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基于多尺度顯著性檢測的SAR圖像海岸線檢測[通信與網絡][通信網絡]

SAR圖像岸線檢測是SAR近岸海洋目標檢測的一項重要環(huán)節(jié)。提出了一種基于多尺度顯著性檢測的SAR圖像海岸線檢測方法，用以檢測低對比度SAR圖像的海岸線。首先將SAR圖像依據尺度系數(shù)進行多尺度變換，然后對于每種尺度圖像進行譜殘差法顯著性檢測，得到一系列顯著性子圖；而后應用NSCT變換融合各顯著子圖得到最終顯著圖，將顯著圖代入到活動輪廓模型中進行檢測，得到檢測結果。SAR圖像實驗結果表明，該方法相比于傳統(tǒng)方法，提升了對于低對比度圖像的適應性，增強了抗噪性能。

發(fā)表于：9/14/2024 2:35:03 PM

一種用于DOA估計的高精度同步多天線系統(tǒng)設計[通信與網絡][通信網絡]

信號波達方向估計（DOA）是確定信源或目標的關鍵技術之一，廣泛應用于雷達、通信和導航等領域。設計并實現(xiàn)了一個基于FPGA和多片AD9361的用于DOA估計的高精度同步多天線系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用校準源反饋到各接收通道的硬件設計，結合FFT精確估計相位差，并利用迭代優(yōu)化校準方式進行補償，從而實現(xiàn)高精度同步。該系統(tǒng)具有高精度、高穩(wěn)定、小型輕便的優(yōu)勢。經測試，該系統(tǒng)在100 MHz至1.25 GHz頻帶內能夠快速收斂到±0.2°多通道相位誤差，并能夠在99.74%時間內保持穩(wěn)定在該區(qū)間。相比于共用外部本振的同步方式，該設計簡化本振系統(tǒng)設計，相位誤差從±5°減小到±0.2°，且具有易實現(xiàn)、易拓展、實時性的優(yōu)勢。

發(fā)表于：9/14/2024 2:19:00 PM

基于CNN-BiLSTM-Attetion的銀杏液流預測模型及環(huán)境因子影響研究[模擬設計][其他]

樹木液流受生理活動和多重環(huán)境因子的共同作用，表現(xiàn)為非線性和隨機性特征，為預測模型的精確度帶來挑戰(zhàn)。對此，結合CNN卷積層、BiLSTM雙向網絡結構和注意力機制的優(yōu)勢分別對樹干液流序列的局部特征、長期依賴和關鍵信息進行提取，并根據自測銀杏液流數(shù)據集構建基于CNN-BiLSTM-Attetion的樹干液流預測模型。該模型的R2、MSE和MAE分別為0.977 3、0.002 9和0.013 4，相較于CNN、BiLSTM、XGBoost、RNN和TCN建立的模型均有不同程度的提高。另外，還利用特征工程對環(huán)境因子的重要性進行排名，分析銀杏樹干液流在生長季初期對環(huán)境因子的響應規(guī)律，對銀杏生長季初期的灌溉和養(yǎng)護提供理論依據。

發(fā)表于：9/14/2024 2:05:21 PM

非均勻光照下銅板表面缺陷圖像增強[EDA與制造][工業(yè)自動化]

針對銅板表面缺陷圖像容易受到非均勻光照影響，出現(xiàn)反光和亮度失真，導致圖像難以運用到檢測中的問題，提出了一種非均勻光照場景下銅板表面缺陷圖像的增強方法。首先提取圖像中的光照分量，然后將光照分量進行分塊，根據不同塊的亮度進行優(yōu)化，并在分塊的基礎上進行自適應伽馬變換，調整圖像中的整體亮度。然后，使用Top-Hat變換加強圖像中的缺陷區(qū)域，最后將Top-Hat變換前后的圖像進行融合，得到最終的圖像。實驗結果表明，在擦傷、劃痕、孔洞這三類缺陷中，增強后的圖像信息熵分別提升了10.51%、5.29%、2.89%，與其他圖像增強算法相比，所提算法能夠有效抑制銅板表面缺陷的反光，提升圖像的質量并增強圖像中的缺陷區(qū)域。

發(fā)表于：9/14/2024 1:50:20 PM

無人機城市三維航跡規(guī)劃可視化平臺設計與實現(xiàn)[模擬設計][航空航天]

隨著無人機在城市場景下的廣泛應用，針對傳統(tǒng)路徑規(guī)劃算法在多個約束條件下進行無人機三維路徑規(guī)劃時無法兼顧多種風險、容易陷入局部最優(yōu)等問題，基于真實城市建筑物數(shù)據，考慮地理圍欄限制、人流密集程度和社會屬性等因素，構建城市場景無人機運行環(huán)境并建立真實三維環(huán)境模型，設計了基于城市場景的無人機三維航跡規(guī)劃可視化平臺。該平臺構建了真實環(huán)境下城市空域網格，并對網格飛行適宜度進行了量化分析，并基于該數(shù)值，采用了改進的Lazy Theta*算法對無人機航跡進行規(guī)劃。通過可視化平臺的實際運行，提供航跡規(guī)劃的三維展示，更好地實現(xiàn)人機交互，是一種無人機路徑規(guī)劃三維可視化仿真驗證的手段。

發(fā)表于：9/14/2024 1:37:20 PM

基于SiP技術多核處理器微系統(tǒng)設計[EDA與制造][通信網絡]

系統(tǒng)級封裝SiP（System in a Package）已成為后摩爾時代延續(xù)摩爾定律的主要技術路線，電子裝備小型化和多功能化的推動，使其在領域具有廣闊前景。描述了一種基于 SiP 技術小型化多核信號處理的實現(xiàn)方案，詳細講述了芯片級設計及封裝的具體方法和思路，提出了一種基于 SiP 技術的多核處理器微系統(tǒng)設計及實現(xiàn)。

發(fā)表于：9/14/2024 1:25:00 PM

基于MCU的低功耗I2C總線控制器設計與實現(xiàn)[模擬設計][通信網絡]

為加強I2C（Inter-Integrated Circuit）總線控制器的IP（Intellectual Property）復用性和IP應用廣泛性，設計了一種低功耗I2C總線控制器。該總線控制器集成于MCU（Microcontroller Unit）系統(tǒng)中，不僅能夠滿足I2C總線協(xié)議進行數(shù)據通信，而且能夠喚醒處于低功耗模式的系統(tǒng)，使芯片恢復正常工作。對采用的低功耗技術、I2C的通信功能和低功耗功能的設計與實現(xiàn)進行了介紹。對設計的I2C總線控制器進行了系統(tǒng)仿真，分析表明該設計實現(xiàn)了I2C總線協(xié)議的通信，并能夠喚醒低功耗系統(tǒng)，滿足設計預期。

發(fā)表于：9/14/2024 1:14:05 PM

基于加法樹壓縮和乘數(shù)編碼優(yōu)化的乘法器設計[模擬設計][通信網絡]

定點乘法器是現(xiàn)代信號處理常用的運算單元之一，其整體性能直接決定了系統(tǒng)的競爭力。為了乘法器的計算效率，設計了一種新型高能效有符號數(shù)乘法器，使用基4-Booth編碼，減少了一半的部分積；另外使用直接求相反數(shù)的方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的取反加一求相反數(shù)的方法，使得部分積陣列比特數(shù)減少且形狀規(guī)整，易于壓縮。提出的3-2壓縮器和半加器相混合的新型樹型壓縮結構硬件資源開銷優(yōu)化明顯，對比現(xiàn)有的乘法器異或門數(shù)量下降了14%，二選一選擇器數(shù)量下降了31%，總面積減少了50%，計算效率大大提高。

發(fā)表于：9/14/2024 1:02:56 PM

基于拓撲結構的度量學習與拓撲傳播的miRNA-疾病關聯(lián)預測算法[人工智能][醫(yī)療電子]

miRNA的突變和異常表達可能導致各種疾病，因此預測miRNA與疾病的潛在相關性對于臨床醫(yī)學和藥物研究的發(fā)展具有重要意義。拓撲結構是miRNA-疾病預測算法的重要組成部分，然而當前算法并未有效利用拓撲結構導致預測結果并不理想。與此同時，如何有效地融合多源數(shù)據也是當前的研究趨勢。針對上述問題，提出一種自適應融合異質節(jié)點結構信息算法（MMTP），通過利用節(jié)點的一階鄰居和元路徑誘導網絡學習結構特征，并利用度量學習和拓撲傳播自適應地融合異質節(jié)點結構信息，以提升miRNA-疾病預測精度。5折交叉驗證實驗結果表明，MMTP在HMDD v3.2數(shù)據集上的受試者操作曲線下面積（AUC）為94.81，高于其他模型。并且在基于腎癌的案例研究中，該模型所預測的前30個miRNAs全部得到證實。上述研究證明，所提的MMTP模型可有效預測miRNA-疾病相關性。

發(fā)表于：9/11/2024 3:10:39 PM

基于毫米波雷達三維點云的室內跌倒檢測[人工智能][通信網絡]

全球老齡化時代的到來引發(fā)的老年人健康監(jiān)護問題不可忽視，而室內跌倒對獨居的老年人有非常大的安全隱患。因此，為準確檢測到跌倒動作，使用毫米波雷達三維點云信息進行室內跌倒檢測，并提出一種基于外部注意力機制的PointLSTM網絡實現(xiàn)三維點云在時序的分類。通過MIMO體制的毫米波雷達芯片采集人體動作的回波信號，利用集成雷達基帶處理器的微控制器實現(xiàn)信號處理的部分，可將原始數(shù)據實時轉換成三維點云，并提高點云處理中的計算速度及雷達硬件的整體性能?；谕獠孔⒁饬C制的PointLSTM網絡可實現(xiàn)點云在時空中的提取特征和分類識別，網絡改進了PointLSTM幀間點信息的流失問題，并在信息提取中對所有數(shù)據實現(xiàn)特征聯(lián)系，外部注意力機制通過獨立的可學習參數(shù)優(yōu)化了網絡復雜度和識別精確率。實驗結果表明，所提出的方法在室內環(huán)境下檢測準確率可以達到98.3%，可以有效區(qū)分動作的類別，并驗證了使用毫米波雷達三維點云檢測人體跌倒的可行性。

發(fā)表于：9/11/2024 2:55:50 PM