响的增幅较快;降水对草地NDVI的影响普遍表现出周期性变化,其他驱动要素则在不同草地类型中存在较大的差异性。(4)温度和降水直接影响草地NDVI,而地形因素和人类活动因素普遍通过中介效应对草地NDVI施加影响。期冀为内蒙古的草地保护提供有针对性的指导,促进草畜平衡和草地生态系统的可持续发展。

关键词： NDVI 草地驱动要素地理探测器结构方程模型内蒙古

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基于极化脏星座的无线隐蔽通信教学实验设计

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实验室研究与探索 2025年第1期44卷 30-34,49页

作者：吉小鹏张秀再南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

为了提高信号处理综合实践课程的前沿性、挑战性和创新性,培养学生多课程知识综合运用能力,设计了一种基于极化脏星座的无线隐蔽通信教学实验。采用星座旋转的隐蔽技术,将隐蔽信息映射到特殊的星座点,从而有效地提高抗检测性能;将极化... 详细信息

为了提高信号处理综合实践课程的前沿性、挑战性和创新性,培养学生多课程知识综合运用能力,设计了一种基于极化脏星座的无线隐蔽通信教学实验。采用星座旋转的隐蔽技术,将隐蔽信息映射到特殊的星座点,从而有效地提高抗检测性能;将极化编码作为隐蔽通信的编码方式,即使在高发射信号信噪比下也能保证较好的抗检测性能;在基于软件定义无线电技术的教学实验平台上进行仿真,验证基于极化脏星座的无线隐蔽通信方案的有效性。该教学实验帮助学生深入理解数字信号处理、信息论与编码、通信原理等课程中相关理论知识,提高学生的工程实践能力。

关键词：极化编码星座旋转隐蔽通信香农极限教学实验

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基于二维有机晶体的高性能光学突触器件

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光电子．激光 2024年第9期35卷 897-902页

作者：刘逸龙李晖苏琳琳李欣蔚杨成东程淇美南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

基于冯·诺依曼结构的传统计算机由于内存和处理器的物理分离,性能受到限制。为实现后摩尔时代先进神经形态计算技术的可持续发展,具有存算一体架构的神经形态器件成为一个可选解决方案。文中展示了一种基于光调制的人工突触,其凭... 详细信息

基于冯·诺依曼结构的传统计算机由于内存和处理器的物理分离,性能受到限制。为实现后摩尔时代先进神经形态计算技术的可持续发展,具有存算一体架构的神经形态器件成为一个可选解决方案。文中展示了一种基于光调制的人工突触,其凭借出色光响应特性,实现了电导的光可调协,并且表现出优异的光电突触行为,成功模拟了包括刺激强化、训练促进和记忆巩固等生物突触的关键行为特征,还评估了器件遗忘的可预测性。这项研究为硬件人工神经网络(artificial neural network,ANN)的实现和感知系统的模拟具有重要意义。

关键词：光学突触器件二维有机晶体状态可塑性

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基于超快光纤光源的脉冲内差频产生中红外激光的研究进展(特邀)

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光学学报 2024年第17期44卷 214-233页

作者：陈晨罗万里刘雪明南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 长春理工大学光电工程学院吉林长春130022 东南大学电子科学与工程学院江苏南京210096

超快中红外(MIR)激光处于大气透射窗口和人眼安全波段范围内,在环境监测、光电对抗、激光雷达和外科手术等领域有着重要作用。目前主要由晶体的非线性频率变化来产生宽带宽、长波长以及窄脉冲宽度的超快MIR激光。其中,基于短波长的超快... 详细信息

超快中红外(MIR)激光处于大气透射窗口和人眼安全波段范围内,在环境监测、光电对抗、激光雷达和外科手术等领域有着重要作用。目前主要由晶体的非线性频率变化来产生宽带宽、长波长以及窄脉冲宽度的超快MIR激光。其中,基于短波长的超快光纤激光源的脉冲内差频产生(IP-DFG)技术是一种非常简便的非线性频率变换方法。本文阐述了MIR激光的产生、IP-DFG技术的基本原理和研究进展以及超快MIR激光的应用,并且对IP-DFG系统未来的发展与应用前景进行展望。

关键词：超快光学中红外激光非线性频率变换脉冲内差频产生技术

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一种融合Transformer的多尺度结构图像去模糊方法

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电光与控制 2025年第3期32卷 62-68页

作者：郭业才阳刚毛湘南南京信息工程大学电子信息与工程学院南京210000

针对现有图像去模糊模型对于全局特征信息学习的不足以及感受野受限的问题,提出一种改进的融合Transformer的多尺度结构图像去模糊方法。首先,为了提高模型对全局特征学习以及远程像素捕获的能力,设计了一个多特征多尺度融合模块,该模... 详细信息

针对现有图像去模糊模型对于全局特征信息学习的不足以及感受野受限的问题,提出一种改进的融合Transformer的多尺度结构图像去模糊方法。首先,为了提高模型对全局特征学习以及远程像素捕获的能力,设计了一个多特征多尺度融合模块,该模块利用双旁路结构将局部特征信息和全局特征信息有效地结合起来,同时简化Transformer以提升计算效率;其次,为了缓解卷积操作缺乏输入内容自适应的缺点,将通道注意力引入到特征融合模块中来动态地学习有用信息;最后,在基准数据集GoPro上,所提方法取得的峰值信噪比为31.87 dB,结构相似度为0.952。实验结果表明,所提方法与主流方法相比能够有效地复原图像细节特征,并且能够提升后续计算机视觉任务的鲁棒性。

关键词：图像去模糊多尺度结构 Transformer 卷积神经网络注意力机制

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基于信噪比分类网络的调制信号分类识别算法

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电子与信息学报 2022年第10期44卷 3507-3515页

作者：郭业才姚文强南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对传统降噪算法损伤高信噪比(SNR)信号而造成信号识别准确率下降的问题,该文提出基于卷积神经网络的信噪比分类算法,该算法利用卷积神经网络对信号进行特征提取,用固定K均值(FK-means)算法对提取的特征进行聚类处理,准确分类高低信噪... 详细信息

针对传统降噪算法损伤高信噪比(SNR)信号而造成信号识别准确率下降的问题,该文提出基于卷积神经网络的信噪比分类算法,该算法利用卷积神经网络对信号进行特征提取,用固定K均值(FK-means)算法对提取的特征进行聚类处理,准确分类高低信噪比信号。低信噪比信号采用改进的中值滤波算法降噪,改进的中值滤波算法在传统中值滤波的基础上增加了前后采样窗口的关联性机制,来改善传统中值滤波算法处理连续噪声效果不佳的问题。为充分提取信号的空间特征和时间特征,该文提出卷积神经网络和长短时记忆网络并联的卷积长短时(P-CL)网络,利用卷积神经网络和长短时记忆网络分别提取信号的空间特征与时间特征,并进行特征融合与分类。实验表明,该文提出的调制信号分类模型识别准确率为91%,相比于卷积长短时(CNN-LSTM)网络提高了6%。

关键词：自动调制识别信噪比分类网络卷积神经网络长短时记忆网络

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