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《现代电子技术》 北大核心

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《现代电子技术》坚持“重质量，有特色，守信誉”的办刊方针基础上，大力提高本刊的学术水平和质量，为推进科技进步，为信息产业及电子行业发展做出更多贡献。查看详情>>
  • 曾用名 电脑硬件（现代电子技术）
  • 主办单位陕西科控技术产业研究院有限公司
  • 国际标准连续出版物号1004-373X
  • 国内统一连续出版物号61-1224/TN
  • 出版周期半月刊
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基于USRP的通信信号载波频率估计研究
1
作者 马宇杰 郭兴龙 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期17-22,共6页
针对α稳定分布噪声下通信信号载波频率估计困难的问题,文中提出一种改进频域居中算法。首先,采用非线性变换和自适应阈值来降低α稳定分布噪声对接收信号的干扰;然后,通过频域居中算法对阈值以上的峰值进行迭代估计;最后,使用GNU Radi... 针对α稳定分布噪声下通信信号载波频率估计困难的问题,文中提出一种改进频域居中算法。首先,采用非线性变换和自适应阈值来降低α稳定分布噪声对接收信号的干扰;然后,通过频域居中算法对阈值以上的峰值进行迭代估计;最后,使用GNU Radio和通用软件无线电外设(USRP)采集真实通信信号对文中算法进行验证。实验结果表明,文中算法在混合信噪比(MSNR)≤-5 dB时,载波频率估计性能有显著提升,具有一定的工程实用性。 展开更多
关键词 通信信号 非线性变换 Α稳定分布噪声 载波频率估计 USRP 频域居中算法
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基于边缘计算的在途危险品姿态识别方法 被引量：1
2
作者 张伟 邓士杰 于贵波 《现代电子技术》 北大核心 2025年第7期155-162,共8页
针对化学制品、火工品等危险品的在途安全状态监控问题,文中提出一种基于边缘计算的在途危险品姿态识别方法,旨在实时识别危险品在运输过程中的行为姿态。该方法采用边缘计算设备作为数据处理平台,首先通过姿态传感器实时抓取危险品在... 针对化学制品、火工品等危险品的在途安全状态监控问题,文中提出一种基于边缘计算的在途危险品姿态识别方法,旨在实时识别危险品在运输过程中的行为姿态。该方法采用边缘计算设备作为数据处理平台,首先通过姿态传感器实时抓取危险品在运输过程的三轴运动数据;然后综合滑动窗口技术与特征提取完成对数据流的处理,获得在途危险品行为姿态样本数据;最后,使用基于深度学习的CNN⁃BiLSTM⁃Attention分类模型完成对危险品行为姿态的识别。实验结果证明,该方法得益于边缘计算与深度学习的联合优势,能够准确可靠地识别在途危险品的行为姿态,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 边缘计算 在途危险品 姿态传感器 滑动窗口技术 特征提取 深度学习
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无额外新增反馈链路的远端数字预失真技术研究 被引量：1
3
作者 叶笑平 付钱华 杨万里 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期30-35,共6页
功率放大器在无线射频通信技术领域起着关键作用,其作为典型的非线性器件,始终面临着线性度和效率之间的矛盾。如何调节线性度和效率之间的平衡一直是学术界和工业界的热点话题。数字预失真技术因其结构简单、效率高、调节方便,成为解... 功率放大器在无线射频通信技术领域起着关键作用,其作为典型的非线性器件,始终面临着线性度和效率之间的矛盾。如何调节线性度和效率之间的平衡一直是学术界和工业界的热点话题。数字预失真技术因其结构简单、效率高、调节方便,成为解决功率放大器非线性问题的主要方案。但是在发送端新增反馈通道产生的性能和成本上的问题,始终难以解决,尤其是在远端通信中,新增的反馈通道消耗的资源尤为严重。文中介绍了一种适用于远端通信中将系数计算模块移至接收端,使得系数计算和失真校正在收发端分离的数字预失真新方法,从而避免了在发送端重建反馈回路。理论上,该方法不影响性能且节省了系统成本。通过Simulink仿真验证,在有记忆性的功率放大器模型下,该方法在降低系统成本的同时,提高了线性化效果,各项性能指标均达到或优于预期。 展开更多
关键词 数字预失真 无线通信技术 反馈链路 线性化 功率放大器 远端通信
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融合注意力的双分支时空卷积脑电识别网络
4
作者 谷学静 周记帆 郭志斌 《现代电子技术》 北大核心 2025年第18期159-164,共6页
针对运动想象脑电信号特征表达能力弱、分类识别准确率低等问题,提出一种融合注意力机制的双分支时空卷积运动想象识别网络。为解决数据量少的问题,提出一种改进的滑动窗口技术进行数据增强;然后将数据输入到特征提取网络中,采用双分支... 针对运动想象脑电信号特征表达能力弱、分类识别准确率低等问题,提出一种融合注意力机制的双分支时空卷积运动想象识别网络。为解决数据量少的问题,提出一种改进的滑动窗口技术进行数据增强;然后将数据输入到特征提取网络中,采用双分支结构同时提取时间和空间特征。时间分支上,采用多尺度时序卷积提取不同尺度下的时间特征;空间分支上,使用深度可分离卷积提取深层次的空间特征。最后,采用注意力机制为融合特征动态分配权重。与其他方法的对比结果表明,所提出的网络模型具有较好的分类性能和泛化能力。 展开更多
关键词 脑电信号 运动想象 多尺度时序卷积 双分支结构 数据增强 注意力机制
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基于LeNet-RES的室内声源区域定位算法
5
作者 延浩浩 杨瑞峰 郭晨霞 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期20-24,共5页
在低信噪比和高混响的条件下,室内声源区域定位的难度增大。为解决这一问题,设计一种神经网络,即LeNet-RES,利用残差块改进LeNet,从而提高网络的性能。通过仿真8阵元正方体麦克风阵列的房间脉冲响应,得到室内声源的数据集。将麦克风接... 在低信噪比和高混响的条件下,室内声源区域定位的难度增大。为解决这一问题,设计一种神经网络,即LeNet-RES,利用残差块改进LeNet,从而提高网络的性能。通过仿真8阵元正方体麦克风阵列的房间脉冲响应,得到室内声源的数据集。将麦克风接收到的信号进行分帧处理,并计算每帧信号之间的相位变换加权广义互相关函数,将其排列成二维数据作为输入特征;再将房间划分区域标签作为网络输出,训练得到最终网络模型。实验中分别测试房间分区数为8和16时,两种神经网络的定位准确率。结果表明:在相同信噪比条件下,房间分区数为16,混响时间为0.6 s时,LeNet-RES-16的准确率为81.33%,比LeNet-16高23%;在相同混响条件下,房间分区数为16,信噪比为0时,LeNet-RES-16的准确率为84.16%,比LeNet-16高29%。LeNet-RES在多种信噪比和多种混响时间的条件下,区域定位性能均优于LeNet。 展开更多
关键词 室内声源定位 麦克风阵列 神经网络 相位变换加权广义互相关函数 信号处理 房间脉冲响应
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多模态水下航行器变体积建模方法研究
6
作者 宋大雷 王浩男 +4 位作者 吕继康 周丽芹 贺同福 莫少雄 霍典 《现代电子技术》 北大核心 2025年第20期25-29,共5页
现有的定体积动力学模型无法准确表达多模态水下航行器的动力学特征。针对该问题,综合考虑模态切换的控制需要以及浮力驱动系统的体积变化,基于坐标变换的方法建立了一种变体积多质点变位置矢量模型。在建模基础上开展对比实验,分析了... 现有的定体积动力学模型无法准确表达多模态水下航行器的动力学特征。针对该问题,综合考虑模态切换的控制需要以及浮力驱动系统的体积变化,基于坐标变换的方法建立了一种变体积多质点变位置矢量模型。在建模基础上开展对比实验,分析了模态切换场景下不同模型表达俯仰角的区别。结果表明,变体积多质点变位置矢量模型描述俯仰角更精准,更能满足复杂环境下模态切换的控制需要,对类似航行器的运动模拟与控制器设计具有实际参考意义。 展开更多
关键词 多模态水下航行器 变体积模型 模态切换 俯仰角控制 位置矢量 坐标变换
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融合注意力机制的YOLOv8-TS交通标志检测网络 被引量：1
7
作者 黄智渊 方遒 郭星浩 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期179-186,共8页
道路交通标志识别是自动驾驶、车联网的重要组成部分,为进一步提高交通标志检测的精度和速度,提出一种基于YOLOv8s改进的YOLOv8-TS道路交通标志检测网络。首先,对YOLOv8s进行了整体的轻量化设计,并设计了Conv-G7S和CSP-G7S模块,减少了... 道路交通标志识别是自动驾驶、车联网的重要组成部分,为进一步提高交通标志检测的精度和速度,提出一种基于YOLOv8s改进的YOLOv8-TS道路交通标志检测网络。首先,对YOLOv8s进行了整体的轻量化设计,并设计了Conv-G7S和CSP-G7S模块,减少了网络的参数量;其次,设计了CSP-SwinTransformer模块,强化了模型利用窗口内的特征信息进行上下文感知和建模的能力;然后,在颈部网络融合了卷积注意力机制(CBAM),强化了模型对不同通道、空间权重信息的学习;最后,对损失函数进行了改进,提升了边界框回归性能。实验结果表明,在中国道路交通标志TT100K数据集上,精确率(Precision)、平均精度(mAP@0.5)分别提高了6.9%、3.7%,而改进后模型的参数量下降了75.4%,模型的大小仅为5.8 MB,平均精度(mAP@0.5)达到96.5%,检测速度由126.58 f/s提升至136.99 f/s。 展开更多
关键词 交通标志检测 YOLOv8-TS 轻量化 注意力机制 Conv-G7S WIoU
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基于YOLOv8n的轻量化鱼类检测算法
8
作者 王明慧 陈燕 +1 位作者 寇立伟 窦银科 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期79-85,共7页
目前极区是通过声呐探测结合人工捕捞统计的方法对鱼类进行监测考察,该方法受经济成本和作业区域、时间的限制。基于深度学习的目标检测算法可在满足经济性要求的同时对鱼类进行识别检测,然而传统的目标检测算法往往参数量、计算量较大... 目前极区是通过声呐探测结合人工捕捞统计的方法对鱼类进行监测考察,该方法受经济成本和作业区域、时间的限制。基于深度学习的目标检测算法可在满足经济性要求的同时对鱼类进行识别检测,然而传统的目标检测算法往往参数量、计算量较大,无法适应极区能耗、存储受限的严苛条件。针对这一问题,文中提出一种改进YOLOv8n的轻量化鱼类检测算法,在骨干和颈部网络中使用GhostC2f代替C2f,用GhostConv代替网络中部分Conv;在骨干网络中引入EMA注意力机制,以提高特征提取能力;最后,使用计算过程更简单的MPDIoU损失函数代替CIoU,提高检测速度。在自制的鱼类数据集上实验表明:改进后的算法参数量和计算量分别变为1.49×10^(6)和4.7×10^(9),仅用了原YOLOv8n算法49.67%的参数实现了略优于YOLOv8n的检测精度;部署到嵌入式设备Jetson Xavier NX中检测速度能达到47 f/s,可以为硬件条件受限情况下的鱼类检测提供技术支撑。 展开更多
关键词 鱼类检测 YOLOv8n 轻量化 极区 声呐探测 EMA注意力机制
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基于改进TransUNet的肺部图像分割
9
作者 石勇涛 邱康齐 +1 位作者 柳迪 杜威 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期27-36,共10页
语义分割作为肺部影像分析的关键步骤,其准确率直接关系进一步的图像分析和治疗决策。面对肺部器官不规则外形、模糊边界以及噪声等问题,传统分割方法存在边界分割精确度不高、易出现误差等问题。针对这些挑战,文中提出一种基于多尺度... 语义分割作为肺部影像分析的关键步骤,其准确率直接关系进一步的图像分析和治疗决策。面对肺部器官不规则外形、模糊边界以及噪声等问题,传统分割方法存在边界分割精确度不高、易出现误差等问题。针对这些挑战,文中提出一种基于多尺度边缘特征融合的神经网络(MSB-AffTransU2Net)用于肺部图像的分割。首先,替换了TransUNet中的编解码器,采用U2-Net的RSU模块来增强特征提取的性能;然后,使用注意力特征融合机制替换原本的Concat方法,以减少模型参数并且提升特征的融合效果;接着,加入了多尺度特征提取器以及边界引导的上下文聚合模块,以融合提取更加精确的肺部边缘特征;最后,为优化模型损失函数,采纳了Dice损失与交叉熵损失,创建了一个新颖的损失函数。在COVID-19 Radiography Database的COVID类数据集上验证了所提算法的有效性。实验结果证明,MSB-AffTransU2Net在COVID数据集上的前景交并比(pIoU)和平均准确率(mAcc)与TransUNet算法相比,分别提高了3.03%和0.72%,证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 COVID-19 肺部图像分割 TransUNet 边缘特征 边界引导的上下文聚合模块 注意力特征融合
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移动终端数据库信息跳变密钥加密
10
作者 顾峰豪 杜文妍 《现代电子技术》 北大核心 2025年第21期83-87,共5页
移动终端数据库信息传输过程面临来自黑客攻击、恶意软件等各方的潜在威胁,单一密钥难以有效抵御这些网络攻击。因此,文中提出移动终端数据库信息跳变密钥加密方法。构建移动终端数据库信息传输框架,该框架通过授权模块,对参与任务的移... 移动终端数据库信息传输过程面临来自黑客攻击、恶意软件等各方的潜在威胁,单一密钥难以有效抵御这些网络攻击。因此,文中提出移动终端数据库信息跳变密钥加密方法。构建移动终端数据库信息传输框架,该框架通过授权模块,对参与任务的移动终端完成授权;通过握手模块建立不同通信终端间的通信连接,建立通信连接后移动终端可通过传输模块相互传输信息,并在信息传输过程中利用基于国密算法的跳变密钥加密技术对移动终端数据库信息进行加密,加密过程中,国密SM2密钥派生函数生成多个密钥,结合国密SM4算法对通信会话进行跳变密钥加密。实验结果显示:增加密钥数量能够显著提高移动终端数据库信息被非法访问或破解的难度,并且该方法的抗攻击性能稳定保持在95%以上,证明该方法在移动终端数据库加密应用方面具有一定的安全性。 展开更多
关键词 移动终端 数据库信息 跳变密钥 加密 国密算法 SM2 SM4 信息传输
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基于模式搜索的粒子群优化光伏MPPT控制研究 被引量：2
11
作者 李润基 孟丽囡 《现代电子技术》 北大核心 2025年第12期83-88,共6页
光伏发电系统的输出功率具有显著的非线性特性,且易受辐照度、温度等环境因素扰动,导致功率输出不稳定。现有的最大功率点跟踪(MPPT)技术在动态环境下的追踪精度与响应速度仍存在不足。为此,提出一种基于模式搜索与粒子群优化(PSO)相结... 光伏发电系统的输出功率具有显著的非线性特性,且易受辐照度、温度等环境因素扰动,导致功率输出不稳定。现有的最大功率点跟踪(MPPT)技术在动态环境下的追踪精度与响应速度仍存在不足。为此,提出一种基于模式搜索与粒子群优化(PSO)相结合的最大功率点跟踪控制技术。该技术是将局部探索能力较强的模式搜索算法和全局开采能力较强的粒子群优化算法进行有效结合,从而提高光伏系统在各种环境条件下的效率。通过粒子群优化算法在可行域内进行全局搜索,同时引入柯西变异机制以扩大粒子搜索范围,增强算法的全局寻优能力;并且融合模式搜索法对搜索到的较优解进行局部寻优,以提高解的精度。仿真结果表明,通过两种算法的结合,所提方法能在更短时间内找到全局最大功率点;与标准粒子群优化算法相比,该混合算法在静态局部阴影、动态局部阴影两种工况下都能快速准确地追踪到最大功率点。 展开更多
关键词 最大功率点追踪 模式搜索技术 粒子群优化算法 柯西变异 局部搜索 全局优化
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基于Hough变换和深度学习的条形码识别 被引量：1
12
作者 屈源昊 张丰收 +1 位作者 昌继宝 丰瑞博 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期157-162,共6页
为了解决复杂背景下条形码不易定位识别的难题,提出一种基于Hough变换和深度学习相结合的方法对条形码进行校正定位。首先对待检测图像进行灰度化、高斯模糊以及边缘检测等预处理;然后利用Hough变换检测条形码图像中的线段,进行旋转校正... 为了解决复杂背景下条形码不易定位识别的难题,提出一种基于Hough变换和深度学习相结合的方法对条形码进行校正定位。首先对待检测图像进行灰度化、高斯模糊以及边缘检测等预处理;然后利用Hough变换检测条形码图像中的线段,进行旋转校正,校正后的图像经Yolov5对条形码进行识别和提取,完成条形码的识别分割。文中方法对不同样式条形码均有较好的识别效果,旋转校正的精确度达到99.31%,识别平均精确度达到99.40%,召回率达到99.79%,推理时间为10.5 ms。提出的方法可对任意角度倾斜进行校正,识别条码具有较高的准确率,对条形码定位识别具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 HOUGH变换 Yolov5 倾斜校正 条码识别 图像处理 机器视觉
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基于YOLOv8n的轻量化道路裂缝检测算法
13
作者 吐尔逊·买买提 邱建卓 +1 位作者 朱兴林 徐粒 《现代电子技术》 北大核心 2025年第13期11-19,共9页
为了解决道路裂缝自动化检测中目标分布尺度广、特征复杂多样以及需要处理大批量数据集的问题,提出一种基于YOLOv8n的轻量化道路裂缝检测算法GCW-YOLO。首先,将全局注意力机制引入到主干网络中,以增强道路裂缝特征的提取和融合能力;其次... 为了解决道路裂缝自动化检测中目标分布尺度广、特征复杂多样以及需要处理大批量数据集的问题,提出一种基于YOLOv8n的轻量化道路裂缝检测算法GCW-YOLO。首先,将全局注意力机制引入到主干网络中,以增强道路裂缝特征的提取和融合能力;其次,采用Wise-IoU损失函数更换原本的损失函数来获得更好的特征聚焦,降低预测中的特征与分类损失;最后,将轻量化网络结构GhostNet引入残差计算模块,用于提高模型的特征提取效率,降低计算复杂度。实验在自制的高速公路裂缝病害数据集共计15 116张图片上进行训练与预测,并在公开数据集上验证算法的泛化性能。实验结果显示,所提算法平均精度均值达到63.5%,相较于原始模型提高6.0%,算法在空间和时间效率上分别提升3.0%和8.5%,检测速度达到250 f/s。对比实验结果表明,GCW-YOLO算法综合了轻量化和检测精度,并表现出良好的泛化性,在道路养护方面具有良好的实用价值和推广前景。 展开更多
关键词 道路裂缝检测 深度学习 YOLOv8n 注意力机制 轻量化 特征聚焦
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不平衡电网下基于虚拟振荡器控制的并网逆变器控制策略
14
作者 潘鹏程 任梦维 +2 位作者 王世青 薛飞 王秋杰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第18期83-90,共8页
针对基于传统虚拟振荡器控制的并网逆变器接入不平衡电网时输出电流三相不平衡及输出功率的二倍频波动问题,提出一种改进虚拟振荡器控制策略。首先,在传统虚拟振荡器控制基础上引入电压、电流正负序分离方法;其次,增设电流环输入指令计... 针对基于传统虚拟振荡器控制的并网逆变器接入不平衡电网时输出电流三相不平衡及输出功率的二倍频波动问题,提出一种改进虚拟振荡器控制策略。首先,在传统虚拟振荡器控制基础上引入电压、电流正负序分离方法;其次,增设电流环输入指令计算环节,采用正负序组合方式设计电流环,并设计了虚拟振荡器控制的预同步模块;最后,在Matlab/Simulink平台搭建基于虚拟振荡器控制的并网逆变器系统仿真模型。研究结果表明:在不平衡电网下,采用所提控制策略的输出电流三相平衡,谐波畸变率为1.66%,有功及无功功率波动幅值分别减小47.4%和35%。因此,所提方法使得输出电流三相平衡并且波形质量良好,也一定程度上抑制了功率的二倍频波动。 展开更多
关键词 虚拟振荡器控制 并网逆变器 不平衡电网 正负序分离 预同步 控制策略
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基于平方和方法的电力系统稳定域估计
15
作者 张巍巍 李兆明 +2 位作者 师洪涛 高峰 张白 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期97-101,共5页
目前对电力系统稳定性分析主要使用小信号分析方法,但当大信号扰动发生时,电力系统内在的非线性无法忽略,小信号分析方法的有效性值得商榷。在大信号扰动时,构造合理的暂态能量函数并确定系统临界稳定对应的函数值(临界能量),从而确定... 目前对电力系统稳定性分析主要使用小信号分析方法,但当大信号扰动发生时,电力系统内在的非线性无法忽略,小信号分析方法的有效性值得商榷。在大信号扰动时,构造合理的暂态能量函数并确定系统临界稳定对应的函数值(临界能量),从而确定稳定域并非易事。为此,提出一种基于多项式表达的平方和方法来估计电力系统的稳定域。该方法将电力系统通过多项式近似的方式表达,利用平方和方法将李雅谱诺夫函数的构造问题转化为线性矩阵不等式的可行解问题,通过数值计算得到构造的李雅谱诺夫函数,再通过优化计算得到稳定域的边界。最后采用数值算例验证了所提估计方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 电力系统 稳定域 平方和方法 多项式近似 李雅谱诺夫函数 线性矩阵不等式 算例验证
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基于多模态数据融合分析的情感感知与分类算法设计
16
作者 向志华 《现代电子技术》 2025年第23期144-150,共7页
针对多模态数据融合分析场景中的智能化情感感知问题,文中提出一种深度多模态的融合分析算法,通过集成多种模态信息源的互补性,提升了情感感知与分类的精准度。该算法的框架设计采用三阶段融合策略,利用Bi⁃LSTM⁃Transformer捕捉文本时... 针对多模态数据融合分析场景中的智能化情感感知问题,文中提出一种深度多模态的融合分析算法,通过集成多种模态信息源的互补性,提升了情感感知与分类的精准度。该算法的框架设计采用三阶段融合策略,利用Bi⁃LSTM⁃Transformer捕捉文本时序依赖,并设计了多模态门控自注意力机制,实现模态间情感信息特征的自适应加权。在加权结果上构建了门控分类机制,在模态独立层与融合层分别进行情感预测。基于多模态融合的情感识别架构,在一定程度上缓解了多模态数据难以融合的问题,而自适应门控策略则有效提升了平衡模态特异性表达与全局一致的稳定性。在CMU⁃MOSI及其拓展数据集上进行的算法训练和测试结果表明,所提算法的综合性能良好,在二分类任务中,其准确率可达93.14%,较目前的先进方法(TCMCL)提升了6.44%,在七分类场景下的准确率也可达59.26%,显著提升了情感分类的准确性与鲁棒性。 展开更多
关键词 多模态数据融合 情感感知 分类算法 注意力机制 Bi⁃LSTM Transformer
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低时延层次编码结构的联合率失真优化
17
作者 秦政 逄玉叶 《现代电子技术》 2025年第23期75-80,共6页
针对传统的RDO方法一般基于帧间编码单元相互独立的假设,未能充分挖掘帧间图像编码的相互依赖性,而低延迟(LD)编码配置架构中帧间依赖性紧密,通过考虑帧间依赖性可较大程度提升编码效率。基于LD帧架构,文中提出一种考虑帧间依赖的联合RD... 针对传统的RDO方法一般基于帧间编码单元相互独立的假设,未能充分挖掘帧间图像编码的相互依赖性,而低延迟(LD)编码配置架构中帧间依赖性紧密,通过考虑帧间依赖性可较大程度提升编码效率。基于LD帧架构,文中提出一种考虑帧间依赖的联合RDO框架。将拉格朗日乘数作为待优化参数之一,设计交替迭代优化量化参数(QP)和拉格朗日乘数的方法,以率失真代价为准绳寻找更优化的拉格朗日乘数与量化参数间的优化关系。同时,基于交替迭代方法获得的结构,提出优化的拉格朗日乘数和QP模型。实验结果表明:在低延迟(LD)层次编码结构下,该算法通过2次迭代达到收敛,尽管编码时间有所增加,但节省了3.49%的码率;采用所提出的拉格朗日乘数和QP模型,实现了2.46%的码率节省,相比于原始编码器,编码时间有所节省,为实际应用中的视频压缩提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 视频编码 率失真优化 分层编码 低时延层次编码结构 拉格朗日乘数 视频压缩
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时频特征选择下认知类疾病的正负网络失衡
18
作者 曹津荣 吴海锋 李顺良 《现代电子技术》 2025年第24期72-80,共9页
在认知类疾病研究中,常使用静息状态功能磁共振成像(rs-fMRI)功能连接(FC)结合机器学习技术,探索疾病组与对照组间的差异。但由于个体的差异性,不同数据集或方法中识别异常FC区域存在不一致性。为了解决这一问题,提出一种FC特征选择方法... 在认知类疾病研究中,常使用静息状态功能磁共振成像(rs-fMRI)功能连接(FC)结合机器学习技术,探索疾病组与对照组间的差异。但由于个体的差异性,不同数据集或方法中识别异常FC区域存在不一致性。为了解决这一问题,提出一种FC特征选择方法,不再仅关注单个脑区,而是寻找整个脑网络的一致性特征。利用公开rs-fMRI数据进行的实验结果显示,在三类认知类疾病中,所选的正网络特征数量比负网络特征均多出约4%,这指出了网络中可能存在某种失衡。这种失衡现象不仅在不同数据集中普遍存在,而且在传统特征选择方法中也有所体现。此外,采用所提出的方法进行分类的准确率比传统方法提升了约20%。这一发现凸显了新方法在区分疾病组与正常组方面的显著优势,且为网络失衡假设提供了有力的支持。 展开更多
关键词 时频特征 正网络 负网络 轻度认知障碍 rs-fMRI 功能连接 特征选择
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极区冰基浮标数据安全传输方法研究
19
作者 刘国轩 寇立伟 +2 位作者 蓝木盛 左广宇 窦银科 《现代电子技术》 2025年第24期121-127,共7页
在极地考察的战略地位日益提升的背景下,针对极区冰基浮标采集的数据包未经处理,直接通过公共信道回传国内所带来的安全性和可靠性问题,结合极区数据传输的特点,提出一种基于混沌加密算法的数据安全传输方法。通过合并多包原始数据,将... 在极地考察的战略地位日益提升的背景下,针对极区冰基浮标采集的数据包未经处理,直接通过公共信道回传国内所带来的安全性和可靠性问题,结合极区数据传输的特点,提出一种基于混沌加密算法的数据安全传输方法。通过合并多包原始数据,将其视为初始灰度图像。利用三维Lorenz混沌映射算子辅以高斯噪声对数据进行加密处理,以提升安全性;利用Huffman编码进行数据压缩,为后续校验码腾出数据空间;针对混沌加密鲁棒性弱的特点,基于Reed-Solomon编码,为加密数据增添校验码进行差错控制,以提升传输过程中的可靠性。最终实现了在不改变甚至缩小总体数据量的前提下,提升数据传输的安全性及可靠性。该方法已应用于第14次北极考察的部分浮标中,通过分析极区浮标回传的数据包,验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 浮标数据 数据安全传输 极区 冰基浮标 混沌映射理论 数据加密 Huffman编码
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基于深度强化学习的水声网络公平跨层MAC协议
20
作者 韩翔 张育芝 +1 位作者 李梦凡 冯晓美 《现代电子技术》 北大核心 2024年第17期1-9,共9页
针对水声通信异构网络中信道分配不公和节点能量受限的问题,基于深度强化学习方法,提出跨层联合优化公平信道接入和功率控制的媒介访问控制(POCL-MAC)协议。根据反馈ACK包获知时延状态下的信道冲突结果和接收机处信噪比,基于深度强化学... 针对水声通信异构网络中信道分配不公和节点能量受限的问题,基于深度强化学习方法,提出跨层联合优化公平信道接入和功率控制的媒介访问控制(POCL-MAC)协议。根据反馈ACK包获知时延状态下的信道冲突结果和接收机处信噪比,基于深度强化学习的状态、动作和奖励序列自主学习,调整认知用户的接入时隙和发射功率;采用公平函数实现异构网络中认知用户和主用户吞吐量性能的比例公平。设计了一个联合状态序列和独立式奖励函数,在不增加神经网络复杂度的前提下,提高跨层联合优化的子动作决策准确度。仿真结果表明,相比于传统DRL算法,所提算法实现了接近于最优公平性吞吐量性能,同时具有更好的能量利用效率。 展开更多
关键词 深度强化学习 水声通信网络 MAC协议 冲突避免 功率优化 信道分配
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