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题名圆柱类构件超声相控阵聚焦模型
被引量：1
- 1
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作者
孔惠元
王鉴
李仰军
韩焱
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机构
中北大学山西省信息探测与处理重点实验室
中北大学山西省现代无损检测工程技术研究中心
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出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2024年第1期213-222,共10页
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文摘
在利用平面相控阵超声换能器对圆柱类构件检测时,受曲界面结构引起的入射波和回波时延的影响,扫描声束的波阵面产生弯曲,在利用传统迭代遍历算法计算延迟时间时效率低,无法发挥相控阵换能器检测优势。针对上述问题,建立了一种基于圆柱类构件特征和耦合介质特性的超声相控阵扫描成像的聚焦模型。该模型基于换能器、耦合介质、圆柱类构件材料特性和几何关系以及声线模型和折射定律,建立了耦合介质及被检构件的声速、曲面曲率半径、阵列与曲面间的距离等关联的延迟时间聚焦控制模型。利用该模型计算出的延时时间,对各阵元发射时间进行控制,从而实现扫描声束的聚焦。该文以液体和有机玻璃制介质楔块为例,对圆柱钢曲面的相控阵声束聚焦进行了仿真实验,结果表明该文方法计算效率显著提升,同时声束可以在预设位置实现聚焦,验证了该模型在计算效率上的优势与有效性。
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关键词
相控阵超声检测
圆柱类构件
聚焦模型
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Keywords
Phased array ultrasonic testing
Cylindrical member
Focusing model
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分类号
TB559
[理学—声学]
O426.9
[理学—声学]
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题名一种舰载低信噪比环境下的音频端点检测算法
被引量：3
- 2
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作者
王中正
王鉴
韩焱
韩星程
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机构
中北大学山西省信息探测与处理重点实验室
中北大学信息与通信工程学院
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期197-203,共7页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(62203405)
山西省基础研究计划(20210302124545)
+1 种基金
山西省高等学校科技创目(2020L0301)
山西省青年科技研究基金项目(201901D211250)。
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文摘
针对舰载环境下音频端点检测准确率及鲁棒性较低的问题,提出了一种谱减法和朴素贝叶斯分类器相结合的音频端点检测算法。首先提取纯净音频信号MFCC0与GFCC0构建融合特征,与能熵比特征一同作为朴素贝叶斯分类器的输入进行训练及建模,再利用多窗谱谱减法提升待测含噪信号信噪比,提取信号相关特征,朴素贝叶斯分类器根据待测信号特征判断该信号的类别。仿真实验结果表明,该算法针对舰载低信噪比含噪音频信号与传统方法相比有效降低了虚检和漏检,具有更好的准确性及鲁棒性。
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关键词
音频端点检测
多窗谱谱减法
Mel频率倒谱系数(MFCC)
Gammatone频率倒谱系数(GFCC)
朴素贝叶斯
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Keywords
audio endpoint detection
multi-window spectral subtraction
Mel frequency cepstral coefficients(MFCC)
Gammatone frequency cepstral coefficients(GFCC)
Naive Bayes
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分类号
TJ83
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
TN912.16
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于鱼眼相机畸变图像的大尺寸目标测量方法
被引量：2
- 3
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作者
兰颖华
王鉴
韩焱
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机构
中北大学山西省信息探测与处理重点实验室
中北大学信息与通信工程学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2022年第19期161-166,共6页
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文摘
为满足大尺寸目标高精度图像测量的需求,提出一种利用鱼眼畸变图像实现宽视野、大几何尺寸目标测量方法。根据非线性畸变的多项式逼近函数建立鱼眼相机成像模型,通过立体标定板来确定相机参数;将相机沿光轴方向移动采集一组图像,建立鱼眼相机的测量模型实现待测目标尺寸的测量。通过对棋盘格和某大型建筑物几何尺寸的测量实验表明,本文提出的直接利用畸变图像进行测量的方法优于传统的将畸变图像校正成线性图像测量的方法,具有更高的测量精度和稳定性。
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关键词
大尺寸目标
图像测量
鱼眼相机
畸变特性
立体标定
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Keywords
large size target
image measurement
fish eye camera
distortion characteristics
stereo calibration
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分类号
TP2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名宽视角相机相对姿态测量方法研究
被引量：1
- 4
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作者
李咸静
王鉴
郭锦铭
张璇
韩焱
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机构
中北大学山西省信息探测与处理重点实验室
中北大学信息与通信工程学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2022年第4期107-113,共7页
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基金
国家自然科学基金(61801437,61871351,61971381)
山西省研究生创新项目(2021Y609)资助。
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文摘
针对目前相机姿态估计方法都存在视觉局限性的问题,使用鱼眼镜头作为视觉传感器进行姿态估计,进而实现宽视角相机相对姿态估计。但鱼眼成像在具有宽视场优点的同时,伴随着严重的非线性畸变导致其在不同的方位和距离下具有不同畸变扩散的问题,为此提出了一种直接利用鱼眼图像的非线性进行相机相对姿态测量的方法。首先,构建鱼眼数据集kitti_FE;其次,使用卷积神经网络进行特征提取后结合长短时记忆网络进行双向循环训练,实现相机相对姿态的端对端输出;最后利用迁移学习的方法对实际场景进行相机姿态估计。为了验证所提方法的鲁棒性和精确度,在相同实际场景下,利用所提方法分别与现有框架CNN、DeepVO和CNN-LSTM-VO-cons进行对比。实验表明,该方法分别比现有框架的相机姿态估计精度提高了32%、29%和25%,而且在高速运动下该方法更具有稳定性。
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关键词
宽视角运动姿态估计
非线性光学
鱼眼成像模型
深度学习
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Keywords
wide-FOV motion pose estimation
nonlinear optics
fisheye imaging model
deep learning
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于CDAE-LMSAF的水下目标辐射信号增强
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作者
郭亚齐
王鉴
韩星程
韩焱
王中正
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机构
中北大学山西省信息探测与处理重点实验室
中北大学省部共建动态测试技术国家重点实验室
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第19期165-170,共6页
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基金
国家自然科学青年基金(62203405)
2021年山西省应用基础研究计划项目(20210302124545)资助
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文摘
针对远距离目标(如潜艇、鱼雷等)被动定位时存在海洋环境噪声、舰艇自身噪声等影响,从而导致定位精度降低的问题,本文提出了一种基于卷积去噪自编码器和自适应最小均方误差滤波(CDAE-LMSAF)的增强方法,通过提取水下目标辐射信号和含噪信号的时频谱图特征,作为卷积去噪自编码的输入进行训练和建模,再利用自适应滤波器对神经网络增强后的音频进行优化,实现对水下目标辐射信号的增强。仿真实验结果表明,在信噪比为-5 dB时,本文方法的信噪比为17.51 dB,相比于多窗谱谱减法的1.23 dB,卷积去噪自编码器的7.21 dB,自适应最小均方误差滤波的4.12 dB,本文方法具有更高的信噪比增益。
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关键词
水下目标辐射信号
信号增强
卷积去噪自编码器
自适应滤波器
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Keywords
underwater target radiation signal
signal enhancement
convolutional denoising autoencoder
adaptive filte
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分类号
TB566
[交通运输工程—水声工程]
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