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基于特高频传感器的局部放电信号并行采集系统设计
被引量：
2
1
作者
代少升
刘仁光
刘凯
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期1014-1020,共7页
针对传统局部放电信号采集系统采样率低、采样率不可灵活配置导致局部放电脉冲信号时域波形特征提取误差较大的问题,设计了一种用于特高频传感器的局部放电信号并行采集系统。系统以Xilinx 7系列FPGA为主控芯片、四片最高采样率为250 MH...
针对传统局部放电信号采集系统采样率低、采样率不可灵活配置导致局部放电脉冲信号时域波形特征提取误差较大的问题,设计了一种用于特高频传感器的局部放电信号并行采集系统。系统以Xilinx 7系列FPGA为主控芯片、四片最高采样率为250 MHz的ADC芯片通过分时交替并行采样技术实现最高1 GHz的采样率。系统在特高频传感器的基础上,主要分析并校正了由分时交替并行采样技术引入的偏置失配误差、增益失配误差和时延失配误差。仿真及实验结果表明,该系统能够采集到高精度的局部放电信号包络,并且在100 MHz带宽范围内无杂散动态范围(SFDR)提高到35 dB。
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关键词
分时交替并行采样
特高频传感器
局部放电
偏置失配
增益失配
时延失配
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职称材料
基于特高频传感器局部放电监测系统的FPGA设计
被引量：
7
2
作者
代少升
赖智颖
+1 位作者
刘小兵
任忠
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2021年第8期32-35,91,共5页
为了有效监测局部放电信号,利用FPGA的高速并行处理能力,设计一种基于FPGA的特高频局部放电监测硬件实现系统。文中介绍了系统的硬件设计及FPGA实现原理。系统使用提升小波变换对采集数据进行脉冲提取,然后对有效脉冲进行特征提取,最后...
为了有效监测局部放电信号,利用FPGA的高速并行处理能力,设计一种基于FPGA的特高频局部放电监测硬件实现系统。文中介绍了系统的硬件设计及FPGA实现原理。系统使用提升小波变换对采集数据进行脉冲提取,然后对有效脉冲进行特征提取,最后将提取的特征参数送入PC端,使用DBSCAN将脉冲的特征提取结果进行聚类分离。实验结果表明,基于高速FPGA设计的局部放电监测硬件系统能将不同脉冲信号有效分离。
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关键词
局部放电
FPGA
特高频
脉冲提取
特征提取
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职称材料
基于全卷积DenseNet的前列腺MRI分割新方法
被引量：
4
3
作者
胡学刚
杨洪光
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第6期1886-1889,1894,共5页
前列腺磁共振图像(MRI)的自动分割对前列腺疾病的诊断至关重要,但是前列腺区域所占比例过小、组织边界模糊等问题为自动分割带来极大困难。针对这些问题,提出了一种基于全卷积DenseNet的前列腺MRI图像分割方法。该方法以现流行的深度学...
前列腺磁共振图像(MRI)的自动分割对前列腺疾病的诊断至关重要,但是前列腺区域所占比例过小、组织边界模糊等问题为自动分割带来极大困难。针对这些问题,提出了一种基于全卷积DenseNet的前列腺MRI图像分割方法。该方法以现流行的深度学习理论为基础,利用迁移学习的思想,将DenseNet从自然图像迁移到前列腺数据集;采用反卷积和类似U-Net的全卷积神经网络结构,实现端到端的图像分割。同时引入并改进Dice相似性损失函数以解决前列腺MRI中背景所占比例远远大于前列腺区域和一些像素难以准确分割等问题。通过在PROMISE12数据集上进行实验,提出的方法 Dice相似性系数达到93. 25%,Hausdorff距离小于1. 2 mm,相较于目前的主要方法,分割效果更好、所耗时间更短。
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关键词
前列腺MRI分割
DenseNet
全卷积神经网络
Dice损失函数
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职称材料
题名
基于特高频传感器的局部放电信号并行采集系统设计
被引量：
2
1
作者
代少升
刘仁光
刘凯
机构
重庆
邮电大学通信
与信息
工程学院
重庆市信号与信息处理重点实验室
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期1014-1020,共7页
基金
重庆邮电大学校企合作项目(SET2019062700)。
文摘
针对传统局部放电信号采集系统采样率低、采样率不可灵活配置导致局部放电脉冲信号时域波形特征提取误差较大的问题,设计了一种用于特高频传感器的局部放电信号并行采集系统。系统以Xilinx 7系列FPGA为主控芯片、四片最高采样率为250 MHz的ADC芯片通过分时交替并行采样技术实现最高1 GHz的采样率。系统在特高频传感器的基础上,主要分析并校正了由分时交替并行采样技术引入的偏置失配误差、增益失配误差和时延失配误差。仿真及实验结果表明,该系统能够采集到高精度的局部放电信号包络,并且在100 MHz带宽范围内无杂散动态范围(SFDR)提高到35 dB。
关键词
分时交替并行采样
特高频传感器
局部放电
偏置失配
增益失配
时延失配
Keywords
time-interleaved parallel sampling
UHF sensor
partial discharge
bias mismatch
gain mismatch
delay mismatch
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于特高频传感器局部放电监测系统的FPGA设计
被引量：
7
2
作者
代少升
赖智颖
刘小兵
任忠
机构
重庆
邮电大学通信
与信息
工程学院
重庆市信号与信息处理重点实验室
出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2021年第8期32-35,91,共5页
文摘
为了有效监测局部放电信号,利用FPGA的高速并行处理能力,设计一种基于FPGA的特高频局部放电监测硬件实现系统。文中介绍了系统的硬件设计及FPGA实现原理。系统使用提升小波变换对采集数据进行脉冲提取,然后对有效脉冲进行特征提取,最后将提取的特征参数送入PC端,使用DBSCAN将脉冲的特征提取结果进行聚类分离。实验结果表明,基于高速FPGA设计的局部放电监测硬件系统能将不同脉冲信号有效分离。
关键词
局部放电
FPGA
特高频
脉冲提取
特征提取
Keywords
PD
FPGA
UHF
pulse extraction
feature extraction
分类号
TN79 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
基于全卷积DenseNet的前列腺MRI分割新方法
被引量：
4
3
作者
胡学刚
杨洪光
机构
重庆
邮电大学通信
与信息
工程学院
重庆市信号与信息处理重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第6期1886-1889,1894,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61571071)
重庆市自然科学基金重点资助项目(cstc2017jcyjXB0037)。
文摘
前列腺磁共振图像(MRI)的自动分割对前列腺疾病的诊断至关重要,但是前列腺区域所占比例过小、组织边界模糊等问题为自动分割带来极大困难。针对这些问题,提出了一种基于全卷积DenseNet的前列腺MRI图像分割方法。该方法以现流行的深度学习理论为基础,利用迁移学习的思想,将DenseNet从自然图像迁移到前列腺数据集;采用反卷积和类似U-Net的全卷积神经网络结构,实现端到端的图像分割。同时引入并改进Dice相似性损失函数以解决前列腺MRI中背景所占比例远远大于前列腺区域和一些像素难以准确分割等问题。通过在PROMISE12数据集上进行实验,提出的方法 Dice相似性系数达到93. 25%,Hausdorff距离小于1. 2 mm,相较于目前的主要方法,分割效果更好、所耗时间更短。
关键词
前列腺MRI分割
DenseNet
全卷积神经网络
Dice损失函数
Keywords
prostate MRI segmentation
DenseNet
full convolution network
Dice loss function
分类号
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特高频传感器的局部放电信号并行采集系统设计
代少升
刘仁光
刘凯
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于特高频传感器局部放电监测系统的FPGA设计
代少升
赖智颖
刘小兵
任忠
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2021
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于全卷积DenseNet的前列腺MRI分割新方法
胡学刚
杨洪光
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
4
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职称材料
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