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太赫兹通信是6G移动通信技术的重要场景之一。相较于5G通信,太赫兹通信的路径损耗大、相位噪声高、功率放大器效率低。5G NR支持单载波DFT-s-OFDM波形,使移动终端获得更高的发送功效;也支持单载波DFT-s-OFDM波形时域均匀地内插PTRS,减少相位噪声对5G通信的不良影响。基于5G NR现有的单载波DFT-s-OFDM波形,提出一种太赫兹频段非均匀分布PTRS方案:每个OFDM符号内非均匀插入PTRS,PTRS被划分为首部、中间和尾部“块”。其中,首部“块”中PTRS数量与OFDM符号的长度成正比,尾部“块”中PTRS数量与多径时延的大小有关,中间“块”中PTRS的数量与相位噪声和高斯白噪声的大小以及变化速度有关。相较于5G NR均匀分布的PTRS方案,提出的非均匀分布PTRS方案在不影响太赫兹通信系统频谱效率的情况下,提高抑制相位噪声的效果,并且进一步降低了低阶调制方案的峰均比。 相似文献
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针对工业生产中纸质包装产品表面缺陷检测主要依赖人工,效率低下且检测精度无法保证等实际问题,采用一种基于深度学习中语义分割任务的表面缺陷检测方法。以包装纸盒表面缺陷图像数据为例,根据分割任务需求,从结构上改进Unet算法,并基于OpenMMLab开源计算机视觉算法体系中mmsegmentation语义分割工具箱模块,配置DeepLabV3+、Unet、改进Unet三种图像分割算法环境,分别训练迭代相同次数,对比分析分割检测结果以及对验证集图像的预测效果,可以证实改进Unet算法分割性能得到提升,能更好地检测出纸质包装产品表面的深度划痕缺陷;而DeepLabV3+算法性能相对最优,能更好地检测出纸质包装产品表面的破损缺陷,这对于实现纸质包装产品表面缺陷的自动检测具有一定意义。 相似文献
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运动想象(MI)脑电信号本身是由一组较长且连续的特征值组成的信号序列,传统Transformer模型无法捕捉较长序列之间的依赖,设置固定长度的序列又会产生碎片化问题,因此有待进一步调整和优化。针对上述问题,在传统Transformer模型中加入了片段重用的循环机制和重用之前片段信息的相对位置编码机制,使Transformer模型能够学习更长特征序列的特征信息,同时解决重用片段之间的位置编码信息错乱和重用等问题。然后,通过并行多分支CNN进一步捕捉脑电局部特征。最后,利用竞赛数据集2008 BCI-Competition 2A对改进的Transformer模型性能进行评估。结果表明,在不做任何人工特征提取的前提下,对于四分类数据集,改进Transformer模型的平均准确率和kappa值分别为94.27%和87.34%。 相似文献
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SBAR反应器的好氧颗粒污泥低温培养及运行特性 总被引:1,自引:0,他引:1
以葡萄糖和乙酸钠混合基质为碳源,絮状污泥为接种污泥,采用间歇式气升内循环反应器(SBAR),考察了在低温条件下好氧颗粒污泥的培养、颗粒污泥特性及其对污染物的去除效果.结果表明:在温度为(10±1)℃时,成功培养出了好氧颗粒污泥;其平均粒径为1.82 mm,结构密实、表面光滑,平均湿密度为1.036 g/cm3,沉速为18.6~65.1 cm/min.反应器稳定运行后,对COD、NH4+-N、TP的去除率分别为(90.6%~95.4%)、(69.2%~79.9%)、(52.5%~59.5%);出水硝酸盐和亚硝酸盐浓度均小于0.2 mg/L;启动阶段的亚硝化率为34.9%~52.3%.可见,SBAR反应器对污染物具有较好的去除效果,同时在低温下好氧颗粒污泥也具有较高的同步硝化反硝化能力. 相似文献