融合自注意力机制与生成对抗网络的DEM空洞填充

针对现有数字高程模型（digital elevation model, DEM）数据空洞填充算法存在修复效果不连续、适用空值范围狭小以及细节重构丢失等问题，提出了一种融合自注意力机制的生成式对抗网络的DEM空洞填充方法。首先，构造自注意力机制提取DEM数据特征信息，改善DEM空洞填充结果高程值不连续和纹理细节缺失的问题。其次，在生成器中使用对称结构的卷积与反卷积网络结构，保证生成可靠度较高的数据以实现空洞区域填充，并利用判别器实现空洞填充结果的预分类。最后，结合重构损失函数进行训练，提升DEM空洞填充结果对异常值的鲁棒性，增强模型的回归能力。采用不同分辨率DEM数据进行空洞填充并与现有方法进行对比，结果表明：所提方法能够大幅提升填充精度，有效解决原始数据中存在的空洞问题。     

基于虚拟仪器的低频扫频仪设计

为满足低频范围内频域分析的需要,克服普通扫频仪不足之处,设计了一种基于虚拟仪器的低频扫频仪.介绍了该扫频仪的设计方法、工作步骤,提出了一种预扫频的方法,使扫频的效果与效率得到兼顾.本设计以模块板卡PXI-5421和PXI-6251为硬件基础,使用图形化开发环境LabVIEW进行程序开发.经测试,该扫频仪运行准确,增强了整个测试系统的功能.