数据采集与处理

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数据采集与处理 关注(): 期刊周期：双月刊; 期刊级别：北大核心; 国内统一刊号：32-1367/TN; 国际标准刊号：1004-9037; 主办单位：中国科学技术协会; 主管单位：中国科学技术协会; 查看数据采集与处理近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：中国原子能科学研究院年报; 下一本期杂志：新潮电子数码电子期刊

　　《数据采集与处理》是中国科协主管，由中国电子学会、中国仪器仪表学会所属信号处理学会，中国仪器仪表学会、中国物理学会所属微弱信号检测学会和南京航空航天大学联合主办，南京航空航天大学出版，并向国内外公开发行的技术刊物。荣获2007年被评为江苏省优秀期刊、中国科协优秀期刊、江苏省一级期刊双效期刊。

　　《数据采集与处理》主要反映信号处理，测试工程和计算机应用等方面的科学成果，注重工程应用，力求创新。

　　数据采集与处理杂志栏目设置

　　理论与试验研究、研究简报、综述

　　数据采集与处理杂志荣誉

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　　阅读推荐：中国科学信息科学

　　《中国科学：信息科学》主要报道计算机科学与技术、控制科学与控制工程、通信与信息系统、电子科学与技术、生物信息学等领域基础研究和应用研究方面具有重要意义和创新性的最新成果。以刊登论文为主,同时适量刊登快讯、评述文章。本刊努力为国内外专家提供严格、公正和快捷的评审,是国内外专家和工程师了解中国信息科学发展的重要窗口之一.中、英文版是相对独立的两个刊物。

　　数据采集与处理最新期刊目录

融合文本特征与词频隐因子的线性注意力文本分类

摘要：在文本分类任务中，有效地提取文本特征并提高计算效率是关键问题，但传统方法难以同时兼顾特征丰富性和计算效率。针对这一问题，本文提出了一种融合文本特征与词频隐因子的文本分类（Linear attention text classification by combining text features and word frequency implicit factors,LTTW）模型，并引入线性注意...

基于谷检测和三支集成选择的随机森林聚类方法

摘要：随机森林聚类作为一种无监督学习方法，虽在高维复杂数据处理中鲁棒性强，但面临负类样本引入导致原始数据区分度弱及噪声决策树干扰聚类效果的问题。针对上述问题，本文提出一种基于谷检测和三支集成选择的随机森林聚类（Random forest clustering based on valley detection and three-way ensemble selection, VDTES-RFC）方法。...

图卷积和关键点特征融合的D-GFK网络级联人脸表情识别

摘要：针对当前人脸表情在光照变化、存在遮挡等情况下难以识别，以及悲观情绪识别率较低的问题，本文提出一种基于改进稠密连接网络与人脸关键点特征融合的图卷积级联分类人脸表情识别算法。由于不同深度学习模型在人脸表情识别中各具优势，稠密连接网络在识别乐观和平静表情时准确率较高，而对悲观表情的识别效果较弱，因此本文首先采用小波变换、基于关键部位掩码注意力机制和二叉树分类器对稠密连接网络进行改进，构建了I-Dense...

基于数据相似性和模型可靠度驱动的自适应模型融合方法

摘要：自适应模型融合对于动态应对数据与任务的演化特性尤为重要。然而，现有模型融合方法仍存在静态权重难以适配数据相似性、动态融合受单因素驱动和易受数据分布漂移影响等问题。针对这些不足，本文提出基于数据相似性与模型可靠度驱动的自适应模型融合方法。该方法通过特征语义对齐，捕捉样本间的数据相似性，得到相似矩阵，进一步得到样本匹配度系数。然后，根据性能-多样性的基模型筛选算法，通过多维度度量评估基模型的泛化能力与...

模糊粗糙集中基于条件熵的特定类属性约简

摘要：传统的属性约简方法面向决策分类构建统一的属性约简集，忽视了不同决策类间属性的差异性表征，导致特定类的关键属性被冗余覆盖，且特定类分类准确率不高等问题。针对以上问题，考虑到模糊粗糙集在广泛存在的数值型和模糊性数据上的处理优势，本文提出了一种条件熵驱动基于模糊粗糙集的特定类属性约简方法。首先，通过融合模糊粗糙集的决策包含度与信息熵理论，定义了面向特定决策类的条件熵，量化了条件属性对目标类别的局部区分能...

一种融合动态语义与图结构的对比学习谣言检测方法

摘要：随着社交媒体的蓬勃发展，谣言在大规模用户的线上互动中迅速扩散，严重干扰公众认知和社会秩序。现有检测方法在建模文本动态语义演化和复杂传播结构方面仍存在局限性，同时对易混淆类别的判别能力也有待提升。基于此，本文提出一种融合动态语义与图结构的对比学习谣言检测（Dynamic semantic and graph feature fusion for contrastive rumor detection...

基于多特征联合学习的脓毒症死亡风险预测模型

摘要：脓毒症是一种由感染而引起的全身炎症反应综合症，在重症监护病房中具有较高的死亡率。然而，现有的预测方法通常依赖于从特征集合中提取单一特征子集，未能充分利用特征子集之间的复杂关联性，即结构互信息，从而限制了预测准确性。结构互信息不仅衡量了同一粒度下特征之间的依赖性，还揭示了不同粒度下特征之间的复杂关系，使其能够更精确地捕捉病情的细微变化。为了解决这一问题，本文提出了一种新的脓毒症预后模型，通过深入挖掘...

《数据采集与处理》征稿简则

摘要：《数据采集与处理》是中国科协主管,中国电子学会和南京航空航天大学联合主办,南京航空航天大学出版,并向国内外公开发行的学术期刊。《数据采集与处理》为中文核心期刊(无线电电子学、电信技术类),中国科技论文统计源期刊,并被中国科学引文数据库(CSCD)、荷兰Scopus数据库、瑞典DOAJ数据库、俄罗斯《文摘杂志》、日本科学技术社数据库、美国《剑桥科学文摘》(CSA)、英国INSPEC数据库等国内外权威...

“频谱认知智能”专栏序言——迈向认知智能新时代，重塑电磁频谱空间治理范式

摘要：<正>电磁频谱作为现代信息社会不可或缺的战略资源，是支撑无线通信、雷达探测、导航定位、遥感测控及电子对抗等诸多关键领域稳定运行的重要基础。随着第六代移动通信（6G）、低空经济、空天信息网络与智能无人系统等新兴产业的快速发展，各类用频设备数量呈现指数级增长，频谱需求持续攀升，电磁环境的复杂性与动态性显著增强。当前，频谱资源日趋紧缺、频谱安全风险日益加剧、电磁对抗日趋激烈等问题愈发突出，传...

电磁频谱认知智能关键技术与未来展望

摘要：电磁频谱资源是国家战略稀缺资源，电磁频谱空间已成为第六维作战空间。在第6代移动通信（Sixth-generation mobile communication, 6G）与低空经济加速发展的背景下，用频设备规模持续扩大，用频需求日趋复杂多元，频谱环境呈现高度动态时变特性，导致频谱资源稀缺问题不断加剧、频谱安全威胁日益凸显，频谱对抗态势愈发激烈。传统基于被动感知的频谱管控系统在感知精度、响应时效与协同...

基于扰动感知的辐射源射频指纹识别方法

摘要：辐射源个体识别（Specific emitter identification,SEI）通过挖掘无线设备射频前端固有的硬件非理想特性实现设备身份辨识，是保障无线通信安全的重要技术。然而，在复杂电磁环境下，载波频偏、采样时钟偏差、增益波动、时间平移及线性调频等多类扰动会共同引起信号特征分布偏移，进而削弱射频指纹表征的稳定性并降低识别性能。针对上述问题，本文提出一种扰动感知调制卷积神经网络（Pertu...

基于阵列自适应旋转的同频多电磁辐射源测向增强方法

摘要：提出了一种关于均匀线性阵列（Uniform linear array, ULA）的自适应旋转的同频多电磁辐射源测向增强方法。针对传统固定阵列在多信源场景下估计精度受限的问题，通过引入动态旋转机制，建立旋转角与克拉美-罗界（Cramer-Rao bound, CRB）的解析关系，推导出最优旋转角的闭式解。采用CRB的迹作为损失函数，其物理含义为均方误差的理论可达下界。通过降低CRB，可以提升系统的可...

面向频谱认知的RFSoC宽带接收平台：设计、实现与射频性能验证

摘要：电磁频谱是现代信息体系的核心战略资源，而高性能宽带射频接收平台作为频谱认知的物理层基础，其前端硬件性能直接制约感知与认知算法的性能上限。本文基于射频片上系统技术，设计并实现了一种面向频谱认知应用的高集成度软件无线电平台，在150 mm×100 mm单板上集成了Gsps级高速AD/DA转换器、FPGA可编程逻辑、多核ARM处理器、DDR4大容量存储器及多样化高速外设接口。采用信号源直连方式对平台射频...

基于门控混合膨胀卷积的轻量级语音增强

摘要：针对主流语音增强模型存在的参数量膨胀以及计算复杂度剧增的问题，本文提出了一种基于门控混合膨胀卷积的轻量级语音增强网络。首先，设计了一种门控混合膨胀卷积模块，该模块结合门控线性单元与混合膨胀卷积，实现对语音信号的多尺度特征提取以及对噪声敏感区域的精准抑制，从而在有效保留语音长短时特征的同时，增强模型的鲁棒性；其次，设计了一种层级通道注意力模块，通过层级式特征融合，在低参数量条件下提升对通道维度中语音...

基于BYOL和对比聚类的通信信号无监督调制识别方法

摘要：针对现有方法在实际无线电环境中过度依赖标注数据，难以准确识别未知调制类型的问题，本文提出一种基于自举式潜在特征法（Bootstrap your own latent,BYOL）自监督表征学习与对比聚类机制的无监督通信信号调制识别方法。本文方法无需任何人工标注，首先利用BYOL框架，通过双分支结构分别处理同一信号的不同子片段，以自监督方式学习信号数据的内在稳定特征。其次，引入实例级与聚类级对比学习模...

可移动天线赋能的无线供电混合比特语义通信网络资源优化方案

摘要：针对混合比特语义通信网络（Heterogeneous bit and semantic communication network,HBSCN）存在的能量供应受限和传输性能不足问题，本文构建了无线供电混合比特语义通信网络（Wireless powered HBSCN,WP-HBSCN），并提出了可移动天线（Movable antennas,MAs）赋能的高效传输方案。在该方案中，混合接入点（Hyb...

宽度学习驱动的跨时间域无人机个体增量识别

摘要：智能信号识别技术能够有效提升无人机（Unmanned aerial vehicle,UAV）个体识别的性能，但在实际应用中仍受到信道时变性与特征迁移性的显著制约。针对低空智联网环境下射频指纹识别在时变信道中面临的泛化性退化问题，本文提出一种宽度学习驱动的跨时间域无人机个体增量识别方法。该方法以融合多尺度非对称卷积的残差网络作为骨干预训练模型，引入宽度学习对跨时间的目标域进行持续增量学习，并结合可学...

基于波束-信道-功率联合优化的多干扰机协同决策方法

摘要：随着认知电子战的快速发展，多干扰机协同已成为提升复杂电磁环境下干扰效能的重要手段，然而现有方法普遍面临能量分散、决策耦合及动作空间维度爆炸等难题。提出一种基于深度强化学习的波束方向-信道-功率联合决策方法，构建“分布式执行、集中优化”的多智能体架构，各干扰机基于局部观测独立决策并共享全局奖励以实现策略协同；设计融合双目标网络与玻尔兹曼探索策略的改进深度Q网络（Deep Q-network, DQN...

一种用于频谱数据分类与辐射源识别的多模态融合识别方法

摘要：由于异构通信系统、雷达波形和数据链协议的大量涌现，电磁（Electromagnetic, EM）战场呈现出前所未有的复杂性。准确且实时的频谱态势感知，关键在于能够从多源、多模态的电磁信号中有效提取具有区分性的特征，并将其融合为一致的表示，以实现稳健的分类与辐射源识别。本文提出了一种综合性框架，集成了频谱数据特征参数提取、调制识别、协议识别以及多源异构数据融合识别方法，能够实现低信噪比（Signal...

混响场中人头移动对主动降噪头枕性能的影响

摘要：研究人头移动对混响声场中主动降噪头枕系统性能的影响，基于刚性球声散射模型对混响声场中的主动降噪头枕性能进行分析，并通过数值仿真提出了降噪量随人头移动的预测公式，讨论了对应用于主动降噪头枕的人耳定位系统的精度要求，并与初级噪声为平面波的情况进行了对比。仿真结果表明，噪声频率越高、人头初始位置降噪量越大、移动距离越大，降噪量衰减越大。对频率为125、250和500 Hz的噪声，初始位置降噪量为20 d...

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