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基于脑电图的帕金森轻度认知障碍功能网络特征分析 被引量：1
1
作者 李昕 张晴 +2 位作者 张莹 谢平 尹立勇 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期135-144,共10页
帕金森氏轻度认知障碍(PDMCI)是帕金森氏症患者痴呆的先兆,这对使用神经评分量表和医生经验等传统方法进行准确诊断提出了挑战。利用26名PDMCI患者和23名正常人的脑电信号,基于定向传递函数构建了Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma频段... 帕金森氏轻度认知障碍(PDMCI)是帕金森氏症患者痴呆的先兆,这对使用神经评分量表和医生经验等传统方法进行准确诊断提出了挑战。利用26名PDMCI患者和23名正常人的脑电信号,基于定向传递函数构建了Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma频段的脑功能网络。引入了一种新颖的图论特征——效率密度来捕获网络密度和传输效率。研究结果揭示了独特的连接模式,Delta和Theta波段的连接更紧密,而Alpha、Beta和Gamma波段的连接更稀疏。帕金森病(PD)患者与对照组之间的Theta、Alpha、Beta和Gamma频带存在显著差异(p<0.05)。因此,脑功能网络可以有效反映PD脑功能异常状态,效率密度特征可以反映PD脑功能异常活动的特征量。 展开更多
关键词 智能信息处理 帕金森轻度认知障碍 脑电 脑功能网络 特征提取 效率密度
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基于GA-BLS方法的手势识别研究 被引量：2
2
作者 杜义浩 曹添福 +1 位作者 范强 王孝冉 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期121-127,共7页
为进一步提升人机交互领域中手势识别的精度和速度,探究肌肉疲劳对手势识别的影响规律,提出了改进的GA-BLS方法,利用遗传算法(genetic algorithms,GA)优化宽度学习(broad learning system,BLS)模型参数,并使用弹性网络回归改进传统的BL... 为进一步提升人机交互领域中手势识别的精度和速度,探究肌肉疲劳对手势识别的影响规律,提出了改进的GA-BLS方法,利用遗传算法(genetic algorithms,GA)优化宽度学习(broad learning system,BLS)模型参数,并使用弹性网络回归改进传统的BLS模型。利用所提模型对8种手势下的A型超声信号和肌电信号进行手势识别分析,并与SVM、KNN、RF、LDA等方法进行对比,以验证所研究方法的有效性;将长时间段下的A型超声信号和肌电信号切分成4个数据段,发现随着肌肉疲劳程度的增加,手势识别的准确率均呈现出明显下降的趋势,而且A型超声信号相较于肌电信号具有更好的抗疲劳特性。 展开更多
关键词 手势识别 生理信号 遗传算法 宽度学习 肌肉疲劳 弹性网络回归
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人体组织液特性对SAR值的影响及修正模型
3
作者 周鑫 李安香 +4 位作者 庞新华 豆丽兰 唐维 沈庆飞 武彤 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期594-599,共6页
比吸收率(specific absorption ratio,SAR)值测量所使用的组织液特性与规范标准中给出的组织液目标值会有一定偏差。此时,需要对SAR值的测量结果进行修正。针对此问题,提出了一种修正模型,修正模型基于电磁仿真的方法建立。通过在835 MH... 比吸收率(specific absorption ratio,SAR)值测量所使用的组织液特性与规范标准中给出的组织液目标值会有一定偏差。此时,需要对SAR值的测量结果进行修正。针对此问题,提出了一种修正模型,修正模型基于电磁仿真的方法建立。通过在835 MHz频点与IEC 62209\IEEE 1528标准中的数据进行比较,对建模方法进行了验证。基于此建模方法,给出了3.5 GHz及28 GHz这2个下一代移动通信备选频段下的SAR值修正模型。使用此修正模型将减小SAR值测量的不确定度,进而提升各测量实验室间SAR符合性评定结果的一致性。使用此修正模型的另一个好处在于,该修正模型允许更大的组织液特性偏差,这将有助于降低SAR值测量的成本。 展开更多
关键词 电磁辐射 比吸收率 移动通信 组织液 电磁仿真 SAR值修正模型
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在片S参数计量比对结果浅析
4
作者 刘晨 高岭 +7 位作者 栾鹏 陈婷 黄英龙 李艳奎 金诚 邹喜跃 陆景 陈科元 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1401-1406,共6页
中国电子科技集团公司第十三研究所作为主导实验室开展了在片S参数计量比对工作,对参比实验室提交的在片S参数测量结果进行了汇总分析,并用E_n值对各参比实验室测量结果进行了评价。通过在片S参数计量比对,确保了量值传递的准确、可靠,... 中国电子科技集团公司第十三研究所作为主导实验室开展了在片S参数计量比对工作,对参比实验室提交的在片S参数测量结果进行了汇总分析,并用E_n值对各参比实验室测量结果进行了评价。通过在片S参数计量比对,确保了量值传递的准确、可靠,特别是对在片S参数测量不确定度的主要来源统一了认识。同时也为业内提供了在片S参数测量一致性的比较平台。 展开更多
关键词 无线电计量 在片S参数 计量比对 矢量网络分析仪
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一种基于虚拟仪器技术的视频分析仪校准装置
5
作者 刘雷 徐书文 +2 位作者 韩正涛 陈鹏 韩东 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期1562-1569,共8页
针对视频分析仪校准中主要标准器停产以及校准过程繁琐的问题,基于虚拟仪器技术,在LabVIEW开发环境下,利用M4i.6622-x8任意波形发生卡作为信号发生模块,开发了一种视频分析仪校准装置。实现了视频分析仪基本参数和失真参数的校准,给出... 针对视频分析仪校准中主要标准器停产以及校准过程繁琐的问题,基于虚拟仪器技术,在LabVIEW开发环境下,利用M4i.6622-x8任意波形发生卡作为信号发生模块,开发了一种视频分析仪校准装置。实现了视频分析仪基本参数和失真参数的校准,给出了亮度电平、色度电平、色度相位等视频基本参数和行倾斜、k_(p)系数(2T脉冲k系数)、色度-亮度增益差、色度-亮度时延差、亮度非线性失真等视频失真参数的校准信号产生过程。经过实验,技术指标可达到如下:亮度电平为±0.2%,色度电平为±0.2%,色度相位为±0.1°,行倾斜为±0.1%,k_(p)系数为±0.1%,色度-亮度增益差为±0.2%,色度-亮度时延差为±3 ns,亮度非线性失真为±0.2%;优于TG2000可编程视频信号发生器,满足视频分析仪校准要求。 展开更多
关键词 视频参量计量 虚拟仪器 视频分析仪 校准装置 任意波形发生卡
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基于四维张量特征分解的风电机组轴承故障缺失数据恢复方法研究
6
作者 时培明 孙航璇 +1 位作者 许学方 韩东颖 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期738-746,共9页
针对风电机组轴承故障信息采集过程中数据缺失导致故障类型无法识别问题,提出了一种基于四维张量模型特征分解恢复缺失数据的方法。首先,基于转速、时窗、经验模态分解和时间4个维度构建四维张量;其次,通过加权优化算法实现张量填充,修... 针对风电机组轴承故障信息采集过程中数据缺失导致故障类型无法识别问题,提出了一种基于四维张量模型特征分解恢复缺失数据的方法。首先,基于转速、时窗、经验模态分解和时间4个维度构建四维张量;其次,通过加权优化算法实现张量填充,修补故障数据的缺失值;然后,对张量进行Tucker分解得到核心张量及因子矩阵;最后,基于梯度优化算法进行迭代优化得到最终核心张量及因子矩阵,并利用二者对四维张量进行重构得到恢复数据。采用实验数据和实际数据来验证提出方法的有效性和可靠性。结果表明:两组恢复数据的RMSE值分别为0.3169和0.0291,远小于4种对比方法的RMSE值。利用双稳态随机共振对2组恢复数据进行故障特征提取,信噪比显著提高,分别为-13.2647和-15.5212,进一步验证提出方法的准确性。 展开更多
关键词 信息采集 数据恢复 轴承故障诊断 张量分解 缺失值数据 特征提取 振动测量 风电机组
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基于三维肌肉协同分析的FES康复效果量化分析
7
作者 杜义浩 王孝冉 +2 位作者 于金须 曹添福 范强 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期1576-1584,共9页
肌肉协同理论能够用于分析神经肌肉系统的内在功能模式,基于此提出了一种基于肌肉协同分析的功能性电刺激(FES)康复效果量化研究方法。首先,在二维肌肉协同分析的基础上,通过连续小波分解建立了肌电张量,利用CP_ALS算法进行了肌电张量... 肌肉协同理论能够用于分析神经肌肉系统的内在功能模式,基于此提出了一种基于肌肉协同分析的功能性电刺激(FES)康复效果量化研究方法。首先,在二维肌肉协同分析的基础上,通过连续小波分解建立了肌电张量,利用CP_ALS算法进行了肌电张量的非负矩阵分解,实现了覆盖空域、频域和时域的三维肌肉协同分析。然后,设计了患者腕伸动作康复实验,以健康被试为对照组,分别对比分析了不同偏瘫程度的患者在进行持续10天的FES理疗前后的腕伸肌肉协同变化。实验结果显示经过FES理疗后,患者的肌肉协同数量有所增加(从2增加到3),空域肌肉协同均达到正相关水平(均值为0.5402),频域肌肉协同增幅最大(增幅均值为0.8271),时域肌肉协同效果最好(均值为0.7979),说明FES在卒中康复中能够有效提升患者的肌肉协同效果。 展开更多
关键词 功能性电刺激 肌肉协同 小波分解 肌电张量 CP_ALS 非负矩阵分解 康复效果
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基于CBAMTL-MobileNet V3的车载网络入侵检测
8
作者 吴忠强 李孟亭 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1407-1415,共9页
提出了一种基于CBAMTL-MobileNet V3的车载网络入侵检测方法。该方法使用轻量级模型MobileNet V3,减少其层数加快模型的训练和检测速度;将模型中的SE模块置换为注意力模块(CBAM)使模型更聚焦于特定特征,提高特征提取能力,进而提高检测... 提出了一种基于CBAMTL-MobileNet V3的车载网络入侵检测方法。该方法使用轻量级模型MobileNet V3,减少其层数加快模型的训练和检测速度;将模型中的SE模块置换为注意力模块(CBAM)使模型更聚焦于特定特征,提高特征提取能力,进而提高检测攻击的精确度;引入迁移学习对模型权重进行微调,减少参数和内存资源的消耗,缩短了训练时间,使模型表现出更快的运算速度。仿真结果表明:所提模型的各项检测指标都优于MobileNet V3模型。与其他模型相比,所提模型既具备轻量级模型的高效性,同时又高于其他复杂模型的检测精度,识别各类别攻击的性能最优。 展开更多
关键词 无线电计量 机器视觉 入侵检测 深度学习 轻量级模型 车载网络
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数字示波器相频特性的计量评价
9
作者 梁志国 王宁 +1 位作者 梁家奕 高珊 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1394-1400,共7页
针对数字示波器相频特性校准中,响应波形与激励信号之间相位差获取的难点问题,提出一种借助于脉冲沿幅度触发功能特性的方法,通过设定触发参量与激励信号幅度关系,固定与响应信号波形相对应的激励信号的相位点,从而精确获取被测数字示... 针对数字示波器相频特性校准中,响应波形与激励信号之间相位差获取的难点问题,提出一种借助于脉冲沿幅度触发功能特性的方法,通过设定触发参量与激励信号幅度关系,固定与响应信号波形相对应的激励信号的相位点,从而精确获取被测数字示波器的相移特性,并统一了不同频率下相移特性的参考相位点,顺利获得数字示波器相频响应特性曲线。在一组实验中,验证了所述方法的有效性和可行性,可用于数字示波器相频响应特性的测量评价。 展开更多
关键词 无线电计量 数字示波器 相频响应特性 频率特性 校准 评价
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正弦参数拟合误差量子化阶梯分布机理分析
10
作者 梁志国 梁家奕 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期1555-1561,共7页
量化误差对正弦曲线拟合参数误差界的影响,伴随着采样序列长度的增加呈等间隔阶梯状跳变下降规律。该规律与此前认为的拟合误差随序列长度增加呈单调下降的经验截然不同。为此进行了深入的机理分析和讨论,给出了该现象的数理解释,包括... 量化误差对正弦曲线拟合参数误差界的影响,伴随着采样序列长度的增加呈等间隔阶梯状跳变下降规律。该规律与此前认为的拟合误差随序列长度增加呈单调下降的经验截然不同。为此进行了深入的机理分析和讨论,给出了该现象的数理解释,包括拟合参数误差界的阶梯状跳变机理,误差阶梯缓慢增大机理,第1个误差阶梯的马鞍形状机理,幅度拟合误差无跳变原因等。对于理解、掌握和充分利用这一规律获得更高的拟合参数准确度,具有较大的意义和价值。 展开更多
关键词 无线电计量 量化误差 正弦波 曲线拟合 误差界 评价
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基于混合简化粒子群算法的贝叶斯网络结构学习研究
11
作者 刘浩然 李晟 +4 位作者 崔少鹏 王念太 蔡炎滨 时倩蕊 张力悦 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期269-278,共10页
为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后... 为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后利用爬山策略建立初始粒子群,再利用改进的粒子群优化算法和遗传算法对初始种群迭代优化,在迭代过程中提出条件交叉和变异策略避免粒子的随机发散更新,并结合副粒子增缓策略更新未优化粒子,避免算法陷入局部最优。该算法与其他算法在4种标准网络下进行了仿真实验。实验结果表明,所提算法在ASIA、CAR、CHILD、ALARM网络中相比于MMHC、GS、BNC-PSO、PC-PSO算法BIC评分分别平均高5.775%、5.8%、0.475%、2.75%;汉明距离HD更低,正确率ACC更高。 展开更多
关键词 智能算法 贝叶斯网络 粒子群优化 遗传算法 自定义交叉和变异概率 副粒子增缓策略
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无线电参数综合测试平台机动伴随校准装置的测量不确定度分析
12
作者 曹健 袁文 +2 位作者 吴东海 马艳杰 曾秋文 《价值工程》 2024年第27期134-136,共3页
本文结合无线电参数综合测试平台机动伴随校准装置在实际应用中的情况及经验,对其本身的典型测量不确定度来源进行分析,包括频率测量、功率电平测量、相位噪声测量、衰减测量、低频信号输出频率、低频信号输出电压幅度等参数的不确定度... 本文结合无线电参数综合测试平台机动伴随校准装置在实际应用中的情况及经验,对其本身的典型测量不确定度来源进行分析,包括频率测量、功率电平测量、相位噪声测量、衰减测量、低频信号输出频率、低频信号输出电压幅度等参数的不确定度进行了分析。 展开更多
关键词 校准装置 功率 相位噪声 不确定度
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改进的轻量级行人目标检测算法 被引量：1
13
作者 金梅 任婷婷 +2 位作者 张立国 闫梦萧 沈明浩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期186-193,共8页
针对行人目标数量密集、目标尺度小和目标周围背景光照强弱不一而导致的检测精度低的问题,提出一种基于特征融合的轻量化行人检测算法。以TinyYOLOv4为基础框架,首先,搭建新的主干特征提取网络(CSPDarknet53-S),在原主干网络的基础上加... 针对行人目标数量密集、目标尺度小和目标周围背景光照强弱不一而导致的检测精度低的问题,提出一种基于特征融合的轻量化行人检测算法。以TinyYOLOv4为基础框架,首先,搭建新的主干特征提取网络(CSPDarknet53-S),在原主干网络的基础上加入新的特征提取模块(REM)来增强网络提取行人特征的能力。其次,改进特征融合结构,在主干网络提取高低层特征图后,先是在主干网络与特征融合网络间加入特征融合模块(RM-block)来增大感受野;然后引入浅层特征信息保留更多小目标特征,形成新的特征融合网络(IFFM)。最后,通过YOLO Head对融合来的特征图进行处理获得输出结果。实验结果表明,提出的算法在行人数据集(PASCAL VOC2007和VOC2012的person数据)上取得了较高的检测精度以及较好的检测效果。 展开更多
关键词 目标检测 特征融合 浅层特征 TinyYOLOv4算法 注意力机制
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基于DK-SVD的深度学习电阻抗块稀疏成像方法研究
14
作者 王琦 杨雨晗 +4 位作者 李秀艳 段晓杰 汪剑鸣 孙玉宽 冯慧 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1370-1377,共8页
针对电阻抗层析成像逆问题的病态性和非线性,提出一种基于DK-SVD的电阻抗块稀疏图像重建方法。该算法通过多层感知器为每组测量数据提供最优的模型参数,以适应数据集的多样性,进一步提高成像质量,并在稀疏编码阶段采用迭代收缩阈值算法... 针对电阻抗层析成像逆问题的病态性和非线性,提出一种基于DK-SVD的电阻抗块稀疏图像重建方法。该算法通过多层感知器为每组测量数据提供最优的模型参数,以适应数据集的多样性,进一步提高成像质量,并在稀疏编码阶段采用迭代收缩阈值算法加快收敛速度。仿真实验结果表明DK-SVD算法重建图像的结构相似性可达到0.95以上,误差可控制在0.1左右,平均重建速度为0.034 s,有效地提高了电阻抗层析成像的质量和效率,且经进一步实验证明了该算法具有良好的噪声鲁棒性和实际应用价值。 展开更多
关键词 电学计量 电阻抗层析成像 块稀疏 DK-SVD 图像重建 深度学习
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自监督学习结合对抗迁移的跨工况轴承故障诊断
15
作者 温江涛 刘仲雨 +1 位作者 孙洁娣 时培明 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1360-1369,共10页
轴承智能故障诊断应用中,由于实际工况复杂多变,极难获得足够的真实故障数据,且目标域和源域信号存在较大差异,导致深度模型的跨工况迁移识别也出现特征提取及分类困难、模型泛化性弱。考虑到目标域存在大量无标签数据,引入无监督思想,... 轴承智能故障诊断应用中,由于实际工况复杂多变,极难获得足够的真实故障数据,且目标域和源域信号存在较大差异,导致深度模型的跨工况迁移识别也出现特征提取及分类困难、模型泛化性弱。考虑到目标域存在大量无标签数据,引入无监督思想,提出基于自监督学习结合对抗迁移的改进方法。首先根据信号本身特点创建辅助任务,对大量无标签数据学习,建立源域与目标域故障类别之间的内在联系;再通过对抗域适应和联合最大平均差异将源域知识迁移到目标域中,结合辅助任务优化两域差异,最终实现目标域准确的故障分类。用2个公开的轴承数据集上验证了所提方法的性能,实验结果表明,所提方法的故障诊断识别准确率在多数情况下均高于98%。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 自监督学习 跨工况 对抗迁移
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一种改进YOLOv5s的森林火灾烟雾检测算法
16
作者 张立国 张琦 +2 位作者 金梅 袁煜淋 王泓沣 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1314-1323,共10页
提出一种基于改进YOLOv5s的森林火灾烟雾检测算法。构建包含16573幅图片的火焰烟雾数据集,解决训练数据不足的问题,提高训练模型的泛化能力。设计一种轻量化的GC-C3模块替换原有的C3模块,减少模型参数量和计算量;将加权双向特征金字塔... 提出一种基于改进YOLOv5s的森林火灾烟雾检测算法。构建包含16573幅图片的火焰烟雾数据集,解决训练数据不足的问题,提高训练模型的泛化能力。设计一种轻量化的GC-C3模块替换原有的C3模块,减少模型参数量和计算量;将加权双向特征金字塔网络结构融合到Neck结构中,增强网络对于中小目标的检测能力;修改网络空间金字塔池化结构,使用SimSPPF结构替换SPPF,提高了网络的计算效率和检测准确度;将边界框回归损失函数CIOU替换为Focal-EIOU,加快模型的收敛速度,解决正负样本不匹配的问题。实验结果表明:改进之后的网络平均检测准确度提高2.3%,模型参数数量下降46.7%,模型计算量下降47.5%。 展开更多
关键词 机器视觉 火灾烟雾检测 深度学习 YOLOv5s 轻量化 小目标检测 Focal-EIOU
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基于铷里德堡原子的频率可调谐微波电场测量
17
作者 阮伟民 张映昀 +3 位作者 冯志刚 周亚东 宋振飞 屈继峰 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期97-102,共6页
基于里德堡原子的能级调控特性实现了微波电场连续调谐测量。用铷原子气室作为微波电场传感器同时去感知待测微波场和调谐微波场,利用强调谐场对里德堡原子能级精细调节实现了待测场共振频率的同步改变,从而拓展了现有单频点微波测量的... 基于里德堡原子的能级调控特性实现了微波电场连续调谐测量。用铷原子气室作为微波电场传感器同时去感知待测微波场和调谐微波场,利用强调谐场对里德堡原子能级精细调节实现了待测场共振频率的同步改变,从而拓展了现有单频点微波测量的频率响应范围。在与68P_(3/2)→66D_(5/2)跃迁共振的调谐场作用下,利用测量的AT分裂光谱的幅值差来确定待测场共振频点的调谐变化,最终使共振的6.916 GHz待测场的共振频率的调谐范围从原有的30 MHz极限拓宽至150 MHz,为微波电场的量子计量及拓展应用奠定技术基础。 展开更多
关键词 微波量子计量 里德堡原子 微波电场 量子相干 能级调谐
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基于多尺度自适应网络的ECT图像重建
18
作者 张立峰 常恩健 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期1139-1146,共8页
为求解电容层析成像(ECT)中的非线性病态反问题,提出了一种多尺度自适应网络(MSANet)模型,该模型实现了更精细维度上多尺度特征的融合,且模型参数量相对较小。通过在单个残差块内构建树状结构组成多尺度特征融合模块,MSANet实现了更好... 为求解电容层析成像(ECT)中的非线性病态反问题,提出了一种多尺度自适应网络(MSANet)模型,该模型实现了更精细维度上多尺度特征的融合,且模型参数量相对较小。通过在单个残差块内构建树状结构组成多尺度特征融合模块,MSANet实现了更好的鲁棒性和更低的计算参数量;采用加入自适应空间阈值模块方式,进一步提高了图像的重建精度。实验结果表明:与线性反投影(LBP)算法、Landweber迭代算法及常用深度学习方法相比,该方法平均相对误差最小且平均相关系数最大,分别为0.181及0.967。 展开更多
关键词 多相流测量 机器视觉 电容层析成像 图像重建 深度学习 多尺度 自适应网络
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基于FMCW雷达的多目标生命体征信号检测 被引量：2
19
作者 潘良 刘康 张远辉 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期112-120,共9页
应用雷达在复杂场景下检测生命体征时,为了解决现有的多人体目标检测和干扰滤除以及心跳信号干扰滤除的问题,提出了一种应用调频连续波(FMCW)雷达检测多目标生命体征信号的方法。首先,介绍了雷达检测原理与信号模型,阐述了整个雷达信号... 应用雷达在复杂场景下检测生命体征时,为了解决现有的多人体目标检测和干扰滤除以及心跳信号干扰滤除的问题,提出了一种应用调频连续波(FMCW)雷达检测多目标生命体征信号的方法。首先,介绍了雷达检测原理与信号模型,阐述了整个雷达信号的处理流程,即多目标距离单元检测、相位提取、生命体征信号提取。其中在多目标距离检测过程中,提出1种改进的单元平均恒虚警率(CA-CFAR)算法,该方法具有自适应检测门限特点的同时,解决了传统CA-CFAR算法目标附近距离门重复检测的问题,实现多目标检测;在生命体征信号提取过程中,运用自动多尺度峰值检测(AMPD)算法估计呼吸率与心率,过滤无效的波峰干扰,提高对心跳检测的鲁棒性。最后,通过多组测试,相较于常用的频谱分析估算方法,呼吸速率和心率检测的平均误差率分别降低了3.67%和3.31%,验证了所提方法的可行性和准确性。 展开更多
关键词 生命体征检测 非接触测量 调频连续波雷达 自动多尺度峰值检测 心率 呼吸速率
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基于深层小波网络的电容层析成像图像重建
20
作者 张立峰 钱立凤 +1 位作者 华回春 刘帅 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1353-1359,共7页
提出了一种基于深层小波网络的电容层析成像(ECT)图像重建算法,采用Landweber算法生成初始重建图像作为网络输入;以U-Net深度卷积神经网络模型为骨干模型,通过在上、下采样层引入小波变换提取不同层次的特征,以及采用跳跃连接方式搭建... 提出了一种基于深层小波网络的电容层析成像(ECT)图像重建算法,采用Landweber算法生成初始重建图像作为网络输入;以U-Net深度卷积神经网络模型为骨干模型,通过在上、下采样层引入小波变换提取不同层次的特征,以及采用跳跃连接方式搭建高频特征传递通道,保留更多的细节信息,充分利用特征图中的全局和局部信息特征。仿真及静态实验结果均表明,基于该算法的图像重建精度更高,仿真及静态实验重建图像的平均相对图像误差分别为0.1918及0.6570,平均相关系数分别为0.9685及0.8169。 展开更多
关键词 多相流测量 电容层析成像 图像重建 深度学习 小波变换
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