3维卷积递归神经网络的高光谱图像分类方法

为了针对高光谱图像中空间信息与光谱信息的不同特性进行特征提取，提出一种3维卷积递归神经网络(3-D-CRNN)的高光谱图像分类方法。首先采用3维卷积神经网络提取目标像元的局部空间特征信息，然后利用双向循环神经网络对融合了局部空间信息的光谱数据进行训练，提取空谱联合特征，最后使用Softmax损失函数训练分类器实现分类。3-D-CRNN模型无需对高光谱图像进行复杂的预处理和后处理，可以实现端到端的训练，并且能够充分提取空间与光谱数据中的语义信息。结果表明，与其它基于深度学习的分类方法相比，本文中的方法在Pavia University与Indian Pines数据集上分别取得了99.94%和98.81%的总体分类精度，有效地提高了高光谱图像的分类精度与分类效果。该方法对高光谱图像的特征提取具有一定的启发意义。     

神经网络训练策略对高分辨率遥感图像场景分类性能影响的评估

机器学习方法在高分辨率遥感图像场景分类任务中已经得到大规模应用,但当前研究主要围绕数据特征和神经网络结构展开,极少提及神经网络训练策略对遥感图像分类性能的影响.因此,本文选取7种自然图像分类中常用的神经网络训练策略进行实验,根据其在3个规模较大的遥感图像数据集和4个广泛使用的神经网络模型上的实验表现,筛选出适用于遥感图像场景分类的神经网络训练策略.通过消融研究详细评估多个神经网络训练策略对遥感图像场景分类性能的影响,通过分析总体分类精度、混淆矩阵、Kappa系数得到有效的神经网络训练策略,并证明神经网络训练策略对遥感图像场景分类性能的有效性;根据叠加实验的结果分析,7种训练策略的组合可以在不同网络模型和数据集上表现出良好的适用性.     

基于深度卷积神经网络和多核学习的遥感图像分类方法

为解决传统遥感图像分类方法特征提取过程复杂、特征表现力不强等问题,该文提出一种基于深度卷积神经网络和多核学习的高分辨率遥感图像分类方法。首先基于深度卷积神经网络对遥感图像数据集进行训练,学习得到两个全连接层的输出将作为遥感图像的两种高层特征;然后采用多核学习理论训练适合这两种高层特征的核函数,并将它们映射到高维空间,实现两种高层特征在高维空间的自适应融合;最后在多核融合特征的基础上,设计一种基于多核学习-支持向量机的遥感图像分类器,对遥感图像进行精确分类。实验结果表明,与目前已有的基于深度学习的遥感图像分类方法相比,该算法在分类准确率、误分类率和Kappa系数等性能指标上均有所提升,在实验测试集上3个指标分别达到了96.43%, 3.57%和96.25%,取得了令人满意的结果。     

基于深度学习的面部表情识别研究

面部表情能够反映人的内心情绪,在智慧课堂真实场景中识别学生面部表情从而获知学生的学习状态一直是研究的热点与难点.文章对图像进行预处理,然后分别输入到卷积神经网络层提取特征,并使用长短期记忆神经网络与提取到的特征融合.最后,将它们加权融合在一起,通过Softmax层对人脸表情进行分类.分别使用JAFFE等4个数据集、智慧...     

基于双重注意力机制的遥感图像场景分类特征表示方法

针对遥感图像场景分类面临的类内差异性大、类间相似性高导致的部分场景出现分类混淆的问题,该文提出了一种基于双重注意力机制的强鉴别性特征表示方法.针对不同通道所代表特征的重要性程度以及不同局部区域的显著性程度不同,在卷积神经网络提取的高层特征基础上,分别设计了一个通道维和空间维注意力模块,利用循环神经网络的上下文信息提取能力,依次学习、输出不同通道和不同局部区域的重要性权重,更加关注图像中的显著性特征和显著性区域,而忽略非显著性特征和区域,以提高特征表示的鉴别能力.所提双重注意力模块可以与任意卷积神经网络相连,整个网络结构可以端到端训练.通过在两个公开数据集AID和NWPU45上进行大量的对比实验,验证了所提方法的有效性,与现有方法对比,分类准确率取得了明显的提升.     

一种基于双路径深度卷积网络的声场景分类方法研究

声场景分类,就是训练计算机通过声音中所包含的信息将声音正确的划分到其所属的场景中,其在物联网设备、智能助听器、自动驾驶等领域有着广泛的应用。本文根据声学特征谱图的特点和深度学习中的卷积神经网络理论,提出了一种基于卷积神经网络的声场景分类方法。首先提取音频的对数Mel谱图及其一阶二阶差分谱图,并在通道维度上进行拼接,随后利用中值滤波器对融合谱图进行分层,得到两个融合谱图分量。然后搭建了双路径深度卷积神经网络分别对每个谱图分量进行建模,并在系统输出前将两个路径获得的特征图进行融合,最后通过全连接层进行分类。并在TUT数据集上进行实验,分类准确率可达79.2%     

基于双重注意力机制的遥感图像场景分类特征表示方法

针对遥感图像场景分类面临的类内差异性大、类间相似性高导致的部分场景出现分类混淆的问题,该文提出了一种基于双重注意力机制的强鉴别性特征表示方法。针对不同通道所代表特征的重要性程度以及不同局部区域的显著性程度不同,在卷积神经网络提取的高层特征基础上,分别设计了一个通道维和空间维注意力模块,利用循环神经网络的上下文信息提取能力,依次学习、输出不同通道和不同局部区域的重要性权重,更加关注图像中的显著性特征和显著性区域,而忽略非显著性特征和区域,以提高特征表示的鉴别能力。所提双重注意力模块可以与任意卷积神经网络相连,整个网络结构可以端到端训练。通过在两个公开数据集AID和NWPU45上进行大量的对比实验,验证了所提方法的有效性,与现有方法对比,分类准确率取得了明显的提升。     

基于深度学习的复杂背景图像分类方法研究

复杂背景图像受背景干扰后不易被识别。针对这一问题,文中提出了基于前景分割机制的卷积神经网络图像分类方法。采用全卷积神经网络对图像前景区域进行自动分割,通过图像中前景区域周围的最小边界框对其进行定位。对于定位的前景区域,构建卷积神经网络对其进行处理以区分不同的类别,从而实现复杂背景图像的分类。将提出方法在公开数据集中提取的单一背景和复杂背景图像数据集上进行对比实验,并使用迁移学习与数据增强等方法优化模型。实验结果表明,所提方法使用前景区域分割相比于仅分类CNN具有更高的准确度,且复杂背景图像上的准确度提升幅度要远大于单一背景图像。该结果说明引入前景区域分割对于复杂背景图像分类模型准确度的提升具有一定帮助,能够显著前景区域特征并减少背景因素的干扰。     

基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法

该文研究了训练样本不足的情况下利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)对合成孔径雷达(SAR)图像实现目标检测的问题。利用已有的完备数据集来辅助场景复杂且训练样本不足的数据集进行检测。首先用已有的完备数据集训练得到CNN分类模型,用于对候选区域提取网络和目标检测网络做参数初始化;然后利用完备数据集对训练数据集做扩充;最后通过四步训练法得到候选区域提取模型和目标检测模型。实测数据的实验结果证明,所提方法在SAR图像目标检测中可以获得较好的检测效果。     

基于特征符号化和Transformer的无参考图像质量评价方法

基于深度学习的无参考图像质量评价方法目前存在语义关联性不足或模型训练要求高的问题，为此，本文提出了一种基于语义特征符号化和Transformer的无参考图像质量评价方法。首先使用深层卷积神经网络提取图像的高层语义特征；然后将语义特征映射成视觉特征符号，并基于Transformer自注意力机制对视觉特征符号之间的关系进行建模，提取图像的全局特征，同时使用浅层神经网络提取底层局部图像特征，捕捉图像低级失真信息；最后结合全局图像信息与局部图像信息，对图像质量进行预测。为了验证模型的精度和鲁棒性，以相关系数PLCC和SROCC作为评价指标，在5个主流的图像质量评价数据集和1个水下图像质量评价数据集上进行了实验，并将本文提出的方法与15种传统和基于深度学习的无参考图像质量评价方法进行了对比。实验结果表明，本文方法以较少的参数量（大约1.56 MB）在各类数据集上均取得了优越的性能，尤其在多重失真数据集LIVE-MD上将SROCC提升到了0.958，证明在复杂的失真情况下仍能准确评估图像质量，本文网络结构能满足实际应用场景。     

JGF051A型AGC放大器在应答机和接收机中的应用

介绍了JGFD51A型AGc放大器的主要特点及其在应答机和接收机中的应用,通过具体电路的应用和试验结果,介绍了该器件在调试中遇到的问题及解决办法,并得出应用结论。     

一种具有流媒体播放功能的DVD影碟机

提出了一种具有流媒体播放功能的DVD影碟机。对DVD影碟机的硬件结构进行了简单介绍，重点阐述了该影碟机的特色部分：IP网上交互播放DVD流的关键技术、MPEG流VCR控制方法和QoS控制方案。     

全频带适应统一应答机的设计

本文论述了Ｓ频段地面测控站全频带适应统一应答机的设计特点，提出了全频带相参应答机的设计思想，该机具有测距，测速，解，调遥控指令副载波和发射遥测副载波的功能，在Ｓ频段带宽大于１００ＭＨｚ的情况下满足地面测控站的标校和联试要求。     

结合地物分类的湿地蒸散量定量遥感集成模型

湿地蒸散发量是湿地水量支出的重要组成部分。利用遥感技术可以合理有效地计算出地形复杂的湿地的蒸散发量。将遥感图像分类技术与定量遥感蒸散发模型结合起来,考虑各类地物不同的蒸散发源和水热传输机制,建立了集成模型,分析和计算了湿地主要地物的蒸散发量。通过对各地物类的样区平均蒸散发量与实测数据进行比较,证明结合地物分类的湿地蒸散发量计算集成模型能够取得很好的结果。     

基于IP的异步通信接口UART设计及其FPGA实现方法

介绍了基于IP模块的异步通信接口UART(通用异步接收发送设备)设计以及在FPGA(现场可编程门阵列)上实现的设计流程,包括UART模块的Verilog源代码设计,以及多种EDA(电子设计自动化)软件的使用:利用Debussy对源代码进行了调试,分析了设计的组织结构,利用ModelSim SE 5.8对设计进行了仿真,利用Synplify Pro 7.2进行了综合,利用Project Navigator对设计进行了布局布线,并完成了时序仿真,最后在Xilinx的SPARTANⅡE芯片上下载实现,经验证符合设计要求.     

基于GPS校准的CEI系统测量原理和精度分析

阐述了CEI的测量原理，提出了一种基于GPS卫星校准的CEI的测量体制，并对该体制中各测量元素的测量方法进行了讨论，对各测量元素的测量精度进行了分析，探讨了该体制应用于同步卫星定轨的可行性。     

SPTN关键技术研究与应用

分组传送网作为高质量传送网,承载重要集团客户业务和移动回传业务.近年来,中国移动在业界首次提出SDN化的PTN技术,软件定义分组传送网(SPTN)定义面向业务的层次化网络信息模型抽象,模型驱动和面向策略的控制数据运行架构等核心技术,实现移动回传网络和政企专线的快速开通、性能可视和安全可靠,并且自主研发SPTN系列产品,包括超级控制器、小型化接入SPTN域控制器和APP应用平台.本文首先全面介绍SPTN系统的整体架构,应用需求,其次重点研究分析SPTN关键组件及其架构,接口模型和功能特性,最后简单介绍SPTN标准化进展和试点情况.     

（英）Orthogonal frequency division multiplexing for improving the performance of terahertz channel

Terahertz (THz) communication is considered to be one of the demanding technology for the upcoming 5G standards. The incredible demand for high rate through wireless channel necessitates the use of THz frequency for communication. The development of communication systems in this frequency band possess technical challenges as the characteristic of THz band is very much different from the present wireless channel. However, the advancements in the development of transceiver and antenna systems are rapidly bringing the THz communication into reality. The high path loss in THz band limits the communication range of this channel. Even, for a distance of few meters (>5m), the absorption coefficient is very high and hence the performance of the system is poor. Performance over this frequency channel can be enhanced by considering transmission windows over this band instead of the entire band. The transmission windows are the frequencies over which the absorption is relatively low. Though there is an improvement in the performance with this adaptive modulation scheme, but not sufficient for longer distance. Apart from path loss, the frequency selective nature of this high bandwidth channel is also a major reason for the poor performance of THz channel. Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) is a promising solution to mitigate the effects of frequency selective nature of the wireless channel. OFDM has been exploited in this paper to improve the performance of terahertz channel. The results show that the Bit Error Rate (BER) of the terahertz channel is considerably improved with OFDM.     

The relative stabilities of tungsten hexacarbonyl,silver neodecanoate some metal acetyl- and hexafluoroacetylacetonates and the thermal properties of the palladium(II) acetonates

The relative stabilities of silver neodecanoate, tungsten hexacarbonyl, and a seriesof metal acetyl- and hexafluoroacetyl- acetonates, were determined using differential ther-mal analysis (DTA) and weight loss analysis. In general, the acetylacetonates decom-pose in the solid state at relatively low temperatures (100-200° C), with several of them exhibiting appreciable vapor pressures at temperatures below which their decomposi-tion rate is significant. Hexaf luoro derivatives of these compounds are, in general, more volatile and decompose at higher temperatures. The thermal decomposition behavior of palladium(II) acetylacetonate and palladium(II) hexafluoroacetylacetonate were each investigated using DTA at atmospheric pressure and under each compound’s equilib-rium or decomposition product(s) vapor pressure in conjunction with weight loss and residue composition analysis. At the heating rates employed, ≤2° C/min, palladium(II) acetylacetonate tends to decompose upon heating in either an inert or oxidizing atmo-sphere before significant quantities volatilize. On the other hand, palladium(II) hex-afluoroacetylacetonate tends to volatilize completely before any signs of decomposition are observed under the same conditions. Heating palladium(II) acetylacetonate in ar-gon, at ≤2° C/min, shows the onset of an endotherm at approximately 196° C, at the conclusion of which a product containing 75% palladium was found, the remainder com-prised of carbon, hydrogen and oxygen. In an oxidizing atmosphere at the above men-tioned heating rate, Palladium(II) acetylacetonate decomposes exothermically at 180° C yielding essentially pure palladium. Continued heating in oxygen, to 800° C results in pure PdO. At 900° C, the PdO decomposes yielding pure palladium. Depending upon the heating rates applied, one or two endotherms may be observed during the heating of palladium(II) hexafluoroacetylacetonate. Heating at 2° C/min in either an argon or ox-ygen atmosphere, results in an endothermic transition due to fusion at 105° C in argon (101° C in oxygen), followed by a second endothermic transition at 231° C in argon (223° C in oxygen), due to the normal boiling point being achieved. If heating rates are slow enough,e.g. 0.1° C/min, complete volatilization may occur before the normal boiling point is reached.     

非均匀采样光电编码器莫尔条纹信号分析方法

为实现高精度光电编码器非匀速转动时动态细分误差的检测,提出了一种基于非均匀采样的莫尔条纹光电信号分析方法.首先,利用曲线拟合的最小二乘法将采集到的编码器非均匀信号数据重构出真实的信号波形.然后,根据离散傅里叶变换算法分析重构信号,同时推导出信号的频率、幅值和相位的计算表达式,运用软件仿真评估算法可行性.最后,采用该方法对某21位绝对式光电轴角编码器精码信号进行分析,根据信号参数与细分误差的关系获得动态细分误差,其细分极值误差为+2.41"和-3.08".实验结果表明,该方法利用信号重构和傅里叶变换算法得到信号参数,真实的反应了莫尔条纹信号质量,在编码器非匀速转动时,可有效地测量动态细分误差,为实际工作现场编码器精度误差的实时检测奠定了基础.