生物光声成像中声反射伪影抑制方法的研究进展

生物光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)是一种新型的无创复合功能成像方法.生物组织不均匀的声学特性会使超声波在组织界面处发生反射,导致重建图像中存在伪影和失真,降低图像质量和成像深度.文中综述了目前抑制PAI声反射伪影的主要方法,包括延迟相减法、基于杂波去相关理论的方法、短滞后空间相干法、基于深度学习的方法、光声引导聚焦超声法、基于超声平面波模型的方法和多波长激励的方法等,详细介绍各方法的原理,分析其优势和不足,并展望未来的研究趋势.     

电磁场与电磁波课程思政教学改革探索与实践

课程思政作为思想政治理论课程的有效补充，是落实立德树人根本任务的重要组成。《电磁场与电磁波》是物理、电类等专业的重要专业基础课程，深入挖掘其课程思政元素,能够发挥专业课程的隐性育人作用，实现知识传授、能力培养与价值引领的有机融合，对于理工科专业课进行课程思政改革具有现实指导作用。     

IRS辅助的SWIPT系统中基于能效优先的波束成形设计与优化

以智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的无线携能通信(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)系统为背景,研究了该系统中基于能效优先的多天线发送端有源波束成形与IRS无源波束成形联合设计与优化方法。以最大化接收端的最小能效为优化目标,构造在发送端功率、接收端能量阈值、IRS相移等多约束下的非线性优化问题,用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)求解。采用Dinkelbach算法转化目标函数,通过奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和半定松弛(semi-definite relaxation,SDR)得到发送端有源波束成形向量。采用SDR得到IRS相移矩阵与反射波束成形向量。结果表明,该系统显著降低了系统能量收集(energy harvesting,EH)接收端的能量阈值。当系统总电路功耗为?15 dBm时,所提方案的用户能效为300 KB/J。当IRS反射阵源数与发送天线数均为最大值时,系统可达最大能效。     

基于人工神经网络的智能化架空线路应变快速解调方法北大核心

为了提高智能化光纤复合架空线路态势感知的实时性,将人工神经网络方法应用于光纤沿线应变解调,确定了神经网络的结构。编程实现了基于洛伦兹模型的最小二乘谱拟合方法和神经网络方法,采用不同信噪比和布里渊频移的布里渊谱训练神经网络,将它们应用于某光纤复合架空线路沿线光纤应变的测量,从不同角度比较了两种方法的计算结果。计算结果表明,神经网络方法能有效获得光纤沿线的布里渊频移进而获得应变,具有与谱拟合方法相似的准确性,但应变解调时间仅约为谱拟合方法的1/20000。研究结果为提高智能光纤复合架空线路态势感知的实时性提供了参考。     

基于Smith预估模糊PID的电镀废水处理系统改进

为解决以pH值和ORP为期望的电镀废水处理系统存在的测量误差大和试剂投放精度低等问题,设计带基准校验的pH值和ORP测量模块,应用Smith预估补偿和模糊控制整定PID参数,优化控制试剂投放。模块采用升降电极间歇测量pH值和ORP,避免油污等黏附增大测量误差,带Smith预估补偿的模糊PID能优化电镀废水处理系统的动态性能,实现对电镀废水和所需试剂的精细化管理。仿真与应用效果表明,电镀废水处理系统的动态响应得到明显改善,试剂消耗降低,水污染物排放低于国家标准限值。     

新工科背景下电子通信专业“人工智能技术基础”课程改革实践

人工智能技术已经成为新一轮科技革命的重要驱动力量，这要求电子、通信等非计算机专业的人才培养引入针对性强的人工智能课程教学。本文针对新工科背景下电子、通信专业“人工智能技术基础”课程存在的问题进行课程改革，从授课和实验两个环节入手，分别从教学内容、教学方法和考核办法三个方面提出了具体的改革举措，并在“人工智能技术基础”课程中进行了实践，激发了学生的学习热情，拓展了学生的专业视野，提高了学生的实践创新能力，取得了良好的教学效果。为了进一步培养电子、通信学科交叉型AI人才，该课程选拔优秀学生开展丰富的人工智能课外实践活动，进一步提升学生的实践创新能力。     

新工科背景下电子信息类专业网络课程群建设研究

针对电子信息类专业网络课程群建设问题,研究新工科环境下网络课程群理论知识体系模型,在此模型下探讨面向电子信息类专业的网络课程群建设原则、课程架构及课程布点,并在电子信息工程专业进行了专业改革尝试,效果良好。所研究的成果可用于指导新工科环境下电子信息类专业建设实践。     

基于波段选择改进的高光谱端元提取方法

为了解决传统N-FINDR算法降维时破坏像元光谱曲线的物理意义这个问题, 采用波段选择方法中的最佳指数法代替特征提取, 改进N-FINDR算法的降维方式; 利用模拟和真实高光谱数据进行实验, 分别用改进的N-FINDR算法与其它两种算法提取端元, 并用全约束最小二乘法解混。结果表明, 改进的N-FINDR算法的解混精度更高, 用时更少。用波段选择代替特征提取改进降维方式, 保留了光谱曲线的物理意义, 在N-FINDR算法中是可行的。