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基于单模光纤掺饵光纤放大器的LP11模激光器
1
作者 王旭 刘岚岚 +5 位作者 尚超 黄子赫 吕云帆 乔晓阳 王凯宏 吴重庆 《激光杂志》 北大核心 2026年第3期13-17,共5页
LP11模式是最典型的高阶模式之一,呈“双豆瓣”分布,为大多数模分复用系统所采用,通过简单的调控可以演化为柱矢量光束,在光束整形、光学捕获、微纳加工中获得应用,因此,LP11模式光的产生具有重要的理论意义和应用前景。高阶模光纤激光... LP11模式是最典型的高阶模式之一,呈“双豆瓣”分布,为大多数模分复用系统所采用,通过简单的调控可以演化为柱矢量光束,在光束整形、光学捕获、微纳加工中获得应用,因此,LP11模式光的产生具有重要的理论意义和应用前景。高阶模光纤激光器是产生LP11模式激光的重要方法之一。为了产生LP11模式激光,单模光纤和少模光纤错位耦合是一种常用的方法。本研究建立了激光器稳定输出的解析模型,搭建了基于单模掺铒光纤放大器的实验系统,实现了LP11模式的激光输出。结果表明:不需要基于少模掺铒光纤放大器以及少模耦合器,也能得到稳定的LP11模式的激光输出。 展开更多
关键词 光纤激光器 LP_(11)模式激光器 单模掺铒光纤激光器 错位耦合
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领域知识驱动结合深度学习的调制识别方法
2
作者 刘高辉 张宇 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第2期343-350,共8页
针对数据驱动深度学习调制识别中的数据冗余及低信噪比下训练性能欠佳的问题,提出了一种基于领域知识驱动的双流网络模型,并引入了自适应注意力机制.首先,利用通信信号领域知识和主分量分析算法提取信号关键动态特性,并初始化卷积神经网... 针对数据驱动深度学习调制识别中的数据冗余及低信噪比下训练性能欠佳的问题,提出了一种基于领域知识驱动的双流网络模型,并引入了自适应注意力机制.首先,利用通信信号领域知识和主分量分析算法提取信号关键动态特性,并初始化卷积神经网络,提高训练效率;其次,将信号的I/Q数据送入初始化后的卷积神经网络提取信号时域特征;同时,对具有噪声抑制特性的双谱数据进行对角切片处理,送入结合软阈值降噪算法的深度残差收缩网络提取频域特征,将时、频域特征同领域知识组成联合特征向量;在分类阶段,自适应注意力机制通过动态调整注意力头数量与权重筛选冗余特征,最后经全连接层完成分类.仿真结果表明:提出的模型在SNR=0dB时识别率达到87.9%,最高识别率达到95.8%,训练时间减少6.40%~39.68%.相比其他深度学习模型,本方法在较低参数量下表现出更好的性能. 展开更多
关键词 调制识别 知识驱动 深度学习 网络初始化 注意力机制
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基于最优短时分数阶傅里叶变换的分段线性调频信号检测方法
3
作者 范黎林 郭鑫 +1 位作者 张艳娜 李源 《探测与控制学报》 北大核心 2026年第1期89-97,共9页
目前基于时频分析技术的分段线性调频(LFM)信号检测方法,因不同时间段频率随时间动态变化差异,面临两大核心问题:一是交叉项干扰严重,影响信号检测准确性;二是时频分辨率受限于定性分析和固定搜索步长,难以灵活应对复杂多变的信号特性... 目前基于时频分析技术的分段线性调频(LFM)信号检测方法,因不同时间段频率随时间动态变化差异,面临两大核心问题:一是交叉项干扰严重,影响信号检测准确性;二是时频分辨率受限于定性分析和固定搜索步长,难以灵活应对复杂多变的信号特性。为解决上述问题,利用自适应短时分数阶傅里叶变换(STFRFT)技术,提出基于最优STFRFT的分段LFM信号检测方法。首先,从理论上建立窗长和分数阶与时频支撑区域之间精确的映射关系,以定量分析的方式弥补现有自适应STFRFT在解释时频质量提升方面的不足,避免交叉项干扰;其次,构建高效的STFRFT优化模型,并提出一种基于信号局部特性差异的“先粗后细”搜索策略,旨在提高时频分辨率优化算法效率,保证算法在处理复杂信号时的灵活性和准确性;最后,采用信息熵和运行时间作为算法性能衡量指标,在噪声环境下验证所提方法对分段LFM信号的检测性能。与其他时频分析方法对比,所提方法在提高分段LFM信号的时频分辨率方面表现出色,能够在较低的信噪比环境下显著提升分段LFM信号瞬时频率提取的鲁棒性。 展开更多
关键词 分段线性调频信号 自适应短时分数阶傅里叶变换 时频分辨率 支撑区域
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双域多尺度状态空间网络下的口腔颌面全景X射线图像分割算法研究
4
作者 李冰 胡伟杰 刘侠 《电子与信息学报》 北大核心 2026年第1期382-393,共12页
针对口腔颌面全景X射线图像中存在的形态变异显著、牙体-牙龈边界模糊以及牙周组织灰度值重叠等问题,该研究提出基于双域多尺度状态空间网络的口腔颌面全景X射线图像分割算法。空间域利用视觉状态空间块建立牙弓动态传播模型,并利用微... 针对口腔颌面全景X射线图像中存在的形态变异显著、牙体-牙龈边界模糊以及牙周组织灰度值重叠等问题,该研究提出基于双域多尺度状态空间网络的口腔颌面全景X射线图像分割算法。空间域利用视觉状态空间块建立牙弓动态传播模型,并利用微分方程实现跨象限长程关联捕捉。特征域构建可变形多尺度注意力金字塔,并利用通道-空间注意力动态加权关键解剖标志的灰度渐变特征,解析牙体-牙龈模糊边界。双域特征进一步通过三重注意力融合机制,强化解剖标注的语义表达。实验表明,该算法在颌面全景X射线图像分割任务中取得显著效果,戴斯系数(Dice)达93.8%,豪斯多夫距离(HD95)为18.73像素,充分验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 口腔颌面全景X射线图像分割 视觉状态空间块 可变形多尺度注意力金字塔 三重注意力融合
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边缘检测下模糊红外图像多目标分割方法
5
作者 汪志敏 《激光杂志》 北大核心 2026年第2期118-123,共6页
针对红外图像容易受到环境干扰,导致模糊度过高、对比度过低,影响图像分割效果的问题,研究边缘检测下模糊红外图像多目标分割方法。选取截断约束最小二乘法,利用升余弦函数截断处理复原滤波器,通过在空间域内执行卷积运算,复原模糊红外... 针对红外图像容易受到环境干扰,导致模糊度过高、对比度过低,影响图像分割效果的问题,研究边缘检测下模糊红外图像多目标分割方法。选取截断约束最小二乘法,利用升余弦函数截断处理复原滤波器,通过在空间域内执行卷积运算,复原模糊红外图像。利用Canny边缘检测算法,通过对红外图像平滑滤波处理、计算红外图像的梯度幅值与方向、非极大值抑制红外图像的梯度幅值以及双阈值连接红外图像边缘的过程,检测去模糊复原后红外图像的边缘。依据Otsu准则,构建红外边缘图像的直线截距直方图,依据截距阈值划分截距直方图,利用最佳直线阈值将红外图像划分为目标区域与背景区域。实验结果表明,该方法能够实现红外图像的多目标分割,在噪声干扰等情况下,红外图像分割结果的边缘保持度均高于0.7。 展开更多
关键词 边缘检测 模糊红外图像 多目标 分割方法 复原滤波器 OTSU准则
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基于多码深度特征融合生成对抗网络的文本生成图像方法
6
作者 顾广华 孙文星 伊柏宇 《电子与信息学报》 北大核心 2026年第1期287-296,共10页
文本生成图像是一项极具挑战的跨模态任务,其核心在于生成与文本描述高度一致、细节丰富的高质量图像。当前基于生成对抗网络的方法多依赖单一噪声输入,导致生成图像细粒度不足;同时,单词级特征利用不充分,也制约了文本与图像之间的语... 文本生成图像是一项极具挑战的跨模态任务,其核心在于生成与文本描述高度一致、细节丰富的高质量图像。当前基于生成对抗网络的方法多依赖单一噪声输入,导致生成图像细粒度不足;同时,单词级特征利用不充分,也制约了文本与图像之间的语义对齐精度。为此,该文提出一种多码深度特征融合生成对抗网络(mDFAGAN)。该方法通过设计多噪声输入生成器与多码先验融合模块,提升生成图像的细节表现力;在生成器中引入多头注意力机制,从多角度对齐单词与图像子区域,增强语义一致性;此外,提出多码先验融合损失以稳定训练过程。在CUB和COCO数据集上的实验结果表明,所提方法在IS与FID评价指标上均优于当前主流生成对抗网络方法,能够生成更逼真、细节更丰富、语义一致性更强的图像。 展开更多
关键词 文本生成图像 生成对抗网络 跨模态 多码先验融合
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基于WOA动态复合模型的管道螺旋焊缝检测研究
7
作者 张俊红 曲鹤 +2 位作者 潘惊涛 杨松 李凌宇 《电子测量技术》 北大核心 2026年第2期57-64,共8页
针对复杂工况下管道螺旋焊缝检测数据中时间和空间特征提取不能兼顾和模型参数优化效率低的问题,提出一种基于深度学习的动态复合优化检测模型。通过传感器采集管道的超声导波信号,利用卷积神经网络提取空间特征和长短期记忆网络对时间... 针对复杂工况下管道螺旋焊缝检测数据中时间和空间特征提取不能兼顾和模型参数优化效率低的问题,提出一种基于深度学习的动态复合优化检测模型。通过传感器采集管道的超声导波信号,利用卷积神经网络提取空间特征和长短期记忆网络对时间序列数据进行处理。采用鲸鱼优化算法对时空融合模型的卷积层滤波器数量、LSTM层的单元数量、学习率和Dropout率四个关键超参数进行优化,提高模型的鲁棒性。基于高噪声、低噪声和正常数据集上进行对比试验,结果表明,所提检测模型在不同工况下的准确率分别达到了98.88%、99.7%和100%,均方误差分别降至0.1955、0.177和0.095。验证了其在高噪声、多干扰复杂环境下的检测性能优势,为基于超声波的螺旋焊缝管道检测提供理论依据。 展开更多
关键词 管道螺旋焊缝 深度学习 优化检测模型 识别与定位
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基于改进Transformer的电子病历早期预警模型构建与应用研究
8
作者 部文茜 王海军 +1 位作者 王荣菊 高媛 《电子设计工程》 2026年第7期36-40,共5页
为提升基于电子病历识别不良事件的早期预警能力,研究提出了一种基于改进Transformer的预警模型,并对其效果进行验证。该模型利用层次化分块与稀疏注意力机制,对文本和时序数据进行分段编码,并基于生成的块摘要实现全局注意力交互。同时... 为提升基于电子病历识别不良事件的早期预警能力,研究提出了一种基于改进Transformer的预警模型,并对其效果进行验证。该模型利用层次化分块与稀疏注意力机制,对文本和时序数据进行分段编码,并基于生成的块摘要实现全局注意力交互。同时,模型使用Sigmoid输出函数与Focal Loss损失函数,以缓解类别不平衡问题。实验结果显示,在不同数据划分方案下,所提模型在准确率、召回率、F1分数和AUC上均稳定优于基线模型。具体而言,方案一各项指标分别为0.93、0.71、0.41、0.87;方案二为0.91、0.66、0.38、0.82。结果验证了该模型能够有效提升对电子病历中不良事件的识别能力与预警判断准确性,为临床辅助决策提供了可行的技术路径。所构建模型显著增强了预警的准确度与稳健性,显示出其在改善早期预警任务方面的应用价值。 展开更多
关键词 电子病历 早期预警 改进Transformer 稀疏注意力
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非欧度量下最优子空间拟合高分辨测向方法
9
作者 殷敬伟 周璇 +3 位作者 曹然 韩笑 李德文 杜治成 《声学学报》 北大核心 2026年第1期28-39,共12页
针对阵列物理孔径有限导致目标测向空间分辨率不足的问题,提出一种非欧度量下最优子空间拟合高分辨测向方法。建立矩阵间信息几何距离与目标方位匹配估计之间的映射关系,构建基于协方差矩阵拟合的测向模型。引入矩阵信息几何理论,采用... 针对阵列物理孔径有限导致目标测向空间分辨率不足的问题,提出一种非欧度量下最优子空间拟合高分辨测向方法。建立矩阵间信息几何距离与目标方位匹配估计之间的映射关系,构建基于协方差矩阵拟合的测向模型。引入矩阵信息几何理论,采用非欧几里得距离度量替代传统欧式距离度量,提出利用改进对称Kullback-Leibler距离精确度量矩阵间的相似性,并使用最优子空间估计算法提高信号子空间估计的精度,最终通过理论信号子空间与估计最优信号子空间的拟合实现高分辨测向。仿真与海试结果表明,所提方法在分辨力和估计精度方面均优于现有典型高分辨测向方法,在阵列孔径和快拍数受限条件下仍保持良好的分辨性能,且在信号功率差异较大的复杂水下场景中表现出良好的稳健性。 展开更多
关键词 波达方向 高分辨力 最优子空间估计 子空间拟合 矩阵信息几何
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脑机接口(BCI)的科学定义——必要组件、基本特征、能力边界与范畴界定
10
作者 伏云发 程天骄 +4 位作者 罗荣章 赵磊 李天文 苏磊 徐家萍 《生物医学工程学杂志》 北大核心 2026年第1期1-7,共7页
脑机接口(BCI)是一种以脑信号为核心、将用户及其大脑共同纳入闭环的通信与控制系统,是具有变革意义的新型人机交互技术。然而,尽管BCI已有较为公认的定义,但随着BCI产业转化过于快速的推进,仍出现了BCI定义被模糊化、范畴被泛化、能力... 脑机接口(BCI)是一种以脑信号为核心、将用户及其大脑共同纳入闭环的通信与控制系统,是具有变革意义的新型人机交互技术。然而,尽管BCI已有较为公认的定义,但随着BCI产业转化过于快速的推进,仍出现了BCI定义被模糊化、范畴被泛化、能力被夸大等问题。为此,本文首先给出BCI的科学定义,梳理了BCI的七个必要组件、七个基本特征,以及限制其能力边界的主要与具体因素,最后对BCI范畴进行了界定和讨论。期望本文能够促进学术界对BCI概念、范畴与能力边界的深入理解,并为其转化与长期发展提供必要的理论依据,从而在一定程度上缓解研究与产业实践中的概念泛化与预期失真风险,推动BCI领域形成更加理性、健康且可持续的发展生态。 展开更多
关键词 脑机接口 科学定义 技术范畴 能力边界 神经技术
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基于外码分块编码的BATS码度优化
11
作者 杨柳 阴慧颖 +2 位作者 马征 刘恒 王士恒 《西南交通大学学报》 北大核心 2026年第1期156-166,共11页
为解决分批稀疏码(BATS码)在现有外码分块编码方案下,外码随机分批导致的数据重复译码及资源浪费问题,系统地研究基于外码分块编码方案的BATS码理论批次数优化与动态适应性问题.首先,在已知丢包率的条件下,构建BATS码批次数消耗分析模型... 为解决分批稀疏码(BATS码)在现有外码分块编码方案下,外码随机分批导致的数据重复译码及资源浪费问题,系统地研究基于外码分块编码方案的BATS码理论批次数优化与动态适应性问题.首先,在已知丢包率的条件下,构建BATS码批次数消耗分析模型,并推导得出最优度值的计算方法,以此应对现有方案在计算理论批次数以及确定最小化批次数消耗的最优度值方面所面临的挑战;其次,针对信道丢包率未知的场景,提出一种基于强化学习的BATS码动态度优化方法,借助智能学习机制,在丢包率未知的情况下实时获取度值;最后,通过仿真实验对所构建的理论模型和提出的动态优化方法进行评估.理论分析结果显示,所构建的基于外码分块的传输模型及其理论批次数计算公式能够精准计算批次数消耗并确定最优度值.仿真结果进一步证明,在丢包率未知的场景下,所提出的强化学习优化方案的平均批次数消耗低于固定度值方案,且在动态信道环境中能够保持良好的性能表现. 展开更多
关键词 分批稀疏码 分块码 传输次数 强化学习
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用于脑电情感识别的组级刺激感知自监督软对比学习框架
12
作者 陈景霞 王倩 +1 位作者 李小池 张鹏伟 《生物医学工程学杂志》 北大核心 2026年第1期34-44,共11页
为降低传统脑电情感识别方法对标签的依赖,并弥补现有对比学习方法在跨刺激源情感相似性建模上的不足,本文提出一种基于组级刺激感知的自监督软对比学习框架(GSCL)用于脑电情感识别。GSCL利用相同刺激下受试者脑活动一致性,构建对比学... 为降低传统脑电情感识别方法对标签的依赖,并弥补现有对比学习方法在跨刺激源情感相似性建模上的不足,本文提出一种基于组级刺激感知的自监督软对比学习框架(GSCL)用于脑电情感识别。GSCL利用相同刺激下受试者脑活动一致性,构建对比学习任务,引入软赋值机制,并根据样本对距离自适应调整负样本对权重,提升表征质量。此外,本研究还设计了可学习混洗分离的数据扩充方法,以可学习的混洗参数动态优化数据分布。最后,在公开情感数据集(DEAP)上,本文所提方法在效价、唤醒和四分类维度的准确率分别达到94.91%、95.29%和92.78%;而在上海交通大学情感脑电数据集(SEED)上的三分类准确率也达到95.25%。实验结果表明,本文所提方法实现了更高的分类准确率,为自监督脑电情感识别提供了新思路。 展开更多
关键词 情感识别 脑电信号 对比学习 软赋值机制 可学习混洗分离
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基于LM算法的三维点云与二维图像标定方法
13
作者 吴龙 陶奕帆 +2 位作者 杨旭 徐璐 陈淑玉 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期59-65,共7页
针对激光雷达与相机检测时标定精度不足,导致后续激光雷达点云与相机图像的空间对齐产生误差,影响后续特征匹配、物体检测和三维重建准确性的问题,文中提出一种基于激光雷达三维点云和单目相机的二维图像的标定方法,旨在实现对大规模物... 针对激光雷达与相机检测时标定精度不足,导致后续激光雷达点云与相机图像的空间对齐产生误差,影响后续特征匹配、物体检测和三维重建准确性的问题,文中提出一种基于激光雷达三维点云和单目相机的二维图像的标定方法,旨在实现对大规模物体的精确检测和三维环境重建。该方法首先通过多帧点云数据叠加获得相对密集的点云测量,并利用角点检测算法检测图像中的特征角点;随后使用偏最小二乘法(PLS)对参数进行求解;最后利用LM迭代算法最小化重投影误差,提高标定精度。标定结果表明,SPAAM算法相较于经典方法重投影误差减少8.6%,所提方法相较于经典方法重投影误差减少近38.2%,验证了所提方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 激光雷达 单目相机 标定方法 点云数据 偏最小二乘法 LM迭代算法
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Wave-MambaCT:基于小波Mamba的低剂量CT伪影抑制方法
14
作者 崔学英 王宇航 +2 位作者 刘斌 上官宏 张雄 《电子与信息学报》 北大核心 2026年第3期982-993,共12页
低剂量CT(LDCT)图像中的伪影和噪声影响疾病的早期诊断和治疗。基于卷积神经网络的去噪方法在远程建模方面能力有限。与Transformer架构的远程建模方法相比,基于Mamba模型在建模时计算复杂度低,然而现有的Mamba模型存在信息丢失或噪声... 低剂量CT(LDCT)图像中的伪影和噪声影响疾病的早期诊断和治疗。基于卷积神经网络的去噪方法在远程建模方面能力有限。与Transformer架构的远程建模方法相比,基于Mamba模型在建模时计算复杂度低,然而现有的Mamba模型存在信息丢失或噪声残留的缺点。为此,该文提出一种基于小波Mamba的去噪模型WaveMambaCT。首先利用小波变换的多尺度分解解耦噪声和低频内容信息。其次,构建残差模块结合状态空间模型的Mamba模块提取高低频带的局部和全局信息,并用无噪的低频特征通过基于注意力的跨频Mamba模块校正并增强同尺度的高频特征,在去除噪声的同时保持更多细节。最后,分阶段采用逆小波变换渐进恢复图像,并设置相应的损失函数提高网络的稳定性。实验结果表明Wave-MambaCT在较低的计算复杂度和参数量下,不仅提高了低剂量CT图像的视觉效果,而且在PSNR,SSIM,VIF和MSE 4种定量指标上均优于现有的去噪方法。 展开更多
关键词 低剂量CT 伪影抑制 小波变换 Mamba
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基于多尺度残差注意力的雷达超分辨率目标检测方法
15
作者 郝飞 郑永军 +2 位作者 陆艺 胡晓峰 郭斌 《激光杂志》 北大核心 2026年第3期84-93,共10页
近年来,车载毫米波雷达已成为高级安全传感器堆栈中不可或缺的一部分。毫米波雷达相较于摄像头或激光雷达在车载环境感知中具有全天候和强鲁棒性的显著优势,然而其低分辨率与高噪声特性往往限制了目标检测的精度。针对这一问题,该研究... 近年来,车载毫米波雷达已成为高级安全传感器堆栈中不可或缺的一部分。毫米波雷达相较于摄像头或激光雷达在车载环境感知中具有全天候和强鲁棒性的显著优势,然而其低分辨率与高噪声特性往往限制了目标检测的精度。针对这一问题,该研究提出了一种基于多尺度残差注意力的毫米波雷达超分辨率网络(MSRANet),该网络由浅层特征提取、深层特征提取和自适应重建头组成,在深层特征提取中级联多个多尺度残差注意力块(MSRABlock),融合自适应稀疏残差模块(ASR)、金字塔渐进蒸馏模块(PMD)和分层跨尺度注意力模块(HCAM),以捕捉多尺度目标回波信息、抑制噪声并提升重建质量。通过先对车载毫米波雷达图像进行超分辨率重建,再结合目标分类网络(Object-CN)进行评估,实验结果表明:在CRUW数据集上,MSRANet在目标检测的准确率达97%以上,在分类任务中准确率达86%以上,有效地提升了雷达分辨率;同时网络参数量和计算量相对较小,便于在自动驾驶的边缘设备上实现实时运行,展现了良好的应用潜力与可扩展性。 展开更多
关键词 毫米波雷达 超分辨率 多尺度残差 注意力机制 目标检测
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基于多特征融合的轴承故障诊断方法
16
作者 张娜 王卓 +1 位作者 王枭雄 白晓平 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期178-186,共9页
旋转机械设备轴承的转速会随工作环境变化而波动,该波动会干扰故障特征提取。为了更准确地识别出轴承故障在不同转速下引发的信号微弱变化,提出一种基于多特征融合的轴承故障诊断方法。该研究基于声发射信号,采集了三种转速下轴承的内... 旋转机械设备轴承的转速会随工作环境变化而波动,该波动会干扰故障特征提取。为了更准确地识别出轴承故障在不同转速下引发的信号微弱变化,提出一种基于多特征融合的轴承故障诊断方法。该研究基于声发射信号,采集了三种转速下轴承的内圈故障、外圈故障和滚动体故障数据。首先,将一维声发射时序信号通过小波变换(WT)和灰度化处理转换为二维灰度图像。其次,将二维图像作为特征图,输入到优化后的梯度方向直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)及深度神经网络(CVGG16)中进行特征提取,构建HLV模型以得到特征图的全方位、多层次信息。最后,将HLV模型提取到的三类特征进行多特征串行融合,采用主成分分析(PCA)对融合后的特征进行降维,提升检测速率;使用支持向量机(SVM)学习算法训练分类模型,进而实现轴承的故障诊断。研究结果表明:HLV特征提取模型与其他单一模型相比可以得到更有效的故障特征,准确率为97.50%,采用的PCA可提升训练速率;所提WHLVS轴承故障诊断方法相较于其他方法具有优越性,精确率高达97.52%;在三种公开数据集上的评估指标P、R、F_(1)、mAP均在94%以上,验证了该方法的可靠性和应用潜力。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 多特征融合 声发射信号 小波变换 主成分分析 支持向量机
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标签注意力初始化对ICD自动编码的性能影响研究
17
作者 任艳 吴雪丽 徐春 《现代电子技术》 北大核心 2026年第8期71-79,共9页
针对国际疾病分类(ICD)自动编码中标签注意力参考信息选择缺乏规范性的问题,系统评估CNN、Bi-GRU、BiLSTM和Clinical-Longformer四种典型文本编码器架构在不同标签参考信息初始化方式下的性能表现,重点比较随机初始化与预训练描述注入... 针对国际疾病分类(ICD)自动编码中标签注意力参考信息选择缺乏规范性的问题,系统评估CNN、Bi-GRU、BiLSTM和Clinical-Longformer四种典型文本编码器架构在不同标签参考信息初始化方式下的性能表现,重点比较随机初始化与预训练描述注入两种策略的差异。同时,为探索外部知识对注意力机制的增强作用,将ICD编码的层次结构关系与多同义词信息融入标签参考表达,构建了扩展的标签注意力模型。基于公开医学数据集MIMIC-Ⅲ,综合分析不同设计对编码性能的影响,并通过注意力得分可视化对比各文本编码器与注意力机制的特性。结果表明,预训练参考信息、层次化设计与多同义词建模均能有效提升编码性能,但其效果随数据规模和标签空间增大而逐渐减弱。实验结果为标签参考信息的合理初始化选择、外部知识融合策略的制定以及文本编码器架构的适配提供了重要的系统性实验依据和优化方向。 展开更多
关键词 ICD自动编码 标签注意力 文本编码器 预训练语言模型 层次结构 注意力机制 自然语言处理
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基于改进ConvNeXt Block的新型双域融合图像隐写
18
作者 段新涛 徐凯欧 +4 位作者 白鹿伟 张萌 保梦茹 武银行 秦川 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第1期1-9,共9页
针对图像隐写中不可感知性差、安全性不足和隐写容量低的问题,提出一种基于改进ConvNeXt Block的新型双域融合图像隐写方案。首先,改进后的深度可分离卷积模块可以学习到更为细节的图像特征信息。其次,设计一种新型的空间域和频域信息... 针对图像隐写中不可感知性差、安全性不足和隐写容量低的问题,提出一种基于改进ConvNeXt Block的新型双域融合图像隐写方案。首先,改进后的深度可分离卷积模块可以学习到更为细节的图像特征信息。其次,设计一种新型的空间域和频域信息融合方式来提高图像的不可感知性和安全性。最后,采用多个损失函数对网络进行级联约束。实验结果表明,相比其他隐写方案,所提方案在峰值信噪比上平均提高3~4 dB,结构相似性和学习感知图像块相似度的平均值分别为0.99和0.001;抗隐写分析能力更接近50%,具有更高的安全性,且大容量隐藏时仍具有较好效果。 展开更多
关键词 图像隐写 深度可分离卷积 空间域 频域 安全性 大容量
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基于Arnold变换的数字音频解密信号质量评判方法
19
作者 黄丽娜 李江华 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期121-125,共5页
数字音频解密信号在评判过程中忽略了普遍存在的压缩、噪声干扰及数据传输过程中的丢包问题,使数字音频解密信号波形与原始音频形态不一致,导致评判结果的PCC值较低,RMSE结果较高,影响评判精度。为此提出一种基于Arnold变换的数字音频... 数字音频解密信号在评判过程中忽略了普遍存在的压缩、噪声干扰及数据传输过程中的丢包问题,使数字音频解密信号波形与原始音频形态不一致,导致评判结果的PCC值较低,RMSE结果较高,影响评判精度。为此提出一种基于Arnold变换的数字音频解密信号质量评判方法。首先设计基于Arnold变换的数字音频解密过程,根据Arnold变换的加密过程的逆变换,得到解密后的数字音频信号;其次构建基于波形的数字音频信号质量评判模型,将数字音频解密信号码流作为模型输入,完全解码波形分析模块获取信号波形,在此基础上提取数字音频解码信号中的发音特征;然后利用压缩与噪声失真评判模块,基于上述发音特征评估压缩与噪声环境下数字音频解密信号的质量,同时统计音频包数量及丢包数量,以此评判信号的丢包失真状况;最后综合压缩与噪声失真评判结果、丢包失真评判结果,即可获得数字音频解密信号整体评判结果。实验结果显示,所提方法处理后的数字音频解密信号波形与原始音频在整体形态上保持一致,评判结果的PCC均达到0.8以上,RMSE均控制在0.3以内,验证该方法评判结果具有较高精度。 展开更多
关键词 ARNOLD变换 数字音频 解密信号 质量评判 波形分析 丢包失真
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一种融合指数平滑和梯度升压的短期负荷预测方法
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作者 王哲 王成福 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期135-140,共6页
为提升区域性大负荷场景下的负荷预测精度,同时满足小型区域性场景短期配电网的运维保护需求,设计一种融合指数平滑方法和梯度升压的短期负荷预测算法。该算法采用指数平滑方法对历史负荷数据进行预处理,减少了负荷随机波动的影响;进而... 为提升区域性大负荷场景下的负荷预测精度,同时满足小型区域性场景短期配电网的运维保护需求,设计一种融合指数平滑方法和梯度升压的短期负荷预测算法。该算法采用指数平滑方法对历史负荷数据进行预处理,减少了负荷随机波动的影响;进而构建梯度提升机制,利用梯度升压算法对预处理后的数据进行特征学习,增强了对非线性关系和高维数据的处理能力。同时,该算法引入了各类控制因素,实现了对短期配电网负荷的精准预测。采集某高校的真实用电数据作为样本数据集,进行短期预测数值实验,并与同类负荷预测算法进行横向对比。结果表明,所提算法的负荷预测精度为99.1%,预测准确率可达99.3%,有效提升了预测的准确性和可靠性,能够为区域内配电网的平稳运行提供有力的数据支持。 展开更多
关键词 短期负荷预测 指数平滑方法 梯度升压算法 区域性配电网 负荷预测精度 控制因素
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