基于压缩感知的加速前向后向匹配追踪算法

前向后向匹配追踪(FBP)算法作为一个新颖的两阶段贪婪逼近算法,因为较高的重构精度和不需要稀疏度作为先验信息的特点,受到了人们的广泛关注。然而,FBP算法必须运行更多的时间才能得到更高的精度。鉴于此,该文提出加速前向后向匹配追踪(AFBP)算法。该算法利用每次迭代中候选支撑集的信息,实现对已删除原子的再次加入,以此减少算法迭代次数。通过不同非零项分布的稀疏信号和稀疏图像的仿真结果表明,相对于FBP算法,该文提出的方案在不降低重构精度的同时,大幅降低了算法运行时间。     

火力发电厂燃煤机组脱硫系统DCS故障分析与软件优化

介绍了某火力发电厂215MW燃煤机组脱硫DCS系统自投运以来板卡、电源等硬件的故障现象及分析与处理过程,介绍了涉及联锁保护逻辑及人机对话画面的软件优化案例,并提出DCS控制系统定期巡检、软件备份、防病毒、机柜卡件清灰等日常维护注意事项。     

高斯过程混合模型应用于网络流量预测研究

精准的网络流量预测可以避免网络崩溃,保证网络的流畅度。将高斯过程混合（GPM）模型应用于网络流量的多模态预测。对两段不同地区的网络流量序列进行多模态分析,将之通过归一化和相空间重构后生成样本集并输入GPM模型。采用分类迭代学习算法,利用后验概率最大化和似然函数实现模型参数学习。将GPM模型与支持向量机（SVM）、核回归（KR）、最小最大概率机回归（MPMR）和高斯过程（GP）等模型比较。通过对比均方根误差[(RMSE)]和决定系数[(R2)]评价指标,GPM模型的预测准确度要优于其他四种模型。说明GPM模型能够很好应用于网络流量预测,可以为网络管理者分配网络资源提供参考。     

面向畸变扭曲文档的两种图像矫正网络

由于文档纸张的几何形变、拍摄场景的干扰及拍摄角度不理想导致的透视失真,移动设备获取的文档图像的光学字符识别（Optical character recognition,OCR）性能受到很大挑战。针对折叠和扭曲的畸变文档图像预处理问题,设计了两种基于自编码器的网络结构,以实现自适应性图像矫正并提高文字识别正确率。首先提出空洞残差块和非对称卷积残差块两种残差块,然后将残差块与自编码器相结合,设计了一种非对称空洞自编码器网络;同时利用空间金字塔池化代替全连接层,并用非对称卷积残差块实现特征提取,设计了另一种空间金字塔自编码器网络。实验结果表明,与畸变图像相比,经非对称空洞自编码器网络矫正后的图像在OCR正确率、OCR召回率和文本相似度上分别提高了26.3%、20.4%和12.3%,而经空间金字塔自编码器网络矫正后的图像在正确率、召回率和文本相似度上分别提高了27.7%、22.0%和15.5%。与RectiNet等其他图像矫正网络相比,这两种网络可以自适应矫正多种类型的畸变文档图像,且矫正后的图像在文字识别上表现更为优异。本文提出的两种矫正网络能有效提高图像文字识别正确率、召回率和文本相似度,...     

全变分正则化非局部均值地震数据降噪

在地震数据的采集中往往存在随机噪声,噪声会影响地震数据分析的准确性,针对地震数据中存在的高斯噪声,传统非局部均值降噪算法在对地震数据降噪后无法有效保持地震数据中的同相轴边缘。将全变分正则化非局部均值算法应用于地震数据降噪,通过计算噪声估计值,更新去抖动非局部均值算法的权值,将去抖动非局部均值降噪结果进行全变分正则化约束,得到最佳的地震数据降噪结果。在有效去除高斯噪声的同时,保留地震数据的同相轴边缘。通过在合成地震数据、海上叠前地震数据、陆上叠后地震数据上进行降噪实验,对比该算法与非局部均值算法、基于近邻法选择策略的非局部均值算法的峰值信噪比、均方误差、平均结构相似度,得出全变分正则化非局部均值降噪算法在有效降噪的同时,可以较完整地保留地震数据的同相轴边缘细节。     

基于级联外部调制器产生宽光梳系统的研究

本文研究了基于双边带调制方式采用级联两个强度 调制器(MZM)或级联MZM和相位调 制器(PM)分别生成平坦宽光梳的两种方案。通过理论分析得到合适的调制器关联变量-调 制电压和偏置电压的关系。在此基础上,我们分别讨论了高阶边带以及相位偏转对两种方案 产生宽光梳平坦度的影响。两种方案如果要达到相同的平坦度,级联相同MZM所输出的光梳 频带宽度可高达500 GHz,比级联MZM和PM的输出频带更宽;如果两种 方案在相同的输出光梳 频带宽度(300 GHz)下,级联MZM的平坦度可以达到0. 2 dB,而级联MZM和PM系统的平坦度只 有2.1 dB。因此级联两个强度调制器产生的宽光梳在光梳平坦度方面 性能更为良好。这为产生平坦光梳及调制器的灵活运用提供了一种解决方案。     

一例进口罗托克电动执行机构故障原因的深度分析

针对某火力发电企业烟气脱硫系统进口电动执行机构运行中出现的故障,深入分析研究了导致电动执行机构异常动作的主要原因,在现有技术条件下提出了相应的改进措施。     

基于稀疏表示的无线传感器网络数据汇聚研究进展

随物联网战略地位和影响力的不断提升,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)作为物联网核心技术之一,迎来了一场新的研究热潮.如何降低网络能耗,延长网络生命周期一直是WSNs研究的关键问题.近年来,随压缩感知及低秩理论的提出,基于数据稀疏表示的WSNs数据汇聚方法受到广泛关注.利用WS...