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遮蔽环境下基于ITVFEMD的人体生命体征提取
1
作者
黄玲
李欣欣
姚璐媛
《兰州理工大学学报》
北大核心
2025年第5期100-106,共7页
为了解决遮蔽环境中雷达回波信号低信噪比以及人体心跳信号被呼吸谐波以及其他杂波淹没的问题,联合提出一种基于改进奇异值分解(ISVD)的降噪方法和基于改进的时变滤波经验模态分解(ITVFEMD)的生命体征提取方法.该方法首先利用改进的奇...
为了解决遮蔽环境中雷达回波信号低信噪比以及人体心跳信号被呼吸谐波以及其他杂波淹没的问题,联合提出一种基于改进奇异值分解(ISVD)的降噪方法和基于改进的时变滤波经验模态分解(ITVFEMD)的生命体征提取方法.该方法首先利用改进的奇异值分解算法对雷达回波信号进行信号预处理,然后对预处理后的回波信号进行基于参数优化的时变滤波经验模态分解,最后选取合适的IMF分量进行呼吸心跳信号的重构,并对重构的呼吸和心跳信号进行FFT得到估计的呼吸心跳信号频率,再将估计的呼吸心跳频率与佩戴血氧仪实际测量的呼吸率和心率进行数据一致性分析,结果表明,心率和呼吸率的估计准确率分别达到了95%和98%以上.
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关键词
遮蔽环境
ITVFEMD
生命体征提取
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职称材料
融合改进多头注意力与残差结构的VGGNet晶圆缺陷检测
2
作者
杜先君
贾龙
《电子测量与仪器学报》
2025年第8期1-12,共12页
精准检测晶圆图像中的缺陷对于及时识别晶圆生产过程中的异常故障具有重要意义。在晶圆测试阶段,由于深度学习方法具备卓越的特征提取能力,其在晶圆缺陷检测中得到广泛应用。然而,传统深度学习模型通常依赖于大量标注充分且高质量的数...
精准检测晶圆图像中的缺陷对于及时识别晶圆生产过程中的异常故障具有重要意义。在晶圆测试阶段,由于深度学习方法具备卓越的特征提取能力,其在晶圆缺陷检测中得到广泛应用。然而,传统深度学习模型通常依赖于大量标注充分且高质量的数据进行训练,而在实际应用中,均衡、充足的标注数据往往难以获得。针对这一问题,提出了一种融合改进多头注意力机制与残差结构的VGGNet深度学习模型,旨在从不平衡的数据集中提取更全面的特征,从而实现对晶圆表面缺陷的精准检测。具体而言,利用改进的多头注意力机制将输入的晶圆图像特征映射到多维子空间,显著提升了模型的表达能力和泛化性能;同时,在传统VGGNet的全连接层中引入残差连接(residual structure,RS),有效缓解了深层网络训练中的梯度消失问题。为验证融合改进多头注意力机制与残差结构的VGGNet的有效性,在数据集WM811K上进行大量实验,其分类准确率达到94.3%,相较传统VGGNet准确率提高了3%,相较现有类似模型准确率平均提高了1%。实验结果表明,在真实数据集WM811K上,所提方法不仅提高了晶圆缺陷检测的鲁棒性,而且在非平衡数据集上的检测性能明显优于现有算法。
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关键词
晶圆图像分类
卷积神经网络
不平衡数据集
VGGNet
注意力机制
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职称材料
题名
遮蔽环境下基于ITVFEMD的人体生命体征提取
1
作者
黄玲
李欣欣
姚璐媛
机构
兰州理工大学微电子现代产业学院
兰州理工大学
甘肃省工业过程先进重点实验室
兰州理工大学
电气与控制工程国家级实验教学示范中心
出处
《兰州理工大学学报》
北大核心
2025年第5期100-106,共7页
基金
甘肃省自然科学基金重点项目(25JRRA062)
甘肃省产业支撑计划(2025CYZC-029)
甘肃省重点人才项目(2025RCXM022)。
文摘
为了解决遮蔽环境中雷达回波信号低信噪比以及人体心跳信号被呼吸谐波以及其他杂波淹没的问题,联合提出一种基于改进奇异值分解(ISVD)的降噪方法和基于改进的时变滤波经验模态分解(ITVFEMD)的生命体征提取方法.该方法首先利用改进的奇异值分解算法对雷达回波信号进行信号预处理,然后对预处理后的回波信号进行基于参数优化的时变滤波经验模态分解,最后选取合适的IMF分量进行呼吸心跳信号的重构,并对重构的呼吸和心跳信号进行FFT得到估计的呼吸心跳信号频率,再将估计的呼吸心跳频率与佩戴血氧仪实际测量的呼吸率和心率进行数据一致性分析,结果表明,心率和呼吸率的估计准确率分别达到了95%和98%以上.
关键词
遮蔽环境
ITVFEMD
生命体征提取
Keywords
sheltered environment
ITVFEMD
vital signs extraction
分类号
TN95 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
融合改进多头注意力与残差结构的VGGNet晶圆缺陷检测
2
作者
杜先君
贾龙
机构
兰州理工大学微电子现代产业学院
出处
《电子测量与仪器学报》
2025年第8期1-12,共12页
基金
国家自然科学基金(62241307)
兰州市科技支撑计划(2024-3-47)项目资助。
文摘
精准检测晶圆图像中的缺陷对于及时识别晶圆生产过程中的异常故障具有重要意义。在晶圆测试阶段,由于深度学习方法具备卓越的特征提取能力,其在晶圆缺陷检测中得到广泛应用。然而,传统深度学习模型通常依赖于大量标注充分且高质量的数据进行训练,而在实际应用中,均衡、充足的标注数据往往难以获得。针对这一问题,提出了一种融合改进多头注意力机制与残差结构的VGGNet深度学习模型,旨在从不平衡的数据集中提取更全面的特征,从而实现对晶圆表面缺陷的精准检测。具体而言,利用改进的多头注意力机制将输入的晶圆图像特征映射到多维子空间,显著提升了模型的表达能力和泛化性能;同时,在传统VGGNet的全连接层中引入残差连接(residual structure,RS),有效缓解了深层网络训练中的梯度消失问题。为验证融合改进多头注意力机制与残差结构的VGGNet的有效性,在数据集WM811K上进行大量实验,其分类准确率达到94.3%,相较传统VGGNet准确率提高了3%,相较现有类似模型准确率平均提高了1%。实验结果表明,在真实数据集WM811K上,所提方法不仅提高了晶圆缺陷检测的鲁棒性,而且在非平衡数据集上的检测性能明显优于现有算法。
关键词
晶圆图像分类
卷积神经网络
不平衡数据集
VGGNet
注意力机制
Keywords
wafer image classification
convolutional neural network
imbalanced dataset
VGGNet
attention mechanism
分类号
TN305 [电子电信]
TP18 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
遮蔽环境下基于ITVFEMD的人体生命体征提取
黄玲
李欣欣
姚璐媛
《兰州理工大学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合改进多头注意力与残差结构的VGGNet晶圆缺陷检测
杜先君
贾龙
《电子测量与仪器学报》
2025
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职称材料
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