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基于时频特征融合和无锚检测机制的高效话音信号检测框架: 1; 作者李春辉向新 +3 位作者杨思力律国仓魏景璇李桥《空军工程大学学报》北大核心 2025年第3期26-34,共9页; 基于深度学习的宽带信号检测框架将目标检测与时频图结合,能够实现宽带射频系统中多信号的检测、识别和时频定位。然而直接迁移使用原始网络架构难以在实际任务数据集上达到最优信号检测性能。针对这一问题,提出了一种面向话音信号检测... 展开更多; 关键词信号检测识别深度学习网络架构设计任务导向特征融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

定点形变数据中暂态短持时异常信号的检测方法研究被引量：1: 2; 作者张源崔庆谷《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第1期100-104,共5页; 分别将线性叠加及零延迟相乘算法用于人工合成数据中的暂态信号检测实验,对比2种算法在暂态信号识别中的效果。结果表明,将同台多道、多台多道数据进行零延时相乘能够更有效地压制数据中的干扰和噪声,使准同步暂态信号得到放大凸显,实... 展开更多; 关键词暂态短持时信号同类同分向数据零延迟相乘信号检测与识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种Link16信号的检测识别算法被引量：7: 3; 作者黄卫英《电讯技术》北大核心 2021年第2期186-190,共5页; 在Link16信号侦察中,Link16信号的检测识别是实现信号分选的基础和关键。设计了一种基于双滑动窗的自适应双门限Link16信号检测识别算法,具有检测识别准确率高、实时性好、易于工程实现的特点。仿真结果表明,当信噪比在7 dB以上时,脉冲... 展开更多; 关键词 Link16信号信号检测识别双滑动窗自适应双门限; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的交通信号灯快速检测与识别被引量：14: 4; 作者钱弘毅王丽华牟宏磊《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第12期272-278,共7页; 交通信号灯检测与识别技术能够辅助司机做出正确的驾驶决策,减少交通事故的发生,为无人驾驶的实现提供安全保障。针对交通信号灯检测场景复杂多变、目标通常占检测数据集图片的比例极小等技术难点,提出了一种基于深度学习的交通信号灯... 展开更多; 关键词交通信号灯检测与识别图像预分割深度学习 NMS 快速检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时频特征融合和无锚检测机制的高效话音信号检测框架: 1; 作者李春辉向新杨思力律国仓魏景璇李桥; 机构空军工程大学航空工程学院 [; 出处《空军工程大学学报》北大核心 2025年第3期26-34,共9页; 文摘基于深度学习的宽带信号检测框架将目标检测与时频图结合,能够实现宽带射频系统中多信号的检测、识别和时频定位。然而直接迁移使用原始网络架构难以在实际任务数据集上达到最优信号检测性能。针对这一问题,提出了一种面向话音信号检测任务的网络架构SignalNet。结合话音信号及任务数据集的特点对网络进行了解耦和任务导向的优化,分别精简了用于特征提取的骨干网络、设计了具有多尺度时频特征上下文融合以及门控注意力组件的颈部网络,同时将传统的有锚检测头替换为无锚机制。实验结果表明,所提网络架构在话音信号检测任务上达到最优检测性能,不仅取得了97.42%的mAP值,同时具有更少的模型参数和更快的推理速度。; 关键词信号检测识别深度学习网络架构设计任务导向特征融合; Keywords signal detection and recognition deep learning network architecture design task-oriented feature fusion; 分类号 TN92 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名定点形变数据中暂态短持时异常信号的检测方法研究被引量：1: 2; 作者张源崔庆谷; 机构云南省地震局; 出处《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第1期100-104,共5页; 基金国家自然科学基金(41874111) 云南省地震局科技项目(CQ2-2023-08)。; 文摘分别将线性叠加及零延迟相乘算法用于人工合成数据中的暂态信号检测实验,对比2种算法在暂态信号识别中的效果。结果表明,将同台多道、多台多道数据进行零延时相乘能够更有效地压制数据中的干扰和噪声,使准同步暂态信号得到放大凸显,实现暂态异常信号的初步检测与识别。在此基础上,利用零延时相乘算法处理2002~2022年云南定点形变观测数据,从中识别出11组暂态短持时信号,并进一步分析信号与云南境内M_(S)5.0以上地震的时空关联性。; 关键词暂态短持时信号同类同分向数据零延迟相乘信号检测与识别; Keywords transient short-duration signals data with similar unit zero-delay multiplication algorithm signal detection; 分类号 P315 [天文地球—地震学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种Link16信号的检测识别算法被引量：7: 3; 作者黄卫英; 机构中国西南电子技术研究所; 出处《电讯技术》北大核心 2021年第2期186-190,共5页; 文摘在Link16信号侦察中,Link16信号的检测识别是实现信号分选的基础和关键。设计了一种基于双滑动窗的自适应双门限Link16信号检测识别算法,具有检测识别准确率高、实时性好、易于工程实现的特点。仿真结果表明,当信噪比在7 dB以上时,脉冲检测识别正确率均在95%以上。; 关键词 Link16信号信号检测识别双滑动窗自适应双门限; Keywords Link16 signal detection and recognition of signal double sliding window adaptive dual threshold; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统] TN971 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的交通信号灯快速检测与识别被引量：14: 4; 作者钱弘毅王丽华牟宏磊; 机构北京航空航天大学软件学院西北工业大学自动化学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第12期272-278,共7页; 文摘交通信号灯检测与识别技术能够辅助司机做出正确的驾驶决策,减少交通事故的发生,为无人驾驶的实现提供安全保障。针对交通信号灯检测场景复杂多变、目标通常占检测数据集图片的比例极小等技术难点,提出了一种基于深度学习的交通信号灯快速检测与识别算法。整体框架包括如下3部分:基于启发式的图像预分割,用于缩小搜索范围,提升信号灯面板在输入图像中的相对大小和检测精度;基于深度学习的检测与识别,利用卷积神经网络准确地检测与识别信号灯;利用NMS(Non-Maximum Suppression)算法去除上一阶段中重复的检测框。提出的Split-CS-Yolo模型在LISA数据集上取得了96.08%的mAP和2.87%的漏检率,相比Yolo系列的其他方法,其不仅有更高的准确率和更低的漏检率,还将模型大小缩小到原始Yolov2的8.6%,使得检测速度提升了63%。; 关键词交通信号灯检测与识别图像预分割深度学习 NMS 快速检测; Keywords Traffic light detectionand recognition Image pre-segmentation Deep learning NMS Fast detection; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于时频特征融合和无锚检测机制的高效话音信号检测框架	李春辉向新杨思力律国仓魏景璇李桥	《空军工程大学学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	定点形变数据中暂态短持时异常信号的检测方法研究	张源崔庆谷	《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种Link16信号的检测识别算法	黄卫英	《电讯技术》北大核心	2021	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度学习的交通信号灯快速检测与识别	钱弘毅王丽华牟宏磊	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2019	14	在线阅读下载PDF 职称材料