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期刊信息/Journal information
计算机测量与控制
计算机测量与控制

苟永明

月刊

1671-4598

ck@chinamca.com

010-68371556转12、21

100048

北京市海淀区阜成路甲8号中国航天大厦四层

计算机测量与控制/Journal Computer Measurement & ControlCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>报道内容：◆ 计算机技术、自动测试技术和自动控制技术的研究成果及发展方向的综述与评论；◆ 先进的总线技术、故障诊断技术、系统集成技术以及控制理论在工业领域和军事中的 应用；◆ 边缘扫描测试技术、遥测遥控技术和自动测试系统的设计与开发；◆ 动态数据采集与信号处理系统；现场总线与接口技术；机电一体化技术；◆ 嵌入式系统软件、软件测试以及工控组态软件的开发与应用；◆ 集散/分布控制系统，自控/监控系统的开发与应用；◆ 计算机网络与通信、楼宇自动化技术的开发与应用；◆ 先进的测控部件及传感器技术在工业自动测试和控制中的应用；◆ 基于总线技术的智能仪器仪表的设计与开发。
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    基于特征点匹配的排水管道声点云模型配准算法

    张体浪徐晓龙杨亚峻许俊松...
    215-223页
    查看更多>>摘要：三维重建技术逐渐成为获取全面、完备、准确的排水管道信息的关键手段;而实际检测受到管道堵塞等工况与管道检测规程等因素限制，造成所获得的管道声呐点云模型会出现位姿不同、部分重叠或空缺等情况，需要通过配准获取完整管道模型;同时，传统ICP算法针对管道模型存在效率低、精度差的问题;因此，文章提出基于特征点匹配的粗配准与改进的ICP精细配准相结合的点云配准算法;首先，利用ISS特征点检测法检测出模型特征点，通过FPFH对特征点进行进一步的描述;其次，采用RANSAC算法筛选出正确特征匹配点集，利用四元数法解算出初始变换参数完成粗配准;最后，在粗配准基础上，通过改进最近对应点查询的ICP算法完成精细配准;实验结果表明了该文算法的可行性与优越性，能为后续排水管道缺陷检测提供高完备、全面、准确的点云模型。

    声呐点云点云配准特征匹配随机采样一致性迭代最近点

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    足球机器人全局视觉系统的快速标定方法

    李奎陈华王婷婷刘波...
    224-229页
    查看更多>>摘要：足球机器人全局视觉系统为决策系统提供机器人位姿信息，决策系统进行机器人的路径和动作规划;竞赛规则要求视觉系统必须现场安装调试，因此标定过程必须快速有效，且具有较高的精度;针对足球机器人全局视觉系统的特殊应用场景，提出了一种基于两步法简化标定模型的快速有效标定算法;利用近似欧拉角旋转矩阵建立摄像机标定模型，确定需要求取的摄像机内外参数，根据标定模型，对内外参数的求解过程进行了推导;借助场地上现有的一些标志点作为靶标，对模型的内外参数进行分步求取初始值，并利用L-M优化算法对摄像机内外参数进行分步优化求取精确值;通过实验分别从标定误差和机器人动作实现效率两个方面与其他标定算法进行对比，验证了该算法具有较高的标定精度;实验表明，本算法的优点在于不用借助专门的标定靶标，即可快速有效完成相机标定，标定精度可达±1 mm，完全能够满足决策系统的控制精度要求，且标定过程简单易实现。

    足球机器人全局视觉系统相机标定两步法简化标定模型L-M优化

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    基于ISSA-LSTM的热舒适短期预测模型

    闫秀英肖桂波王鑫洋吉星星...
    230-237页
    查看更多>>摘要：为解决在测试日内的短期预测过程中，农村城镇人体热舒适中建筑惰性及人员等随机因素使人体感受变化的样本对预测结果影响大而导致预测精准度低的问题，提出基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化长短期记忆神经网络(LSTM)的方法建立新型户用空调热舒适短期预测模型;首先，对测试日气象数据进行动态性分析，对数据进行有效性验证并构建多种热舒适预测模型;随后选用新型用户热舒适短期预测模型(ISSA-LSTM)对热舒适进行预测。结果表明，模型的最高预测均方误差(MSE)比麻雀搜索算法(SSA)和蜣螂优化算法(DBO)优化LSTM分别提高了 0。022 96和0。108 27，采用ISSA-LSTM方法后改善了短期热舒适预测的精度问题，并提高了分体式空调通过热舒适来控制温度的性能。

    户用空调热舒适改进麻雀搜索算法神经网络短期预测

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    应用于脑机接口系统的动态稀疏矩阵压缩算法

    高原雨尤昌华李朋姚镭...
    238-245,324页
    查看更多>>摘要：在脑机接口系统中，高通道数神经信号采集是一个核心功能模块，能够为外部计算机设备采集大量人脑中的神经信息;在高通道数神经信号采集中，因其原始数据量巨大，直接传输和处理产生的原始数据会消耗极大的功耗并增加硬件设计上的难度;为解决这个问题，一个有效的方法是在数据传输和处理前依据原始神经信号数据的特点对其进行压缩;神经元动作电位信号具有不应期性即有效信号的时域宽度与信号重复周期之比很小;利用此特点，能够将多通道神经信号的数字标记输出在一定时间范围内定义为一个稀疏矩阵，并对此稀疏矩阵进行特征提取，根据其特征动态地采用优化算法进行数据压缩;所提出的算法在Xilinx平台使用FPGA进行设计与实现，并且将其作为中控硬件在32通道神经信号采集硬件系统上通过实时验证，实验证明提出的动态稀疏矩阵压缩算法可实现83。4％的数据压缩率。

    神经信号采集多通道稀疏矩阵数据压缩算法FPGA

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    基于改进麻雀搜索算法的3DDV-Hop定位算法

    高翔宇韩慧子孟亚男刘美...
    246-252页
    查看更多>>摘要：针对经典3DDV-Hop算法定位精度不高的问题，提出一种基于改进麻雀搜索算法优化的改进的3DDV-Hop算法;算法首先通过多通信半径优化传感器节点之间跳数，并且在平均跳距计算过程中引入动态加权因子提高平均跳距计算精度，其次在麻雀搜索算法的基础上融合反向学习策略与萤火虫算法分别对麻雀搜索算法的种群与位置更新迭代进行优化，最后将未知节点坐标计算问题转化成改进后的麻雀搜索算法寻优问题，利用改进后的麻雀搜索算法替代最小二乘法计算未知节点坐标，进一步提高未知节点位置计算精度;经过MATLAB仿真验证，改进算法对比于经典3DDV-Hop算法和相关算法，定位精度得到有效提高。

    无线传感器网络3DDV-Hop麻雀搜索算法节点定位萤火虫算法

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    基于方差特征选择与3DES加密算法的医院信息数据安全防御系统设计

    蒲亮姚树智敖继威
    253-259页
    查看更多>>摘要：常规的医院信息数据安全防护主要采用信息属性特征融合分类的方法进行安全防护，忽略了信息存储逻辑节点拓扑结构造成的安全影响，导致安全防护攻击成功概率较高;因此，引入方差特征选择与3DES加密算法，研究医院信息数据安全防御系统;提出采用机器学习中的改进方差特征法对医院信息系统进行优化设计;在硬件设计部分，对医院信息数据安全防御系统终端、控制终端与人机接口和接口数据传输模块进行设计;在医院信息数据安全防御方案设计中，采用方差特征选择方法对医院信息进行过滤和归一化处理完成数据更新;采用3DES加密算法，建立信息的模糊判断矩阵，完成医院信息数据安全防御系统设计;经过实验测试设计的系统可有效降低各种攻击的成功概率，平均攻击成功率仅为2。33％，并且数据完整度达到了 99。999％，安全性较高，有效保障医院信息安全，避免医院信息的泄露或故障。

    医院信息安全防御方差特征选择3DES加密算法模糊判断

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    基于超图切割的半监督学习和聚类算法

    艾明
    260-266页
    查看更多>>摘要：对超图切割上的半监督学习和聚类算法进行了研究;通过对超图切割和超边展开法及其切割函数的讨论，引入了超图上的总变异作为超图切割的洛瓦兹扩展，并在此基础上提出了一组正则化函数，它对应于图上的拉普拉斯型正则化;基于正则化函数族提出了半监督学习方法，并基于平衡超图切割提出了谱聚类方法;为了求解这两个学习问题，将它们转化为求解凸优化问题，并为此提出了一种主要组成部分为近端映射的可扩展算法，从而实现半监督学习和聚类;仿真实验结果表明，提出的基于超图切割实现的半监督学习和聚类方法相比于经典的超边展开法和其他图切割方法有更好的标准偏差和聚类误差性能。

    超图展开图切割正则化函数半监督学习谱聚类标准偏差聚类误差

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    基于FPGA的深度可分离卷积加速器研究

    画芊昊李博杜宸罡
    267-273页
    查看更多>>摘要：设计了一种基于FPGA的低功耗深度可分离卷积加速核;根据PW卷积和DW卷积计算中的共性，采用一种固定乘法阵列通过改变特征和权重输入数据流的方式实现两种卷积的计算结构，最大化DSP的利用率;针对8位非对称量化中符号位可能会溢出的问题，采用符号位单独处理的方法重新封装了双乘法器结构;通过层内7级流水结构保证每个周期数据处理的并行度;在Zynq UltraScale+系列FPGA上成功部署了加速结构;经实验测试，提出的加速结构在提高网络推理速度的同时降低了片上资源的依赖度和整体功耗，原生MobilenetV2在所提FPGA加速器上的平均吞吐率高达130。6 GOPS且整体功耗只有4。1 W，满足实时边缘计算的要求;相比其他硬件平台，能效比有明显提升;与FPGA上的同类型加速器相比，在性能密度(GOPS/LUT)、功率效率(GOPS/W)和DSP效率(GOPS/DSP)上均有优势。

    FPGA硬件加速器卷积神经网络非对称量化Mobilenet

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    无序安全扣快速识别和定位方法设计

    潘家航蔡伟徐嘉晨周祥清...
    274-281页
    查看更多>>摘要：针对传统的安全扣生产在摆放位置存在偏差时，无法实现夹取的问题，提出了一种无序安全扣快速识别和定位方法;该方法采用一种基于子模板和图像金字塔的改进NCC算法进行模板匹配，并结合圆投影算法实现对旋转安全扣的目标检测，同时采用基于交叉匹配和RANSAC方法进行安全扣精确定位;实验验证通过将定位结果与实际坐标进行对比，结果表明识别误差为0～1个像素，其中X轴的平均误差仅为1。02 mm，而Y轴的平均误差为0。76 mm，实现了无序安全扣精确地识别和定位，能够满足工程上的实际需求。

    圆投影算法子模板图像金字塔交叉匹配随机一致性匹配

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    基于合成数据的刚体姿态实时估计网络

    刘千山林雪剑朱枫李佩东...
    282-289页
    查看更多>>摘要：现有刚体姿态估计存在数据稀缺、复杂场景下的低鲁棒性及低实时性等问题，为此提出一种基于合成数据的刚体目标位姿追踪网络结构;采用时空间特征融合技术，捕捉时间与空间特征信息，生成具有时空敏感的特征图;利用残差连接学习更为丰富和抽象的优质特征，改善追踪目标的准确性;对稀缺数据进行数据增强，生成符合现实物理特性的复杂合成数据，以此训练深度学习模型，提高模型的泛化性;在YCB-Video数据集中选取7个物体进行实时姿态追踪实验，结果表明，提出的方法相较于同类相关方法，在复杂场景下对刚体姿态估计的更为准确，在实时估计效率上表现最优。

    姿态追踪数据稀缺时空特征融合残差连接数据增强

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