基于Transformer块的混合域网络稀疏角度CT成像

目的 针对计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)中由于不完全扫描数据导致图像噪声伪影严重的问题,提出一种基于Transformer块的混合域网络稀疏角度CT成像算法(Hybrid Domain network for sparse view CT imaging based on Transformer,HDTransformer)。方法 算法的主要思想是借助于新型的Transformer网络,构建适用于多阶段稀疏角度CT投影数据及图像数据的处理流,以提高稀疏角度CT图像重建质量;与现有两阶段混合域处理方法相比,本方法采用图像域-投影域-图像域三阶段混合处理流程,通过多阶段信息的联合互补提高成像质量;此外,针对不同阶段数据噪声伪影特点设计不同的Transformer块,以实现差异化的处理;更进一步,算法采用可微分的解析重建和投影运算,建立投影域与图像域数据的转换,最终实现端到端的稀疏角度CT优质成像流。结果 通过Mayo数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位CT图像噪声伪影均能够得到较好的抑制;量化结果表明:处理后的CT图像峰值信噪比和特征相似性均优于对比方法。结论 实验的定性和定量结果表明:所提算法在去除图像伪影噪声方面要优于其他算法,具有更高的质量,验证了该方法的有效性。

基于空间域图像生成和混合卷积神经网络的配电网故障选线方法

传统的配电网故障选线方法大多基于一维零序电流序列构建故障诊断模型,单一的诊断模型往往限制了故障特征的深层挖掘。为了提高故障选线的准确率,提出一种基于空间域图像和混合卷积神经网络的配电网故障选线方法。首先,利用优化的降噪光滑模型对零序电流信号进行降噪处理,减少外界环境的电磁干扰。其次,利用对称希尔伯特变换将一维时域信号转成二维空间域图像,图像的颜色、形状和纹理特征能够充分反映当前系统的运行状态。最后,将一维时域信号和二维空间域图像同步作为混合卷积神经网络的输入,充分挖掘系统的故障特征,利用Sigmoid函数实现故障选线。在辐射状配电网、IEEE-13节点模型、IEEE-34节点、StarSim仿真平台上模型上进行了实验验证。实验结果表明,该选线方法可以有效克服传统方法过度依赖主观特征选择、抗噪性能差等问题,能够在高阻接地、采样时间不同步、两点接地故障等极端情况下可靠地筛选出故障线路。

基于Swin-TCN融合网络的运动视频理解的研究

针对运动比赛中运动员行为识别的问题,提出一种基于Swin Transformer和TCN(时域卷积网络)的混合网络模型。首先对视频进行预处理得到视频帧,使用Swin模块提取视频帧中人体动作相关的空间特征,将输出的特征图的空间尺寸压缩,纵向拼接后交给TCN模块提取视频中人体动作的时序特征。为提高通道对于行为识别结果的贡献度,在TCN残差块中加入通道注意力机制,经过分类模块后得到最终结果。实验结果显示,该模型在UCF101上动作识别准确率达到了89.7%。

基于BCS和SVD的混合变换域双彩色图像水印算法

提出一种基于分块压缩感知和奇异值分解的双彩色图像水印算法。将彩色水印和载体图像分别进行RGB分离,采用分块压缩感知技术获得彩色水印在R、G、B这3个分量上的观测矩阵,实现对原始水印数据的压缩;将观测矩阵奇异值分解后的主成分以叠加扰动的方式调制在载体图像相应分量DWT-DCT混合变换后对角方向中频系数的奇异值上,DCT变换前采用Arnold变换置乱待修改的DWT中频系数,提高算法抗剪切性能。实验结果表明,该算法对噪声、中值滤波、JPEG压缩和亮度及对比度调整等攻击具有较强的鲁棒性,能抵抗一定程度的RST攻击。

高频间谐波引起闪变的时频混合测量方法

国际电工委员会(IEC)闪变仪无法准确测量高频间谐波引起的峰值波动闪变,为此提出了一种改进的时域和频域混合方法用于高频间谐波引起的闪变测量。在时域方面,采用一种同步解调方法替代IEC方法中的平方解调以提取高频间谐波引起的波动信号,该方法首先采用一种简单的方法提取基波同步信号,然后将该信号的奇次方进行配比运算得到同步的谐波信号集合,最后则通过谐波信号集合对原始信号进行运算以实现对高频间谐波信号的解调。在频域方面,则采用递推傅里叶变换对不同频率分量进行视感度加权的方法代替原有的视感度加权滤波器,以弥补视感度加权滤波器无法准确模拟视感度曲线的缺陷。在Labview中搭建了相应算法的模型,通过实验证明了所述算法能准确检测高频间谐波引起的闪变。最后还通过所述方法制定了单个间谐波和间谐波对决定的间谐波闪变曲线,分析了不同频段间谐波闪变限值的特点。

交直流混杂环境下三相变压器绕组电磁-振动特性

交直流混杂使变压器产生偏磁效应,同时造成电流畸变、振动加剧等问题,严重危害变压器的安全稳定运行。文中针对三相变压器直流偏磁的绕组振动问题,研究其电磁与振动特性。建立电磁-振动模型,利用电磁-机械耦合原理循环迭代求解变压器电磁与振动参数,然后分析绕组电流与振动加速度的时-频域分布情况,研究电磁参数对绕组振动的影响,并总结其变化规律。最后搭建动模实验平台,测量实际绕组的电磁与振动参数,并与仿真数据进行对比,验证结论的正确性。

三维Born近似波动方程炮域叠前深度偏移

基于射线理论的Kirchoff三维偏移方法 ,在解决复杂构造的成像时遇到了困难。基于波动方程的三维叠前深度偏移对横向剧烈变速具有较强的适应性 ,且成像精度较高。Born近似傅里叶偏移方法 ,是基于小扰动假设 ,引入参考慢度 ,可以适应横向变速。利用频率波数域与空间频率域混合域偏移算子 ,构造出炮域波动方程三维叠前深度偏移算法 ,形成相应的处理流程。对SEG/EAGE盐丘模型数据集C的宽方位角三维数据进行了测试 ,实现真正全三维波动方程叠前深度偏移处理 ;对胜利油田CB地区部分海上实际资料进行了试处理。

基于时频域混合分析的太阳能硅片缺陷检测方法

针对太阳能硅片的水印缺陷,提出一种基于时频域混合分析的检测方法。在此基础上,设计太阳能硅片表面缺陷检测硬件系统。对采集的硅片图像,首先在时域进行图像预处理,然后利用实数快速傅里叶变换得到频率谱图像;在频域里,设计高斯滤波器滤波,再通过傅里叶逆变换获得重构图像,转换到时域,进行差分得到差分图像;最后通过阈值化和形态学操作获得缺陷区域。实验结果表明:此方法对包含水印缺陷的太阳能硅片样本进行缺陷检测的准确率高,具有较高的实用价值。

用于谐波、间谐波在线监测的时频混合方法

为了检测靠近基波和谐波的间谐波,提出了一种时频混合方法来分析谐波和间谐波。首先在时域上通过并联的加强锁相环结构进行基波与谐波检测,该结构通过主锁相环测量幅值较大的基频分量,并将测得的基频输入到并行的子锁相环结构以完成对各谐波分量的分离;然后在频域上对分离所得的只含间谐波的信号使用插值快速傅里叶变换的方法进行分析,能在排除基波与谐波频谱泄漏影响的情况下得到靠近基波和谐波的间谐波的精确参数。在LabVIEW上实现了基于所提方法的谐波、间谐波在线监测平台,仿真和实验证明了所提方法的有效性。

应用双重滤波去噪的混合加密图像认证算法

为了避免图像压缩与恶意篡改对图像认证的影响,提出一种以图像自适应中值滤波和Haar小波滤波为基础,通过混合加密处理来实现的图像认证算法。在图像双重滤波去噪的基础上,算法通过DCT和DWT混合变换域提取图像的特征信息,并且结合幻方算法和Arnold算法对图像进行混合加密,接收方通过密钥与hash值进行认证。实验结果表明,算法提高了抗图像压缩和图像篡改的性能,并且能够快速检测并精确定位篡改位置,为图像在网络中传输提供了较好的安全性。

基于混合变换域和奇异值分解的零水印算法

为了克服传统水印算法需在载体图像中嵌入水印而导致的水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾,提出一种DCT-DWT混合变换域和奇异值分解SVD(Singular Value Decomposition)相结合的数字图像零水印算法。算法首先对原始图像进行离散小波变换,然后对逼近子图进行分块离散余弦变换,在各分块中,对由特定数量的块内系数构成的矩阵进行奇异值分解。提取各分块最大奇异值组合成矩阵,二值量化后与水印结合生成注册零水印信息,保存到知识产权数据信息库IPR(Intellectual Property Rights)中。仿真实验结果表明,该算法不但有效避免了水印图像失真,而且能够很好地抵抗各种常见的攻击,具有很好的鲁棒性。

螺旋坐标系下的三维叠后深度偏移

3D偏移常用交替方向隐格式来实现 ,即将 3D平方根算子沿相互垂直的 2个方向分裂 ,这会导致明显的方位各向异性误差 (分裂误差 ) ,将算子沿多方向分裂是消除这种误差的有效手段。根据螺旋变换的思想 ,采用 4方向分裂法 ,用频率域差分法和混合法进行了三维叠后深度偏移 ,其优点是避免了不同方向求解时由于非矩形区域而带来的编程复杂性 ,明显消除了分裂误差 ,数值算例验证了该方法的正确性 ,且该方法具有较好的一般性和适用性。

基于变换域的简化LTE小区搜索算法

针对目前LTE小区搜索算法比较复杂的问题，根据信号的时频对称特性，提出了时域和变换域联合估计的简化方法。没有增加额外的测度函数，分三步实现LTE小区准确搜索，即时域实现半帧定时和分数倍频偏估计，频域获取整数倍频偏估计和半帧细定时，混合检测实现帧定时，同时根据同步码的检测获取小区ID。与以往算法相比，所提算法降低了LTE小区搜索的复杂度。仿真结果证明，信噪比在-10～2dB之间时该算法的性能有一定提高，对于实现终端快速准确的小区搜索有一定的应用价值。

科技成果转化政策文本中的领域关键词汇提取研究

为了解决政策文本研究领域尚未建立其关键词表的问题,尝试利用语法分析特征,挖掘核心词汇构成模式,构建政策文本核心词汇的抽取模型,采用基于混合指标的政策领域关键词汇抽取和结果筛选方法对关键词进行识别,最后在科技成果转化政策上对该方法进行实证研究。结果表明,该方法可以从政策文本中发掘出潜在的信息,为政策内容分析和决策支持提供数据基础与效率支撑。

运用多重频率变换的矢量地图数字水印算法

针对传统基于频率域变换的矢量地图数字水印算法受限于变换系数的稳定性和嵌入位置的随机性,难以同时抵抗旋转、缩放和平移等几何攻击,不可见性也较差,导致其在矢量地图中的应用受到极大的限制的问题。提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)和奇异值分解(SVD)多重变换的混合域矢量地图水印方法,采用互补优化策略提升频率域水印算法的性能。该方法对坐标点序列进行DFT变换,再对变换得到的DFT幅度系数进行SVD变换,通过耦合幅度系数与奇异向量的几何不变性可以得到一个具有旋转、缩放、平移不变性的特征不变量序列,并将其作为水印嵌入域;在水印嵌入阶段,对所有特征不变量乘以109,同时采用量化索引调制(QIM)方式将水印信息嵌入至放大后的特征不变量。实验结果显示,水印嵌入造成的误差被控制在非常小的数值范围;在平移、旋转、缩放、裁剪以及组合攻击下,均能提取出完整的水印信息。该文提出的DFT-SVD混合变换域的矢量地图水印算法能够有效提升DFT域水印算法的鲁棒性,并具有良好的不可见性,为提升矢量地图频率域水印算法的实用性提供一种参考方案。

时频域混合方法在非定常流计算中的对比研究

时频域混合方法包括时域谐波平衡(HB)方法和非线性频域(NLFD)方法。两种方法都是通过谱方法离散时间偏导数项,从而将非定常控制方程转化为准定常控制方程进行求解。不同的是,前者求解不同时刻的时域控制方程,求解变量是不同时刻的流场变量;而后者通过同时对流场变量及方程残差做傅里叶变换求解不同频率组分的频域控制方程,求解的是流场变量的傅里叶系数。除了算法上的差距,目前关于这两种时频域混合方法的优缺点知之甚少,国内外对比研究这两种方法的文献也未发现,这增加了研究人员选择合适时频域降阶方法进行非定常流场分析时的困难。本文将分别采用理论分析及数值验证的方式详细对比研究这两种方法的优缺点,为研究人员在选择这两种降阶方法的时候提供借鉴。