全视野数字病理图像智能分析

随着数字组织病理学的快速发展,全视野数字病理切片(whole slide imaging, WSI)在医疗领域得到了广泛应用。近年来,深度学习算法的飞速发展为WSI的研究提供了新契机。为更好地分析WSI,充分利用其中丰富的细节信息,通过深度学习算法提取WSI图像特征,进而完成各种下游任务已成为当前的研究热点。本文对WSI图像的智能分析作了综述,首先介绍了利用深度学习进行颜色归一化的方法,随后回顾了不同研究在输入数据筛选方面采用的不同策略。最后,本文总结了深度学习在WSI的分割、分类、预测三大任务中的应用,并探讨了其在WSI应用中面临的挑战和未来的发展方向。

基于时间敏感软件定义网络的工业互联网时延优化方案

大规模工业通信网络中不同优先级的数据流量共同传输会导致网络拥塞、时延增大等问题,基于时间敏感软件定义网络(time sensitive software defined network, TSSDN)框架,提出一种网络时延优化方案。在数据链路层对工业网络中不同优先级的数据流量设计分类整形调度的增强型时间感知整形器(enhanced-time awareness shaper, E-TAS)算法,缩短网络排队时延,将最高优先级同步实时数据采取流预留的方式、将次优先级非同步实时数据采取帧抢占的方式进行调度,将低优先级非实时数据按其调度权重进行公平调度,同时在网络层结合使用基于时延的Dijkstra算法,缩短网络数据的传播时延。仿真结果表明,所提方案有效保证了不同优先级数据流量的时延要求,实现了网络总时延性能的优化。

空时分组码通信中的一类ICA盲检测方案

空时分组码(STBC)通过使用发射分集策略和空时编码方案可以明显改善系统性能。然而,其接收端必须获得准确的信道状态信息(CSI)才能进行有效的信号检测。而对于复杂的无线通信环境,这种前提条件有时却难以得到满足。独立分量分析(ICA)是一种将一个复杂的数据集合分解为多个独立子集的盲源分离(BSS)技术。通常情况下,即使没有空间信道的任何信息,ICA也可以仅凭接收信号恢复出发射信号。提出了一种利用ICA技术的STBC盲信号检测方案,在建立了适用于ICA的特定通信系统模型后,几种典型的ICA算法被用来进行性能比较。理论分析表明,ICA盲接收技术的应用可以在一定程度上替代基于信道估计的传统方法,增强系统对信道估计错误的顽健性。仿真实验结合了具体的STBC系统,比较了基于ICA的不同方案的性能,并讨论了最优的信号检测方案。

基于独立分量分析的多天线空时盲接收方案

将独立分量分析(ICA)技术应用于无线通信环境中,通过分析空时分组码(STBC)和垂直—贝尔实验室分层空时(V-BLAST)的本质结构,建立了多种适用于ICA的特定通信系统模型,并以此实现了对发射信号的盲检测,从而代替了基于信道估计的传统接收方法。理论分析表明,ICA盲接收技术的应用可以有效提高系统对信道估计错误的顽健性和系统设计的灵活性。仿真结果验证了所提方案的有效性,并对算法实现的复杂度和收敛特性进行了分析。

汽车防撞雷达系统滤波器的设计

针对调频连续波 (FMCW)汽车防撞雷达实际信号的特点 ,设计了一种用于该汽车防撞雷达有用信号提取的系统滤波器 ,分析了其前级宽带模拟带通滤波器和后级数字信号处理器 (DSP)程控自适应滤波器的设计原理与具体实现 .试验数据表明 。

协作上下文感知下无线传屏数据不一致性消除

为了提高无线传屏的链路稳定性和数据传输可靠性,增强无线传屏的视觉效果,研究建立了一种感知环境下多媒体数据共享的节点协作感知模式,确定了基于协作上下文感知的无线传屏模型及其工作方法,并针对传屏中出现的数据不一致性问题,提出了一种面向突发错误的数据不一致性消除算法.该算法通过反馈和加窗处理,提升了算法的抗突发错误能力,并提高了无线传屏中传屏数据不一致性消除的正确率,使无线传屏数据可以在复杂环境下获得可靠的传输.仿真结果表明,在数据包含突发错误时该算法的正确率优于其他同类算法.

基于DSP的雷达信号自适应滤波器

针对调频连续波（FMCW）汽车防撞雷达实际信号的特点，设计了一种数字信号处理器（DSP）程控自适应滤波器，介绍了其原理与具体实现方法，并结合防撞雷达有用双频信号提取的实例，分析了该滤波器的硬件结构和软件流程。试验数据表明，该自适应滤波器可以有效地去除干扰并实现有用信号的精确提取。

基于信息化词云技术的在线教学效果调查与可视化分析

随着教育信息化的快速发展,网络化在线教学凭借其便捷和低成本的特性已经成为一种重要的教学手段。特别是在疫情期间,在线化的教学模式使宅在家里的学生做到了“停课不停学”。后疫情时代,平台化的网络教学模式更是呈现了井喷式发展。然而,教学过程中知识的传递方式是影响教学效果的重要因素,而其也会引起教学效果的不确定性,所以有必要对目前广泛开展的在线教学成效进行系统调研和分析。文章针对2020年疫情期间高校在线教学的成效,采用调查问卷的形式进行了数据收集,并利用“词云”这一基于计算机辅助分析的信息化手段作为展示调查结果的有效可视化载体,将调查中聚焦的观点转化为突出且简洁的词频图表达,同时结合质性访谈对结果进行了深入分析。这种信息化展示技术的运用,可以更加方便快捷地对师生在线教学的感受和评价进行深入分析和直观呈现,为研究在线教学的成效提供了一种有效手段。

结合波束形成与发射分集的闭环下行发射方案

多天线技术是提高下行发射性能的一种有效方法。波束形成(BF)和发射分集(TD)均通过使用多个天线来有效地改善系统性能并提高信道容量。该文提出了一种将BF和TD结合用于闭环通信系统的自适应下行发射方案, 它包括适合于慢变信道的分集阵列方法和适合于快变信道的波束形成阵列方法。基站可以根据实际的信道状况自适应地调整发射方法。文中详细地介绍了自适应方案的实现算法,并对算法的复杂度和适应环境进行了分析。仿真结果证明新方案可以同时获得BF增益和TD增益,在使系统的误比特率(BER)性能大幅提高的同时,增强了系统对信道变化的适应能力。

多源多中继协作网络上行联合波束成形

主要研究中继协作波束成形和基站端线性均衡向量的联合优化设计问题。考虑在上行多用户中继网络中,每个用户可以独立地通过分布式的中继节点向多天线基站发送信号。针对以上模型,本文提出了两种有关联但是不同的设计方法。在第一种方法中,力求在每一个信干噪比不小于一定阈值的情况下,最小化所有中继节点总的传输功率;在第二种方法中,考虑在中继节点满足一定功率约束的情况下,使最小的信干噪比最大化。通过数学转换发现,最优化的基站端线性均衡向量是由中继加权向量唯一确定并可以写成闭式解的形式,这样便可以把多变量优化问题转化为单变量优化问题,进而利用schur补和半正定松弛等,将原问题转化成可以用凸优化方法直接解决的问题,仿真结果表明与已有方法相比,本文方法性能更佳。

MIMO系统中最大化信道容量的联合发射与接收天线选择算法

基于对信道容量公式的分析,得到了增加一对发射与接收天线时信道容量增量的表达式,通过对该表达式的分析简化提出了当发射端与接收端射频链路数相同时的低复杂度联合发射与接收天线选择(JTRAS)算法。仿真结果表明新算法在计算复杂度较低的条件下性能优于目前存在的其他算法,与最优算法接近。

TMS320C30与A/D和D/A接口的设计

一种硬件代价极小、软件控制简单的DSP与A/D和D/A的接口设计方法。该方法采用DSP的程控能力协调A/D、D/A等各种模块的工作,不需要总线隔离。该方法已成功地应用于汽车防撞雷达信号的采集与处理系统中。

结合发射天线重分组和接收天线选择的双空时发射分集系统的实现方案

对线性接收双空时发射分集系统提出一种新的接收天线选择方案,通信系统在增加较小的实现复杂度的情况下可以有效的改善系统的信道状态,抑制不同子数据流间的干扰,降低系统的误码率(BER)。结合发射天线重分组(TAS)方案,不同子数据流间的干扰可以得到更好的抑制,系统性能得到进一步的提高。仿真表明,在增加较少的反馈信息冗余及系统硬件实现复杂度的情况下,系统的性能得到了很大的改善。

基于独立分量分析的正交空时分组编码盲检测方案

通过在不同天线发射的信号之间引入时域和空域信息,正交空时分组编码(OSTBC)可以获得发射分集增益,而且可以在不牺牲带宽的情况下获得更高的编码增益。但是其译码却需要精确的信道状态信息(CSI),因此,信道信息估计的准确性严重影响系统的性能。基于独立分量分析(ICA)的盲源分离(BSS)技术可以在不进行信道估计的情况下对发射信号实现有效检测。通过利用OSTBC的正交特性,提出了2种基于ICA的盲检测方案,同时,一些基于信道估计的检测算法也被用来进行性能比较。瑞利衰落信道下的仿真结果表明,2种新方案均具有较好的系统适应性和误码率性能。

NGB的发展与思考

本文对下一代广播网络(NGB)的发展现状、主要特点、基本特征和创新之处进行介绍,并对其下一步的发展提出几点思考。

非对称信道下解码转发协作网络性能分析①

针对非对称独立非同分布信道下的协作通信网络，进行了系统性能分析，系统信源．中继链路服从莱斯分布，中继一信宿链路服从瑞利分布。系统采用解码转发（DF）协议，并且从M个可用中继节点中选择性能排序位于第Ⅳ优的中继节点转发信号。推导出了信宿端瞬时信噪比（SNR）的概率密度函数（PDF），并基于此函数给出了平均误符号率（SER）和信道容量的表达式。表达式适用于任意的M或Ⅳ。仿真结果显示理论性能与实际性能很好吻合，验证了理论分析的正确性，并且表明第二跳参数是决定系统性能的关键。

上行多用户MIMO系统中的用户与天线联合选择方案

在多用户MIMO系统中,基站所能同时进行通信的用户数受到基站和用户端天线数的限制,随着用户数的增加,系统的性能反而会降低,因此,用户选择技术就成为一种改善系统性能的有效技术。在本文中,针对上行多用户MIMO系统提出了一种低复杂度的用户选择算法。为获得更大的系统性能,在用户选择的基础上,进一步提出了一种用户与天线联合选择算法。这两种算法在极大地简化计算复杂度的条件下,提供了与最优算法几乎相同的性能。

波束空时分组编码的ICA盲检测方案

理论研究已经证明,结合波束形成和空时分组编码的混合系统与传统的单纯使用波束发射或空时编码的方案相比具有很大的性能提高;传统的译码方案是借助接收端的信道估计来实现的,它需要知道准确的信道状态信息(CSI)。但如果信道估计不易实现,则系统性能将受很大影响。独立分量分析(ICA)作为一种经典的盲信号分离技术可以在不进行信道估计的情况下对发射信号实现有效检测。本文针对接收端的信号结构提出了一种基于ICA的正交检测方案;并通过仿真将新方案与传统方案进行了性能比较。仿真结果表明,新方案具有较好的系统适应性和误码率特性。

波束空时分组码系统中一种基于ICA的正交检测方案

结合波束形成和空时分组编码的混合系统与传统的单波束发射以及单空时编码发射分集方案相比可以大大提高链路性能;传统的译码方案通常以接收端能够获取精确的信道状态信息为前提;但是对于某些特定的通信环境,这种前提条件通常很难满足。独立分量分析(ICA)技术可以在不进行信道估计的情况下对发射信号实现有效检测。本文针对接收端的信号结构提出了一种基于ICA的正交检测方案;并通过仿真将新方案与传统方案进行了性能比较,仿真结果表明,新方案具有较好的系统适应性和误码率特性。

基于骨骼关键点检测的多人行为识别

人体行为识别(Human Activity Recognition,HAR)技术是计算机视觉领域的研究热点,目前多人HAR的研究仍存在很多技术难点。针对多人HAR中人数判断不准确、特征提取难度大导致行为识别准确率低的问题,提出了一种基于骨骼关键点检测的多人行为识别系统。该系统将骨骼点提取与动作识别相结合,首先对原始视频进行图像帧提取,然后通过OpenPose算法得到人体骨骼关键点数据来对人体进行检测并标注,最后根据骨骼点的特点提取人体姿态特征。同时,为准确描述特征之间的关系,提出了一种基于帧窗口矩阵的特征描述方法,该方法将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器以完成多人行为识别。选择UT-Interaction和HMDB51这两个公开的数据集中的10类日常典型行为作为测试对象,实验结果表明,所提方法可以有效提取图像中的多人骨骼关键点信息,且其对10类日常典型行为的平均识别准确率达86.25%,优于对比的其他已有方法。