定点形变数据中暂态短持时异常信号的检测方法研究

分别将线性叠加及零延迟相乘算法用于人工合成数据中的暂态信号检测实验,对比2种算法在暂态信号识别中的效果。结果表明,将同台多道、多台多道数据进行零延时相乘能够更有效地压制数据中的干扰和噪声,使准同步暂态信号得到放大凸显,实现暂态异常信号的初步检测与识别。在此基础上,利用零延时相乘算法处理2002~2022年云南定点形变观测数据,从中识别出11组暂态短持时信号,并进一步分析信号与云南境内M_(S)5.0以上地震的时空关联性。

基于手机信令HMM轨迹映射的交通方式识别算法

为解决手机信令数据稀疏性限制和重构轨迹特征提取与融合能力不足问题,提出一种出行轨迹重构与多源特征融合的交通方式精准识别算法。构建刻画基站信号传播路径损耗与信号强度的无线信号损耗模型,利用隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)将手机信令轨迹由基站序列重构为路段节点序列,提出基于无线信号传播隐马尔可夫模型(wireless signal propagation hidden markov model,WP-HMM)的出行轨迹重构方法,用以描述信号强度与距离作用关系。基于出行重构后的轨迹,结合路段类型特征,提出了时空标准化相似性度量算法,以融合导航轨迹特征,并构建了基于随机森林(random forest,RF)的交通方式识别算法。实证分析表明:通过出行轨迹的重构,模型的平均识别精度提高了8%以上,且对新样本具有优异的泛化能力;相较于现有方法,时空标准化相似性度量算法能更准确捕捉轨迹间的移动模式;在不同环境下的轨迹识别中,模型在郊区区域的表现显著高于城区。所提算法在大规模手机信令数据的出行方式识别领域具有重要的应用价值。

相似网络构建与表征的水下声信号检测

水下声信号检测在海洋防御系统中扮演着不可或缺的角色,同时也广泛应用于民用领域。然而,在没有目标信号先验信息的情况下,目前仍缺乏行之有效的水下声信号检测方法。为此,该文提出了一种新的算法—相似网络,以解决在复杂海洋背景下水下目标检测的难题。该方法结合了信息几何和复杂网络理论,通过将节点相似度度量问题转化为矩阵流形上的几何问题,测量不同时间尺度上数据之间的相似性,并构建时间序列数据的网络表示。同时还引入了图信号处理理论,以提取目标信号内部隐藏的动力学特性,从而实现无目标先验信息下的水下声信号检测。通过对仿真和实测数据的研究验证,证明了该方法的有效性。结果表明,相似网络方法优于现有的网络构建和目标信号被动检测方法,能够更有效地检测水下声信号,实现无目标先验信息下的水下声信号检测。

一种结合卷积自编码和补丁惩罚的生成对抗网络单图像去雨方法

针对传统的图像去雨方法存在去雨图像失真、生成伪影等问题,提出一种结合卷积自编码和补丁惩罚的生成对抗网络单图像去雨方法。首先,该方法采用卷积自编码组成生成器网络,使用对称跳跃连接提高生成器网络的训练效率和收敛性能,实现对图像细节信息和二维信号空间信息的重构;其次,引入马尔可夫鉴别器在图像补丁层次上进行惩罚,去除生成图像中的伪影;最后,提出一种新的精细化损失函数参与训练网络模型,进一步增强模型的去雨深度。采用峰值信噪比和结构相似性作为模型的评价标准,实验结果表明,该方法在现实雨图和合成雨图的去雨处理上都有良好的表现,基本还原了图像细节内容,并保证了较高的视觉质量。

电动汽车CAN信号解析中典型相似信号解析研究

随着纯电动汽车对标测试技术的不断发展,通过CAN信号解析采集数据成为一种重要手段,而在进行CAN信号解析过程中会出现一些极其相似的信号,本文以其中的电机转速和车速、车轮轮速、动力电池和电机控制器电流为例,从电动汽车的架构原理出发,以信号波形法为基础,研究并提出区分这些相似信号的试验方案,并通过某车型的信号测试验证了方案的可行性,对后续电动汽车的CAN信号解析研究具有一定的参考价值。

基于声波干涉的异常形态红细胞检测技术研究

为了能够在细胞光声波相互干涉的条件下,检测出两个红细胞中是否存在形态异常的细胞,对双细胞光声光谱影响参数进行了有限元分析。建立了单细胞模型、不同距离下的双细胞模型以及相同距离下存在异常形态细胞的双细胞模型,并进行了声场分析。利用单个细胞确定细胞信号的主要分布频率,不同距离下的细胞模型确定合适距离以及探测点的位置分布,相同距离下存在异常形态细胞的双细胞模型确定异常状态下的信号曲线。结果表明,当双细胞均为正常红细胞时,该模型的频域声压级曲线与单细胞信号对比后的弗雷歇距离小于3.3;当双细胞中存在异常形态红细胞时,该模型的频域声压级曲线与单细胞信号对比后的弗雷歇距离大于13.7。因此,在双细胞光声波相互干涉的条件下,将探测点布置在加强区,通过与单个细胞信号对比可以判定两个红细胞中是否存在异常形态的红细胞。

基于特征融合的电磁信号对抗样本检测方法

针对电磁信号调制识别智能模型容易受到对抗样本攻击的问题,提出了一种基于特征融合的电磁信号对抗样本检测方法。该方法首先通过变分模态分解对测试样本进行去噪得到去噪后的电磁信号样本,然后分别将去噪前后的电磁信号样本输入到神经网络模型中,接着计算去噪前后模型输出向量的余弦相似性值和置信度差值,最后将两个特征进行融合,输入到一个神经网络模型中进行检测。与基线方法相比,该方法在实验中取得了更高的检测成功率。本文方法具有时间复杂度低、易于实现的优点,为电磁信号调制识别智能模型提供了一种新颖的对抗样本检测方法。

基于降噪技术的高光谱图像实时优化研究

为了获得理想的高光谱图像,针对当前高光谱图像优化方法存在的问题,设计了基于降噪技术的高光谱图像实时优化方法。首先分析当前高光谱图像优化的研究进展,找到当前方法存在的不足,采集高光谱图像,采用自适应阈值的小波变换对高光谱图像进行去噪处理,以改善高光谱图像质量,然后采用Retinex理论模型对去噪后高光谱图像进行增强操作,丰富高光谱图像细节信息,最后采用卷积神经网络进行了高光谱图像分类,测试结果表明:本方法优化后高光谱图像的峰值信噪比和结构相似度均值分别为31.18和0.981,不但提升了高光谱图像质量,而且使得高光谱图像分类正确率超过了92%,高光谱图像优化时间控制在4.5 s以内,相对于其他高光谱图像优化方法,具有十分明显的优越性。

基于多路特征渐进融合和注意力机制的轻量级图像超分辨率重建

为进一步探索在计算和存储资源受限设备上应用超分辨率方法的可能性,本研究聚焦于深度卷积神经网络技术在单图像超分辨率中的应用,特别是如何在不显著增加网络规模的情况下,提升网络的性能。本文提出一种新的基于多路特征渐进融合和注意力机制的轻量级单图像超分辨率方法(multi-path feature fusion and attention mechanism,MPFFA)。MPFFA包括一个多路特征渐进融合块(multi-path feature progressive fusion,FPF),可以通过前面的特征,多路渐进地引导和校准后面特征的学习;还包括一个多路特征注意力机制(multi-path feature attention mechanism,FAM),通过加权拼接多路特征通道,可以提高特征信息的利用率和特征表达能力。实验结果表明:MPFFA显著优于当前其他代表性的方法,在模型复杂度和性能间达到了更好的平衡。本文提出的模型能够更好地应用于计算和资源受限的设备上。

基于语音识别的信号分析仪控制系统设计与实现

为进一步提升信号分析仪的语音控制效果,研究一种基于深度学习算法的信号分析仪控制系统。以程控手册和用户习惯为基础建立训练集,通过语音识别、语义分析、指令映射等方式将语音输入转换成用于控制仪器的程控指令。实验结果表明,相较于命令词识别对比为基础的系统,基于语音识别的信号分析仪控制系统在识别准确率和响应时间上均有所改善,有效地扩展了信号分析仪的使用场景,增强了用户体验感。

基于生成对抗网络的船舶可见光图像到红外图像的转换

为了解决红外制导研究中舰船图像样本数量不足的问题,提出一种面向舰船图像的改进的生成对抗网络(generative adversarial network,GAN),能够生成高质量的红外图像。首先转换可见光图像颜色空间以更好地捕捉夜间低亮度下图像的轮廓信息,然后引入残差块生成网络降低低像素的可见光图像对生成的红外图像的影响并加深网络层数以更好地学习深层映射关系,最后引入更平滑的损失函数加快收敛速度,提高生成红外图像目标边缘清晰程度。在制作的无人机拍摄的红外可见光配对的数据集进行测试,改进后的方法平均生成图像峰值信噪比(peak signal to noiseratio,PSNR)提升20.3%,结构相似性度量(structural similarity,SSIM)提升30.4%。结果表明改进的网络可以生成质量更高的红外仿真图像,用于目标检测等任务有更好的效果。

融合注意力机制的GAN病虫害图像超分辨率重建

收集咖啡和柑橘病虫害样本图片,利用TensorFlow深度学习框架,在原始SRGAN(Super-resolution generative adversarial networks)的超分辨率重建网络里加入了注意力模块,对重建图像视觉质量和峰值信噪比(PSNR)、结构化相似性(SSIM)指标进行分析。结果表明,设计的模型和原始SRGAN模型对比之后峰值信噪比提高了2.23,结构相似性提高了7%。在细节纹理方面可以获得更好的视觉效果,重建后的图像识别准确率提高了约4.42个百分点。因此,设计的模型可以对小样本性质的植物病虫害样本进行扩充。

Method of fuzzy uniformity analysis for simulation underwater acoustic signals

Since the simulation underwater acoustic signal is used in the semi-object simulation experiment of underwater weapons, it has great impression upon simulation fidelity. It is asked that whether simulation signals can replace the real signal effectually. Considering the randomness of signals, the interval estimation of feature parameters of simulation signals is made. By comparing the obtained confidence interval with the corresponding accept interval, the concept of similarity coefficient of simulation signals is given. By making a statistical analysis for similarity coefficient, the uniformity information of simulation signals is extracted, and the fuzzy number which expresses the fuzzy uniformity level of simu- lation signals is obtained. The analysis method on fuzzy uniformity of simulation underwater acoustic signals is presented. It is indi- cated by the application in simulation of target radiated-noises that the method is suitable and effectual for the simulation research on underwater acoustic signals, and the analysis result may provide support for decision-making relative to perfecting simulation sys- tems and applying simulation signals.

Analysis of random laser scattering pulse signals with lognormal distribution

The statistical distribution of natural phenomena is of great significance in studying the laws of nature. In order to study the statistical characteristics of a random pulse signal, a random process model is proposed theoretically for better studying of the random law of measured results. Moreover, a simple random pulse signal generation and testing system is designed for studying the counting distributions of three typical objects including particles suspended in the air, standard particles, and background noise. Both normal and lognormal distribution fittings are used for analyzing the experimental results and testified by chi-square distribution fit test and correlation coefficient for comparison. In addition, the statistical laws of three typical objects and the relations between them are discussed in detail. The relation is also the non-integral dimension fractal relation of statistical distributions of different random laser scattering pulse signal groups.

地面数字电视单频点同播4套高清节目的实践及视频质量评估

本文提出了一种利用视频质量评估来优化地面数字电视单频点同播高清节目套数的方法。根据我国地面数字电视(DTMB)信道编码、城市无线覆盖的实际情况,以及编码复用前后的视频序列,进行客观视频质量评估计算结果,优化播出设备参数,实现在保证终端接收视频质量的前提下,尽量提高数字电视无线传输覆盖的频带资源的利用效率。

Characterisation of Real-World Bus Acceleration and Deceleration Signals

Public transportation by bus is an essential part of mobility. Braking and starting, e.g., approaching a bus stop, are documented as the main reason for non-collision incidents. These situations are evoked by the acceleration forces leading to perturbations of the passenger’s base of support. In laboratory studies perturbations are applied to getting insight into the postural control system and neuromuscular responses. However, bus perturbations diverge from laboratory ones with respect to duration, maximum and shape, and it was shown recently that these characteristics influence the postural response. Thus, results from posturographic studies cannot be generalised and transferred to bus perturbations. In this study, acceleration (ACC) and deceleration (DEC) signals of real traffic situations were examined. A mathematical approach is proposed in order to identify characteristics of these signals and to quantify their similarity and complexity. Typical characteristics (duration, maximum, and shape) of real-world driving manoeuvres concerning start and stop situations could be identified. A mean duration of 13.6 s for ACC and 9.8 s for DEC signals was found which is clearly longer than laboratory perturbations. ACC and DEC signals are more complex than the used signals for platform displacements in the laboratory. The proposed method enables the reconstruction of bus ACC and DEC signals. The data can be used as input for studies on postural control with high ecological validity.

Research and Implementation of Text Similarity System Based on Power Spectrum Analysis

The paper proposed the research and implement of text similarity system based on power spectrum analysis. It is not difficult to imagine that the signals of brain are closely linked with writing process. So we build text modeling and set pulse signal function to get the power spectrum of the text. The specific detail is getting power spectrum from economic field to build spectral library, and then using the method of power spectrum matching algorithm to judge whether the test text belonged to the economic field. The method made text similarity system finish the function of text intelligent classification efficiently and accurately.

基于波形相似度特征的多端柔直电网故障自适应重合闸方案

针对多端柔性直流电网工程中架空线路重合闸原理缺乏选择性、容易重合于永久性故障而造成二次冲击的问题,当前已有一系列基于单端量的重合闸原理,但是此类重合闸原理存在全线耐受过渡电阻能力不足甚至在区内两端存在死区的问题。此外,有些保护方案在注入判别信号时还存在需要增设附加装置或辅助控制方式的缺点。为此,尝试通过双端量通信的方式解决上述问题。首先,分析了瞬时性故障与永久性故障下的对侧线模行波的故障特点;随后,结合不同故障性质的特点得出了对侧线模电流推演值与测量值间波形相似度的差异性,并提出一种基于Hausdorff距离算法的相似度差异性量化方法;得益于双端量判别方式对注入信号形态的要求较单端方式大为降低,提出了一种无需增设附加装置或辅助控制的直流断路器(DCCB)注入信号生成方式;最后,形成了一种基于波形相似度特征匹配的自适应重合闸方案。仿真结果表明所提重合闸判据有效保护范围可覆盖线路全长、有较高耐受过渡电阻能力、并具有良好的适用性。

GIS隔离开关接触状态振动–温度联合检测方法

气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,GIS)中隔离开关接触状态对于设备的安全运行具有极大的影响,因此围绕GIS隔离开关接触状态与振动信号、温度变化的对应关系展开研究,搭建了252 kV三相分体式GIS试验平台。通过控制动静触头接触距离模拟了3种机械状态,测量了隔离开关在不同接触状态下的振动信号和温度信号,获得了振动和温度信号的关联关系,基于振动和温度信号的特征量联合分析,提出了隔离开关接触状态的综合检测方法。试验结果表明:正常运行时,GIS外壳振动幅值较小,频率主要分布在100 Hz,温升在1℃左右;随着接触状态劣化,振动幅值明显增加,频谱中出现200 Hz、300 Hz等异常振动信号,外壳温度持续升高。研究结果表明:以振动信号的振幅、频率幅值占比和温度变化为特征量,综合分析不同接触状态下振动信号的相似度和相对温差,得到特征量间的相对系数,能够在不同电流下较好地识别GIS隔离开关接触状态,对现场检测具有实际意义。

基于地震信号相似性的S变换域多次波压制技术

多次波压制是海洋地震数据处理的关键,如何保护一次反射波的同时高效准确地识别并压制多次波是地震资料处理的重点。笔者在共中心点(CMP)叠加压制多次波方法的基础上,基于CMP道集地震信号与叠加道地震信号的相似性特征在S变换域进行多次波压制。首先,利用多次波速度动校正并对CMP道集数据减去叠加道数据完成第一次多次波减除,此时,波场中残余的多次波以随机噪声的形式存在;然后,对减除多次波的地震波场应用一次波速度动校正,并以一次波速度叠加道为初始模型对CMP道集S变换谱进行相似性滤波完成第二次残余多次波去除。针对理论数据和实际数据进行了有效性测试,结果表明本文所提方法能够较好地压制多次波,提高反射波的成像精度。