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神经网络在信号调制识别领域得到了广泛关注和研究。针对现有调制识别算法为提高识别准确率,导致模型尺寸过大、计算时间过长的问题,提出了一种调制识别神经网络的轻量化设计方案。该方案由信号失真校正模块和分类模块两部分组成。其中,信号失真校正模块通过参数估计器提取相位偏移信息,再经参数转换器对相位偏移进行参数校正,保证信号识别精度;分类模块由一维卷积神经网络(One-Dimensional Convolutional Neural Network, 1D-CNN)、选通递归单元(Gated Recurrent Unit, GRU)和高斯衰减层构成,从时间和空间的角度有效提取信号特征,并减少冗余参数量以缩减模型大小。仿真结果表明,所提方案与同精度网络相比,平均识别准确率提升0.21%,计算时间缩减到1/3.4,模型尺寸缩减到1/7.77。 相似文献
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邵建兴 《太赫兹科学与电子信息学报》2023,21(6):814-818
提出一种基于探针加载的互补开口谐振环(CSRR)的复合左右手传输线(CRLH TL)结构。利用CSRR+CRLH结构的谐振特性,并通过延长CRLH耦合缝隙的长度以及增加CSRR中短路探针的数量,在引入传输零点的同时缩小了滤波器的尺寸。经过仿真优化,实现了滤波器宽频带、高选择性和小型化设计。加工了基于该结构的带通滤波器样机,样机整体尺寸为30mm×15mm×1.35mm。测试结果表明,滤波器的中心频率及插入损耗分别为6.6GHz和0.65dB,3 dB带宽为9.3 GHz,在无线通信、导航等微波系统中具有良好的应用前景。 相似文献
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采用光栅耦合结构的焦平面阵列(Focal Plane Array,FPA)在工艺上难以制备,反射耦合结构较为容易。为探究反射耦合结构是否可以在小尺寸范围内替代光栅耦合结构,文章使用FDTD电磁场仿真软件MEEP构建了光栅耦合结构和反射结构GaAs/AlGaAs量子阱红外焦平面阵列三像元模。通过对器件内部光学串音进行仿真,验证了在逼近衍射极限时,采用全内反射结构的FPA在5~7μm和8.5~10μm之间的抗串音效果强于光栅耦合结构,而在6.5~8.5μm和10~12μm之间,光栅耦合结构的抗串音效果更好,在12~15μm范围内,两种结构的抗串音能力相当。针对15μm中心距全内反射结构量子阱FPA,探究了反射角度、刻蚀深度和量子阱周期对其串音的影响。 相似文献
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稀Bi半导体InPBi的光致发光(Photoluminescence, PL)主要来自缺陷能级跃迁过程,具有红外长波长、大线宽和高辐射强度等特点,因而引发广泛兴趣。针对InPBi的红外发光效率问题,本文研究了不同Bi组分InPBi的激发功率依赖红外PL光谱演化规律。实验发现,随着Bi组分增大,PL线型发生显著变化,导致发光波长总体红移;同时激发功率依赖的PL积分强度演化分析表明,发光效率随Bi组分先增大然后下降,在0.5%组分时发光效率达到峰值。发光效率增大一方面归因于Bi捕获空穴降低非辐射复合,另一方面来自Bi的表面活性剂效应;而高Bi组分引入过多缺陷从而抑制了Bi的优势,导致发光效率下降。这些结果或有助于理解InPBi的红外发射性能,表明InPBi具有红外光电子应用前景。 相似文献
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针对前列腺磁共振 (magnetic resonance, MR)图像边缘模糊、对比度较低,灰度值分布不均衡而导致分割精度较差的问题,提出了一种结合双路径注意力(dual path attention,DPA) 和多尺度特征聚合(multi-scale feature aggregation,MFA) 模块的改进3D UNet网络模型。首先,对数据集进行重采样和裁剪处理以适应模型输入。然后,在3D UNet网络的编码器各层引入DPA 并添加残差连接,加强特征的 编码能力。同时,在网络解码器中加入MFA模块,以充分利用空间上下文信息,增强语义信息。最后,在公开数据集PROMISE12上进行验证,所提出的模型的Dice系数为89.90%,Hausdorff 距离为9.37 mm。相比较于其他模型,所提出模型的分割结果更优,且参数量和运算量更少。 相似文献
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提出了一种基于空间锥角降维的二维DOA稀疏分解估计新方法,解决了利用稀疏表示方法进行二维DOA估计时计算复杂度大的问题.根据L阵列的结构特性,引入空间锥角表示信号的二维DOA信息,构造空间锥角冗余字典,通过稀疏正则化求解实现空间锥角的估计,然后利用求解得到功率实现L阵列中两个子阵之间的空间锥角配对,从而达到对多来波的二维DOA估计的目的,其避免了方位角和俯仰角组合而造成冗余字典庞大的问题,极大地减少了稀疏分解的计算量.仿真和实测数据结果均验证了该方法的有效性和优越性,为进一步的工程应用奠定了基础. 相似文献
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