基于双稀疏域联合求解的高精度光谱恢复算法

基于压缩感知的光谱成像系统需要合适的算法解码采样数据才能得到最终的光谱成像数据,传统单稀疏域变换算法会带来光谱细节损失等问题。针对该问题,本文提出了利用双稀疏域联合求解的方法（JDSD）,将信号分解为低频部分和高频部分,并针对不同频率信号特点分别进行稀疏恢复,进而解码求解以实现高精度恢复信号。在数据验证中,首先利用OMP算法在频域内对光谱信息轮廓进行恢复,利用IRLS算法在空间域内对光谱细节进行补偿,分析了不同稀疏变换对于参数设置的影响,测试了不同算法组合的JDSD对于测试数据的恢复结果。对于500种光谱数据仿真测试表明,双稀疏域联合求解可将光谱恢复保真度大大提升,20%采样率情况下,SAM和GSAM指标由传统方法的0.625和0.515分别提升为0.817和0.659,80%采样率情况下,SAM和GSAM指标由传统方法的0.863和0.808分别提升为0.940和0.897。JDSD算法可以使得光谱吸收峰等细节特征得到高精度保持,对于基于光谱的特征分析、物质识别等应用具有十分重要的意义。     

基于IIS总线的嵌入式音频系统设计

介绍了基于IIS总线的嵌入式音频设备的硬件体系结构及其Linux驱动程序的设计。在音频驱动程序设计中综合使用了DMA、分段多缓存区和内存映射技术以提高系统性能,满足音频实时性的要求。     

10 kV配电网的变压器及其配电柜的安装技术

变压器和配电柜是10 kV配电网的重要组成部分,对配电网的安全、高效运行起着重要的作用。通过结合10 kV配电网的实际运行情况,对变压器和配电柜的安装技术进行了分析,希望为今后配电网设备的安装提供一定的参考价值。     

基于平铺数据流的可配置神经网络加速器

卷积神经网络已经是公认最好的用于深度学习的算法,被广泛地应用于图像识别、自动翻译和广告推荐。由于神经网络结构规模的逐渐增大,使其具有大量的神经元和突触,所以,使用专用加速硬件挖掘神经网络的并行性已经成为了热门的选择。在硬件设计中,经典的平铺结构实现了很高的性能,但是平铺结构的单元利用率很低。目前,随着众多深度学习应用对硬件性能要求的逐渐提高,加速器对单元利用率也具有越来越严格的要求。为了在平铺数据流结构上获得更高的单元利用率,可以调换并行的顺序,采用并行输入特征图和输出通道的方式来提高计算的并行性。但是,随着神经网络运算对硬件性能要求的提高,运算单元阵列必然会越来越大。当阵列大小增加到一定程度,相对单一的并行方式会使利用率逐渐下降。这就需要硬件可以开发更多的神经网络并行度,从而抑制单元空转。同时,为了适应不同的网络结构,要求硬件阵列对神经网络的运算是可配置的。但是,可配置硬件会极大地增加硬件开销和数据的调度难度。提出了一种基于平铺结构加速器的并行度可配置的神经网络加速器。为了减少硬件复杂度,提出了部分配置的技术,既能满足大型单元阵列下单元利用率的提升,也能尽可能地减少硬件额外开销。在阵列大小超过512之后,硬件单元利用率平均可以维持在82%～90%。同时加速器性能与单元阵列数量基本成线性比例上升。     

基于特征融合和改进卷积神经网络的环境音识别

由于环境声音复杂的结构,环境声音识别是一个具有挑战性的问题.本文提出一种将特征融合与改进卷积神经网络算法相结合的环境音识别方法.首先针对原始音频文件,提取从波形中学习到的特征以及传统音频特征,分别为MF-CC(梅尔倒谱系数)、GFCC(伽玛通频率倒谱系数)、频谱对比度和CQT(恒定Q变换);然后将提取到的特征分别输入到...     

Assemble by Réel:尽享上海生活方式之旅

<正>Kokaistudios从上海千禧一代的多元化生活方式汲取设计灵感,真正将自然引入了Assemble by Réel概念店。带领顾客进行一场风格之旅,清晰的平面布局配以抓人眼球的艺术装置,设计引导顾客穿行于特色鲜明的空间,令人印象深刻。Assemble by Réel位于上海高奢购物中心芮欧百货的三层,是一家男士时尚及生活方式概念店。在初涉空间平面布局时,Kokaistudios将城市气质及年轻一代对时尚潮流的热情纳入思考。室内设计以高辨识度     

基于IMU的预制构件无线定位方法

目前,装配式建筑的发展与BIM技术结合紧密,然而常用的三维模型重建方法均存在缺少内部构件或语义信息等缺点,并且应用于装配式建筑不具有针对性。因此,本文提出自组织建模方法,其关键技术之一是预制构件的无线定位技术。本文建立自组织建模系统,包括基于惯性测量单元(IMU)的构件无线定位终端及远程监控中心;采用业务流程建模符号分析自组织建模流程;设计预制构件编码以解决其身份信息识别的问题。进一步,研究预制构件定位原理。定位原理主要包括基于四元数法的姿态角解算算法与基于二次时域积分的相对位移解算算法,以根据构件最终吊装位置自动生成建筑信息模型。最后,本文设计一个案例,实验结果表明位移的相对误差在5%左右,验证了该方法的可行性。     

硫铁矿在废水处理中的研究现状

介绍黄铁矿和磁黄铁矿的结构和性质,分析重金属废水、非金属有毒废水、有机物废水等的来源和特点,重点阐述黄铁矿和磁黄铁矿在废水处理中的应用现状。指出硫铁矿应进一步深入探究降解机理,通过改性或研制纳米级硫铁矿等措施提高废水处理效率,开发硫铁矿与传统环保材料或环保技术联合工艺,以期实现并加快硫铁矿的工业化应用。      

低成本自适应仿人假肢手设计

中国肢体残疾患者数量巨大,佩戴智能仿生假肢是改善和提高患者日常生活活动能力的重要手段之一.针对目前商业化多功能假肢手价格昂贵、实用性低,单自由度假肢手功能单一等缺点,提出了一种低成本自适应假肢手的设计,兼顾假肢手的成本、功能与外观.该假肢手仅用单个电机驱动,完成力量抓取、精确抓取、侧捏这三种日常生活活动能力中最常用的手部动作,并且其手指在一定程度能自适应被抓取物体的形状,增强抓取动作的稳定性.通过理论分析与软件仿真,证实了所设计的新结构假肢手能完成预定的动作.本研究能为后续假肢手的生产使用奠定基础.     

H.264帧内快速预测算法的研究

新一代视频压缩标准H.264/AVC使用率失真优化算法在提高压缩率的同时增加了计算复杂度。为了减少计算复杂度,提出了一种快速帧内预测算法。通过MAD（平均绝对误差）均值对宏块进行4×4块和16×16块预判,再根据SATD（残差绝对值总和）代价函数计算Cost值,排除较小可能性的模式,缩小4×4块的预测模式范围。用标准视频序列对该算法验证,结果表明该算法在保证峰值信噪比的前提下,节省了预测时间.