基于DSP的网络并行计算系统设计与实现

设计一种基于以太网的多DSP并行计算系统,以解决当今大规模通信系统中日益复杂的实时计算问题。采用ADI公司的Blackfin系列芯片作为处理器,通过主从模式实现一个完整的并行计算系统。将多处理器并行系统与单个处理器系统的处理结果进行对比分析,验证了并行计算的优越性。     

深度学习多部位病灶检测与分割

目的 多部位病灶具有大小各异和类型多样的特点,对其准确检测和分割具有一定的难度。为此,本文设计了一种2.5D深度卷积神经网络模型,实现对多种病灶类型的计算机断层扫描（computed tomography,CT）图像的病灶检测与分割。方法 利用密集卷积网络和双向特征金字塔网络组成的骨干网络提取图像中的多尺度和多维度信息,输入为带有标注的中央切片和提供空间信息的相邻切片共同组合而成的CT切片组。将融合空间信息的特征图送入区域建议网络并生成候选区域样本,再由多阈值级联网络组成的Cascade R-CNN（region convolutional neural networks）筛选高质量样本送入检测与分割分支进行训练。结果 本文模型在DeepLesion数据集上进行验证。结果表明,在测试集上的平均检测精度为83.15%,分割预测结果与真实标签的端点平均距离误差为1.27 mm,直径平均误差为1.69 mm,分割性能优于MULAN（multitask universal lesion analysis network for joint lesion detection,tagging and segmentation）和Auto RECIST（response evaluation criteria in solid tumors）,且推断每幅图像平均时间花费仅91.7 ms。结论 对于多种部位的CT图像,本文模型取得良好的检测与分割性能,并且预测时间花费较少,适用病变类别与DeepLesion数据集类似的CT图像实现病灶检测与分割。本文模型在一定程度上能满足医疗人员利用计算机分析多部位CT图像的需求。     

基于调制宽带转换器的低频射电天文信号采集电路设计及实现

针对射电天文信号观测中传统的信号采集电路存储数据需较大的存储空间的问题,提出一种基于调制宽带转换器（MWC）的低频射电天文信号采集的硬件电路设计方法。首先,将观测信号与4路伪随机周期信号相乘后分为4路,并将这4路信号分别进行二阶巴特沃兹低通滤波器滤波;然后,对4路滤波后的信号进行采样,数据传输至现场可编程门阵列（FPGA）中进行存储;最后,用正交匹配追踪（OMP）算法进行信号重构。理论分析和实验测试结果表明,重构信号与观测信号的均方误差为1.27×10^-2,数据存储空间压缩率为20%,该硬件电路设计方法降低了电路设计成本,也释放了存储空间。     

采用动态残差图卷积的3D点云超分辨率

为了在超分辨率中对非欧数据的3D点云进行局部信息高效提取,提出采用动态残差图卷积的3D点云超分辨率网络(PSR-DRGCN),该网络包括特征提取模块、DRGCN模块及上采样模块. 对于输入的3D点云, 特征提取模块采用k-近邻(k-NN)算法在3D空间中找到每个点对应的k个邻居,通过逐点卷积把局部几何信息转换到高维特征空间中;DRGCN模块利用多层图卷积操作将3D空间中每个点的局部几何特征抽象为语义特征,在每一层对点的近邻空间进行动态调整以增加感受野范围,并通过残差连接融合多层次语义信息,从而对局部几何信息高效提取;上采样模块将特征空间中的点进行上采样并转换到3D空间中. 实验结果表明,PSR-DRGCN生成的高分辨率点云在放大尺度为2倍时,相似性指标CD、EMD、F-score相比第2网络分别优化了10.00%,4.76%,16.84%;当放大尺度为6倍时,相似性指标相比第2网络分别优化了2.35%,40.00%,0.58%;在所有情况下的均值与标准差指标上达到最优效果,生成的高分辨率点云质量高.     

基于STM32和C#的学生考勤系统设计

学生考勤是培养学生良好学习行为习惯和提高学生自学能力的重要举措,传统纸质版签到考勤方式存在代签弊端,为提高学生素质建设良好学风提出了基于STM32的便捷课堂考勤系统。考勤系统首先利用电容式指纹传感器进行指纹采集,然后将采集的指纹与预先建好的指纹数据库中指纹信息对比,并将最终匹配结果通过蓝牙上传至上位机考勤管理系统,考勤管理系统将学生考勤情况存入SQL数据库。与传统的考勤系统相比体积小、功耗低、更加便携的特点,经过实验测试,该考勤系统达到设计要求,在高校学生考勤管理中有一定的价值。     

一种改进的SAR图像边缘检测算法

灰度平均值比率与梯度(RGoA)边缘检测器是一种简单、有效的SAR图像边缘检测方法.但它也存在缺点,边缘点检测准则在某些情况下不适用,比率门限和梯度门限均需要由人工预先确定.本文提出一种改进的SAR图像边缘检测算法,它修正了边缘点检测准则,采用Otsu方法计算灰度平均值比率门限和梯度门限,实现优化门限自动选择.用SAR图像对算法进行了实验验证.实验结果表明,所提出的算法是一种有效、实用、自动的边缘检测算法.     

CoT-TransUNet:轻量化的上下文Transformer医学图像分割网络

针对以往医学图像分割网络中卷积的感受野太小以及Transformer的特征丢失问题,提出了一种端到端的轻量化上下文Transformer医学图像分割网络（lightweight context Transformer medical image segmentation network,CoT-TransUNet)。该网络由编码器、解码器以及跳跃连接三部分组成。对于输入图像,编码器使用CoTNet-Transformer的混合模块,采用CoTNet作为特征提取器来生成特征图。Transformer块则把特征图编码为输入序列。解码器通过一个级联上采样器,将编码后的特征进行上采样。该上采样器级联了多个上采样块,每个上采样块都采用CARAFE上采样算子。通过跳跃连接实现编码器与解码器在不同分辨率上的特征聚合。CoT-TransUNet通过在特征提取阶段采用全局与局部上下文信息相结合的CoTNet;在上采样阶段采用具有更大感受野的CARAFE算子。实现了生成更好的输入特征图,以及基于内容的上采样,并保持轻量化。在多器官分割任务的实验中,CoT-TransUNet取得了优于其他网络的性能。     

糖尿病性视网膜图像的深度学习分类方法

目的 糖尿病性视网膜病变（DR）是目前比较严重的一种致盲眼病,因此,对糖尿病性视网膜病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工分类视网膜图像的方法存在判别性特征提取困难、分类性能差、耗时费力且很难得到客观统一的医疗诊断等问题,为此,提出一种基于卷积神经网络和分类器的视网膜病理图像自动分类系统。方法 首先,结合现有的视网膜图像的特点,对图像进行去噪、数据扩增、归一化等预处理操作;其次,在AlexNet网络的基础上,在网络的每一个卷积层和全连接层前引入一个批归一化层,得到一个网络层次更复杂的深度卷积神经网络BNnet。BNnet网络用于视网膜图像的特征提取网络,对其训练时采用迁移学习的策略利用ILSVRC2012数据集对BNnet网络进行预训练,再将训练得到的模型迁移到视网膜图像上再学习,提取用于视网膜分类的深度特征;最后,将提取的特征输入一个由全连接层组成的深度分类器将视网膜图像分为正常的视网膜图像、轻微病变的视网膜图像、中度病变的视网膜图像等5类。结果 实验结果表明,本文方法的分类准确率可达0.93,优于传统的直接训练方法,且具有较好的鲁棒性和泛化性。结论 本文提出的视网膜病理图像分类框架有效地避免了人工特征提取和图像分类的局限性,同时也解决了样本数据不足而导致的过拟合问题。     

基于数学形态学的表格自动处理系统

介绍一种全新的基于数学形态学的表格自动处理系统。该系统无须经过学习过程,通过与表格框线形态相匹配的结构元素,以表格进行数学形态学方法处理,即可快速准确地提取表格框线,进而获取任意栏目的字符信息,用于进一步识别和处理。另外,对扫描或打印造成的非线性形变亦能较好地修复。     

采用压缩采样匹配追踪算法的频谱感知

频谱资源的匮乏成为无线电发展的瓶颈,解决频率匮乏有两类方法:一是提高频谱利用率;二是扩大可利用的频率范围。频谱感知技术能提高频谱利用率,但在高频的应用中会面对过高的采样速率、较大的数据量,这对硬件实现提出了艰巨的挑战。本文根据无线电频谱稀疏性介绍一种基于调制宽带转换器的压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法。本文利用调制宽带转换器对无线电信号进行亚奈奎斯特采样,再利用CoSaMP算法对采样后的自相关矩阵求解。本文的方法不仅能应用在更高的频谱,且能提高频谱利用率。仿真结果表明:该方法能在能以一个较低的采样速率对信号进行采样,且CoSaMP算法的恢复误差要小于OMP和ROMP算法。