基于改进残差网络的癫痫脑电自动识别算法

为了提高癫痫脑电图(EEG)的识别精度，提出一种基于改进残差网络的癫痫脑电自动识别算法。首先对EEG信号进行归一化，然后利用改进的残差模块构建一维深度残差网络，将其用于自主学习EEG的内在特征，最后利用Softmax分类器实现癫痫的自动识别。为了评估模型的性能，采用十折交叉验证对波恩大学的癫痫数据集进行实验。实验结果表明，该算法能够有效识别癫痫EEG类别，具有较高的识别准确率。     

射频自动增益控制系统的实现

近年来通信技术在不断更新,通信的频率也越来越高,自动增益控制系统能够对输出幅度进行精确控制,稳定信号输出幅度,因此降低了对激励信号的动态范围要求,现已被广泛应用于通信等高频电路系统中.介绍了一种射频自动增益控制系统的实现方法,该类系统用于射频前端接收机等设备,可较好地提升接收机性能并降低成本.     

基于小波神经网络的航空通信盲均衡方法

针对航空通信信道中,多径干扰带来的信号畸变以及信道记忆效应所产生的码间干扰会严重影响通信质量,且现有的均衡算法由于收敛速度较慢无法适应高速航空通信的需求。提出了一种利用均衡器输出信号构建反馈循环的小波神经网络盲均衡算法。该方法利用反馈循环来消除航空信道的记忆效应,并结合小波神经网络时频局域性的特性来消除航空信道的多径效应和信号畸变所产生的码间干扰。仿真结果表明,该方法可以有效提高盲均衡算法的收敛速度,并使输出的信号星座图更加清晰与紧凑,有利于码间干扰的消除,具有一定的实际应用价值。     

强电磁环境下电子变压器局放信号抗干扰研究

强电磁环境下,当前电子变压器局放信号抗干扰方法大都采用数字陷波器法,适应性和稳定性较差。为此,提出一种新的电子变压器局放信号抗干扰方法。首先构造电子变压器局放脉冲,分析压缩感知理论,由此提出电子变压器局放信号存在的问题,然后以能量输出最小化为原则设计滤波器,求解压缩域投影加权向量,利用自适应方法抵抗非期望信号(电磁信号与高斯白噪声信号的投影干扰),使投影滤波器输出的干扰最小,接近期望输出,实现抗干扰处理强电磁环境下电子变压器局放信号。实验结果表明,所提方法具有很高的抗干扰性能。     

基于MFCC特征和隐马尔可夫模型的咳嗽信号自动识别

为了提高咳嗽信号自动识别效果,提出一种梅尔频率倒谱系数特征和隐马尔可夫模型相融合的咳嗽信号自动识别方法.提取咳嗽信号的梅尔频率倒谱系数特征,通过独立主成分分析对特征进行降维,然后采用隐马尔可夫模型建立咳嗽信号自动分类器,实现咳嗽信号的自动识别.在Matlab 2012平台上进行了咳嗽信号自动识别测试,结果表明,该方法在提高咳嗽信号自动识别率的同时,大幅度减少了咳嗽信号的平均识别时间.     

一种基于深度学习的异常行为识别方法

异常行为识别与检测在安防领域有广泛的应用前景,但现有的异常行为识别方法时序信息利用率低,准确率和处理速度还难以满足实际需要.本文采用三维密集连接深度网络结构对采集视频的时序和空间特征进行基于深度学习的建模,对打架、徘徊、抢劫这三类异常行为以及正常行为类进行识别,采用多个可变时序深度的卷积核,并结合深度可分离卷积层重新设计了时序过渡层,更多地利用输入信号中的时序信息.模拟实验结果表明,本文提出的改进方法准确率达92.5%,进一步提高了模型的准确率和泛化性能.     

一种基于集成学习的DBN模型分类方法

雷达信号分类是雷达信号电子侦察的关键技术之一,针对利用深度学习模型进行雷达信号分类时其性能不稳定的缺点,提出了一种基于集成学习的深度信念网络模型进行分类的方法.通过深度信念网络模型不同层间的特征抽取,通过不同的分类器得到不同的分类结果,再将分类结果进行集成,得到最终的输出.待分类的雷达信号由12部雷达产生,包括常规、参差、频率捷变和抖动四种雷达.仿真结果表明,该模型的分类错误率较低,鲁棒性较好.     

基于小信号分析的电子变压器控制策略及性能测试

针对实际工作中,谐振型电子变压器受多方面小信号干扰问题,将反馈控制概念引入控制系统,使设备在受小信号干扰情况下变换器输出电压仍能保持恒定。首先,以等效电路法作为基础建立系统网络的小信号模型,得出电子变压器输出电压与控制频率之间的传递函数,并判定系统的稳定性;其次,分析电子变压器传递函数的波特图以便为补偿控制器的设计提供依据,并采用PI控制器对系统进行补偿;最后,搭建实验样机,测试了电子变压器宽范围输入调压性能和在不同负载下的效率。实验结果表明:基于小信号分析的LLC型电子变压器控制策略可在宽输入、全负载范围内实现稳压输出及高功率密度需求。     

基于模糊神经网络的刀具磨损识别

为了实现刀具磨损状态的自动识别，采用机床功率法进行了刀具自然磨损和不同切削参数（切削速度、进给量和切削深度）对功率信号影响的实验。在此基础上，建立了功率信号的时序AR模型。在提取作为刀具磨损特征量的AR模型参数时，考虑了切削用量对模型参数的影响，提出了特征量选取的准则，使所提取的特征量更加实用化，通过具体自学习和良好函数逼近能力的神经网络获得了特征量对刀具状态的隶属函数，并利用模糊神经网Fuzzy ART实现了刀具磨损状态的自动识别，识别正确率为95%，说明所提出的方法是有效可行的。     

水声信道位同步跟踪分数间隔盲均衡算法

为保证水声通信系统的可靠性,提出了一种具有位同步跟踪能力的盲均衡算法,根据通信升余弦成形函数的波形特点,借助早迟积分比相原理,利用分数间隔均衡器的输出值,在对水声信道多径效应、载波相位偏差补偿的同时,实现了对位同步最佳采样位置的跟踪估计,同时从节省带宽资源的角度出发,对采样误差函数进行了改进.仿真结果表明,所提出的算法能够有效地对信号最佳采样位置进行定位,并对复杂水声信道环境造成的采样位置偏移进行跟踪,在强烈多普勒频移效应影响下,能够保证均衡算法可靠运行,较单纯盲均衡算法具有更好的收敛性和稳定性.     

基于深度学习的MIMO系统联合信号检测与信道译码

为进一步提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统性能,研究了深度学习方法来联合解决MIMO系统信号检测与信道译码问题.通过将深度神经网络、自动编码器神经网络与传统MIMO通信系统的物理层架构进行有机融合,构建了基于神经网络的MIMO系统模型,可获取系统发射端的信息比...     

浅谈铁路车号自动识别设备在动态电子轨道衡系统中的应用

本文从动态电子轨道衡的系统组成、作用,铁路车号自动识别设备的原理、技术标准等方面阐述了铁路车号自动识别设备在动态电子轨道衡上的应用,以及铁路车号自动识别设备的典型故障现象、处理方法,能够对现场工作人员、设备维护人员、货运管理人员在对系统的工作原理上有进一步的认识,在维护以及使用过程中提供一定的帮助。     

基于改进SOFM网络的调制方式的自动识别

提出了应用改进的自组织特征映射神经网络自动识别信道调制方式的方法．首先，提取信号特征矢量；然后对网络的输出结构进行优化，引入反馈策略，并采用自组织分析方法，对训练后的节点进行动态聚类．最后，利用训练好的网络对加载不同噪声的调制信号进行识别．仿真结果表明，该识别法识别率高于传统的决策论法的识别率，平均值高3．2个百分点左右．     

一种移动水声跳频通信接收系统的幅度均衡电路

介绍一种适用于移动水声跳频通信接收系统的幅度均衡电路,电路采用初级放大—滤波—次级放大(反馈至初级放大)的闭环信号调理机制,可将调理后的输出信号稳定在某期望量值附近,能有效解决移动水声跳频通信中由于收发端相对距离变化、声传播衰减、信道频率选择性衰落、收发端电路频率响应不均匀等因素引起的接收声信号幅度随频率大起伏变化的问题.海上试验结果表明,该电路具备良好的幅度均衡性能,能大幅度提高信号检测准确度,明显提高水声通信质量.     

基于新进化优化BP学习算法的心音识别方法

为提高人工智能辅助诊断心音识别的准确率, 根据心音信号的周期性特点, 提出以快速主成分分析算法对心音信号降维和提取特征, 同时基于单形进化算法, 优化BP神经网络学习算法的输出与期望的误差函数, 以改进BP神经网络的学习性能, 实现对心音信号高准确度的分类识别. 针对正常心音及8类异常心音信号进行性能分析与测试, 实验结果表明, 各类心音的平均识别率为95.96%, 改进算法比其他对比算法识别率分别提高了4.9%,3.9%,1.9%, 表明该算法能更有效地分类识别心音信号, 提高人工辅助诊断的识别率.     

基于新进化优化BP学习算法的心音识别方法

为提高人工智能辅助诊断心音识别的准确率, 根据心音信号的周期性特点, 提出以快速主成分分析算法对心音信号降维和提取特征, 同时基于单形进化算法, 优化BP神经网络学习算法的输出与期望的误差函数, 以改进BP神经网络的学习性能, 实现对心音信号高准确度的分类识别. 针对正常心音及8类异常心音信号进行性能分析与测试, 实验结果表明, 各类心音的平均识别率为95.96%, 改进算法比其他对比算法识别率分别提高了4.9%,3.9%,1.9%, 表明该算法能更有效地分类识别心音信号, 提高人工辅助诊断的识别率.     

科技创新 服务世博 聚焦异常无线电信号自动识别系统

频谱扫描速度不够、信号识别自动化程度不高等缺点,一度令传统无线电监测工作不能尽如人意,而随着电子元器件和半导体技术飞速发展、软件无线电理论逐步成熟,数字信号处理结合系统软件使得无线电监测系统处理更数字化、过程更为自动化。如何才能更好地满足无线电日常监测、以及上海世博期间的重大活动通信保障？上海市无线电管理机构设计的具有异常信号自动识别功能的时频多域无线电监测系统或将带给人们一些启发。     

血库冰箱温度管理系统的设计研究

冰箱温度管理系统是对设备温度数据进行集中采集、监控并管理的系统,实现对血液储存冰箱温度和运行情况数字化监控和管理;并且,在设备异常情况下以多种形式的报警通知相应管理人员;实现对记录数据以电子文件形式长期保存或以打印文档形式输出。     

Liu系统的跟踪控制及其在保密通信中的应用

针对Liu混沌系统的追踪控制和同步问题及在保密通信中的应用进行了仿真研究,分析了Liu混沌系统的基本特性.基于Lyapunov稳定性原理,设计出非线性控制器,实现了混沌系统对任意具有一阶导数的参考信号的追踪,并且用这种方法追踪混沌系统的输出信号,实现了2个异结构混沌系统的同步.用混沌掩盖的方法将该同步方法应用于保密通信,用混沌系统的状态变量对信息信号进行加密后,与混沌信号的输出信号一起传送到接收端,发送和接收系统同步以后,在接收端解密恢复出信息信号.仿真结果表明,该方法可以实现单调快速同步,应用于保密通信可以达到掩盖有用信号的目的,并且可以无失真地恢复有用信号.     

基于LabVIEW的单片机串口通信技术的研究

为了实现测试信号采集,本文构建了基于RS-485总线的智能数据采集系统。利用单片机对传统传感器智能化改造,在LabVIEW环境下实现串口通信,达到数据采集系统对传感器的自动识别。