电子测量技术最新期刊目录
参数自适应的NC-AFM悬臂控制系统设计————作者：曾德超;姚志飞;孙秋园;赵波慧;马宗敏;
摘要：由于非接触原子力显微镜的成像精度在很大程度上依赖于用于保持悬臂梁恒幅振荡的谐振频率解调与反馈回路的性能。为提升谐振频率的解调和反馈环路的性能，本文设计了一种参数自适应悬臂控制系统，对传统锁相环和幅度比例积分控制器的结构进行了改进，分别引入最小均方算法和单神经元PID算法，实现了系统关键参数的自适应调节。通过系统测试与实验验证，该方法成功实现了对微悬臂梁的稳定控制，将锁相环的频率锁定时间从41 ms...
基于PCA和非线性映射改进的MFCC特征提取方法————作者：符恬恬;郑斌琪;李成娟;夏利杰;
摘要：使用传统的梅尔倒谱系数(mel-frequency cepstral coefficient， MFCC)作为特征进行野外目标识别时，由于MFCC对环境干扰较敏感，所以会导致识别率的下降。针对这个问题，提出了使用主成分分析法(principal component analysis， PCA)代替MFCC提取过程中使用的离散余弦变换，并且使用非线性函数对梅尔滤波后所获得的对数能量进行映射。改进后的...
基于改进Vision Transformer的水稻叶片病害图像识别————作者：朱周华;周怡纳;侯智杰;田成源;
摘要：水稻叶片病害智能识别在现代农业生产中具有重要意义。针对传统Vision Transformer网络缺乏归纳偏置，难以有效捕捉图像局部细节特征的问题，提出了一种改进的Vision Transformer模型。该模型通过引入内在归纳偏置，增强了对多尺度上下文以及局部与全局依赖关系的建模能力，同时降低了对大规模数据集的需求。此外，Vision Transformer中的多层感知器模块被Kolmogoro...
基于改进ip-iq理论的谐波检测方法————作者：朱朗日;付光杰;赵永星;
摘要：谐波治理对电能质量控制至关重要。传统ip-iq法存在检测精度低、速度慢等问题。因此，提出在传统二阶广义积分器（SOGI）锁相环基础上，增加基于准比例-谐振（QPR）滤除直流分量的负反馈回路，并将传统的PI环节替换为P环节；同时使用卡尔曼滤波更改传统ip-iq法中的低通滤波环节，得到一种改进的ip 基于3D高斯溅射的人物化身重建算法————作者：李斌;张文慧;项颖;郝禄国; 摘要：针对基于神经辐射场的隐式建模技术在个性化三维人物化身的创建中存在训练效率低和人物姿势泛化能力不足的问题。本文提出了一种结合3D高斯溅射技术和人体参数化模型的显示表示方法，并引入基于注意力机制的Point Transformer架构，该架构能够深入学习并提取每一帧中的人物姿势信息，并将其有效融合到高斯属性参数中，从而增强模型的渲染能力。在People-Snapshot数据集上的实验中，本文方法与当前... 一种基于注意力的无监督行人重识别方法————作者：胡玉玲;王鑫依;张一;邹伟光; 摘要：行人重识别是跨摄像头非重叠域中对相同行人的检索和识别，针对跨摄像头不同域之间的特征差异以及聚类阶段生成的伪标签噪声问题，提出一种基于注意力的无监督行人重识别方法。在特征提取阶段，采用一种自适应图通道-空间注意力模块（AGCBAM），同时考虑通道和空间两个维度，通过自适应调整通道权重来适应跨域特征分布，同时关注到特定空间位置特征来实现细节信息的捕捉；在模型训练阶段，提出改进的类内邻近空间注意力（IN... 基于多尺度特征融合的跨视角点云步态识别————作者：魏永超;谢卫鑫;张娅岚;王应海;孙如新; 摘要：现有的步态识别方法大多基于剪影或骨骼，然而二维信息缺乏对人体空间几何结构的完整描述，在视角变化、遮挡等复杂条件下识别效果性能有限，为此本文提出了一种结合全局多尺度和局部细粒度特征的点云步态识别方法。该方法将点云投影为深度步态图，引入跨视角数据变换模块提升模型的视角不变性，采用改进的残差网络提取丰富的全局多尺度步态特征，最后使用KAN网络增强局部细粒度步态特征的表征力。实验结果表明，基于点云的步态识... 多策略改进的红嘴蓝鹊优化算法及其应用————作者：严一踔;陈明霞;杨原;陆俊良; 摘要：为提升红嘴蓝鹊优化算法的收敛速度、寻优精度，首次提出多策略改进的红嘴蓝鹊搜索算法。首先，为了提高初始种群的多样性和覆盖范围，使用circle混沌映射来初始化种群；其次，将螺旋搜索策略与猎食行为相结合以扩大寻优范围，同时平衡算法的全局探索能力和局部开发能力；最后，在迭代过程中引入柯西变异扰动策略，避免算法在后期陷入局部最优，进一步提升算法的整体效率。采用15个测试函数进行仿真实验，实验结果表明改进后... 多放大倍率掩码自编码器的乳腺癌图像分类————作者：司嘉龙;贾伟;赵雪芬;高宏娟; 摘要：乳腺癌是对妇女健康构成严重威胁的疾病之一。早期诊断对于乳腺癌的治愈至关重要，计算机辅助乳腺癌分类诊断得到了广泛使用。虽然基于掩码自编码器的乳腺癌分类方法能够在乳腺癌病理图像已标注数据缺少的前提下进行模型性能的提升，但是现有的基于掩码自编码器的乳腺癌病理图像分类方法没有充分提取和融合不同放大倍率乳腺癌病理图像之间的特征信息。为了解决该问题，提出了一种基于多放大倍率掩码自编码器的乳腺癌病理图像分类方法... 基于四探针法的磁性微米线电阻特性研究————作者：熊心怡;张玉东;高昕;杨轩;卫荣汉; 摘要：微纳米尺度下，磁性样品的电阻率会受到温度、尺寸和外加磁场等多种因素的影响。传统两线法测量样品阻值容易受到外界干扰，且由于接触电阻的存在会导致测量结果不够精确，影响实验结果。本文采用四探针法对磁性微米线样品的电阻特性进行研究，首先基于光刻工艺制备两种不同尺寸的镍微米线，同时配合能够对温度和磁场进行精确控制的测量系统，研究环境温度和外部磁场对不同尺寸样品阻值的影响。实验结果表明，镍微米线的阻值在20 ... 基于参数优化VMD与宽卷积神经网络的齿轮箱故障诊断————作者：万佳诚;曾宪文;李靖超; 摘要：针对齿轮箱故障诊断中因噪声干扰等因素导致的诊断效果不佳问题，提出一种基于改进的黑翅鸢优化算法（GBKA）优化变分模态分解（VMD）和宽卷积神经网络(WDCNN)的故障诊断方法。首先，针对黑翅鸢算法（BKA）易陷入局部最优和过早收敛的缺陷，引入遗传算法的基因交叉重组与变异操作对BKA进行改进；其次，利用改进后的GBKA对VMD参数寻优，通过相关系数筛选模态分量并重构信号；最后，将重构信号输入WDCN... 基于YOLOv8的输电线路巡检算法研究————作者：赵福生;尼鹿帕尔·艾克木;伊力哈木·亚尔买买提;郭松杰; 摘要：针对当前输电线路巡检存在检测精度差的问题，提出一种基于YOLOv8的输电线路巡检算法(GCAF-YOLOv8)。首先，设计了一种全局通道-空间注意力模块GCSA，以增强输入特征图的表达能力，该模块结合了通道注意力、通道洗牌和空间注意力机制，旨在捕捉特征图中的全局依赖关系；其次，引入StarNet中的StarBlocks结构， 将它与Neck和Backbone部分原有C2f模块进行融合，从而构建出新... 改进YOLOv10n的输电线路部件缺陷检测算法————作者：王海群;王文科;于海峰; 摘要：针对输电线路巡检图像中部件缺陷检测时易受背景环境干扰、缺陷目标尺度差异大，导致检测精度较低的问题，提出一种改进YOLOv10n的输电线路部件缺陷检测算法。首先，利用RepViTBlock和ELA注意力机制对C2f重新设计，构建ERC2f模块，抑制背景环境干扰，增强模型特征提取能力，并减少参数冗余；其次，结合动态上采样器DySample和注意力尺度序列融合模块ASF设计DASF颈部结构，提升模型的多... 一种基于VDSEC-UNet的遥感影像建筑物提取方法————作者：张剑飞;王友为; 摘要：近年来卷积神经网络在遥感影像建筑物提取研究中取得了极大的成功，但其仍然面临着整体提取精度不高、错分、漏分和边界模糊等问题。针对以上问题，提出一种基于VDSEC-UNet的遥感影像建筑物提取方法。首先，使用VGG-16作为编码器，以提取建筑物特征信息；其次，使用动态上采样代替传统上采样，增强模型对细节的感知能力，从而提升建筑物边界的提取精度；接着，在编解码器中间嵌入一个多尺度上下文信息提取模块，以充... 近场毫米波雷达高分辨率稀疏成像算法研究————作者：徐雷钧;王浩宇;白雪;陈建锋; 摘要：近场毫米波雷达的高分辨率成像通常依赖大量数据采集，现有的时域和频域成像算法都是在满足奈奎斯特采样率条件下处理信号，这在数据采集和硬件成本上带来负担。本文基于测量目标回波信号的稀疏性，提出了一种结合压缩感知理论的毫米波雷达稀疏成像算法，有效降低了数据需求量。算法重点围绕欠采样数据在波数域展现的稀疏性构建稀疏模型，进行优化求解得到重构信号。在方位方向上应用匹配滤波算法实现目标二维成像。实验结果表明，在... 10 km/s激光多普勒测速仪示值误差校准方法研究————作者：鲁伟俊;邓文;丁宇洁;樊寅斌;彭希锋; 摘要：对于高速激光多普勒速度测量系统测速误差无法有效校准的问题，本文基于回波模拟法建立示值误差校准方案，通过光频调制与光波长调节模拟测速系统测速过程中携带目标信息的光回波，间接模拟参考速度，进而实现激光多普勒测速系统示值误差的校准。基于自研校准装置搭建校准实验，以测速上限高达10 km/s的激光多普勒测速仪为被校对象，开展示值误差校准实验。通过分析实验结果可知，基于光频调制与波长调节的回波模拟校准方案，... 基于数据增强与IEVO-GRNN的飞机引气系统故障诊断————作者：江佩瑶;王洪亮;吴兴华;王艺霖;麦鴚; 摘要：飞机发动机引气系统是保证飞行安全的关键系统，其故障检测对于维护飞行安全至关重要。本文针对飞机发动机引气系统故障，首先利用改进自适应综合过采样算法（MDADASYN）处理飞机引气系统故障数据不平衡问题。然后，利用佳点集初始化种群、高斯-柯西变异策略和动态调整参数机制改进的多策略改进的能量谷优化算法（IEVO）优化广义回归神经网络（GRNN）进行故障诊断。CEC2014测试函数结果表明，该融合策略有效... 基于1D-CNN-SVM的下肢外骨骼步态信息识别研究————作者：崔占贺;艾莉莎;马欣雨;田天齐;王松; 摘要：下肢外骨骼的步态识别是实现人机协同控制的关键技术，然而现有步态识别方法在处理一维时序数据时面临局部特征提取效率不足、小样本泛化能力弱以及模型计算开销大等挑战。针对上述问题，本文提出一种基于1D-CNN-SVM的混合模型，通过一维卷积神经网络（1D-CNN）自动提取一维时序数据的局部特征，并利用支持向量机（SVM）在小样本条件下实现高鲁棒性分类。实验结果表明，该模型在自定义步态数据集上的总识别率达到... 融合多尺度注意力的轻量化初期林火检测算法————作者：徐瑞杰;谢辉;姜吴瑾;李洪兵;肖扬; 摘要：针对森林火灾初期检测领域中环境背景复杂、小目标火焰和烟雾纹理特征不明显、模型参数量大、实际部署计算资源受限的问题，提出基于改进YOLOv5s的轻量化森林火灾初期检测算法YOLO-VRG。首先，使用极简主义网络VanillaNet作为特征提取网络，以显著降低模型复杂度，实现高效特征提取；其次，设计了空间特征和特征通道重建注意力卷积RVBC3EMA模块，以减少空间和通道维度上的特征冗余，提高特征表达能... 航空发动机叶型图像检测神经网络配准算法————作者：王朝虎;卢洪义;吴文勇;李林蔚;熊双; 摘要：针对传统的ORB算法在航空发动机叶型图像拼接下，特征点检测数量不稳定，出现误检、漏检、尺寸不变性较差，以及拼接精度低等问题，本文开展了叶型图像拼接实验研究，并提出了一种结合卷积神经网络改进的角点检测ORB-CNN算法。该算法的思想为：应用改进后的角点检测算法在构建图像金字塔下实现不同尺度下的角点提取，在特征点检测阶段，使用卷积神经网络（CNN）替代FAST算法中的16像素圆环所建立FAST-n检测... 电子测量技术来自网友的投稿评论：
