基于伪随机码置乱的分布式视频残差编码端码率控制算法 被引量：4

1

作者 胡春筠 胡斌杰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1490-1495,共6页

提出一种基于伪随机码置乱的分布式视频残差编码端码率控制算法,利用伪随机码对残差视频帧的像素进行置乱处理,将信源图像与其边信息图像之间的差别均匀化,实现帧级别上的码率估计,即每一帧用同一码率发送.如果收端译码失败,利用提出的... 提出一种基于伪随机码置乱的分布式视频残差编码端码率控制算法,利用伪随机码对残差视频帧的像素进行置乱处理,将信源图像与其边信息图像之间的差别均匀化,实现帧级别上的码率估计,即每一帧用同一码率发送.如果收端译码失败,利用提出的一种量化序号估计算法能显著提高译码成功率,解决码率低估问题.同时发端视频残差帧的特性能近似表示收发两端信号之间的相关性,因此,发端无需产生一个预测的边信息.仿真结果表明,该算法发端复杂度低、译码成功率高、系统延迟小、率失真性能良好. 展开更多

关键词 分布式视频残差编码 编码端码率控制 伪随机码置乱

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一种自适应残差卷积自编码网络及其故障诊断应用

2

作者 潘天成 陈龙 +1 位作者 蒲春雷 陈志强 《机电工程》 北大核心 2025年第3期529-538,共10页

针对传统卷积自编码器(CAE)会将不同故障产生的相似信号进行相同的非线性变换,导致故障诊断准确率下降的问题,提出了一种自适应残差卷积自编码网络(ARCAE),并将其应用于滚动轴承故障诊断中。首先,在残差模块的基础上,引入了自适应参数... 针对传统卷积自编码器(CAE)会将不同故障产生的相似信号进行相同的非线性变换,导致故障诊断准确率下降的问题,提出了一种自适应残差卷积自编码网络(ARCAE),并将其应用于滚动轴承故障诊断中。首先,在残差模块的基础上,引入了自适应参数化修正线性单元(APReLU),建立了自适应残差模块(ARM),ARM可以对相似的输入特征进行自适应非线性变换,避免了特征的错误识别;其次,在CAE中嵌入多级ARM,构建了ARCAE,增加了CAE的深度,提取了更具鉴别性的深层次特征,同时有效防止了网络加深而造成的性能退化;最后,基于ARCAE建立了针对一维信号的故障诊断新方法,将其应用于无监督滚动轴承故障诊断中,并通过两个不同类型的实验,对上述方法的有效性进行了验证。研究结果表明:在恒定转速工况下,ARCAE的诊断准确率最高,平均准确率达到了97.05%,且标准差仅为0.007,远低于其他几种传统CAE网络;在变转速工况下,ARCAE模型诊断准确率仍然是最高的,平均准确率达到了93.25%,由此说明ARCAE具有较高的特征提取能力和分类准确率;此外,变转速工况下,由于转速变化导致不同状态的振动信号特征差异变大,诊断难度加大,但与其他几种传统CAE网络相比,ARCAE诊断准确率下降最少,仅为5.37%,说明ARCAE具有更强的鲁棒性和稳定性。 展开更多

关键词 滚动轴承 自适应残差卷积自编码网络 自适应参数化修正线性单元 自适应残差模块 无监督故障诊断 特征提取

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基于振幅一致性残差卷积编码-解码器的不规则缺失数据重建

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作者 王志勇 刘国昌 +2 位作者 王梓旭 郭严粮 秦晨 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2025年第4期1336-1350,共15页

地震数据重建方法是地震信号处理中提高采样密度和获取完整波场信息的重要途径。野外勘探采集数据受到地表条件以及成本控制的限制,往往是不完整的或采样不规则的,因此研究不规则地震信号重建方法具有重要意义。本文基于不规则地震数据... 地震数据重建方法是地震信号处理中提高采样密度和获取完整波场信息的重要途径。野外勘探采集数据受到地表条件以及成本控制的限制,往往是不完整的或采样不规则的,因此研究不规则地震信号重建方法具有重要意义。本文基于不规则地震数据可以看作是规则完整数据的随机稀疏、两者在数据区间内数学统计分布高度一致、在稀疏域的表现具有极高相似性的假设,提出通过残差卷积编码-解码器将数据降维到稀疏域再升维的方法实现数据重建。进一步地,针对地震衰减导致的振幅深浅层不一致问题,以及不同数据间数学统计分布差异过大现象严重影响神经网络的训练和泛化问题,对网络的输入数据进行振幅一致性校正处理,平衡能量。合成数据算例证明了提出方法比传统二维预测误差滤波器和残差网络插值方法精度更高,比传统三维预测误差滤波器插值方法效率更快。不同的野外陆地和海洋数据算例都取得了较好的重建结果,证明该方法极大地增大了网络的泛化能力,降低了网络的训练难度。 展开更多

关键词 残差卷积编码-解码器 振幅一致性 不规则采样 数据重建 地震信号处理

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残差卷积自编码网络无监督迁移轴承故障诊断 被引量：14

4

作者 温江涛 张鹏程 +1 位作者 孙洁娣 雷鸣 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第14期1707-1716,共10页

深度学习类轴承故障智能诊断研究中,一般会假设训练数据与测试数据同分布且典型故障样本充足,而实际工况复杂多变,难以获得大量标签数据。将残差学习引入卷积自编码,并结合迁移学习,提出了基于残差卷积自编码无监督域自适应迁移的故障... 深度学习类轴承故障智能诊断研究中,一般会假设训练数据与测试数据同分布且典型故障样本充足,而实际工况复杂多变,难以获得大量标签数据。将残差学习引入卷积自编码,并结合迁移学习,提出了基于残差卷积自编码无监督域自适应迁移的故障诊断方法。堆叠一维卷积自编码进行特征提取,通过残差学习避免过拟合,提高学习效率;融合多层多核概率分布适配来约束网络学习域不变特征;实现了基于无监督域自适应迁移学习的故障诊断,并获得了较高准确率的识别结果。采用凯斯西储大学轴承数据集进行验证,结果证明了所提出方法的有效性,此外还对主要参数及其影响进行了探讨并给出了对比结果。 展开更多

关键词 轴承故障诊断 无监督学习 深度迁移 残差卷积自编码 域自适应

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基于马尔可夫模型和小波变换的立体残差图像编码 被引量：2

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作者 许昌满 张兆扬 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期90-96,共7页

利用立体图像,三维视觉通信能给人提供一种现场真实感。为了产生一个3D系统,必须同时传送两个图像（左图像和右图像）。因此应当研究一种更有效的编码方案。本文首先研究了立体图橡的统计特性和左右图像间的交叉相关性。并在分析了视差... 利用立体图像,三维视觉通信能给人提供一种现场真实感。为了产生一个3D系统,必须同时传送两个图像（左图像和右图像）。因此应当研究一种更有效的编码方案。本文首先研究了立体图橡的统计特性和左右图像间的交叉相关性。并在分析了视差和残差图像的统计特性后,提出了一个基于小波变换的视差补偿残差（WDCD）的编码方案。仿真实验结果表明,在比特率为0.23bit/pel时,本文的方案重构的残差图像的信噪比（PSNR）和基于DCT的编码方案相比,要高0.58dB。 展开更多

关键词 马尔可夫模型 小波变换 立体残差图像编码 视差估计 离散 三维视觉通信

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基于残差自编码器的电磁频谱地图构建方法 被引量：3

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作者 张晗 韩宇 +2 位作者 姜航 付江志 林云 《无线电通信技术》 2023年第2期255-261,共7页

频谱地图是一种表征区域内功率谱密度(Power Spectral Density, PSD)空间分布的可视化方法,在实现频谱资源空间复用等方面具有重要作用。针对实际复杂场景下频谱地图构建精度低的问题,提出了一种基于残差自编码器的频谱地图构建方法,通... 频谱地图是一种表征区域内功率谱密度(Power Spectral Density, PSD)空间分布的可视化方法,在实现频谱资源空间复用等方面具有重要作用。针对实际复杂场景下频谱地图构建精度低的问题,提出了一种基于残差自编码器的频谱地图构建方法,通过添加残差连接使编码器的信息可以直接映射到解码器相应部分,以提高频谱地图构建中的网络收敛性能并降低误差。仿真实验结果表明,所提出的方法相比于基于传统插值方法和自编码器模型具有更好的性能,在0.01采样率下其构建误差降低了9.7%。 展开更多

关键词 频谱地图 残差自编码器 深度学习

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基于改进残差卷积自编码网络的类自适应旋转机械故障诊断 被引量：5

7

作者 张剑 程培源 邵思羽 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第8期2440-2449,共10页

针对旋转机械传感器信号样本有限影响深层网络模型训练学习的问题,提出一种结合改进残差卷积自编码网络与类自适应方法的故障诊断模型应对小样本数据。首先将少量已标记的源域数据和目标域数据创建为成对样本,并设计一种改进的一维残差... 针对旋转机械传感器信号样本有限影响深层网络模型训练学习的问题,提出一种结合改进残差卷积自编码网络与类自适应方法的故障诊断模型应对小样本数据。首先将少量已标记的源域数据和目标域数据创建为成对样本,并设计一种改进的一维残差卷积自编码网络对两种不同分布的原始振动信号进行特征提取;其次,利用最大均值差异(MMD)减小分布差异,并将两个域同一故障类别的数据空间映射到一个共同的特征空间,最终实现准确的故障诊断。实验结果表明,与微调、域自适应等方法相比,所提模型能够有效提高不同工况、微量已标记的目标域振动数据下的故障诊断准确率。 展开更多

关键词 残差卷积自编码网络 类自适应 旋转机械故障诊断 小样本 最大均值差异

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基于数据融合及残差卷积自编码器的结构损伤识别方法 被引量：7

8

作者 刘玉驰 蒋玉峰 +1 位作者 王树青 马春可 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期194-203,共10页

深海混输立管作业期间持续遭受外部风浪流耦合荷载及内部矿液两相流体磨蚀作用,长期作用下结构损伤逐渐积累。立管结构呈高长细比、柔性状态,传统结构损伤识别过程中存在模态参数识别困难、单测点响应损伤敏感度低等诸多问题。针对上述... 深海混输立管作业期间持续遭受外部风浪流耦合荷载及内部矿液两相流体磨蚀作用,长期作用下结构损伤逐渐积累。立管结构呈高长细比、柔性状态,传统结构损伤识别过程中存在模态参数识别困难、单测点响应损伤敏感度低等诸多问题。针对上述问题,该研究提出了基于数据融合及一维残差卷积自编码器(one dimension residual convolution autoencoder, 1D-RCAE)的深海混输立管结构损伤识别方法,以结构损伤敏感的应变动态响应为输入,使用主成分分析(principal component analysis, PCA)进行多测点应变响应特征融合,进一步利用1D-RCAE自动提取损伤敏感特征,以结构损伤前后敏感特征间的马氏距离构建结构损伤判定指标,实现混输立管结构健康状态监测。通过500 m深海混输立管结构数值模拟和立管物理缩尺模型试验对该研究提出的方法进行验证,结果表明,有限测量信息下能够有效实现深海混输立管结构损伤识别,其中数值模拟验证损伤识别准确率高于99%,物理模型验证损伤识别准确率高于98%。同时探究了噪声污染、海洋环境因素变化对该研究提出方法损伤识别性能的影响规律。 展开更多

关键词 深海混输立管 结构损伤识别 一维残差卷积自编码器(1D-RCAE) 主成分分析(PCA) 数据融合

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短时傅里叶逆变换的苗语语声合成方法

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作者 蔡姗 王林 +2 位作者 郭胜 邹雪 吴磊 《应用声学》 北大核心 2025年第2期339-349,共11页

少数民族语言的语声合成研究作为语声合成研究的一个重要方向,在人机交互领域备受关注。针对现有两阶段语声合成模型复杂度高、演算速度慢的问题,提出一种基于短时傅里叶逆变换的苗语语声合成方法。该方法根据语声特征提取的过程,减少... 少数民族语言的语声合成研究作为语声合成研究的一个重要方向,在人机交互领域备受关注。针对现有两阶段语声合成模型复杂度高、演算速度慢的问题,提出一种基于短时傅里叶逆变换的苗语语声合成方法。该方法根据语声特征提取的过程,减少过采样卷积的使用,以降低模型的复杂度,同时结合短时傅里叶逆变换进行语声波形相位和幅度谱的重建,实现从频域到时域的快速转换。此外,文中采用残差编码器对文本进行特征提取,以保留更多的输入文本信息。为了验证所提方法的有效性,以自建苗语语声语料库HmongSpeech(下载链接:http://sxjxsf.gzmu.edu.cn/info/1728/1214.htm)作为基准数据集,与典型的两阶段和单阶段模型进行对比分析。实验结果表明,所提方法在没有降低合成语声质量的同时提高了45倍的演算速度,且实时因子为0.01,满足实时应用要求;同时具有较强的鲁棒性,合成的词错误率仅为1.02%。 展开更多

关键词 苗语语声合成 短时傅里叶逆变换 演算速度 残差编码器

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基于深度学习的空中目标威胁评估技术研究

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作者 江达伟 董阳阳 +2 位作者 张立东 路宵 董春曦 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第3期791-802,共12页

为了实现对空中作战目标的有效评估,提出了一种基于深度学习的空中目标威胁评估方法。根据空中目标的威胁特性,从平台层和设备层2个角度出发,对电子对抗作战所面对的空中目标的威胁属性进行了分析,构建了空中目标威胁评估指标体系,并建... 为了实现对空中作战目标的有效评估,提出了一种基于深度学习的空中目标威胁评估方法。根据空中目标的威胁特性,从平台层和设备层2个角度出发,对电子对抗作战所面对的空中目标的威胁属性进行了分析,构建了空中目标威胁评估指标体系,并建立了空中目标威胁评估指标数据集。以卷积神经网络为基础,引入残差结构对该网络进行优化,建立了威胁评估模型,利用构建的指标数据集进行训练,得出空中目标的威胁排序。仿真实验表明:威胁评估方法准确率高,鲁棒性强,具有较好的适用性和有效性,为威胁评估提供了一种新思路。 展开更多

关键词 电子对抗 威胁评估 深度学习 残差网络 残差卷积自编码器

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基于熵能的H.264压缩域运动对象分割 被引量：2

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作者 张文琪 张茂军 +1 位作者 李乐 李永乐 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第A12期3265-3268,共4页

提出了一种基于熵能选取自适应阈值的时空域运动对象分割方法。首先对H.264压缩码流中提取的原始运动矢量场进行连续多帧的累加来增强运动信息,并对累积运动矢量场进行相似性判断,初步获得运动块;然后提取压缩码流中4×4块残差编码... 提出了一种基于熵能选取自适应阈值的时空域运动对象分割方法。首先对H.264压缩码流中提取的原始运动矢量场进行连续多帧的累加来增强运动信息,并对累积运动矢量场进行相似性判断,初步获得运动块;然后提取压缩码流中4×4块残差编码位数,并基于熵能自动选取自适应局部阈值,获取运动区域的轮廓信息;最后结合运动块和轮廓信息按照一定的规则对边界进行校正。对多个视频序列进行了实验,结果表明,该算法能快速取得较好的分割结果。 展开更多

关键词 H.264 运动矢量场 残差编码位数 熵能 对象分割

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基于视频传感器网络的高效分布式跟踪方法

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作者 方武 王典洪 王勇 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第7期17-19,23,共4页

近年来为减少无线视频传感器网络的通信数据量从而节约能耗,一些研究引入高效分布式算法对目标进行跟踪。然而,常用的分布式跟踪算法采用信息矩阵进行数据融合来提高跟踪精度,数据通信量虽然比传递图像小,但依然比较耗能。针对这种情况... 近年来为减少无线视频传感器网络的通信数据量从而节约能耗,一些研究引入高效分布式算法对目标进行跟踪。然而,常用的分布式跟踪算法采用信息矩阵进行数据融合来提高跟踪精度,数据通信量虽然比传递图像小,但依然比较耗能。针对这种情况,提出一种基于残差编码的一致性卡尔曼滤波跟踪方法,对信息矩阵采用符号编码策略,从而大量减少视频传感器节点之间数据交换量,实验证明:该方法在保证跟踪效果的同时可减少70%左右的能量消耗。 展开更多

关键词 残差编码 分布式跟踪 无线视频传感器网络 数据融合

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基于深度学习的水平非均匀蒸发波导反演方法研究

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作者 吴佳静 张金鹏 +1 位作者 张玉石 魏志强 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期665-672,共8页

水平非均匀蒸发波导是一种异常的大气结构,在海上出现的概率高,对海上低空雷达具有较强的电磁捕获能力.然而,海上低空蒸发波导修正折射率剖面反演过程中由于水平方向剖面参数的非均匀变化,导致在实际的海洋环境中产生较大的反演复杂度... 水平非均匀蒸发波导是一种异常的大气结构,在海上出现的概率高,对海上低空雷达具有较强的电磁捕获能力.然而,海上低空蒸发波导修正折射率剖面反演过程中由于水平方向剖面参数的非均匀变化,导致在实际的海洋环境中产生较大的反演复杂度和误差.为解决上述问题,首先提出了一维残差扩张因果卷积自编码器(one-dimensional residual dilated causal convolutional autoencoder,1D-RDCAE)网络实现低自由度的非均匀蒸发波导剖面建模,其次提出了多尺度卷积残差网络(multi-scale convolutional attention residual network,MSCA-ResNet)框架来实现水平非均匀蒸发波导剖面反演.为验证建模模型的有效性,在模拟海杂波功率数据集上验证降维模型的有效性,实验结果表明,基于1D-RDCAE比基于主分量分析法、堆栈自动编码器和一维卷积自动编码器降维重构后更接近原始数据,并且在模型训练过程中收敛速度更快.为了验证反演模型的有效性,在模拟的海杂波和实测海杂波数据上进行了测试,结果表明基于仿真海杂波和实测海杂波数据分别可实现蒸发波导高度反演准确率为96.98%和91.25%,优于目前典型的反演方法.本文提出的基于深度学习的水平非均匀蒸发波导反演方法具有模型反演效率高、模型复杂度低、反演误差小的特点,为海上反常传播环境实时高精度认知提供了新技术. 展开更多

关键词 海杂波 蒸发波导 水平非均匀 深度学习 反演 主分量分析(PCA)法 一维残差扩张因果卷积自编码器 多尺度卷积残差网络

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