检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2025年第3期46卷 109-121页

作者：孙君霭振宇南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

为研究网络切片无线资源复用,同时考虑复用、隔离和优先级三者之间的权衡问题,提出了一种基于差异性隔离和复用的网络切片无线资源分配方案。在现有文献成果基础上,重新定义复用增益和隔离因子2个参数,以复用增益和隔离因子构建加权和函... 详细信息

为研究网络切片无线资源复用,同时考虑复用、隔离和优先级三者之间的权衡问题,提出了一种基于差异性隔离和复用的网络切片无线资源分配方案。在现有文献成果基础上,重新定义复用增益和隔离因子2个参数,以复用增益和隔离因子构建加权和函数,并引入切片优先级。为求解优化问题设计了复用隔离优先级无线接入(MIPWA)算法,该算法基于改进的遗传算法(GA),引入矩阵编码、轮盘赌选择和最优保留方法来解决问题。结果表明,MIPWA算法使切片1、切片2和切片3的隔离性能分别提高了66.37%、52.73%和21.16%,复用增益仅损失了5.82%、3.86%和3.50%。与仅考虑隔离的算法相比,复用增益分别提高了65.35%、52.74%和22.81%,隔离增益仅损失了2.85%、3.85%和1.86%。以复用增益为例,3个切片下MIPWA算法的优化结果要比传统GA分别高出5.07%、1.81%和1.4%。

关键词：网络切片资源分配无线资源隔离无线资源复用矩阵编码

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多尺度密集交互注意力残差真实图像去噪网络

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图学学报 2025年第2期46卷 279-287页

作者：郭业才胡晓伟 AMITAVE Saha 毛湘南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

针对图像去噪特征提取不全面以及特征利用率低,导致生成图像不够清晰的问题,提出一种多尺度密集交互注意力残差去噪网络(MDIARN)。首先,通过多尺度非对称特征提取模块(MAFM)初步提取浅层信息特征,以确保图像特征的多样性;然后,多尺度级... 详细信息

针对图像去噪特征提取不全面以及特征利用率低,导致生成图像不够清晰的问题,提出一种多尺度密集交互注意力残差去噪网络(MDIARN)。首先,通过多尺度非对称特征提取模块(MAFM)初步提取浅层信息特征,以确保图像特征的多样性;然后,多尺度级联模块(MSCM)利用多维密集交互残差单元(MDIU)对图像特征进行多维映射,并逐步级联以增强模型之间的信息传递和交互性,充分拟合训练数据;引入双路全局注意力模块(DGAM)对多级特征进行全局联合学习,获取更具有判别性的特征信息;跳跃连接促进结构之间的参数共享,使不同维度的特征充分融合,保证信息的完整性;最后,采用残差学习构建出清晰的去噪图像。结果表明,该算法在真实噪声数据集(DND和SIDD)上峰值信噪比分别为39.80 dB和39.62 dB,结构相似性分别为95.4%和95.8%,均优于主流去噪算法。此外,该算法在低光度场景下应用也能保留更多细节,从而显著提升图像质量。

关键词：图像去噪多尺度特征提取多维密集交互卷积神经网络注意力

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基于自顶向下视觉机制的立体图像质量评价

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激光与光电子学进展 2025年第2期62卷 360-368页

作者：李素梅张慧林天津大学电气自动化与信息工程学院

为了提高立体图像质量客观评价指标与人类主观评价指标的一致性，受人类视觉自顶向下机制的启发，提出一种基于立体注意力的无参考立体图像质量评价方法。在所提立体注意力模块中：首先，通过所提双目融合模块中的能量系数自适应调整双... 详细信息

为了提高立体图像质量客观评价指标与人类主观评价指标的一致性，受人类视觉自顶向下机制的启发，提出一种基于立体注意力的无参考立体图像质量评价方法。在所提立体注意力模块中：首先，通过所提双目融合模块中的能量系数自适应调整双目响应的幅度，并在空间和通道维度对双目特征进行并行处理；其次，所提双目调制模块能够同时实现高层级双目信息对低层级双目信息和低层级单目信息的自顶向下调制。此外，双池化策略分别对双目融合图和双目差异图进行处理，可获取更有利于质量分数回归的关键信息。基于公开的LIVE 3D和WIVC 3D数据库对所提方法进行了性能验证。实验结果表明，所提方法实现了客观评价指标与标签的较高一致性。

关键词：图像处理立体图像质量评价人类视觉系统自顶向下卷积神经网络

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自激式电感耦合等离子体光源设计及光谱分析

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光谱学与光谱分析 2025年第1期45卷 66-71页

作者：卢思贤龙开红詹陈锐李明北方工业大学电气与控制工程学院北京100144 益阳职业技术学院电子与信息工程学院湖南益阳413055

电感耦合等离子体(ICP)光谱仪是一种应用范围很广的元素分析仪,主要用于元素定性与定量的分析。ICP光源是光谱仪的核心部件,它在光谱仪中扮演着至关重要的角色。目前主流的ICP光源有两种:自激式和他激式,各自具有优缺点。他激式光源电... 详细信息

电感耦合等离子体(ICP)光谱仪是一种应用范围很广的元素分析仪,主要用于元素定性与定量的分析。ICP光源是光谱仪的核心部件,它在光谱仪中扮演着至关重要的角色。目前主流的ICP光源有两种:自激式和他激式,各自具有优缺点。他激式光源电路复杂、体积庞大、阻抗匹配速度较慢、最大输出功率有限。设计了一种基于镀金工艺的高功率MOSFET和变频实现阻抗匹配的自激式ICP光源,该光源采用射频放大和阻抗匹配一体化的设计,把从负载线圈采样的频率信号f_(1)以及功率放大电路放大后的频率相位f_(0)进行相位比较,再根据两者相位差的变化,进而控制频率的变化,实现阻抗匹配;设计上采用了镀金工艺的金属化硅N通道型高功率的MOSFET实现功率放大,具有更大的功率密度、更小的体积,最大输出功率超过2400 W。对研制的ICP光源进行了电学静态测试,给出了鉴相器、压控振荡器以及功率的输出特性,验证了各电路在相应工作状态下的性能表现;同时结合光谱仪进行了包含Ba、Na和Li元素标准溶液的测试,获得了目标元素的光谱信号;另外,对获得的光谱信号进行了处理,使用了基于EEMD特征增强的方法对目标元素光谱信号进行有效增强,信号的线性决定系数(R^(2))从0.97降至0.99,相对标准偏差(RSD)从6.47%降至1.07%,增强了信号的准确性和可用性。本文所研制的自激式ICP光源,通过射频放大和阻抗匹配一体化设计缩小了体积,变频技术使阻抗匹配速度从毫秒级提升到纳秒级,镀金工艺的MOSFET技术使最大输出功率从原来的1800 W增加到2400 W,为ICP光源的进一步优化和应用奠定了基础,具有重要的科学研究和工程实践意义。

关键词：自激式ICP光源阻抗匹配光谱信号 EEMD算法

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基于改进SSD算法的地铁场景小行人目标检测

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计算机研究与发展 2025年第2期62卷 397-407页

作者：张秀再邱野沈涛南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏省大气环境与装备技术协同创新中心(南京信息工程大学)

在地铁场景中，小行人目标由于分辨率低，包含特征信息较少，现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性. SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头，能一定程度提高行人目标检测性能，但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行... 详细信息

在地铁场景中，小行人目标由于分辨率低，包含特征信息较少，现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性. SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头，能一定程度提高行人目标检测性能，但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标检测仍具有一定局限性.针对上述问题，提出一种改进SSD算法以加强地铁场景中小行人目标检测效果.通过构建地铁场景行人目标数据集，标注相应标签，同时进行数据预处理操作；在特征提取网络中加入金字塔特征加强模块，将多分支残差单元、亚像素卷积和特征金字塔相结合获得图像多尺度、多感受野融合特征；利用上下文信息融合模块将图像低层特征与上下文特征相融合，生成扩展特征层用于检测小行人目标；设计一种基于Anchor-free的动态正负样本分配策略，为小行人目标生成最优正样本.实验结果表明：提出的改进SSD算法能有效提高地铁场景小行人目标检测性能，对遮挡严重的小行人目标检测，效果提升更为明显.

关键词：小行人目标检测 SSD算法注意力机制亚像素卷积多尺度特征融合

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低资源环境下的语音唤醒研究综述

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计算机工程 2025年第2期51卷 35-53页

作者：王月昊周若华北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044

语音唤醒作为实现人机交互的关键技术,一直是语音领域的研究热点。随着深度学习技术的发展,其研究方法的重心已从传统的大词汇连续语音识别(LVCSR)技术逐渐转向基于神经网络的技术,然而如何在小型设备上实现高效唤醒并利用有限的样本数... 详细信息

语音唤醒作为实现人机交互的关键技术,一直是语音领域的研究热点。随着深度学习技术的发展,其研究方法的重心已从传统的大词汇连续语音识别(LVCSR)技术逐渐转向基于神经网络的技术,然而如何在小型设备上实现高效唤醒并利用有限的样本数据进行模型训练仍是低资源语音唤醒系统设计面临的挑战。首先,定义了语音唤醒中的低资源概念,区分了语音唤醒和语音识别以及相关术语,介绍了经典的语音唤醒模型及其适配场景,阐述了低资源语音唤醒的国内外研究现状。其次,从语音唤醒系统的结构组成的角度分别说明了声学特征提取与声学模型的主流技术和优化策略。然后,对语音唤醒模型的轻量化方法展开分析并对其优缺点进行比较,总结了数据低资源语音唤醒中常见的小样本学习、零样本学习、迁移学习等解决方法,并介绍了常见语音唤醒数据集和评价指标。最后,探讨并展望了低资源语音唤醒技术未来的研究方向。

关键词：语音唤醒低资源模型量化小样本学习人机交互

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基于TV-KF的矿浆液位电阻抗成像方法研究

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仪器仪表学报 2025年第2期46卷 141-151页

作者：李曦婷高云鹏谢琴杨唐胜王俊霖湖南大学电气与信息工程学院长沙410082

针对浮选过程矿浆液位难以准确检测、可视化程度低、现有电阻抗成像算法过于平滑的问题,提出了全变差正则化与卡尔曼滤波相结合的混合TV-KF矿浆液位电阻抗成像方法。首先,构建浮选矿浆液位测量场域模型获取场域边界电压,建立基于全变差... 详细信息

针对浮选过程矿浆液位难以准确检测、可视化程度低、现有电阻抗成像算法过于平滑的问题,提出了全变差正则化与卡尔曼滤波相结合的混合TV-KF矿浆液位电阻抗成像方法。首先,构建浮选矿浆液位测量场域模型获取场域边界电压,建立基于全变差正则化的浮选过程误差函数计算矿浆液位初始电导率值;其次,基于全变差正则化算法计算电导率值作为卡尔曼滤波算法预测方程的先验信息,利用不同时刻的测量电压值对卡尔曼滤波算法的更新方程和预测方程进行迭代;最后,基于提出的TV-KF电阻抗成像算法求解矿浆液位电导率分布,获得准确的矿浆液位检测结果。仿真和实测结果表明:所提算法重建的矿浆与泡沫分界面清晰度更高、边缘特性更好,获取的矿浆液位信息全面准确,在不同矿浆液位仿真模型中PCC均达到85%以上,相比其他重建算法IRE值更低、重建效果更优;现场实验平台矿浆液位实测最大误差<2.4 cm,满足浮选工业现场液位准确检测需求;相较已有方法具有更强的泡沫层信息可视化能力及浆料适用性、对泡沫波动变化有更高的灵敏度,可持续稳定测量矿浆液位,对当前浮选现场有良好应用价值。

关键词：浮选过程电阻抗成像全变差正则化卡尔曼滤波液位检测

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抑制电力系统低频振荡的磁控变压器附加控制

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南方电网技术 2025年第2期19卷 28-35页

作者：赵国生王洪光李辉郑州大学电气与信息工程学院郑州450001

随着互联电力系统的发展,低频振荡现象越来越频繁,研究低频振荡的抑制措施以提高电力系统的稳定性和供电可靠性成为亟须解决的问题。因此提出了一种利用磁控变压器附加阻尼控制来抑制电力系统低频振荡的方法。首先,介绍了磁控变压器的... 详细信息

随着互联电力系统的发展,低频振荡现象越来越频繁,研究低频振荡的抑制措施以提高电力系统的稳定性和供电可靠性成为亟须解决的问题。因此提出了一种利用磁控变压器附加阻尼控制来抑制电力系统低频振荡的方法。首先,介绍了磁控变压器的工作原理,并推导了其数学模型。其次,建立了含磁控变压器的单机无穷大系统的线性化模型,分析了磁控变压器的阻尼特性,说明了磁控变压器附加控制为电力系统提供阻尼的机理。然后,重点研究了基于频域法的附加阻尼控制器参数设计的方法,并给出了具体的单机无穷大系统算例。最后,通过Simulink时域仿真验证了磁控变压器附加阻尼控制器的有效性和可行性。

关键词：电力系统稳定性低频振荡磁控变压器附加阻尼控制器单机系统

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非平稳异常噪声条件下的扩展目标跟踪方法

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 803-813页

作者：陈辉张欣雨连峰韩崇昭张光华兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 西安交通大学自动化科学与工程学院西安710049

针对非平稳异常噪声环境下扩展目标跟踪问题,该文提出一种基于高斯-学生t混合(GSTM)扩展目标跟踪方法。首先,将过程噪声和量测噪声建模为GSTM分布,以表征非平稳厚尾噪声,并通过引入伯努利随机变量,将目标的运动状态和量测似然函数建模... 详细信息

针对非平稳异常噪声环境下扩展目标跟踪问题,该文提出一种基于高斯-学生t混合(GSTM)扩展目标跟踪方法。首先,将过程噪声和量测噪声建模为GSTM分布,以表征非平稳厚尾噪声,并通过引入伯努利随机变量,将目标的运动状态和量测似然函数建模为分层高斯形式。其次,在随机矩阵(RMM)滤波框架下,使用变分贝叶斯方法详细推导了非平稳厚尾噪声下的GSTM扩展目标跟踪算法。该算法通过建模高斯噪声与厚尾噪声之间的非平稳过程,精确表征噪声特性,从而在非平稳异常噪声环境下稳健捕捉扩展目标的质心位置和轮廓形态。最后,构建非平稳异常噪声环境下的扩展目标跟踪仿真实验,并通过高斯-瓦瑟斯坦距离对实验结果进行效果评估,验证了所提出算法的合理性。此外,真实场景实验结果进一步证明了该算法在实际应用中的有效性和鲁棒性。

关键词：扩展目标跟踪随机矩阵高斯-学生t混合分布变分贝叶斯方法

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基于多视图融合和2.5D U-Net的海马体图像分割

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郑州大学学报(工学版) 2025年

作者：陈立伟彭逸飞余仁萍孙源呈郑州大学电气与信息工程学院

针对现有海马体自动分割方法不能很好地利用上下文信息导致分割准确率难以提高,训练和检测过程中内存消耗大的问题,提出了一个基于多视图融合和2.5D U-Net的海马体图像分割模型MVF-2.5D-UNet。首先,模型对2D U-Net进行了改进,增加Triple... 详细信息

针对现有海马体自动分割方法不能很好地利用上下文信息导致分割准确率难以提高,训练和检测过程中内存消耗大的问题,提出了一个基于多视图融合和2.5D U-Net的海马体图像分割模型MVF-2.5D-UNet。首先,模型对2D U-Net进行了改进,增加Triplet Attention模块的同时调整了网络的层深;其次,使用相邻切片组成的三通道2.5D图像代替传统的单切片输入;最后,构建了一个体积融合网络代替传统的众数投票机制。在ADNI-HarP数据集上通过交叉验证的方式对网络进行了实验验证。实验结果表明:所提的模型在海马体分割任务上的平均Dice系数和豪斯多夫距离分别为90.2%和3.02,准确率和稳定性优于传统的U-Net模型和对比算法,同时适用于资源受限的环境。证明所提出的模型能够更有效地实现磁共振影像上的海马体分割。

关键词：海马体分割卷积神经网络 U-Net Triplet Attention 注意力机制体积融合网络

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