基于文字边缘失真特征的翻拍图像篡改定位

针对翻拍文档图像的篡改定位问题,提出一种基于文字边缘失真特征的翻拍图像篡改定位方法。从文字边缘分布、边缘梯度以及待检测文本与参考文本在边缘梯度上的差异3个方面构建了文字失真特征,并训练了一个基于深度神经网络的分类器进行决策。同时,为了评估检测方法的性能,构建了一个包含120张合法图像、1 200张翻拍篡改文档图像的数据集。实验结果表明:所提出的方法在跨库实验场景下词汇级别的ROC曲线下面积(area under ROC curve,AUC)和等错误率(equal error rate,EER)分别达到了0.84和0.23;与Forensic Similarity (128×128)和DenseFCN相比,所提出的特征结合LightDenseNet的方法在翻拍篡改文档数据集的跨库协议下,词汇级别的AUC指标分别提高了0.06和0.17。

基于改进YOLOv8的无人机航拍图像目标检测算法

针对现存无人机航拍图像目标检测算法检测精度较低、模型较为复杂的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法。在骨干网络引入多尺度注意力EMA,捕捉细节信息,以提高模型的特征提取能力;改进C2f模块,减小模型的计算量。提出了轻量级的Bi-YOLOv8特征金字塔网络结构改进YOLOv8的颈部,增强了模型多尺度特征融合能力,改善网络对小目标的检测精度。使用WIoU Loss优化原网络损失函数,引入一种动态非单调聚焦机制,提高模型的泛化能力。在无人机航拍数据集VisDrone2019上的实验表明,提出算法的mAP50为40.7%,较YOLOv8s提升了1.5%,参数量降低了42%,同时相比于其他先进的目标检测算法在精度和速度上均有提升,证明了改进算法的有效性和先进性。

基于旋转等变卷积的航拍红外图像目标识别算法

为提高传统无人机红外目标识别算法对输入图像的旋转鲁棒性,提出一种具有旋转等变性的红外图像目标识别算法。参照可见光三通道结构,将红外图像扩张为三通道以丰富输入图像的细节及边缘信息;以旋转等变卷积为基础,设计并实现能够高度保留图像旋转特征的标准旋转等变卷积模块和旋转残差模块,使得所设计模型FC-YOLOv5对图像及图像中目标旋转具有鲁棒性;加入压缩和激励注意力机制自适应地学习到每个通道的重要性,并且根据任务的需要加权调整特征图中的通道贡献,提取重要的特征信息并抑制不重要的特征信息。在航拍行人车辆数据集和海上船舶数据集上验证模型的性能,以基准模型YOLOv5s及常见轻量级目标识别任务所用模型YOLOv8s、NanoDet作为对照组模型。实验结果表明,所提算法的平均精度均值相较于基准模型能够提升2%~4%,且当输入图像具有不同角度的旋转时,能够比对照组模型识别到更多旋转目标,且识别错误更少。

基于无差拍预测算法的双向隔离型AC-DC矩阵变换器高动态电流控制策略

针对双向隔离型AC-DC矩阵变换器采用传统双闭环控制策略存在的控制参数多、整定困难等问题,提出了一种基于无差拍预测算法的高动态电流控制策略,通过引入无差拍预测算法对网侧电流进行控制,以减少控制器参数,消除数字控制时延。考虑到算法中电压电流检测量众多,故采用输入电压观测器以降低检测成本,减小采样误差的影响。变换器采用后级单重移相的调制方法来协调配合无差拍预测算法,其中参考输入电流指令与移相角为双射函数关系,简单易实现。仿真和实验结果表明:采用所提控制策略可以实现网侧电流正弦,功率因数接近于1;直流侧电压稳定,电流纹波率小于1%;直流电流在参考值突变时,跟踪快速且无超调、无振荡;同时,在变换器功率正向传输、反向传输以及正反向切换过程中,采用所提控制策略相比于传统的双闭环控制策略,电流动态调节时间分别缩短了69%、85%、67%。由此证明所提控制策略可以保证变换器良好的输入输出性能,并且相比于传统的双闭环控制策略在切换过程中动态性能得到显著提升。

改进YOLOv5的无人机航拍图像目标检测算法

针对无人机航拍图像目标检测中目标尺度多样、相似目标众多、目标聚集导致的目标漏检、误检问题,提出了改进YOLOv5的无人机航拍图像目标检测算法DA-YOLO。提出由特征图注意力生成器和动态权重学习模块组成的多尺度动态特征加权融合网络,特征图注意力生成器融合处理不同尺度目标更重要的特征,权重学习模块自适应地调节对不同尺度目标特征的学习,该网络可增强在目标尺度多样下的辨识度从而降低目标漏检。设计一种并行选择性注意力机制(PSAM)添加到特征提取网络中,该模块通过动态融合空间信息和通道信息,加强特征的表达获得更优质的特征图,提高网络对相似目标的区分能力以减少误检。使用Soft-NMS代替YOLOv5中采用的非极大值抑制(NMS)以改善目标聚集场景下的漏检、误检。实验结果表明,改进算法在VisDrone数据集上检测精度达到37.79%,相比于YOLOv5s算法精度提高了5.59个百分点,改进后的算法可以更好地应用于无人机航拍图像目标检测中。

含负载前馈补偿的电流型PWM整流器改进无差拍控制

针对三相电流源型PWM整流器直流侧电压-直流侧电流双闭环控制策略中动态响应速度较慢、参数整定复杂的问题,该文提出一种无差拍预测电流控制与负载功率前馈补偿相结合的改进控制策略。首先,分析三相电流源型PWM整流器在两相静止坐标系中的网侧离散化数学模型,在此基础上,电流内环采用无差拍控制跟踪网侧电流,但由于电感参数与控制延时的影响,将导致网侧电流控制精度及波形质量下降。针对此问题,该文采用改进型无差拍控制策略,并利用根轨迹法对电流内环稳定性能进行分析。在环路设计中,通过在外环上加入负载功率前馈等效电流,加快了系统动态响应,解决了负载突变时直流侧电压超调问题。最后,对传统方案和改进方案进行了对比仿真测试和样机实验,验证了所提控制策略的正确性。

大钟拍声的调整实验

阐明大钟拍声的发生原理,并用大钟振动拍的理论模型说明拍的特性,从而控制清晰度。在实验钟上附着质量,附着质量位置的不同,能够改变其非对称程度,进一步调整拍频,同时将有限元分析结果与等效圆环理论计算结果进行对比。引入等效圆环理论,通过建立一个理论上带有附加质量的轴对称圆环模型,达到具有和大钟相同的振动特性。根据模型,得到在大钟特定位置附加的质量,以同时调整所需拍的清晰度和周期。在大钟多个位置进行实验,并进行有限元分析,验证了该理论的有效性。

基于代理双向竞拍的弹性云资源调度方案

针对跨云平台的资源调度问题,提出一种基于代理双向竞拍的弹性资源调度方案。该方案在拍卖过程中引入交易延时排队影响因子,排队轮数越多,排队影响因子值越大,竞价提交优先级越高,同时根据服务等级协议判定不合规交易的惩罚金数额,以惩罚金制度防范恶意竞拍交易的出现。每轮竞拍允许并发实现多项交易。仿真结果表明,该方案保证了竞拍成功率,并且与传统一次拍卖成交方案相比,其竞拍时间减少了0.32 s,同时能提高16%的用户收益与9%的资源提供商利益。

高功率微波大口径相控阵天线拍波辐射方法研究

相控阵天线是未来高功率微波辐射系统的重要形式之一,是当前研究的热点。为了获得超高等效全向辐射功率,高功率微波天线均为大口径形式。而大口径相控阵天线在辐射高功率微波拍波过程中,存在波束分裂、增益下降问题。针对该问题,本文提出了一种大口径相控阵天线拍波辐射结构,采用“子阵-面阵”两级馈电形式,解决了拍波辐射过程中波束分裂问题,有效提高了高功率微波系统的综合性能。该方法极大地节约了移相器数量,节省了系统成本,降低了系统复杂度,有利于实现高功率微波系统的小型化,提高系统的可靠性。

联合结构重参数和YOLOv5的航拍红外目标检测

无人机进行红外航拍目标检测在交通、农业和军事等方面有着广泛应用。该领域的主要挑战有目标较小、相互遮挡、非刚体形变大以及红外成像纹理信息少、边缘特征弱等。针对以上问题,基于YOLOv5和结构重参数化优化思想,提出了一种针对航拍场景的目标检测模型Rep-YOLO。首先,在主干网络中引入RepVGG模块,提升模型特征提取能力;在模型推理时对RepVGG模块的多分支进行结构重参数化,减少网络分支和结构复杂度。其次,结合数据特征,改进检测网络颈部的路径聚合网络,提升检测算法在机载平台的精度-速度均衡能力。最后,在两个公开红外数据集进行对比实验,表明该算法的有效性。以南航ComNet航拍数据集为例,统计结果显示主要检测指标各类平均精度(mean Average Precision,mAP)提升5.9%,同时参数量和模型大小分别减少约29.7%和23.2%。另外,对Rep-YOLO在典型机载平台Jetson Nano上进行了模型部署验证,为航拍场景的检测算法改进和实际应用提供了可靠的技术支撑。

一种改进的YOLOv5s航拍车辆检测算法

为了解决航拍图像中车辆小目标检测困难的问题,提出一种改进的YOLOv5s航拍车辆检测算法。首先,将未利用的浅层特征信息与其他深层特征信息进一步融合,组成用于小目标检测的新检测层,提高小目标的检测能力;其次,结合SPD模块重新设计CSP模块构成SPD-CSP模块,代替原有网络的下采样操作,减少特征提取时小目标有效信息的损失;最后,将通道注意力机制ECA模块引入到Backbone部分中,通过自适应地调整不同特征通道的权重系数,使得网络更加关注特征图中的关键信息,减少无关信息的干扰。实验结果表明:提出的算法在VisDrone数据集上,与YOLOv5s网络相比,均值平均精度P_(mAP 0.5)提高了6.4%,检测速度FPS达到65帧/s,能实时、精确地对航拍车辆进行检测。

基于高阶幂的单快拍LDACS系统波达方向估计

L波段数字航空通信系统(L band digital aeronautical communication system,LDACS)是未来航空宽带通信重要的基础设施之一,针对LDACS信号容易受到相邻波道大功率测距仪(distance measuring equipment,DME)信号干扰的问题,提出了联合正交投影干扰抑制与单快拍稀疏分解的波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法。通过子空间投影抑制DME干扰,然后使用单快拍数据构建伪协方差矩阵,对伪协方差矩阵求高阶幂,之后进行奇异值分解,并利用约束条件求解稀疏解得到期望信号来向的估计值。所提方法使用高阶伪协方差矩阵降低了噪声影响,仅用单快拍就可以准确估计LDACS信号的入射方向。仿真结果表明,改进单快拍高级幂(improved single snapshot high order power,ISS-HOP)L1-SVD算法的估计精度优于ISS-HOP-MUSIC算法。该方法可以有效抑制DME干扰,提高OFDM接收机性能。

不平衡电网下电流源型PWM整流器改进型无差拍控制

三相电流源型PWM整流器运行在电网电压不平衡情况下,引起直流侧及网侧电流存在大量低次谐波,势必对后级变换器供电稳定性、安全性等存在不利影响。针对该问题,首先建立整流器数学模型,推导出不平衡电网下直流侧电压和网侧电流表达式,揭示出系统直流侧和网侧电流产生低次谐波的机理。其次,根据瞬时功率理论设计内环电流参考指令,并利用无差拍控制实现网侧电流对参考电流的跟踪。然而传统无差拍控制存在延时问题,将影响网侧电流的跟随性能,造成电能质量下降。为解决该问题,提出了网侧电流内环改进型无差拍控制,利用两步预测法补偿系统延时。最后,基于Matlab/Simulink平台搭建仿真模型,验证所提控制策略的正确性与有效性。结果表明,所提方法能有效抑制直流侧和网侧电流低次谐波,实现网侧电流正弦化和直流侧电压稳定输出。

抑制采样白噪声干扰的PWM整流器无差拍控制

无差拍控制(DBC)是一种应用于整流器电流内环的预测控制,但该算法对系统参数敏感,当采样受到持续噪声干扰时波形畸变严重。为此,此处提出了一种基于DBC的白噪声抑制算法,实验结果表明,该算法在较大电感参数偏差下能保持稳定,在白噪声干扰下能够显著降低电流畸变率。

民间元气的招魂曲——《凉州十八拍》论

《凉州十八拍》延续了作者关于河西乃至中华民族命运“除锈—培植元气—依靠少年”的思考路径,构建了一个宏大而诗性的民间世界。小说从凉州民间传承中提取了“忠义”与“信”,顾山农的悲剧命运表明,以忠义为出发点的隐忍、自污与自囚,不是承平堡也不是凉州的出路,忠义血勇才是凉州的唯一生门,也是凉州元气所在。惊白一代接替了“救孤”使命,从个体拓展到红军乃至全中国,惊白为此毅然舍弃了凉州法器、神器与公器,投奔兰州八路军办事处。由于缺少对于民族命运的主体性思考,元气说尚无法解决凉州从传统向现代转变的问题,这也许将是新小说的任务。

基于小快拍场景的联合校正稳健波束形成算法

针对传统的自适应波束形成算法在目标导向矢量失配及接收数据的协方差矩阵存在误差时,性能急剧下降的问题,提出了一种基于小快拍场景的联合协方差矩阵重构,及导向矢量优化的稳健波束形成算法。对不确定集约束求解得到干扰导向矢量,根据稀疏干扰来向的导向矢量近似正交,求出干扰导向矢量对应的干扰功率,从而完成协方差矩阵重构;对期望信号来向及其邻域进行权值求解,对加权后的数据特征分解,利用多信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)谱估计算法对信号区域积分得到信号协方差矩阵,将其主特征值近似为期望信号的导向矢量完成重新估计。仿真结果表明,在无误差时,算法输出信干噪比(Signal to Interference Plus Noise Ratio, SINR)接近理论最优;在多种误差环境下输出性能随信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)的变化均具有较好的稳健性,并且在信号来向可精准形成波束;在小快拍时可以较快收敛至理论最优值。

基于参数辨识的永磁辅助同步磁阻电机电流无差拍控制

针对永磁辅助同步磁阻电机电感参数失配引起传统无差拍预测电流控制器受扰动的问题,该文提出一种电感参数自适应的无差拍预测电流控制方案。所提算法利用模型参考自适应系统对电感参数进行在线辨识,并将辨识结果代替控制器中的原始电感模型参数,以确保控制器的模型参数和电机实际参数相匹配,进而增强无差拍预测电流控制系统的鲁棒性。根据永磁辅助同步磁阻的数学模型,对电机本体进行了建模,以实现对所提算法的仿真验证。最后在以TMS320F28335控制器为核心的实验平台上进行了实验验证。仿真和实验结果均表明,当电机参数与模型参数不匹配时,所提算法相较于传统的无差拍预测电流控制算法在电流波动峰峰值、电流跟踪静差及系统鲁棒性方面都有明显的改善。

永磁同步电机低共模电压和低复杂度无差拍预测控制

针对永磁同步电机无差拍预测控制共模电压较大的问题,在一个控制周期内采用相位相反的基本电压矢量来生成虚拟零电压矢量抑制共模电压,并采用动态选择虚拟电压矢量生成方式来减小开关频率。为了提升无差拍预测控制性能,构造12个虚拟非零电压矢量来增加备选电压矢量。仿真结果表明:与7个基本备选电压矢量相比,基于19个备选电压矢量的无差拍预测控制降低转矩脉动6.89%,降低磁链脉动13.33%,同时共模电压也得到有效抑制。相较固定生成方式,动态选择虚拟电压矢量生成方式可降低开关频率25.89%。虽然该方法可有效提升系统性能,但增加遍历次数,极大增大计算量。为提高算法实时性,提出一种通过判断理想电压矢量所在区域来确定最优电压矢量简化确定方法,无需遍历计算,减小运算负担。基于STM32H743IIT6单片机实时性试验表明:相较于7个基本电压矢量,采用19个电压矢量算法执行时间增大273.40%,最优电压矢量简化确定方法执行时间减小88.09%。

运动拍杆类器械环保胶粘剂的制备及性能研究

研究以天然产物制备的拍杆类器材为对象,分析H3BO3、尿素占比、氢氧化钠与氢氧化钡的占比等对环保胶粘剂粘接强度的作用进行分析,同时还对其中的机理加以剖析。结果表明,在这些成分的占比上升之后,干、湿状胶接强度,主要特征体现在先上升后下降,当上述几个成分分别为5.0%,0.12、50.0%和9.5%,以及有机硅2%、物质量比2时,对应的干状粘接强度达到最大。对于环保型胶粘剂来说,氢氧化钡的合适性显然比氢氧化钠更高。然而,当增添的改性剂进行延后,此时干状与湿状胶接强度,前者为逐渐下降,后者则是先下降后上升的特点。

基于表面肌电信号对乒乓球运动员挥拍动作的特征研究

通过对乒乓球运动员进行采集上肢表面肌电信号数据的实验,分析其在进行挥拍动作时的肌肉活动特征。实验对象为30名具有一定乒乓球训练经验的运动员,分别进行正手挥拍、反手挥拍的实验任务。通过表面肌电信号采集设备记录运动员挥拍时肌肉的电活动信号,并对信号进行预处理和分析,提取出肌肉活动的特征参数。利用BP神经网络算法比较表面肌电信号时域特征、频域特征以及时频特征对挥拍动作的影响及识别预测。通过比较肌肉活动特征,探讨乒乓球运动员在不同动作中肌肉协调和活动强度的变化,实验中可正确模拟采集上肢挥拍规律,在运动员基础训练中具有应用价值。