基于双模糊学习的鲁棒无监督特征选择算法

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作者 高云龙 史曙光 +2 位作者 赵志翔 曹超 潘金艳 《电子学报》 北大核心 2025年第2期604-622,共19页

由于维数灾难问题的存在,如何在高维数据中摒弃冗余特征、保留关键信息成为一个关键问题.无监督特征选择无需任何先验类别信息就能进行维数约减的特点引起更多研究者的关注.尽管如此,现有的无监督特征选择算法仍然存在两个问题需要解决... 由于维数灾难问题的存在,如何在高维数据中摒弃冗余特征、保留关键信息成为一个关键问题.无监督特征选择无需任何先验类别信息就能进行维数约减的特点引起更多研究者的关注.尽管如此,现有的无监督特征选择算法仍然存在两个问题需要解决:模糊性是数据的普遍特性,但现有大多数基于正则化回归的无监督特征选择算法忽略了数据中的模糊性,导致特征子集不理想;多数算法无法有效区分正常样本和噪声样本且易受噪声的影响.针对这些问题,本文提出了基于双模糊学习的鲁棒无监督特征选择(Robust unsupervised Feature Selection with Double Fuzzy,DFRFS)算法.DFRFS算法在基于正则化回归的无监督特征选择中引入模糊隶属度,允许数据在多个簇之间共享,能够更好地反映数据的复杂结构和不确定性.此外,DFRFS算法通过鲁棒权重学习框架为样本赋予不同的权重,从而在降低噪声样本影响的同时,保留可靠样本的作用.对比相关算法,在合成数据集与真实数据集上的实验结果验证了DFRFS算法的有效性. 展开更多

关键词 无监督学习 特征选择 模糊学习 稀疏学习 维数约简

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一种低剖面波瓣宽度可重构双极化微带天线

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作者 林炫 刘璐 陈彭 《厦门大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期669-674,共6页

[目的]为适应万物互联中信号覆盖范围可实时调控的需求,对可重构微带天线进行研究.[方法]提出一种低剖面波瓣宽度可重构的双极化微带天线,该天线采用双极化同轴馈电结构,配备四对加载二极管的寄生结构,通过改变寄生结构中二极管的工作状... [目的]为适应万物互联中信号覆盖范围可实时调控的需求,对可重构微带天线进行研究.[方法]提出一种低剖面波瓣宽度可重构的双极化微带天线,该天线采用双极化同轴馈电结构,配备四对加载二极管的寄生结构,通过改变寄生结构中二极管的工作状态,实现天线工作模式的切换.[结果]所提出的天线具备四种辐射模式,对应波束宽度分别为66.95°、94.49°、90.65°、129.36°,其中94.49°和90.65°模式的波束指向分别为-16°和16°.[结论]所设计微带天线的实测结果与仿真结果吻合良好.寄生结构的引入对天线匹配特性的影响很小,保证了天线在不同工作模式下良好的匹配兼容性.通过直流偏置电压灵活调节波束宽度,具有调控方式便捷高效、构型简单、制造成本低等优势. 展开更多

关键词 波瓣宽度可重构 低剖面微带天线 双极化 寄生结构

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激光雷达和相机传感器融合的两阶段3D目标检测

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作者 洪宝惜 范智淳 柳萍萍 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第11期110-114,共5页

针对自动驾驶和机器人技术对感知系统的高精度需求,提出了一种激光雷达(LiDAR)与相机传感器融合的两阶段3D目标检测方法FusionDetect,以解决现有激光雷达检测器因点云稀疏性导致的远距离物体识别难题。该方法通过创新性地融合激光雷达... 针对自动驾驶和机器人技术对感知系统的高精度需求,提出了一种激光雷达(LiDAR)与相机传感器融合的两阶段3D目标检测方法FusionDetect,以解决现有激光雷达检测器因点云稀疏性导致的远距离物体识别难题。该方法通过创新性地融合激光雷达的几何信息与相机的纹理信息,采用感兴趣区域(RoI)池化技术统一处理多模态数据,并设计模态内自注意力与交叉注意力机制实现特征增强与信息融合。实验证明,在KITTI和Waymo基准测试中,FusionDetect不仅使主流检测器性能获得突破性提升,更在Waymo数据集上以6.45%的平均精度均值(mAP)提升超越基线模型,显著优于现有两阶段方法。研究成果验证了多模态传感器融合在提升3D目标检测精度方面的关键作用。 展开更多

关键词 3D目标检测 传感器融合 激光雷达 相机 多模态数据 注意力机制

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图像增强与特征自适应联合学习的低光图像目标检测方法

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作者 乔成平 金佳堃 +2 位作者 张俊超 朱政亮 曹祥旭 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3929-3940,共12页

针对低光照图像目标特征弱、检测精度不足等问题,该文提出了一种基于图像增强与特征自适应联合学习的目标检测模型,该模型采用串联结构,将有监督的图像增强模块与YOLOv5目标检测模块相结合,以端到端的方式实现低光照图像目标检测。首先... 针对低光照图像目标特征弱、检测精度不足等问题,该文提出了一种基于图像增强与特征自适应联合学习的目标检测模型,该模型采用串联结构,将有监督的图像增强模块与YOLOv5目标检测模块相结合,以端到端的方式实现低光照图像目标检测。首先,利用正常光数据集生成匹配的正常光与低光图像对,实现数据集增强,并据此指导图像增强模块的学习;其次,联合图像增强损失、特征匹配损失和目标检测损失,从像素级和特征级两个层面优化目标检测结果;最后,基于真实低光照数据集进行模型参数的优化和微调。实验结果表明,该方法在仅使用真实正常光数据集训练的情况下,在LLVIP和Polar3000低光照数据集上的检测精度分别达到79.5%和85.7%,进一步在真实低光照数据集上微调后,检测精度分别提升至91.7%和92.3%,显著优于主流的低光照图像目标检测方法,并在ExDark和DarkFace的泛化实验中取得最佳检测效果。此外,该方法在提升检测精度的同时,仅带来2.5%的参数增加,具有良好的实时检测性能。 展开更多

关键词 目标检测 低照度图像 特征匹配 图像增强网络

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电子剪切散斑3CCD传感图像特征去噪优化检测方法 被引量：1

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作者 杜朝 卫雅芬 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期310-316,共7页

针对CCD(Charge-Coupled Device)光学传感器采集电子剪切散斑干涉图像特征由于散斑指数高、峰值信噪比低,导致剪切散斑图质量差、检测效果不佳的问题,提出一种电子剪切散斑3CCD传感图像特征去噪优化检测方法。该方法分析了电子剪切散斑... 针对CCD(Charge-Coupled Device)光学传感器采集电子剪切散斑干涉图像特征由于散斑指数高、峰值信噪比低,导致剪切散斑图质量差、检测效果不佳的问题,提出一种电子剪切散斑3CCD传感图像特征去噪优化检测方法。该方法分析了电子剪切散斑技术在三维物体表面变形检测中产生问题的原因,采用3CCD图像传感器替代单CCD图像传感器,引入同态滤波降噪处理图像,设计一种相位干涉技术,结合Canny检测算法,实现电子剪切散斑去噪优化检测。实验结果表明,应用3CCD传感器结合去噪技术的电子剪切散斑智能检测方法,图像散斑指数更低、峰值信噪比更高、检测时间更短,分别为0.0234、19.5 dB、16.2 ms,并且三维物体表面变形测量误差在0.09 mm内,该方法有效提高了图像质量,从而提高了实际应用价值。 展开更多

关键词 光学传感器 电子剪切散斑检测 同态滤波 相位干涉 3CCD 降低误差 去噪优化

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面向复杂密闭金属场景的信道建模方法研究

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作者 丁同禹 寇傲南 +4 位作者 王孟于 张谅 王言伟 徐浩天 韩崇志 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1102-1111,共10页

为了在特殊的5G应用场景下提取信道特征,减小射线追踪(ray tracing,RT)法在孔径耦合模型中仿真结果的偏差,本文提出了一种面向含有微小过孔的无线通信场景的信道特征提取方法。首先建立了尺寸为100 mm×100 mm×15 mm的金属腔... 为了在特殊的5G应用场景下提取信道特征,减小射线追踪(ray tracing,RT)法在孔径耦合模型中仿真结果的偏差,本文提出了一种面向含有微小过孔的无线通信场景的信道特征提取方法。首先建立了尺寸为100 mm×100 mm×15 mm的金属腔体模型,通过仿真比较了全波法和RT法提取场强分布的差异;然后基于RT算法,利用卷积运算提出了一种新的场强提取方法,其计算结果在场分布特性上更接近实际情况。本研究提出的信道建模和场强提取方法在处理含过孔的密闭金属场景时,仿真效率相比全波法、仿真精度相比RT法都有所提高,为研究电磁波在特定密闭场景下的传播提供了新的理论基础。 展开更多

关键词 孔径耦合 射线追踪(RT)法 信道特征提取 波导模式 过孔传输特性

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基于深度学习的循环水养殖鳗鲡(Anguilla)计数研究 被引量：4

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作者 李凯 江兴龙 +3 位作者 陈尔康 陈彭 许志扬 林茜 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期664-674,共11页

鳗鲡(Anguilla)作为我国优质水产养殖种类,精准掌握其数量对高效养殖有重要意义。为实现对循环水养殖鳗鲡的准确计数,提出了一种基于深度学习的改进Faster RCNN模型。针对检测目标即鳗鲡头部尺寸小的问题,选择在特征提取网络ResNet50中... 鳗鲡(Anguilla)作为我国优质水产养殖种类,精准掌握其数量对高效养殖有重要意义。为实现对循环水养殖鳗鲡的准确计数,提出了一种基于深度学习的改进Faster RCNN模型。针对检测目标即鳗鲡头部尺寸小的问题,选择在特征提取网络ResNet50中加入FPN结构来作为模型的骨干网络,以提取并融合多尺度的特征;针对原模型锚框都是基于人工经验设置的,并不适用于鳗鲡数据集的问题,使用k-means聚类算法对训练集中标注的鳗鲡头部检测框进行聚类分析,获得了适合鳗鲡数据集的15种不同尺度的锚框;针对图像中存在鳗鲡头部重叠的问题,选择使用Soft-NMS算法替代原NMS算法对RPN部分生成的候选框进行筛选,以减少模型对鳗鲡重叠部分的漏检情况。试验结果表明:改进后的Faster RCNN模型对鳗鲡头部的检测精度(mAP^(0.5))高达96.5%,较原Faster RCNN模型(Backbone为ResNet50)显著提升了14%,与SSD300和YOLOV3模型相比分别显著提升了24.9%和15%;在鳗鲡计数上,利用改进后的Faster RCNN模型检测结果进行计数,计数准确率达到90%以上,提升了模型对鳗鲡的检测识别能力。 展开更多

关键词 鳗鲡计数 深度学习 Faster RCNN模型 FPN结构 K-MEANS聚类算法 Soft-NMS算法

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无线体域网物理层传输编码理论综述:低密度奇偶校验码优化设计 被引量：1

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作者 宋丹 许志平 +1 位作者 洪少华 王琳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期2818-2827,共10页

面向无线体域网(WBAN)传输环境,该文主要论述信道编码与联合信源信道编码系统的码字设计。针对物理层的低功耗和高可靠传输需求,从低密度奇偶校验(LDPC)码的优化设计角度展开,主要在信道模型分类、传输系统构建、技术挑战与解决方案、... 面向无线体域网(WBAN)传输环境,该文主要论述信道编码与联合信源信道编码系统的码字设计。针对物理层的低功耗和高可靠传输需求,从低密度奇偶校验(LDPC)码的优化设计角度展开,主要在信道模型分类、传输系统构建、技术挑战与解决方案、信道适配性编码设计这4个层面进行梳理和总结。最后,对WBAN环境下LDPC码优化设计的未来研究工作进行展望,为构建下一代通信技术提供参考。 展开更多

关键词 低密度奇偶校验码 无线体域网 物理层 编码优化

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基于卷积神经网络与扩展卡尔曼滤波的单目视觉惯性里程计 被引量：7

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作者 林立雄 郑佳春 +1 位作者 黄国辉 蔡国玮 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期188-198,共11页

针对单目相机采集室外图像易受环境光照影响、尺度存在不确定性的缺点,以及利用神经网络进行位姿估计不准确的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与扩展卡尔曼滤波(EKF)的单目视觉惯性里程计。采用神经网络取代传统里程计中基于几何约... 针对单目相机采集室外图像易受环境光照影响、尺度存在不确定性的缺点,以及利用神经网络进行位姿估计不准确的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与扩展卡尔曼滤波(EKF)的单目视觉惯性里程计。采用神经网络取代传统里程计中基于几何约束的视觉前端,将单目相机输出的估计值作为测量更新,并通过神经网络优化EKF的误差协方差。利用EKF融合CNN输出的单目相机位姿和惯性测量单元(IMU)数据,优化CNN的位姿估计,补偿相机尺度信息与IMU累计误差,实现无人系统运动位姿的更新和估计。相比于使用单目图像的深度学习算法Depth-VO-Feat,所提算法融合单目图像和IMU数据进行位姿估计,KITTI数据集中09序列的平动、转动误差分别减少45.4%、47.8%,10序列的平动、转动误差分别减少68.1%、43.4%。实验结果表明所提算法能进行更准确的位姿估计,验证了算法的准确性和可行性。 展开更多

关键词 视觉惯性里程计 神经网络 惯性测量单元 扩展卡尔曼滤波

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基于深度学习的美式车牌检测与识别技术 被引量：1

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作者 林立雄 何洪钦 +2 位作者 陈彦杰 郑佳春 彭侠夫 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期657-663,共7页

针对美式车牌存在背景图案多样、文本信息复杂,传统车牌识别方法难以同时满足对不同样式车牌进行识别的问题,通过对文本建议网络和卷积递归神经网络研究,本文提出了一种美式车牌检测与识别方法。针对美式车牌检测时产生多个文本框,且有... 针对美式车牌存在背景图案多样、文本信息复杂,传统车牌识别方法难以同时满足对不同样式车牌进行识别的问题,通过对文本建议网络和卷积递归神经网络研究,本文提出了一种美式车牌检测与识别方法。针对美式车牌检测时产生多个文本框,且有些车牌号由于被图案隔断不在同一文本框的情况,设计了一套用于筛选车牌号的锚点机制。使用Adam优化算法训练卷积递归神经网络。本文构建了美式车牌数据集,进行验证实验,州名的识别率达到了92%,车牌号的识别率达到了84%,共同识别率达到了82%。且本文提出的网络模型大小不到60 MB,实时性强。提出的SE-MobileNetV2快速特征提取模型,大幅提高特征提取速度。 展开更多

关键词 深度学习 神经网络 文本检测 文本识别 美式车牌检测 美式车牌识别 SENet MobileNetV2

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单片集成光耦隔离式驱动芯片 被引量：3

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作者 程翔 常浩然 +2 位作者 刘岩 邓晨洋 严旭杰 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1022-1030,共9页

在功率半导体市场中,绝缘栅双极型晶体管(Insulated gate bipolar transistor,IGBT)和碳化硅金属氧化物半导体场效应管(Silicon carbide metal-oxide-semiconductor field-effect transistor,SiC MOSFET)具有出色的耐压性与频率特性,逐... 在功率半导体市场中,绝缘栅双极型晶体管(Insulated gate bipolar transistor,IGBT)和碳化硅金属氧化物半导体场效应管(Silicon carbide metal-oxide-semiconductor field-effect transistor,SiC MOSFET)具有出色的耐压性与频率特性,逐渐取代了传统的MOSFET。为了提高IGBT和SiC MOSFET驱动电路的可靠性,设计了一款光耦隔离式栅极驱动芯片,通过协同设计光探测器与驱动电路,从而实现单片集成。使用Silvaco软件对光探测器进行了仿真。仿真结果显示:光探测器对800 nm波长红外光的响应度约为0.277 A/W,-3 dB带宽约为90 MHz。进一步对光耦的光学结构进行优化设计,实现了控制端与后端高压驱动电路的有效隔离,从而解决了串扰问题。使用Maxchip 0.18μm 40 V BCD工艺进行流片,并对封装芯片进行测试。在光源输入电流为10 mA、芯片供电电压为12~40 V、输入信号频率为20 kHz的测试条件下,芯片的传播延时仅为98 ns。 展开更多

关键词 协同设计 单片集成 光耦隔离 低延时

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基于预定时间混沌同步系统的图像加密算法 被引量：2

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作者 庄裕富 许志平 +1 位作者 彭侠夫 林立雄 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期647-653,共7页

针对现有基于整数阶混沌系统的图像加密算法抗差分攻击能力较弱、安全性复杂度不足等问题,提出了一种同步时间可调的分数阶混沌系统的图像加密和解密方法.与现有的整数阶混沌系统相比,分数阶混沌系统的优点是增加了密码的复杂性.同时,... 针对现有基于整数阶混沌系统的图像加密算法抗差分攻击能力较弱、安全性复杂度不足等问题,提出了一种同步时间可调的分数阶混沌系统的图像加密和解密方法.与现有的整数阶混沌系统相比,分数阶混沌系统的优点是增加了密码的复杂性.同时,通过采用可调整的同步时间,扩展了密钥空间,增加了密钥复杂度,提高了算法的安全性.通过采用DNA编码、行/列循环置乱、异或扩散和Arnold置乱等方法相结合,更好地增强了加密算法的安全性.对图像加密和解密进行了仿真测试,通过直方图分析、相关性分析和明文敏感性分析,验证了该加密方法的有效性和优势. 展开更多

关键词 分数阶混沌系统 预定时间稳定 图像加密 抗差分攻击 安全分析

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