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眼底视网膜血管图像的纹理与结构信息可作为医学对相关疾病诊断的重要依据。针对视网膜血管存在伪影与尺度结构复杂等难题以及微血管分割较低等问题,提出一种基于多尺度滤波的有监督学习视网膜血管分割算法。采用二维K-L变换综合分析彩色图像三通道的频带信息得到视网膜灰度图像,并利用受限对比度直方图均衡化增强血管与背景的对比度,利用Retinex降低伪影与视盘的干扰;由多尺度高斯匹配滤波、多尺度形态学滤波、Frangi滤波以及2D-Gabor滤波提取相关血管特征,并将提取好的特征集由AdaBoost初步提取血管;利用血管连通域信息去除初分割结果的非血管像素,获得最终的血管图像。该算法在DRIVE与STARE数据集上实验,准确率分别达到96.34%与95.83%。 相似文献
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彭威城 《电信工程技术与标准化》2019,32(10)
高铁移动网络覆盖是国内三大通信运营商的一个重点,而高铁隧道内移动网络覆盖更是运营商的一大难点痛点。文章根据我国中部省份某高铁线路覆盖规划实例,采用“设备+POI+泄漏电缆”模式,即三家运营商信号源设备通过同一POI(point of interface,多系统接入平台)接入,信号输出到泄漏电缆进行隧道覆盖,隧道口场坪站安装宽频切换天线对隧道外进行延伸覆盖,通过链路预算合理布置各运营商主设备信号源,从而实现隧道到室外的无缝覆盖。最后,根据已有成熟网络覆盖解决方案,对未来5G高铁隧道移动网络覆盖方案进行了探讨。 相似文献
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铀铌铅多金属矿组成成分复杂,准确有效的测定其中的痕量银,有利于银的回收利用。采用HCl-HNO3-HF-HClO4处理铀铌铅多金属矿样品,以HCl(1+4)-2g/L酒石酸为测定介质,以λAg=328.068nm为分析谱线,建立了高分辨连续光源原子吸收光谱法(HR-CS-AAS)测定铀铌铅多金属矿样品中痕量银的新方法。对仪器参数进行了优化,确定采用迭代基线校正(IBC)背景校正方式,CCD检测器有效像素点选择5个;由银的平均吸收光谱图和吸光度-波长-时间三维吸收光谱图可知,银的CCD检测器分辨率为0.0020nm/pixel,λAg=328.068nm在327.86~328.27nm范围内没有受到溶液中其他共存元素的谱线干扰。在优化的实验条件下,银的吸光度与其质量浓度在0.40~1.60μg/mL范围内运用二次方程最小二乘法拟合校准曲线,相关系数为0.9999,特征浓度为0.0148μg/mL,方法检出限为0.0013μg/mL。将HR-CS-AAS测定样品中银的参数与空心阴极灯原子吸收光谱法(HCL-AAS)相比,其检出限更低,特征浓度更低,标准溶液系列的吸光度更高。按照实验方法对铀铌铅多金属矿样品中的银进行测定,结果与电感耦合等离子体质谱法基本一致,相对标准偏差(RSD,n=9)为0.63%~3.3%。按实验方法在铀铌铅多金属矿样品中加入银标准溶液进行加标回收试验,回收率为97%~104%,满足国家地质矿产行业标准DZ/T 0130—2006的要求。 相似文献
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《无线电工程》2019,(2):117-122
在协同通信中,针对多跳中继通信传输网络,在单向传输模式的基础上,提出了一种双向通信模式下基于维特比算法的双向中继选择算法(BRSVA)。根据各传输中继节点间的瞬时信噪比,对维特比算法中的支路度量和路径度量进行重新定义,并且构建滑窗以限制内存,对通信网络进行研究分析,以当前跳滑窗内具有最大路径度量值的路径上第一簇中继作为该簇的最佳中继。随着滑窗向前推进,对整个中继网络每一簇进行最佳中继的选择,进而得出一条由最佳中继构成的最佳路径。最后在此路径上提出了一种新的混合型双向信息交互模型,实现通信双方的信息交互。为了验证该中继选择算法与该信息交互传输模型的效果,将其仿真结果与理想内存下的最优中继选择算法做对比,结果证明在有限的内存需求与复杂度下,该算法的中断性能可接近最优选择。 相似文献
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嵌入式系统将传统的人为控制系统转变为机器控制系统,提升了系统的精确性与稳定性,有效地节省了传统模式产生的损耗问题。随着电子技术的不断发展,基于单片机的嵌入式多节点网络通信系统设计逐渐完善。嵌入式系统设计的核心就是单片机,而stm32作为一种32位微控制器,在嵌入式多节点网络通信系统应用中的效果显著。基于此,文章主要对基于单片机的嵌入式多节点网络通信系统设计进行了简单的分析论述。 相似文献
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针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合,以提高特征表达能力;此外,还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略,在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,在训练过程中新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示,该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%,验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。 相似文献