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电力设备多源异构数据空间合成与立体展示方法
被引量：
22
1
作者
姜骞
刘亚东
+3 位作者
严英杰
裴凌
杨胜亚
江秀臣
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期66-74,共9页
针对当前电力设备的海量状态监测多源异构数据无法自动化合成与立体展示的问题,提出了全自动化的电力设备多源异构数据空间合成与立体展示方法。首先利用单目可见光三维重建方法从电力设备可见光图像中恢复设备空间信息以及精细三维网...
针对当前电力设备的海量状态监测多源异构数据无法自动化合成与立体展示的问题,提出了全自动化的电力设备多源异构数据空间合成与立体展示方法。首先利用单目可见光三维重建方法从电力设备可见光图像中恢复设备空间信息以及精细三维网格模型;再使用同源、异源图像配准方法分别建立同源、异源状态数据之间的空间关联关系,并使用提出的数据决策方法建立状态数据间一对一的匹配关系;紧接着以三维网格模型为基础,赋予该模型已配准的多源异构数据可视化纹理,完成设备状态数据的空间合成与立体展示;最后对输变电设备状态数据进行空间合成与立体展示试验,试验结果验证了该方法的适用性和有效性。
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关键词
电力设备
多源异构数据
数据可视化
三维重建
图像配准
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职称材料
利用结构特征的语音压缩感知重建算法
被引量：
6
2
作者
贾晓立
江晓波
+1 位作者
蒋三新
刘佩林
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期1111-1116,共6页
针对语音信号在变换域中不够稀疏使得压缩感知重建困难的问题,提出了一种利用频域结构特征的重建算法.该算法为单帧语音信号的修正离散余弦变换系数引入幅度和状态2个隐变量,并分别用高斯马尔可夫过程和马尔可夫链对幅度和状态沿频率轴...
针对语音信号在变换域中不够稀疏使得压缩感知重建困难的问题,提出了一种利用频域结构特征的重建算法.该算法为单帧语音信号的修正离散余弦变换系数引入幅度和状态2个隐变量,并分别用高斯马尔可夫过程和马尔可夫链对幅度和状态沿频率轴的连续性建模.在此基础上用因子图表示系数及其幅度、状态的联合后验分布,在因子图上用Turbo消息传递迭代求出系数的后验均值,进而重建原始语音信号.与当前几种最新的算法相比,该算法在不同帧长、不同压缩率下均获得更高的重建精度,重建信号在时频图上的能量分布也与原始语音最为接近.可见,利用语音频域系数的连续性,以Turbo消息传递的方式可以在压缩感知中得到较高的重建精度.
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关键词
语音信号
压缩感知
高斯混合模型
马尔可夫链
消息传递
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职称材料
题名
电力设备多源异构数据空间合成与立体展示方法
被引量：
22
1
作者
姜骞
刘亚东
严英杰
裴凌
杨胜亚
江秀臣
机构
上海交通大学
电气工程系
上海交通大学北斗导航与位置服务重点实验室
国网安徽芜湖供电公司
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期66-74,共9页
基金
国家重点研发计划(2019YFE0102900)。
文摘
针对当前电力设备的海量状态监测多源异构数据无法自动化合成与立体展示的问题,提出了全自动化的电力设备多源异构数据空间合成与立体展示方法。首先利用单目可见光三维重建方法从电力设备可见光图像中恢复设备空间信息以及精细三维网格模型;再使用同源、异源图像配准方法分别建立同源、异源状态数据之间的空间关联关系,并使用提出的数据决策方法建立状态数据间一对一的匹配关系;紧接着以三维网格模型为基础,赋予该模型已配准的多源异构数据可视化纹理,完成设备状态数据的空间合成与立体展示;最后对输变电设备状态数据进行空间合成与立体展示试验,试验结果验证了该方法的适用性和有效性。
关键词
电力设备
多源异构数据
数据可视化
三维重建
图像配准
Keywords
power equipment
multi-source heterogeneous data
data visualization
3D reconstruction
image registration
分类号
TM50 [电气工程—电器]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
利用结构特征的语音压缩感知重建算法
被引量：
6
2
作者
贾晓立
江晓波
蒋三新
刘佩林
机构
上海交通大学北斗导航与位置服务重点实验室
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期1111-1116,共6页
基金
国家自然科学基金(61171171
61401501)
华为技术有限公司研究基金资助
文摘
针对语音信号在变换域中不够稀疏使得压缩感知重建困难的问题,提出了一种利用频域结构特征的重建算法.该算法为单帧语音信号的修正离散余弦变换系数引入幅度和状态2个隐变量,并分别用高斯马尔可夫过程和马尔可夫链对幅度和状态沿频率轴的连续性建模.在此基础上用因子图表示系数及其幅度、状态的联合后验分布,在因子图上用Turbo消息传递迭代求出系数的后验均值,进而重建原始语音信号.与当前几种最新的算法相比,该算法在不同帧长、不同压缩率下均获得更高的重建精度,重建信号在时频图上的能量分布也与原始语音最为接近.可见,利用语音频域系数的连续性,以Turbo消息传递的方式可以在压缩感知中得到较高的重建精度.
关键词
语音信号
压缩感知
高斯混合模型
马尔可夫链
消息传递
Keywords
speech signal
compressive sensing
Gaussian mixture model
Markov chain
message passing
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电力设备多源异构数据空间合成与立体展示方法
姜骞
刘亚东
严英杰
裴凌
杨胜亚
江秀臣
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
22
在线阅读
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职称材料
2
利用结构特征的语音压缩感知重建算法
贾晓立
江晓波
蒋三新
刘佩林
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
6
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职称材料
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