基于卷积神经网络的无线电广播同频干扰检测

针对无线电干扰中较为突出的同频干扰问题,将深度学习应用于干扰信号检测,提出一种无线电调频广播同频干扰检测算法。将调频广播数据转化为能体现信号特性的小波变换时频图,并将其作为卷积神经网络(CNN)的训练数据,训练CNN学习信号的时频特征,得到干扰检测模型。实验结果表明,与传统的机器学习算法相比,该算法能更准确地检测出广播信号中是否存在同频干扰信号,其干扰检测准确率达95.0%。     

基于决策树C4.5集成算法的图像自动标注

集成学习逐渐成为机器学习的研究热点。针对决策树C4.5集成算法中基分类器多样性差的问题,提出了修正矩阵Correction Matrix –C4.5(CMC4.5)集成学习算法,并将其应用于图像自动标注。算法首先对特征子集进行多样性处理,然后通过构造修正矩阵依次得到基分类器C4.5全新训练数据集,实现训练数据集之间的多样性和属性特征完整性,完成集成算法。对比实验表明,CMC4.5集成学习方法大大提高了分类准确率。将CMC4.5集成学习与图像标注相结合,实现了基于CMC4.5的图像自动标注。     

真实感虚拟人头发动态仿真研究

针对头发的不可伸展性和数量过大造成的头发仿真时性能低效、真实感不高问题,提出一种新的头发动态仿真方法。该方法首先利用弹簧模型对单根头发进行建模,然后采用DFTL(Dynamic Follow The Leader)算法进行变形计算,并基于FTL(Static Follow The Leader)算法对头发进行快速插值,最后运用Deep Opacity Mapping技术对头发进行渲染,增强虚拟人头发的真实感。同时,对头发与头部模型、头发与头发进行碰撞检测与响应。实验结果表明,该方法生成的头发逼真自然,而且在大量渲染时保持了较高的稳定性。     

浅谈脉冲电镀电源

1前言 脉冲电镀比直流电镀具有更优异的性能.脉冲电镀能控制金属电沉积,通过改变脉冲参数来改善镀层的物理化学性能,从而达到节约贵金属和获得功能性镀层的目的.     

化工企业计量仪表累积数据管理技术

为实现化工企业装置间利润的核算,并为企业经营提供有效的数据依据,设计一种新型累积数据采集系统,实现对全厂现场计量仪表表头累积值与控制系统累积值的同步采集。     

脉冲电镀及其电源

0前言脉冲电镀是通过槽外控制方法改善镀层质量的一种强有力的手段,相比于普通的直流电镀镀层,其具有更优异的性能(如耐蚀、耐磨、纯度高、导电、焊接及抗变色性能好等),且可大幅节约稀贵金属,因     

雪龙滩水电站发电隧洞进口边坡稳定分析及处理措施

文章对雪龙滩水电站发电隧洞进口边坡不稳定因素进行了分析，并提出了处理措施，为类似工程积累了一点经验。     

基于弱语义分割的轻量化交通标志检测网络

针对现有网络在检测高分辨率交通标志图片时速度过慢、精确度较低等问题,提出一种轻量化交通标志检测网络。在MobileNetv3-Large基础上对YOLOv4网络的骨干部分进行优化,针对数据集的特点舍弃部分耗时层,更改第8层和第14层的输出通道数,并改进基础模块中通道域注意力网络的注意力机制,使输出的权重数值能更准确地表征特征的重要程度。在检测头前加入基于弱语义分割的动态增强附件,利用其输出作为空间权重分布来矫正激活区域,以避免提取能力下降导致误检、漏检问题,最终构成YOLOv4-SLite网络。采用滑窗剪裁的方法对高分辨率图片进行训练和预测,从而减少训练时间及增加样本的多样性。在TT100K交通标志数据集上的实验结果表明,相较于YOLOv4基准网络,YOLOv4-SLite网络的mAP@0.5仅下降了0.2%,但模型大小减少了96.5%,响应速度提升了227%,精确度与速度的平衡效果达到了预期。     

三维散乱点云模型的快速曲面重建算法

针对离散点云数据快速重构曲面的问题,提出一种基于紧支径向基函数(CSRBF)的2层隐式函数插值算法.首先在插值前设定一个中心减少阈值,以减少CSRBF的中心点,简化基于CSRBF的线性系统;然后在粗层上通过插值对点云模型进行逼近;再在细层上拟合曲面并对粗、细层曲面求和;最后引入一个正则化参数,将由CSRBF组成的矩阵正则化,处理携带噪声的三维点云模型.实验结果表明,该算法不仅能够简捷地处理含有噪声的三维点云数据,而且能够实现曲面快速重构,最终得到逼真、平滑的曲面模型.     

基于运动分解与权重函数的嘴部中文语音动画

传统的嘴部肌肉建模方法中对肌肉运动划分比较细致与独立,设置的控制参数较多,缺乏对肌肉运动的分解以及运动控制相关性的分析。本文提出一种基于运动分解的嘴部子运动单元模型。该方法首先建立基于标准Cadide-3模型的嘴部改进网格模型,然后根据解剖结构及肌肉运动分析,将嘴部运动分解为下颌骨旋转、唇部的收缩与舒张、凸出与上翘三个基本运动单元,最后根据输入的文本信息与音素间视觉权重函数,并结合嘴部的子运动合成得到语音同步的嘴部动画。实验结果表明,该方法能够快速合成与中文语音相匹配的唇部动画。