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小样本下SE-ResNet与元迁移学习的变工况轴承故障诊断
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作者 刘臻 彭珍瑞 王圣杰 《振动工程学报》 北大核心 2025年第6期1199-1211,共13页
针对轴承在变工况下样本分布不同、故障样本少和一些小样本算法特征提取有限,导致轴承故障诊断精度低及模型泛化能力弱的问题,提出了小样本下嵌入压缩、激励的残差网络(SE-ResNet)与元迁移学习(MTL)的变工况轴承故障诊断方法。将采集的... 针对轴承在变工况下样本分布不同、故障样本少和一些小样本算法特征提取有限,导致轴承故障诊断精度低及模型泛化能力弱的问题,提出了小样本下嵌入压缩、激励的残差网络(SE-ResNet)与元迁移学习(MTL)的变工况轴承故障诊断方法。将采集的不同工况下轴承一维振动信号通过连续小波变换(CWT)转换成对应工况下的时频图像,从而将轴承故障诊断问题转换为图像识别问题;引入压缩-激励注意力机制,构建了一种SE-ResNet的骨干网络模型,以聚焦于更有效的特征通道,增强特征提取表征能力;借助迁移学习能提供良好的深层网络初始参数和元学习能快速学习的优势,依次进行预训练与元迁移训练,得到利用少量样本微调便能达到高精度的元迁移网络,进而实现变工况下轴承的故障诊断;通过两个基准数据集和实验室搭建的轴承故障模拟试验台进行验证,并与其他方法进行对比分析,结果表明,所提方法在小样本、变工况下对轴承故障诊断具有更高的识别精度和泛化性能。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 连续小波变换 元迁移学习 变工况 小样本
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基于卷积神经网络的飞机目标分类方法
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作者 刘军伟 谭贤四 +1 位作者 曲智国 于海成 《计算机仿真》 2025年第4期1-7,共7页
为提高现代战争中对飞机目标分类识别的准确度,作者提出了一种基于卷积神经网络与迁移学习相结合的飞机目标分类方法。首先利用建立的飞机叶片模型经连续小波变换后得到所需直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机目标的时频图数据集,然后通过... 为提高现代战争中对飞机目标分类识别的准确度,作者提出了一种基于卷积神经网络与迁移学习相结合的飞机目标分类方法。首先利用建立的飞机叶片模型经连续小波变换后得到所需直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机目标的时频图数据集,然后通过迁移学习对源域网络模型进行迁移,并对目标域网络模型进一步优化,最后利用所提方法对仿真生成的三类飞机时频图进行预测分类。实验结果表明:对三类飞机的平均分类准确度达到99.08%,是一种可借鉴的飞机目标分类方法。 展开更多
关键词 飞机目标分类 卷积神经网络 迁移学习 连续小波变换 时频图
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基于ViT语义指导与结构感知增强的艺术风格迁移 被引量:1
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作者 潘书煜 赵征鹏 +3 位作者 阳秋霞 普园媛 谷金晶 徐丹 《计算机学报》 北大核心 2025年第9期2131-2158,共28页
艺术风格迁移是计算机视觉领域一个长期的研究热点,该任务旨在将参考风格图像的艺术风格迁移到内容图像中,同时保持内容图像的语义结构不变。目前基于深度学习的艺术风格迁移方法依然面临一项主要挑战:现有方法在迁移过程中无法很好地... 艺术风格迁移是计算机视觉领域一个长期的研究热点,该任务旨在将参考风格图像的艺术风格迁移到内容图像中,同时保持内容图像的语义结构不变。目前基于深度学习的艺术风格迁移方法依然面临一项主要挑战:现有方法在迁移过程中无法很好地保持内容域到风格域的语义结构跨域一致性,从而导致风格化结果的内容保真度低、风格化不一致。针对以上问题,本文提出了一种基于ViT(Vision Transformer)语义指导与结构感知增强的艺术风格迁移方法。首先,利用预训练的DINO-ViT模型在内容域和风格域建立强大且一致的内容结构表示,并设计了两种损失函数:(1)DINO keys自相似性的语义结构损失,以保持内容源的跨域一致性;(2)DINO特征空间的知识蒸馏损失,以提升编码器的特征提取能力。其次,为进一步增强模型的结构感知能力,提出了基于拉普拉斯算子的空间结构损失和基于小波变换的频域纹理损失,从空间域和频率域两方面增强了对边缘轮廓与细致纹理的约束。在通用数据集MS COCO和WikiArt上的定性与定量结果表明,本文方法不仅可以产生内容保真度高、风格化一致的结果,还能推广应用于现有方法以进一步改善生成结果的视觉质量。其中,与基线方法CAP-VST相比,本文方法的SSIM值提升0.079,CLIP-IQA值提升0.024,LPIPS值小0.096,Content Loss值小1.035;将本文方法应用于其他现有方法后,SSIM值最优提升0.135,CLIP-IQA值最优提升0.011,LPIPS值最优小0.108,Content Loss值最优小1.244,证明了本文方法在艺术风格迁移任务中的有效性与灵活性。 展开更多
关键词 艺术风格迁移 Vision Transformer 知识蒸馏 结构感知 拉普拉斯算子 小波变换
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基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断模型 被引量:1
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作者 许家瑞 陈焰 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1458-1468,共11页
在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振... 在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振动信号进行了阈值化去噪处理,消除了背景噪声;然后,使用同步压缩小波变换算法,对去噪后的振动信号进行了时频分析和时频变换,将一维去噪信号转变为二维时频图,用于构建故障诊断模型的训练样本;接着,对预训练ResNet50模型进行了微调,实现了迁移学习(TL)目的,并对迁移学习模型进行了轻量化改进,同时在模型内部嵌入了多头注意力机制,用于改善模型对不同特征权重的分配;最后,使用2组齿轮副数据和2组轴承数据,对基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法在无负荷工况下的单齿轮副故障诊断中,模型分类精度高达99.45%,模型训练时间为644 s;在齿轮副和轴承多重故障诊断中,模型分类精度为99.59%,模型训练时间为643 s;在有负荷工况的轴承和齿轮副多重故障诊断中,模型分类精度为98.12%,模型训练时间为646 s。这表明基于SWT和ResNet50-TL-S模型的齿轮箱故障诊断方法具备较高的齿轮箱故障诊断精度和较短的模型训练时间。 展开更多
关键词 机械传动 小波阈值去噪 同步压缩小波变换 ResNet50模型 轻量化改进 多头注意力机制 迁移学习模型
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基于小波变换与迁移学习的岩石岩性及含水状态超声波检测 被引量:1
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作者 张胜 黄宁 +2 位作者 陈梓浓 凌同华 张亮 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2024年第6期2407-2419,共13页
在智能隧道设计与建设中,迅速而准确地识别隧道围岩的岩石岩性与含水状态至关重要.本文针对现有识别方法智能化程度低、主观性强以及识别周期长等问题,提出了一种基于超声波检测信号时频图像与轻量级卷积神经网络的识别方法.该方法通过... 在智能隧道设计与建设中,迅速而准确地识别隧道围岩的岩石岩性与含水状态至关重要.本文针对现有识别方法智能化程度低、主观性强以及识别周期长等问题,提出了一种基于超声波检测信号时频图像与轻量级卷积神经网络的识别方法.该方法通过分析岩石超声波检测信号与小波基波形的相似性,选取最优小波基,利用连续小波变换构建岩石超声波信号时频图像数据集;再通过预训练和迁移学习建立岩石岩性及含水状态的识别模型.与GoogLeNet、AlexNet以及SqueezeNet等模型相比,本方法在岩石超声波检测信号的识别上更为精确,具有高准确率、稳定性好以及低计算存储需求等优点,适合应用于移动和嵌入式设备,为复杂环境下的岩石岩性及含水状态快速在线识别提供了新方案. 展开更多
关键词 岩石 超声波检测 小波变换 迁移学习 含水状态
原文传递
基于小波变换和深度迁移学习的变压器故障自动化诊断 被引量:1
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作者 武锋利 《自动化与仪表》 2025年第2期115-118,123,共5页
为了提升变压器故障诊断性能,维持变压器的稳定运行,提出基于小波变换和深度迁移学习的变压器故障自动化诊断研究。通过常见故障深层探究确定故障信号种类,基于改进小波变换算法去除故障信号噪声,基于深度迁移学习技术构建变压器故障诊... 为了提升变压器故障诊断性能,维持变压器的稳定运行,提出基于小波变换和深度迁移学习的变压器故障自动化诊断研究。通过常见故障深层探究确定故障信号种类,基于改进小波变换算法去除故障信号噪声,基于深度迁移学习技术构建变压器故障诊断模型,以源域数据交叉熵损失最小化、跨域分布差异损失最小化为目标,对构建模型进行2次优化改进,将无噪故障信号输入至训练好的诊断模型中,即可获得变压器故障诊断结果。测试结果显示,应用提出方法处理后的变压器故障信号质量更好,变压器故障诊断结果获取时间、迭代次数均小于限值,变压器故障诊断结果与测试故障类型保持一致。 展开更多
关键词 变压器故障 深度迁移学习 局部放电信号 故障种类判定 改进小波变换算法 跨域分布差异损失
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Analysis of droplet transfer of pulsed MIG welding based on electrical signal and high-speed photography 被引量:1
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作者 姚屏 薛家祥 +1 位作者 黄文超 张瑞 《China Welding》 EI CAS 2009年第1期67-72,共6页
In order to study how welding parameters affect welding quality and droplet transfer, a synchronous acquisition and analysis system is established to acquire and analyze electrical signal and instantaneous images of d... In order to study how welding parameters affect welding quality and droplet transfer, a synchronous acquisition and analysis system is established to acquire and analyze electrical signal and instantaneous images of droplet transfer simultaneously, which is based on a self-developed soft-switching inverter. On the one hand, welding current and voltage signals are acquired and analyzed by a self-developed dynamic wavelet analyzer. On the other hand, images are filtered and optimized after they are captured by high-speed camera. The results show that instantaneous waveforms and statistical data of electrical signal contribute to make an overall assessment of welding quality, and that optimized high-speed images allow a visual and clear observation of droplet transfer process. The analysis of both waveforms and images leads to a further research on droplet transfer mechanism and provides a basis for precise control of droplet transfer. 展开更多
关键词 pulsed MIG welding droplet transfer high-speed photography image processing wavelet analysis
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Wavelet analysis of stagnation point flow of non-Newtonian nanofluid 被引量:3
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作者 M.HAMID M.USMAN +2 位作者 R.U.HAQ4 Z.H.KHAN Wei WANG 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI CSCD 2019年第8期1211-1226,共16页
The wavelet approach is introduced to study the influence of the natural convection stagnation point flow of the Williamson fluid in the presence of thermophysical and Brownian motion effects. The thermal radiation ef... The wavelet approach is introduced to study the influence of the natural convection stagnation point flow of the Williamson fluid in the presence of thermophysical and Brownian motion effects. The thermal radiation effects are considered along a permeable stretching surface. The nonlinear problem is simulated numerically by using a novel algorithm based upon the Chebyshev wavelets. It is noticed that the velocity of the Williamson fluid increases for assisting flow cases while decreases for opposing flow cases when the unsteadiness and suction parameters increase, and the magnetic effect on the velocity increases for opposing flow cases while decreases for assisting flow cases. When the thermal radiation parameter, the Dufour number, and Williamson’s fluid parameter increase, the temperature increases for both assisting and opposing flow cases. Meanwhile, the temperature decreases when the Prandtl number increases. The concentration decreases when the Soret parameter increases, while increases when the Schmidt number increases. It is perceived that the assisting force decreases more than the opposing force. The findings endorse the credibility of the proposed algorithm, and could be extended to other nonlinear problems with complex nature. 展开更多
关键词 WILLIAMSON NANOFLUID heat and mass transfer STAGNATION point FLOW assisting and opposing FLOW CHEBYSHEV wavelet method
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基于坐标注意力机制的旋转机械故障诊断 被引量:4
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作者 周湘淇 付忠广 高玉才 《汽轮机技术》 北大核心 2024年第2期128-132,共5页
旋转机械故障诊断在工业领域具有重要意义。本研究提出了一种基于坐标注意力机制与迁移学习的旋转机械故障诊断方法。为了捕捉旋转机械的故障信号在时频域的特征,运用连续小波变换将原始信号转换为小波时频图。然后,引入基于坐标注意力... 旋转机械故障诊断在工业领域具有重要意义。本研究提出了一种基于坐标注意力机制与迁移学习的旋转机械故障诊断方法。为了捕捉旋转机械的故障信号在时频域的特征,运用连续小波变换将原始信号转换为小波时频图。然后,引入基于坐标注意力机制的模型,该机制能够自适应地学习不同位置的特征权重,提升了故障特征的辨别能力。通过在预训练阶段和微调阶段对网络进行训练,实现了模型在不同工况下的迁移学习,提高了模型的泛化能力。实验结果表明,该方法在旋转机械故障诊断中取得了显著的性能提升。相较于传统故障诊断方法,基于坐标注意力机制的模型在故障识别准确率方面取得了明显的提高。同时,通过迁移学习,该模型在不同工况下均表现出较好的性能,证明了其泛化能力和适应性。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 连续小波变换 注意力机制 迁移学习
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基于下垫面结构的喀斯特地区洪涝演化特征研究
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作者 谭红梅 贺中华 +3 位作者 顾小林 许明金 王茂强 杨树平 《人民长江》 北大核心 2024年第5期33-42,共10页
为探究不同下垫面结构下喀斯特地区的洪涝演化特征,基于贵州省1980~2020年降雨数据计算降水Z指数,利用系统聚类法划分贵州省下垫面结构,分析其洪涝时空演化特征,并探讨下垫面主导影响因子。结果表明:(1)贵州省下垫面可划分为深切割岩溶... 为探究不同下垫面结构下喀斯特地区的洪涝演化特征,基于贵州省1980~2020年降雨数据计算降水Z指数,利用系统聚类法划分贵州省下垫面结构,分析其洪涝时空演化特征,并探讨下垫面主导影响因子。结果表明:(1)贵州省下垫面可划分为深切割岩溶较强发育谷地区、浅切割岩溶中等发育谷地区、深切割非岩溶洼地区、浅切割岩溶强烈发育谷地区。(2) 1980~2020年贵州省呈变涝趋势,大涝发生次数较多;空间上整体呈东南高、西北低的分布格局,以大涝、重涝偏多,但各亚区空间分布特征不同。(3)不同下垫面条件对洪涝影响由大到小依次为地形地貌>岩溶发育强度>地表切割深度;各级洪涝在不同下垫面条件下均出现概率性转移,转移现象较活跃。研究成果可为喀斯特流域防洪减灾提供参考。 展开更多
关键词 洪涝演化 Z指数 下垫面结构 MORLET小波 状态转移概率矩阵 贵州省 喀斯特流域
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基于ResNet18和迁移学习的滚动轴承故障诊断 被引量:7
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作者 张炎亮 张伊童 齐聪 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第8期149-153,共5页
针对基于深度学习的滚动轴承故障诊断网络层数过深模型易退化、难以收集大量故障样本的问题,提出一种基于ResNet18和迁移学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用小波变换将原始振动信号转换为二维时频图像,并通过图像增强方法凸显图像... 针对基于深度学习的滚动轴承故障诊断网络层数过深模型易退化、难以收集大量故障样本的问题,提出一种基于ResNet18和迁移学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用小波变换将原始振动信号转换为二维时频图像,并通过图像增强方法凸显图像包含的时频信息;其次,通过迁移学习,将在ImageNet数据集上预训练的ResNet18作为初始故障诊断模型;最后,利用轴承数据集微调网络所有参数,生成最终故障诊断模型。利用轴承数据集验证该方法,并与其他方法进行比较。结果表明,在故障标签样本较少的情况下,采用该方法对滚动轴承进行诊断的平均准确率高达98.85%;图像增强和权值微调的方法能有效提高模型的训练速度,提升模型的分类精度。 展开更多
关键词 滚动轴承故障诊断 迁移学习 ResNet18 小波变换
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相干函数对调制小波重构白噪声的路面不平度模型
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作者 陈士安 李晓伟 +2 位作者 张良城 夏鹏 王骏骋 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期301-310,共10页
为确保以路面不平度为输入的车辆动力学仿真研究结果的可靠性,提出了一种基于并联型相干与非相干函数对调制小波重构白噪声的双轮辙路面不平度模型。首先,对标准白噪声信号进行小波分解操作后移除下截止频率以下的信号,重构得到下截止... 为确保以路面不平度为输入的车辆动力学仿真研究结果的可靠性,提出了一种基于并联型相干与非相干函数对调制小波重构白噪声的双轮辙路面不平度模型。首先,对标准白噪声信号进行小波分解操作后移除下截止频率以下的信号,重构得到下截止频率以上的白噪声。然后,将上述重构白噪声输入至具有精度校正项的积分传递函数,获得非平稳单轮辙路面不平度。最后,利用一对并联型相干与非相干传递函数调制3个独立的小波重构白噪声精度校正积分,生成得到非平稳双轮辙路面不平度。其中,对标准白噪声信号进行小波分解重构操作旨在提高下截止频率附近路面不平度功率谱密度的建模精度,使用具有精度校正项的积分传递函数是为了适应不同的路面不平度频率指数,采取并联型相干与非相干传递函数对调制操作保证了双轮辙路面不平度相干函数的建模精度。针对实际道路的2个建模应用结果表明,建模得到的路面不平度的功率谱密度和相干函数曲线与实际路面不平度的对应曲线高度吻合。 展开更多
关键词 汽车工程 路面不平度 相干与非相干传递函数 下截止频率 小波分解重构 白噪声积分
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基于预训练GoogleNet模型和迁移学习的齿轮箱故障检测方法 被引量:8
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作者 杨魏华 阮爱国 黄国勇 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期262-270,共9页
针对以往齿轮箱故障诊断中特征处理算法繁琐、人为因素影响较大等问题,提出了一种基于预训练GoogleNet模型和迁移学习(TL)的故障诊断方法。首先,利用连续小波变换(CWT)将离散时间序列转变为二维小波尺度图,构建了样本集;然后,对预训练... 针对以往齿轮箱故障诊断中特征处理算法繁琐、人为因素影响较大等问题,提出了一种基于预训练GoogleNet模型和迁移学习(TL)的故障诊断方法。首先,利用连续小波变换(CWT)将离散时间序列转变为二维小波尺度图,构建了样本集;然后,对预训练模型进行了结构微调及参数微调使其符合任务需求,利用处理得到的训练样本对微调后的模型进行了微训练,使其达到理想精度,然后保存模型,再将其应用于故障分类任务;最后,为了对上述模型的可行性进行验证,利用昆明理工大学控制与优化重点实验室的平行齿轮箱数据以及东南大学的行星齿轮箱数据对微调模型进行了验证。研究结果表明:相比于传统卷积神经网络(CNN)以及未经预训练的GoogleNet模型,基于预训练GoogleNet模型和迁移学习的故障诊断方法在训练样本较少的情况下,其分类准确率均值仍然高达97.40%,且模型的收敛速度更快,对计算机算力的依赖程度更低。微调模型高层的方法能根据任务分类情况个性化设置模型输出,因此该模型能够适用于不同的场景。 展开更多
关键词 变速器 预训练网络 迁移学习 连续小波变换 尺度图 卷积神经网络
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基于小波包迁移学习的轴承故障诊断方法研究 被引量:4
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作者 郭传清 李申申 +3 位作者 黄璜 徐磊 韩雪华 任贺贺 《微型电脑应用》 2024年第1期131-133,共3页
针对传统轴承故障诊断不仅需要人为先验知识,还存在变工况轴承分类准确率低下的问题,提出一种基于小波包迁移学习轴承故障诊断的方法(WPT-1DCNNMM)。将轴承数据(源域和目标域)通过四层小波包分解成不同频率尺度的信号分量,再将分解后的... 针对传统轴承故障诊断不仅需要人为先验知识,还存在变工况轴承分类准确率低下的问题,提出一种基于小波包迁移学习轴承故障诊断的方法(WPT-1DCNNMM)。将轴承数据(源域和目标域)通过四层小波包分解成不同频率尺度的信号分量,再将分解后的信号分量送入一维卷积神经网络(1DCNN)中提取深度故障特征。通过多核最大平均差异(MK-MMD)度量源域与目标域之间的距离,完成轴承故障分类。在凯斯西储大学轴承数据集对提出的方法进行验证,实验结果表明,所提出的方法不仅能够有效提取轴承故障特征,而且相较于其他分类模型具有更高的变工况轴承分类准确率。 展开更多
关键词 故障诊断 小波包分解 迁移学习 多核最大平均差异
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基于CEEMDAN-WSVD组合串扰消除法车内噪声源识别 被引量:4
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作者 李艺江 陈克 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期224-230,共7页
为解决车内噪声源识别中结构路径易受外部因素干扰,以及多源振动串扰影响,导致采集的工况数据存在噪声等问题,提出基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)... 为解决车内噪声源识别中结构路径易受外部因素干扰,以及多源振动串扰影响,导致采集的工况数据存在噪声等问题,提出基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)的CEEMDAN-WSVD组合去噪法,该方法利用自适应加噪特征避免模态混叠现象发生,引入样本熵对高频含噪分量进行小波变换(Wavelet Transform,WT),实现一层降噪后进行重构;并采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)对重构信号获取主分向量,同时使用主分量衰减方法剔除较小主分量,实现二层降噪。运用模拟仿真信号验证上述方法对复杂含噪信号有降噪效果。通过对采集的工况数据降噪处理,计算路径传递率并得到贡献量。将各降噪方法应用于工况传递路径模型中对比分析,发现经过本文方法降噪后模型的合成响应与实测响应准确性较高,降噪效果较优。 展开更多
关键词 声学 完备集合经验模态分解 小波变换 奇异值分解 工况传递路径 噪声源识别
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基于深度学习的X线造影中肾上腺血管关键帧识别算法
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作者 陶慧敏 黄淼 +4 位作者 刘琮 刘永田 胡志华 陶莉莉 张淑平 《中国医疗器械杂志》 2024年第2期138-143,共6页
原发性醛固酮增多症的分型诊断需进行肾上腺静脉取样,肾上腺静脉出现的帧称为关键帧。目前,关键帧的选取依赖于医生肉眼判断,耗时费力。该研究提出基于深度学习的关键帧识别算法。首先,采用小波去噪和多尺度血管增强滤波的方法,保留肾... 原发性醛固酮增多症的分型诊断需进行肾上腺静脉取样,肾上腺静脉出现的帧称为关键帧。目前,关键帧的选取依赖于医生肉眼判断,耗时费力。该研究提出基于深度学习的关键帧识别算法。首先,采用小波去噪和多尺度血管增强滤波的方法,保留肾上腺静脉的形态特征。接着,结合自注意机制,得到改进的识别模型ResNet50-SA。与常用的迁移学习相比,新模型在准确率、精确度查准率、召回率、F1和AUC上都达到97.11%,优于其他模型,可帮临床医生快速识别肾上腺静脉中的关键帧。 展开更多
关键词 迁移学习 自注意机制 小波变换 关键帧识别 肾上腺血管造影
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MAG焊接过程电信号分析
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作者 王治中 陈文韬 《工业控制计算机》 2024年第9期110-112,共3页
针对MAG弧焊电信号时变非常迅速的非线性特点,以及采集信号过程中存在各种干扰的情况,采用小波分析去噪滤除噪声干扰。通过分析滤波后的电压电流对照曲线,总结了MAG焊在短路模式下的典型电压和电流历史原理,分析了焊接过程中实时电阻变... 针对MAG弧焊电信号时变非常迅速的非线性特点,以及采集信号过程中存在各种干扰的情况,采用小波分析去噪滤除噪声干扰。通过分析滤波后的电压电流对照曲线,总结了MAG焊在短路模式下的典型电压和电流历史原理,分析了焊接过程中实时电阻变化趋势。通过绘制弧焊电信号的概率密度图、电压-电流曲线图,分析弧焊过程中的熔滴转移周期与每个周期中的短路持续时间,得到了该弧焊条件下电压电流的最大概率密度值,发现短路持续时间与熔滴转移周期呈现出一定的相关性。 展开更多
关键词 弧焊 小波分析 熔滴转移 电信号
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脉动热管温度信号的小波分析及流型识别
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作者 余清杰 杨洪海 +4 位作者 刘玉浩 方海洲 何伟琪 王军 卢心诚 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2497-2504,共8页
脉动热管中的温度波动信号具有较复杂的瞬态波动特征,采用连续小波变换方法可以较好地分析此类信号特征。采用全玻璃脉动热管,在可视化实验基础上,应用小波分析方法,重点研究PHP温度振荡信号及流型识别。结果表明,采集频率、管壁材料以... 脉动热管中的温度波动信号具有较复杂的瞬态波动特征,采用连续小波变换方法可以较好地分析此类信号特征。采用全玻璃脉动热管,在可视化实验基础上,应用小波分析方法,重点研究PHP温度振荡信号及流型识别。结果表明,采集频率、管壁材料以及热通量等会影响温度信号的主频值。当热通量较高(q=2.65~3.18 W/cm^(2))时,1 Hz的采集频率容易导致信号失真,应采用10 Hz及以上的采集频率。玻璃管的热惰性会导致温度信号失真,尤其在高热通量(q=2.65~3.18 W/cm^(2))时不可忽略。总体来看,随着热通量的增加,蒸发温度波动幅度减小、频率增加。当热通量从0.35 W/cm^(2)增加到3.18 W/cm^(2),流体温度信号的主频值从0.02 Hz增加到3.88 Hz。相应地,管内流型由弹状流逐渐向环状流转变,并出现单向大循环流。由管内流体温度信号求得的主频值可推广至铜管或其他金属材料的脉动热管,有助于识别其内部流型及流态变化,更好地理解其传热特性。 展开更多
关键词 脉动热管 小波分析 信号主频 流动 两相流 传热
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结合小波变换与微分法改善近红外光谱分析精度 被引量:25
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作者 田高友 袁洪福 +2 位作者 褚小立 刘慧颖 陆婉珍 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期516-520,共5页
微分法可以有效消除光谱背景和基线漂移,同时会增加光谱噪音;小波变换具有很好的去噪功能,文章将微分法和小波变换结合用于重整汽油辛烷值近红外光谱分析。考察了微分噪音对辛烷值分析精度的影响以及小波去噪对微分光谱的噪音扣除以及... 微分法可以有效消除光谱背景和基线漂移,同时会增加光谱噪音;小波变换具有很好的去噪功能,文章将微分法和小波变换结合用于重整汽油辛烷值近红外光谱分析。考察了微分噪音对辛烷值分析精度的影响以及小波去噪对微分光谱的噪音扣除以及对辛烷值分析精度改善情况。结果表明,微分光谱可以扣除原始光谱的基线漂移,提高分析精度,同时增加光谱的噪音;噪音对分析精度影响很大。微分光谱经过小波去噪处理后信噪比增加,辛烷值分析精度得到改善。 展开更多
关键词 分析精度 小波变换 微分法 近红外光谱分析 微分光谱 基线漂移 汽油辛烷值 小波去噪 去噪处理 噪音 信噪比
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数字图像中照度不均匀校正技术研究 被引量:19
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作者 郑军 徐春广 +2 位作者 肖定国 理华 黄卉 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期285-289,共5页
为了消除数字图像中的照度不均匀性,对现有数字图像的照度不均匀校正技术进行了归类和讨论.分析了这些方法在计算误差上的内在原因,并在此基础上提出了基于小波变换的数字图像照度不均匀校正技术.该技术兼顾了数字图像的频域和空域,使... 为了消除数字图像中的照度不均匀性,对现有数字图像的照度不均匀校正技术进行了归类和讨论.分析了这些方法在计算误差上的内在原因,并在此基础上提出了基于小波变换的数字图像照度不均匀校正技术.该技术兼顾了数字图像的频域和空域,使得采用本方法校正后的图像具有品质优,计算误差小和时间消耗较少等特点. 展开更多
关键词 数字图像 照度不均匀校正 小波变换
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