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基于改进深度压缩感知的倒装芯片超声激励振动信号去噪方法
1
作者
李延彬
李可
顾杰斐
《仪表技术与传感器》
北大核心
2025年第1期85-91,共7页
针对高频超声激励下的倒装芯片振动信号易受噪声影响且传统稀疏去噪方法重构表现差的问题,提出了一种基于改进深度压缩感知的信号去噪方法。针对传统稀疏方法存在提取能力不足的问题,设计了基于短时傅里叶变换的深度压缩感知模型;为了...
针对高频超声激励下的倒装芯片振动信号易受噪声影响且传统稀疏去噪方法重构表现差的问题,提出了一种基于改进深度压缩感知的信号去噪方法。针对传统稀疏方法存在提取能力不足的问题,设计了基于短时傅里叶变换的深度压缩感知模型;为了增强模型的泛化能力,提出了利用余弦退火噪声增强数据的方法;为进一步增强模型对强噪声干扰信号的鲁棒性,提出了样本加权自适应损失,最终实现了信号的重构和去噪。仿真和实验结果表明:所提方法能够有效去除倒装芯片振动信号中的噪声,在信号重构精确度方面优于传统方法。
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关键词
倒装芯片
超声激励振动检测
压缩感知
数据增强
自适应损失函数
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职称材料
题名
基于改进深度压缩感知的倒装芯片超声激励振动信号去噪方法
1
作者
李延彬
李可
顾杰斐
机构
江南大学机械工程学院
出处
《仪表技术与传感器》
北大核心
2025年第1期85-91,共7页
基金
国家自然科学基金-企业创新发展联合基金重点支持项目(U23B2044)
国家重点研发计划项目(2023YFB4404203)。
文摘
针对高频超声激励下的倒装芯片振动信号易受噪声影响且传统稀疏去噪方法重构表现差的问题,提出了一种基于改进深度压缩感知的信号去噪方法。针对传统稀疏方法存在提取能力不足的问题,设计了基于短时傅里叶变换的深度压缩感知模型;为了增强模型的泛化能力,提出了利用余弦退火噪声增强数据的方法;为进一步增强模型对强噪声干扰信号的鲁棒性,提出了样本加权自适应损失,最终实现了信号的重构和去噪。仿真和实验结果表明:所提方法能够有效去除倒装芯片振动信号中的噪声,在信号重构精确度方面优于传统方法。
关键词
倒装芯片
超声激励振动检测
压缩感知
数据增强
自适应损失函数
Keywords
flip chip
ultrasonic excitation vibration detection
compression sensing
data enhancement
adaptive loss function
分类号
TN407 [电子电信—微电子学与固体电子学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进深度压缩感知的倒装芯片超声激励振动信号去噪方法
李延彬
李可
顾杰斐
《仪表技术与传感器》
北大核心
2025
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