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电子测量与仪器学报
电子测量与仪器学报

崔建平

月刊

1000-7105

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010-64044400

100009

北京市东城区北河沿大街79号

电子测量与仪器学报/Journal Journal of Electronic Measurement and InstrumentCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊旨在开展学术交流活动，沟通同行业科技人员之间的信息，以促进国内、外电子测量仪器的发展和科学技术的进步。
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    使用多特征融合的心律失常分类方法

    梁国祥韩亮
    109-115页
    查看更多>>摘要：心律失常是一种常见的心血管疾病,它会严重影响患者的生活质量和生命安全.利用心电信号(ECG)进行心律失常自动分类对于其及时诊断与防治具有重要意义.为此,提出一种使用多特征融合的心律失常分类方法.首先从去噪后的心电信号中分别提取短时傅里叶(STFT)特征和小波(WT)特征.然后将STFT特征输入分支聚合残差网络(BCAR-NET)进行特征提取,获得其深度STFT特征;将WT特征输入1D-CNN网络,获得其深度WT特征;将原始ECG输入LSTM网络,获得其深度ECG特征.最后使用全连接网络将3种深度特征进行拼接和融合,进而实现心律失常分类.使用MIT-BIH心律失常数据库进行实验,所提出的使用多特征融合的心律失常分类方法的准确率为98.66％,F1分数的宏平均为94.22％,优于传统心律失常分类方法.实验结果表明,所构建的多特征融合网络有效利用了深度STFT特征、WT特征和ECG特征之间的互补性,提升了心律失常的分类性能.

    心律失常多特征融合分支聚合残差网络短时傅里叶变换小波变换

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    痕量N2O气体检测中数字锁相放大器的设计

    杨云鹏刘新楠贾俊杰郜峰...
    116-122页
    查看更多>>摘要：针对笑气(N2O)等气态物质的滥用,基于量子级联激光器与波长调制技术相结合的检测方法,可以对吸食人员呼出笑气浓度进行检测,实现吸食人员的现场快速鉴定.针对检测过程中激光器光强抖动带来的测量误差,提出一种适用于痕量N2O气体检测中数字锁相放大器的设计.该锁相放大器中集成了激光器光强调制模块,当碲镉汞探测器接收到吸收后的光强信号后,同时在FPGA中进行一次和二次谐波的解调,并对二次谐波进行归一化处理,避免光强抖动对测量的影响.使用该锁相放大器对检测系统的性能进行评估,通过质量流量控制器配置不同浓度N2O气体,当激光器调制频率为5 kHz,测得归一化二次谐波峰值平均值与N2O气体浓度值之间的线性拟合度为0.9921.使用Allan方差对检测系统的检出限进行评估,当系统的积分时间为0.1 s时,N2O气体的检出限为17.7×10-9;积分时间为6.3 s时,N2O气体的检出限达到最低为8.9×10-9.该锁相放大器具有集成度高、检测速度快、信噪比高等优点,适用于痕量N2O气体的现场快速检测.

    笑气量子级联激光器波长调制技术FPGA

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    一种发射率可矫正的红外热成像全局检测方法

    冯强刘彦麟夏慧伍剑波...
    123-130页
    查看更多>>摘要：在无损检测领域中,红外热成像检测具有重要地位.在利用红外热成像技术检测缺陷的过程中,受加工工艺和周围环境的影响,待检测设备的表面粗糙度各有殊异,材料表面的发射率不均,导致温度采集误差较大.针对该问题,结合热辐射基本定律探究出一种发射率可矫正的红外热成像全局检测法,意在矫正材料的表面发射率,降低检测过程中可能出现的缺陷错检漏检等安全性问题的风险.其仿真和实验结果表明,一方面使用红外热成像法检测时,表面粗糙度不同会严重干扰检测的准确性,具体影响为粗糙度越大,检测出的辐射温度越高;另一方面使用分离温度法可以实现矫正物体表面由于粗糙度不同带来的发射率不同的影响,仿真和实验结果表明矫正准确度可达70％左右,最高可以达到75％以上.基于此矫正检测方法能够有效实现基于红外热成像技术的全局检测,减少发射率对红外热像仪检测精度的影响,提高检测精度,同时也可以极大程度上提高缺陷检测的效率.

    管道腐蚀缺陷检测红外热成像检测发射率矫正

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    改进A*算法的安全高效室内全局路径规划

    杨国吴晓肖如奇张若愚...
    131-142页
    查看更多>>摘要：针对A*算法生成路径存在斜穿障碍物、转折点多及不平滑的情况,本文提出一种改进的A*算法.首先通过排除所有强迫邻居节点来优化搜索邻域,避免生成斜穿障碍物的路径,提升路径的安全性和可靠性;其次设置安全距离,提取优化邻域后生成路径的必经转折点,减少路径冗余,简化路径结构;最后使用贝塞尔曲线对必经转折点进行插值,根据相邻两必经转折点的位置和连线斜率确定每段贝塞尔曲线控制点的数量和位置,进行分段平滑.仿真实验表明,改进的A*算法较原A*算法生成的路径安全性平均提升了33.68％,转折点个数平均减少了37.00％,同时机器人转向角和路径曲率连续,保证了路径的平滑.改进的A*算法最终生成的路径与障碍物均保持在安全距离内,转折点少且平滑,可应用到移动机器人室内路径规划中.

    路径规划A*算法安全转折点路径平滑

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    基于改进YOLO的无人机入侵检测方法

    郝晋渊张家明张少康张照彦...
    143-151页
    查看更多>>摘要：针对现有的基于深度学习的目标检测方法在面对现实场景的无人机目标时,存在鲁棒性差、准确率低、模型复杂度高的问题,提出一种基于动态卷积的YOLO目标检测方法——OD-YOLO.该算法针对无人机目标低、慢、小的特点,采取了以下改进措施:首先针对下采样过程可能导致学习信息丢失和目标信息不突出的问题,提出空间到深度卷积来实现下采样过程,不丢失学习信息的同时突出无人机目标的特征;其次为了进一步提高目标检测的精度和对不同背景的泛化性,采用全维度动态卷积进一步提高目标检测的精度和对不同背景的泛化性;最后对模型骨干网络进行改进,增强无人机目标的语义特征,并缩减骨架大小,减少参数量,既提高模型的计算效率,又保持对无人机目标的有效表示能力.通过实验仿真,对比了OD-YOLO和当前先进的目标检测算法.结果表明,OD-YOLO在精度和轻量化方面都有显著提升.mAP和Recall分别相比原模型提高了3.4％和5.1％.

    目标检测无人机双目视觉深度学习入侵检测

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    一种基于类小波变换的无线电频谱监测数据无损压缩方法

    张承琰郑明魁刘会明易天儒...
    152-158页
    查看更多>>摘要：无线电频谱监测海量数据存储和分析是无线电监管工作的重要组成部分.频谱数据具有时间相关性以及不同频点间的相关冗余,对此本文设计了一种基于类小波变换的无线电频谱监测数据无损压缩方法.该方法首先基于时间相关性将一维频谱信号转换成二维矩阵;转换成二维矩阵后数据在水平方向以及垂直方向都存在冗余,算法采用卷积神经网络来代替传统小波中的预测和更新模块,并引入了自适应压缩块来处理不同维度的特征,从而获得更紧凑的频谱数据表示.研究进一步设计了一种基于上下文的深度熵模型,利用类小波变换不同子带系数获得熵编码参数,以此估计累积概率,从而实现频谱数据的压缩.实验结果表明,与已有的Deflate等传统频谱监测数据无损压缩方法相比,本文算法有进一步的性能提升,与典型的JPEG2000、PNG、JPEG-LS等二维图像无损压缩方法相比,本文所提出的方法的压缩效果也提高了20％以上.

    频谱监测数据无损压缩类小波变换卷积神经网络熵编码

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    基于物理模型与统计分析的作动器活动密封O形圈磨损预测研究

    宇文晓彤黄以锋潘晋新王生龙...
    159-166页
    查看更多>>摘要：在实际服役环境中,飞机发生的总故障的40％是由于密封泄漏造成的,其密封性能的优劣直接影响产品的功能、性能和使用可靠性.然而,飞机上缺乏对密封圈的磨损监测,导致密封圈健康状态难以评估.针对这一问题,本研究提出了一种基于物理模型与统计分析的活动密封O形圈磨损预测方法,首先对密封圈的磨损进行了机理分析和参数测定;其次,采用Abaqus有限元软件模拟研究了密封圈的运动过程,得到密封圈的接触应力;然后,对舵机每个架次的累计行程进行统计分析,得到行程的概率统计曲线,结合Holm-Archard磨损模型得到磨损体积的概率分布曲线;最后,结合时间与行程的关系,建立了磨损体积与时间之间的数学模型.采用多个样本进行验证,结果表明,实际磨损体积在预测密度函数的3σ范围内的概率为95.83％,证明本研究建立的模型能够有较大概率预测活动密封的O形圈的体积磨损情况.

    O形密封圈磨损预测有限元分析统计分析Holm-Archard模型

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    基于GMSL2的智能驾驶域控制器视频输出功能检测系统研究

    王芳郭斌陆艺江文松...
    167-178页
    查看更多>>摘要：智能驾驶域控制器承担着处理和分析来自各种传感器的数据.然而,随着车载摄像头数量的不断增加,域控制器内部的解串,加串,图像处理等各个环节都可能出现丢帧和像素异常问题,进而对其图像处理结果产生负面影响.为了精准评估智能驾驶域控制器的GMSL2视频输出功能,研究了一种双路GMSL2视频采集和视频质量对比系统.通过硬件板卡设计将GMSL2接口视频信号解串为MIPI CSI-2信号,由桥接芯片MC20901将MIPI CSI-2信号分离为FPGA可识别的LVDS信号和CMOS信号.通过XLINX XC7K325T-FFG900主控芯片进行FPGA逻辑设计,实现MIPI信号解析,YUV422转RGB888视频格式转码,DDR3缓存和PCIe 2.0×8总线上传.最后,以6位数码管百分秒表和24色标准色卡为拍摄对象,将拍摄到的视频帧结合图像特征提取、数码管穿线识别算法和RGB加权欧几里得色差公式,实现视频的丢帧和色差检测.实验结果表明:本系统能够实时采集双路YUV4228 bit、4K、30 fps的GMSL2接口视频数据,并对智能驾驶域控制器输出的视频是否存在丢帧和色差问题进行定量分析,区分出被测件合格品与不合格品.提高了智能驾驶域控制视频输入输出功能检测结果的可靠性.

    智能驾驶域控制器GMSL2MIPICSI-2视频采集视频质量检测

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    融合ECA注意力层和轻量正则化的多视图三维重建

    刘韵婷高宇戴佳霖谭明晓...
    179-186页
    查看更多>>摘要：为了有效解决多视图三维重建中的边缘缺失、网络内存消耗严重、重建精度低的问题,对基于深度学习的多视图三维重建网络的特征提取、正则化网络、损失函数、优化器等进行研究.首先,使用融合ECA注意力层的特征提取网络,提高网络对通道特征信息的关注;然后,在门控循环单元模块中加入卷积层,改进的门控循环单元组合成GC正则化网络,采用此网络对代价体进行正则化,降低网络的计算量;最后,使用SmoothL1损失函数和Adam优化器,提高模型训练后期的收敛精度,优化模型的损失和参数.在DTU公开数据集上训练和测试,提出的融合注意力机制和轻量正则化的多视图三维重建网络(EGF-MVSNet)相比于经典的MVSNet网络完整性上提高了22.1,模型总体评分提高了11.5％.能够实现物体的重建,显著提高重建结果的质量,降低网络对内存的消耗.

    三维重建多视图深度学习ECA注意力

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    多源域迁移学习的肌电-惯性特征融合及手势识别

    谢平赵连洋张艺滢徐猛...
    187-195页
    查看更多>>摘要：在跨用户手势识别研究中,针对单源域迁移学习存在的负迁移和模型泛化性能差的问题,本研究创新性地提出了一种基于肌电-惯性特征融合的多源域迁移学习策略,关键创新点在于整合多个源域的数据,并在此基础上采用域特有特征对齐与域分类器对齐的技术手段.这一方法旨在强化模型在不同用户间的手势识别性能,进而显著提升跨用户手势识别系统的准确性.首先,引入长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型,提取肌电-惯性信息的平均绝对值、方差、峰值等时序特征;其次进行域特有特征对齐与域分类器对齐,利用多个源域数据完成对目标域的特征提取;最后融合分类损失、域特有特征差异损失和域分类器差异损失3个损失函数,协同优化整体损失.实验结果表明,所提方法与单源域、源域组合等多种传统方法相比,识别平均率有所提高,在NinaPro DB5数据集上,目标用户的手势识别平均准确率达到80％以上.

    肌电-惯性信号跨用户手势识别多源域迁移学习长短时记忆网络特征对齐

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