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电子测量技术
电子测量技术

孙圣和

月刊

1002-7300

dzcl@vip.163.com

010-56103931

100009

北京市东城区北河沿大街79号

电子测量技术/Journal Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊坚定不移地确保社会效益功能的发挥，刊登新技术、工艺、设计、设备材料为主要内容，推广交流步进技术、科研成果和实践经验及时传播新成就、新技术、新器材的信息，以利于社会主义生产建设。
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    基于微型数据采集器的一体化天平研制及应用

    谢飞蒙泽威许晓斌
    88-95页
    查看更多>>摘要：针对传统应变天平模拟信号传输方式存在抗干扰能力弱、传输距离短、线缆复杂等问题,开展了基于微型高精度数据采集器的一体化数字天平研制及应用.通过将微型高精度数据采集器嵌入测力天平,并且在微型高精度数据采集器中集成具有浮点运算能力的微控制单元,结合天平静态校准公式实现了天平实际力/力矩的实时解算和输出,并且实现了天平测量信号由模拟方式传输向数字方式传输的转变,提高测试系统的抗干扰能力.通过风洞内抗干扰测试表明,在常规高超声速风洞较为复杂的电磁环境下一体化天平信号传输几乎零干扰;通过开展高超升力体标模风洞试验验证表明,一体化天平试验重复性好(精度高),数据规律与常规天平测量结果一致,轴向力系数、法向力系数和俯仰力矩系数最大偏差分别为2.1%、1.8%和3.6%.

    应变天平微型数据采集器风洞试验气动力信号传输

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    基于CCSO-VMD的声发射脱粘信号特征提取

    李玉珠金永
    96-103页
    查看更多>>摘要：声发射检测方法目前被广泛应用在设备的缺陷检测方面,针对大部分设备产生的声发射信号幅度小,噪声大且特征难以提取的问题,本文提出了一种信号处理方法:基于皮尔逊相关系数-包络熵最小原则的CCSO算法优化VMD中参数的处理方法.该方法在经典的鸡群优化算法之上融入了交叉算法,并通过改进的CCSO算法来精确优化VMD中的关键参数,即模态数K和惩罚因子α.通过采用基于新适应度函数的CCSO-VMD方法,对模拟信号进行分析,信噪比达到了25.814 1 dB.这一结果证明,基于新目标函数的CCSO-VMD算法能够显著降低噪声水平,同时最大程度地保留信号中的有效信息.此外,本文提出了一种综合频谱差异指标,CSDI值能有效区分不同状态下的声发射信号.

    声发射信号脱粘检测交叉鸡群优化算法变分模态分解适应度函数综合频谱差异指标

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    情绪与抑郁症神经网络建模及微状态分析

    黄信李跃忠李小俚边楠楠...
    104-113页
    查看更多>>摘要：重度抑郁症表现为心情低落、思维迟缓,而情绪是人对客观事物的态度体验以及相应人脑神经元的行为反应.已有文章对抑郁症、情绪分类的分类网络进行搭建,但网络功能单一,只能完成单一分类任务,且没有很好的将心理疾病与人体的情绪、语言表达、眨眼等行为结合.本研究探讨情绪分类和抑郁症诊断的指标特征相关性,并设计网络模型跨种类跨数据集验证通过情绪诊断抑郁症的可行性.提取微分熵作为网络结构输入特征,使用卷积神经网络研究SEED-IV的情绪分类和 MODMA情绪占比.并分析两种数据集的微状态参数,对具有相同微状态类型的样本进行分析并探索两者微状态之间的相关性.α与γ节律上的分类结果和微状态的相关系数差异能够较好进行情绪分类和抑郁症诊断.在验证了α与γ节律中均有参数呈现出情绪与抑郁症的相关性后,设计实验证明了通过增加微状态特征的方法可以捕捉到抑郁症患者异常大脑特性,可以在情绪识别CNN中添加有关联性的微状态参数完成抑郁症的诊断.

    深度学习微状态情绪分类抑郁症跨数据集诊断

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    基于语音脑电的双模态心理压力分级评估研究

    杜扶遥姜囡陆思宇
    114-122页
    查看更多>>摘要：为了有效提高压力分级方法的精确度,实现多模态信息交互和多维立体融合特征的深层挖掘,提出一种基于模型分级的多模态压力识别方法.基于语音信号振幅特征和脑电信号各频段波幅特征,构建新的心理压力指数模型,并提出针对该模型的心理压力分级方法,有效解决了主观评估精度受限以及压力分类依据不明确等问题.以模型分级为依据重制 MAHNOB-HCI数据集标签,构建了包含脑电时频空信息和语音时频信息的立体多维融合特征,避免了单特征识别方法导致的压力信息缺失问题.与单模态识别方法的对比分析,本文提出方法识别准确率分别提高了10.72%和3.36%;与常规双模态方法的对比分析,识别准确率提高了7.51%.综上表明,本文所提方法能够更准确的揭示异构数据全频段信息与心理压力的关联关系,有效提升了识别性能.

    脑电信号语音信号双模态心理压力分级多维融合特征

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    基于自组网协议的箭载无线传感网络系统设计

    邵猛王红亮
    123-128页
    查看更多>>摘要：在火箭舱段环境参数测量中,传统的有线测量方式会增加火箭舱段的整体重量,因此采用无线传感网络代替传统有线测量的方式,对减轻火箭舱段重量具有重大意义.针对以上问题,提出一种基于自组网协议的无线传感网络,基于无线收发芯片CC1310搭建无线传感网络,选用915 MHz频段作为数据传输信道,并设计了自组网协议,网络中的无线传感节点只需和收集器保持相同的静态地址,节点上电后可自动入网,收集器会为每个节点分配独特的动态地址,同时添加CSMA/CA机制防止信道数据冲突,成功应用于此无线传感网络,测试结果表明:在无线传感网络数据传输速率为250 Kbps、信号采样频率为100 SPS的情况下,无线传感节点上电后可自动加入到收集器创建的网络中,并成功按照收集器配置的时间间隔定时上传传感器数据,在10 m范围内无节点数据丢失,最大工作电流19 mA,可满足运载火箭舱段内环境参数的测量需求.

    无线传感网络自组网协议CC1310数据采集运载火箭CSMA/CA

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    基于改进型虚拟注入法IPMSM的MTPA控制

    任志斌方福亮吴宇刘强...
    129-136页
    查看更多>>摘要：针对传统虚拟注入法IPMSM的 MTPA控制策略,其在信号注入阶段复杂的坐标变换过程以及信号处理环节由于带通滤波器与低通滤波器级联带来动态响应慢的问题,提出一种改进型虚拟注入法IPMSM的 MTPA控制策略.首先,在虚拟信号注入过程直接将高频信号注入到采样滤波得到的id、iq中,简化复杂的开方运算过程;其次,根据改进后的虚拟信号注入方法推导新的 MTPA判据公式,对高频响应信号进行信号解调后依次通过低通滤波器和积分器得到最优电流矢量角;最后通过仿真以及搭建8.4 kW的内置式永磁同步电机实验平台验证改进型虚拟注入法的有效性.实验结果表明,改进型虚拟注入法能够有效简化计算,且在消除级联响应后仍具有强鲁棒性,加载实验速度超调仅且只有3 r/min(0.375%),动态响应时间提高约0.2 s.

    永磁同步电机最大转矩电流比虚拟注入法

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    改进U-Net的无人机航拍路面破损检测方法

    韩建峰张静宋丽丽陶永昭...
    137-145页
    查看更多>>摘要：为了探究无人机航拍视角下细小裂缝难以检测和检测出现断裂的问题,基于U-Net架构提出了ASE-Net网络.首先,使用改进的VGG-16作为编码器,以便提取破损的特征信息;其次在最小尺度网络层引入多尺度特征融合(MSFF)模块、通道增强条形池化(CESP)模块;最后在解码阶段添加ECA_X注意力模块.实验结果表明,本文模型在自建的无人机航拍路面破损数据集上的mIoU、mPA、mPrecision分别达到0.820 9、0.930 2、0.865 1,相比于基线U-Net分别提高15.97%、12.72%、11.02%.最后,在开源数据集Crack500中验证了本文模型相比于其他主流模型具有更强的性能和泛化能力.模型能实现对路面细小裂缝、坑槽、修补的准确检测,有效解决了裂缝检测的断裂问题,可提升大尺寸航拍图像路面破损检测效果.

    无人机破损检测语义分割条形池化多尺度特征U-Net

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    改进YOLOv8的路面缺陷检测算法

    周建新张媛贾梓涵何洋...
    146-154页
    查看更多>>摘要：为了减少背景干扰对路面缺陷检测的影响,解决对小尺寸细长裂缝能够提取的特征十分有限的问题,本文基于YOLOv8模型进行了改进.首先,将网络中的C2f融合动态蛇形卷积设计了C2f-Dysnake模块改善对目标形状和边界的敏感性,增强了对细长裂缝的特征提取能力;其次,将重参数化泛化特征金字塔网络RepGFPN与动态上采样器DySample结合构成新的颈部网络RDFPN,增加了对低层特征图的关注度,提升了对小目标的检测能力;最后在主干网络中加入 MPCA注意力机制,捕捉不同尺度上的位置关系,提高主干网络的特征提取能力.实验结果表明,改进算法在RDD2022数据集上与原算法相比mAP50提高了2.3%,检测速度达到了98 fps,综合考量较其他算法有明显优势,验证了该方法的有效性和优越性.

    YOLOv8动态蛇形卷积注意力机制路面缺陷检测

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    基于改进Swin Transformer的膝骨关节炎X光影像自动诊断

    许超王云健刘洋卢雪梅...
    155-163页
    查看更多>>摘要：膝骨关节炎是老年人群体的常见疾病,具有较高的致残性.依托深度学习算法开展膝骨关节炎的自动诊断,具有重要的应用价值.为此,提出了一种基于改进Swin Transformer模型的膝骨关节炎X光影像自动诊断算法.通过两层全连接层加ReLU激活函数的结构替换颈部网络的全局平均池化层,对迁移学习进行保护;在头部网络中添加全连接层与Tanh激活函数,组合出更多非线性特征;在数据预处理和模型训练过程中,分别依托Albumentations库和添加 Mixup模块以此实现数据增强处理.实验结果表明,所提算法能够有效提升膝骨关节炎X光影像的分类精度,在Kaggle网站的公开数据集上诊断精度达到76.0%;同时,经过在其他膝骨关节炎X光影像数据集与不同领域的医学影像数据集上进行泛化实验,结果表明其具有较好的泛化能力,进一步证明所提算法的有效性.

    膝骨关节炎SwinTransformer全局平均池化数据增强

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    基于LSTR和Vit-CoMer骨干的车道线检测方法

    郑剑郭亦畅
    164-171页
    查看更多>>摘要：针对LSTR算法在实际应用中存在的提取特征尺度单一及缺乏对车道局部特征有效捕捉的问题.本文首次将Vit-CoMer骨干网络用于车道线检测任务中,提出LSCoMer车道线检测模型.首先,在特征提取网络后使用MRFP丰富多尺度特征,提高检测精度;其次,在Transformer结构的开始和结束位置集成CTI模块,以促进CNN的局部特征与Transformer的全局特征之间有效融合,强化后者在局部细节上的敏感性.实验结果表明,本文方法在TuSimple数据集上准确率为96.68%,较原LSTR方法提升0.5%且显著优于PolyLaneNet等同类方法,在CULane数据集中,本文方法F1 分数比LSTR方法提升3.02%.

    车道线检测LSTR算法Transformer多尺度特征

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