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基于时间同步技术的新型远方终端单元设计 总被引:4,自引:3,他引:1
传统远方终端单元(RTU)的非同步测量和数据传输延时是电力系统数据采集与监视控制(SCADA)系统数据误差的主要来源。提出了一种基于全球定位系统(GPS)和以太网时间同步技术的同步化RTU,以更低的成本实现类似于相量测量单元(PMU)的同步测量和数据快速回传。硬件主要由数据调理和采样电路、本地人机接口(MMI)、同步采样控制电路和以太网通信电路等部分构成。通过时钟同步、同步采样和同步时标处理等环节,同步测量单元(SMU)能够给上位机数据库提供高精度带时标的数据。设计兼顾了同步测量能力和成本,以便在系统中广泛配置。 相似文献
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提出了一种基于视频先验信息的轻量化去噪卷积神经网络.先验信息从近邻的多帧视频图像中获取,采用了基于预去噪的视频运动补偿方法消除噪声和运动偏移对信息获取准确度的影响.为降低卷积神经网络复杂度,构建了基于双路处理的卷积神经网络用于去除视频噪声,特别是设计了双路稠密连接单元,实现了网络的轻量化.双路稠密连接单元通过高、低分辨率特征分解和特征拼接,有效降低了网络复杂度.实验结果表明:采用本文方法去除视频噪声能够获得较好的客观评价结果和主观视觉结果 .此外,在减少网络参数、降低浮点运算次数和提升运行速度方面均体现出了良好性能. 相似文献
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对话行为可以在一定程度上表达说话人的意图,对话行为分类是机器翻译、人机交互设计等领域的基本要求,对于语音识别领域具有重要的意义.针对噪音环境下的对话行为分类提出了一种新的模型,通过快速噪声估计谱减法进行语音增强,采用长短期记忆网络对经过卷积神经网络语言嵌入后的词向量进行学习,从而得到具有抗噪性的对话行为分类模型.使用中文日常用语语料库的样本进行了多组对比试验,以测试新模型的抗噪声能力和对话行为分类的准确性.结果表明在0 dB的噪声环境下,模型的对话行为分类准确度达到95.5%,当噪声增加到5 dB时仍能保持94.1%,为噪音环境下的对话分类提供了一种新的模型. 相似文献
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