检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量与仪器学报 2024年第7期38卷 109-115页

作者：梁国祥韩亮重庆大学微电子与通信工程学院重庆401331 生物感知与多模态智能信息处理重庆市重点实验室重庆401331

心律失常是一种常见的心血管疾病,它会严重影响患者的生活质量和生命安全。利用心电信号(ECG)进行心律失常自动分类对于其及时诊断与防治具有重要意义。为此,提出一种使用多特征融合的心律失常分类方法。首先从去噪后的心电信号中分别... 详细信息

心律失常是一种常见的心血管疾病,它会严重影响患者的生活质量和生命安全。利用心电信号(ECG)进行心律失常自动分类对于其及时诊断与防治具有重要意义。为此,提出一种使用多特征融合的心律失常分类方法。首先从去噪后的心电信号中分别提取短时傅里叶(STFT)特征和小波(WT)特征。然后将STFT特征输入分支聚合残差网络(BCAR-NET)进行特征提取,获得其深度STFT特征;将WT特征输入1D-CNN网络,获得其深度WT特征;将原始ECG输入LSTM网络,获得其深度ECG特征。最后使用全连接网络将3种深度特征进行拼接和融合,进而实现心律失常分类。使用MIT-BIH心律失常数据库进行实验,所提出的使用多特征融合的心律失常分类方法的准确率为98.66%,F_1分数的宏平均为94.22%,优于传统心律失常分类方法。实验结果表明,所构建的多特征融合网络有效利用了深度STFT特征、WT特征和ECG特征之间的互补性,提升了心律失常的分类性能。

关键词：心律失常多特征融合分支聚合残差网络短时傅里叶变换小波变换

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基于特征融合和一致性损失的双目低光照增强

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浙江大学学报（工学版） 2023年第12期57卷 2456-2466页

作者：廖嘉文庞彦伟聂晶孙汉卿曹家乐天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 上海人工智能实验室上海200232 重庆大学微电子与通信工程学院重庆401331

构建大规模真实场景的双目低光照图像数据集SLL10K.该数据集包含12 658对无参考双目低照度图像和205对有参考双目图像,数据集图像涵盖丰富的光照、时间及场景.提出基于特征融合和一致性损失的双目低光照图像增强网络FCNet,特征融合模块... 详细信息

构建大规模真实场景的双目低光照图像数据集SLL10K.该数据集包含12 658对无参考双目低照度图像和205对有参考双目图像,数据集图像涵盖丰富的光照、时间及场景.提出基于特征融合和一致性损失的双目低光照图像增强网络FCNet,特征融合模块用于充分融合单目内和双目间的特征,一致性损失函数用于保持增强前和增强后图像间的一致性.在SLL10K数据集和暗化KITTI数据集上的实验表明,使用FCNet增强后的图像获得了比单目增强方法更好的低光照图像增强效果和目标检测效果.

关键词：图像增强低光照双目数据集无参考图像增强特征融合

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使用多尺度递归图和视觉转换器的心律失常分类

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仪器仪表学报 2022年第12期43卷 149-157页

作者：韩亮罗统军蒲秀娟刘浩伟重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044 生物感知与智能信息处理重庆市重点实验室重庆400044

心电(ECG)信号反映心脏电生理活动状态,其准确分类对于心脏疾病的自动诊断非常重要,为此,提出一种使用多尺度递归图和视觉转换器的心律失常自动分类方法。首先使用小波变换将心电信号分解为低频分量和若干个高频分量,并采用递归图方法... 详细信息

心电(ECG)信号反映心脏电生理活动状态,其准确分类对于心脏疾病的自动诊断非常重要,为此,提出一种使用多尺度递归图和视觉转换器的心律失常自动分类方法。首先使用小波变换将心电信号分解为低频分量和若干个高频分量,并采用递归图方法将其分别变换为二维纹理图像;然后针对样本不平衡问题,采用多分类Focal loss替代交叉熵损失函数,对视觉转换器模型进行改进;最后基于心电信号的多尺度递归图表示,使用改进的视觉转换器进行心律失常分类。采用MIT-BIH心律失常数据库中的数据进行实验,所提出的心律失常分类方法的平均准确率为97.38%。实验结果表明,提出的方法能有效识别心律失常类型,且其性能明显优于传统的心律失常自动分类方法。

关键词：心律失常多尺度递归图视觉转换器多分类Focal loss

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使用信噪比正则化LightGBM的腹部源胎儿心电信号提取方法

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电子学报 2022年第8期50卷 1793-1800页

作者：韩亮蔡文涛蒲秀娟罗统军黄谦重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044 生物感知与智能信息处理重庆市重点实验室重庆400044

胎儿心电信号(Fetal ElectroCardioGram,FECG)能反映胎儿健康状况.但是,由于其信噪比相对较低,FECG仍未能在临床上得到广泛应用.如何有效提取高质量的FECG仍是一个巨大挑战.为此,本文提出一种使用信噪比正则化LightGBM(Light Gradient B... 详细信息

胎儿心电信号(Fetal ElectroCardioGram,FECG)能反映胎儿健康状况.但是,由于其信噪比相对较低,FECG仍未能在临床上得到广泛应用.如何有效提取高质量的FECG仍是一个巨大挑战.为此,本文提出一种使用信噪比正则化LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)模型的FECG提取方法.针对原始母体腹壁混合信号,首先使用传统滤波方法进行噪声抑制,然后再使用快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)从中分离得到母体心电信号(Maternal ElectroCardioGram,MECG)估计和FECG估计,FECG估计中残留的MECG成分是MECG的一种非线性变换.改进传统LightGBM模型,在目标函数中增加FECG的基于互相关系数的信噪比作为正则项,构建信噪比正则化LightGBM模型,并使用该模型拟合这一非线性变换.将MECG估计经由所拟合的非线性变换得到MECG成分的最优估计,并将其抑制,提取得到高质量的FECG.采用真实腹部源心电信号数据集进行实验,结果显示本文提出的方法的灵敏度为99.9%,阳性预测值为99.1%,F分数为99.5%,基于互相关系数与基于特征值分析的信噪比分别为6.0 dB和6.1 dB.实验结果表明,本文提出的方法是有效的且具有更好的性能.

关键词：胎儿心电信号 FastICA 基于互相关系数的信噪比正则化 LightGBM

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基于新型公平盲签名和属性基加密的食用农产品溯源方案

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电子与信息学报 2023年第3期45卷 836-846页

作者：张学旺林金朝黎志鸿姚亚宁重庆邮电大学软件工程学院重庆400065 重庆大学微电子与通信工程学院重庆400004 重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室重庆400065

为解决食用农产品溯源中存在的身份隐私易泄露、难监管以及溯源数据共享困难等问题,该文提出一种基于新型公平盲签名和属性基加密的食用农产品溯源方案。该方案在联盟链授权访问、不可篡改特性的基础上,结合椭圆曲线和零知识证明提出一... 详细信息

为解决食用农产品溯源中存在的身份隐私易泄露、难监管以及溯源数据共享困难等问题,该文提出一种基于新型公平盲签名和属性基加密的食用农产品溯源方案。该方案在联盟链授权访问、不可篡改特性的基础上,结合椭圆曲线和零知识证明提出一种新型公平盲签名方法,实现了食用农产品数据上传者身份条件匿名并通过双重ID机制避免了签名方陷害问题;方案同时采用Asmuth-Bloom门限改进的属性基加密结合智能合约技术实现了权限分层的食用农产品溯源数据秘密共享。各项分析及实验结果表明,该方案具备良好的安全性和功能性。

关键词：农产品溯源公平盲签名属性基加密身份隐私联盟链

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面向可疑中继通信网络的合法窃听方案

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华南理工大学学报（自然科学版） 2022年第10期50卷 70-79页

作者：吴皓威黄风娇闫莲欧静兰马锐重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044 重庆大学通信与测控中心重庆400044 空天地网络互联与信息融合重庆市重点实验室重庆400044

为了提高面向可疑中继网络的合法窃听性能,增强合法监测中心对通信网络的监管能力,针对由单根天线的可疑节点和多根天线的合法监听者组成的合法监听模型,提出了先窃听后干扰窃听(EJS)、两时隙持续窃听(CES)和先干扰后窃听(JES)3种窃听方... 详细信息

为了提高面向可疑中继网络的合法窃听性能,增强合法监测中心对通信网络的监管能力,针对由单根天线的可疑节点和多根天线的合法监听者组成的合法监听模型,提出了先窃听后干扰窃听(EJS)、两时隙持续窃听(CES)和先干扰后窃听(JES)3种窃听方案,推导了相应的可疑中断概率、窃听非中断概率和平均窃听速率的闭式表达式。特别地,在EJS和JES方案中,求解了最大化平均窃听速率的优化问题,给出了合法监听者采用单天线发射干扰信号的发射信噪比(SNR)的近似最优解表达式。结合前述3种方案的优势,在合法监听者与可疑节点之间的链路部分可用和全部可用的场景下,设计了基于最大化窃听非中断概率的最优窃听模式选择方案(OEMS),通过比较上述3种方案的窃听非中断概率,选择最高窃听非中断概率值对应的方案作为窃听手段,从而实现最佳的监听性能。仿真结果表明,在合法监听者更靠近可疑中继时,与EJS方案相比,CES和JES方案在低信噪比区域分别具有更高的窃听非中断概率和窃听速率,而且所提的OEMS能达到最优的窃听性能,同时具有更好的场景适应性。在同等条件下,与采用单天线的监听者相比,采用双天线的监听者具有如下优势:为实现持续监听,其干扰信号发射功率可降低15 dB左右;EJS和JES方案的平均窃听速率在低SNR区域最高可提升0.8 bits/(s·Hz)左右。因此,增加合法监听者的天线数量不仅能节省总的发射功耗,还可增强其监听能力。

关键词：通信网络合法监听主动窃听 AF中继中断概率平均窃听速率物理层安全

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抗集体噪声的测量设备无关的量子安全直接通信

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激光与光电子学进展 2022年第17期59卷 377-385页

作者：郭瀚李云霞魏家华唐杰曹跃翔空军工程大学信息与导航学院通信系统教研室陕西西安710077

量子安全直接通信(QSDC)突破了传统保密通信的通信方式,不需要提前准备密钥就可以直接通过量子信道进行秘密信息的传输。但是在实际的量子通信系统中,窃听者Eve对于测量设备的攻击会导致秘密信息的泄露,而且这种窃听不会被侦测到。此外... 详细信息

量子安全直接通信(QSDC)突破了传统保密通信的通信方式,不需要提前准备密钥就可以直接通过量子信道进行秘密信息的传输。但是在实际的量子通信系统中,窃听者Eve对于测量设备的攻击会导致秘密信息的泄露,而且这种窃听不会被侦测到。此外由于现在的量子传输方式仍然以光纤传输为主,所以无法避免光纤传输过程中噪声的影响,在这些噪声中以集体退相位噪声和集体旋转噪声影响最甚。为解决这些问题,提出了两个分别可以抵抗集体退相位噪声和集体旋转噪声的测量设备无关的QSDC协议,通过不可信第三方的测量进行信息的传递,解决了窃听者对于测量设备攻击的问题,同时通过无消相干子空间来避免集体噪声的问题,通过分析发现该协议可以有效抵抗攻击,实现绝对安全的通信。

关键词：量子通信量子安全直接通信测量设备无关集体噪声

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大气湍流和指向误差对无人机激光通信误码率的影响

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激光与光电子学进展 2022年第13期59卷 158-164页

作者：唐翰玲李勇军李怡赵尚弘空军工程大学信息与导航学院通信系统教研室陕西西安710077

基于无人机(UAV)平台特性和飞行环境建立了包含视轴误差和抖动误差引起的指向误差模型,基于Gamma-Gamma分布的大气湍流信道传输模型得到湍流和指向误差影响下UAV激光通信的误码率,并分析了发射功率、束散角以及飞行高度对误码率的影响... 详细信息

基于无人机(UAV)平台特性和飞行环境建立了包含视轴误差和抖动误差引起的指向误差模型,基于Gamma-Gamma分布的大气湍流信道传输模型得到湍流和指向误差影响下UAV激光通信的误码率,并分析了发射功率、束散角以及飞行高度对误码率的影响规律。仿真结果表明:当束散角为1 mrad,指向误差较小时,湍流对系统误码率的影响显著;当指向误差超过0.2 mrad时,系统的性能由指向误差决定,单独调整某个参数很难使系统的误码率小于10^(-6)。最后,分析了系统参数对信道和误码率的影响,为工程设计参数选取提供了思路和参考。

关键词：光通信无人机指向误差大气湍流误码率

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基于时空冲突图的卫星光网络波长资源特性研究

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激光与光电子学进展 2023年第9期60卷 164-172页

作者：李信李勇军赵尚弘王翔马志强侯睿空军工程大学信息与导航学院通信系统教研室陕西西安710077 装备发展部某中心北京100034

针对动态卫星光网络中的波长资源紧缺问题,研究了其波长数与网络物理连通度的关系,提出了一种基于时空冲突图的波长资源特性分析方法。利用随机生成网络拓扑连接的方式,将卫星光网络的动态拓扑离散为空间和时间冲突图,分别表示网络的物... 详细信息

针对动态卫星光网络中的波长资源紧缺问题,研究了其波长数与网络物理连通度的关系,提出了一种基于时空冲突图的波长资源特性分析方法。利用随机生成网络拓扑连接的方式,将卫星光网络的动态拓扑离散为空间和时间冲突图,分别表示网络的物理连通度和有效窗口。基于时空冲突图理论,建立空间冲突避免的路径选择概率和时间存储的有效窗口业务概率,两者相乘得到时空冲突概率,进而计算网络所需波长数。研究结果表明,波长需求与网络物理连通度、链路最大跳数和转发器数目有着密切关系,在业务重叠因子较大的情况下应该给卫星光网络分配更多的波长资源。

关键词：光纤光学与光通信卫星光网络波长资源时空冲突图物理连通度网络连通度

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SAR ATR中标签噪声不确定性建模与纠正

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雷达学报（中英文） 2024年第5期13卷 974-984页

作者：于跃王琛师君陶重犇李良唐欣欣周黎明韦顺军张晓玲苏州科技大学电子与信息工程学院苏州215000 电子科技大学信息与通信工程学院成都611731 四川航天系统工程研究所成都610100 重庆交通大学信息科学与工程学院重庆400074 电磁空间安全全国重点实验室成都610036

深度监督学习在合成孔径雷达自动目标识别任务中的成功依赖于大量标签样本。但是,在大规模数据集中经常存在错误(噪声)标签,很大程度降低网络训练效果。该文提出一种基于损失曲线拟合的标签噪声不确定性建模和基于噪声不确定度的纠正方... 详细信息

深度监督学习在合成孔径雷达自动目标识别任务中的成功依赖于大量标签样本。但是,在大规模数据集中经常存在错误(噪声)标签,很大程度降低网络训练效果。该文提出一种基于损失曲线拟合的标签噪声不确定性建模和基于噪声不确定度的纠正方法:以损失曲线作为判别特征,应用无监督模糊聚类算法获得聚类中心和类别隶属度以建模各样本标签噪声不确定度;根据样本标签噪声不确定度将样本集划分为噪声标签样本集、正确标签样本集和模糊标签样本集,以加权训练损失方法分组处理训练集,指导分类网络训练实现纠正噪声标签。在MSTAR数据集上的实验证明,该文所提方法可处理数据集中混有不同比例标签噪声情况下的网络训练问题,有效纠正标签噪声。当训练数据集中标签噪声比例较小(40%)时,该文所提方法可纠正98.6%的标签噪声,并训练网络达到98.7%的分类精度。即使标签噪声比例很大(80%)时,该文方法仍可纠正87.8%的标签噪声,并训练网络达到82.3%的分类精度。

关键词：合成孔径雷达标签噪声标签噪声纠正标签噪声不确定性建模模糊聚类算法

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