- 王建荣;程伟;邓黎明;李国翚;
我国心血管疾病发病率、病死率呈逐年上升趋势。但由于心电图数据规模大且繁杂,临床医护人员在心电图筛查时,工作负担大且容易出现误诊或者漏诊的情况。基于此,利用CPSC-2018 12导联数据,提出了一种基于多特征分支卷积神经网络的多导联心电信号的智能分类与分析。首先,将CPSC-2018 12导联数据分为9个类别,基于12导联推导出8导联心电信号并分别提取局部特征。然后,通过双向GRU编码和注意力机制计算出不同类别的注意力权重向量,并将特征信息串联融合成特征向量,从而实现多导联心电图分类。实验结果表明:在验证集上取得了较好的分类效果,正常类别的F1值达到81.2%,平均F1值达到84.2%。特别地,在识别房颤(AF)和右束支传导阻滞(RBBB)这两类别心律失常时F1值分别达到95.1%和93.1%。
2024年02期 v.38;No.164 161-169页 [查看摘要][在线阅读][下载 1348K] [下载次数:500 ] |[阅读次数:2 ] |[引用频次:2 ] |[网刊下载次数:0 ] - 苏永利;陈平;
用毫米波雷达对运动目标进行姿态识别时,雷达点云数据具有噪点多、分布离散的特征,传统基于密度空间的聚类算法对点云聚类成像的过程中,会出现邻近目标之间的点云分类错误及同一目标点簇聚类为多个点簇等问题。针对上述情况,提出一种运动多目标邻近点云优化聚类算法,利用自适应距离加权的模糊c均值算法对聚类结果进行修正,提高近邻目标点云聚类准确度。同时提出一种目标点簇扩展聚合算法,利用卡尔曼滤波对运动目标位置预测,将多帧迭代三维点云尺寸作为波门对目标点云进行点簇扩展,提高目标点云完整性。试验结果表明,所提方法能有效提高聚类准确度。
2024年02期 v.38;No.164 170-178页 [查看摘要][在线阅读][下载 2346K] [下载次数:505 ] |[阅读次数:8 ] |[引用频次:4 ] |[网刊下载次数:0 ] - 高鹏;徐鹏;
弹药意外跌落的冲击作用,可能引发事故甚至导致弹药出现早爆而造成灾难性后果。采用LSDYNA研究了分体式装药弹体从10~35 m范围内6个不同高度垂直撞击混凝土介质的冲击响应,获得了装药弹体从不同高度冲击混凝土介质时冲击过载峰值和脉宽的变化规律、装药内部应力波的传播规律,以及混凝土地面的开坑状况。冲击过载脉宽大约为5 ms,过载峰值最大约为1 000 g,装药头部主要受到压缩作用,轴向应力呈近似半正弦规律变化,其最大值为43.9 MPa。开坑数值模拟结果与实验结果吻合较好,证明了数值模拟的合理性。
2024年02期 v.38;No.164 179-186页 [查看摘要][在线阅读][下载 2894K] [下载次数:304 ] |[阅读次数:1 ] |[引用频次:2 ] |[网刊下载次数:0 ] - 刘烨昕;张权;韩建宁;
由于低频声波波长较长且穿透力强、难以衰减,能很轻易地绕过障碍物,所以排除低频声波的干扰一直是声学研究中的一大问题。为了实现对低频波的有效吸收,解决现代生产生活中普遍存在的噪声污染问题,以声学超材料为基础,利用COMSOL有限元软件研究设计一种二维三分量局部共振型超材料模型,对不同频率、不同厚度和不同形状结构的超材料模型隔声效果展开研究。经仿真实验结果验证,模型能够实现对低频声波的吸收,在20~3 000 Hz频率范围内有效降低低频宽频噪声,最大可得到30 dB的声衰减,从而达到良好的低频隔声效果,这项研究对声学的发展有很好的现实价值和发展空间,为民用及军用领域对减振降噪的高需求提供了更多的可能,可在许多不同的应用中发挥作用。
2024年02期 v.38;No.164 187-193页 [查看摘要][在线阅读][下载 2118K] [下载次数:938 ] |[阅读次数:2 ] |[引用频次:3 ] |[网刊下载次数:0 ] - 薛斌;张志才;付芳;
在智能交通系统(Intelligent Transportation System, ITS)中,实时交通视频可以辅助网联车做出更理智的决策。然而,由于车载传感器位置和数量的限制,车辆无法全面掌握交通环境,不利于行车安全;此外,当多个车辆用户请求相同的视频内容时,传统的单播传输模式存在效率低下的问题。为了解决这些问题,基于非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)和可伸缩视频编码(Scalable Video Coding, SVC)技术,提出了一种无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)辅助ITS的交通视频多播方案。通过联合优化车辆分组和功率分配策略,最大化车辆接收的长期视频质量。将该优化问题建模为一个马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP),并采用Soft Actor-Critic(SAC)算法来求解。大量仿真结果表明,该算法具有很强的探索能力,而且收益性能优于传统Actor-Critic(AC)算法。
2024年02期 v.38;No.164 194-202页 [查看摘要][在线阅读][下载 2595K] [下载次数:262 ] |[阅读次数:2 ] |[引用频次:4 ] |[网刊下载次数:0 ] - 银子燕;张敏娟;冯心如;景宁;胡媛媛;卫晨博;
取样示波器采用顺序等效采样原理,可以实现对高速稳定信号进行采样、波形恢复、信号质量分析等,在高速通信、信息对抗等领域有广泛应用。但作为取样示波器核心器件的取样器,采用双肖特基二极管对称结构,因器件、布局布线等非对称性,导致差分输出的两路信号存在偏差等,造成测量波形的不准确。为更加准确地重建被测信号的真实值,提出一种基于最小二乘法的二进制幅值校准方法。通过实验验证,此方法能够准确计算校准系数,实现对幅值的校准,相对误差在1%以内,并且在采样点数较少的情况下仍然适用。结果表明,此方法可以用于宽带取样示波器的幅值校准。
2024年02期 v.38;No.164 203-209页 [查看摘要][在线阅读][下载 2342K] [下载次数:205 ] |[阅读次数:0 ] |[引用频次:3 ] |[网刊下载次数:0 ] - 贺守峰;李光辉;宁旭亮;
数据处理是地震勘探的关键环节,UNet网络作为典型的神经网络架构之一,近年来也被用于地震勘探领域,作为一种压制随机噪声的手段。UNet网络基于其对称的编码和解码结构,可以提取广泛的上下文信息,但由于其编码部分过度使用下采样操作,容易丢失输入图像的空间细节部分。其次,UNet架构是一种单阶段模型,网络结构简单,在空间精确度和多尺度信息之间难以达到平衡。基于此,提出多阶段渐进式UNet网络(MPUNet),网络前两个阶段采用编码器-解码器学习丰富的多尺度信息,最后一个阶段通过原始分辨率子网络保留精确的空间细节。每两个阶段之间引入监督注意模块,用来重新校准进入下一阶段的特征,以及引入跨阶段特征融合机制,使整个网络框架连接更加紧密,避免有效信息的丢失。人工合成记录和实际地震数据实验结果表明:相比于时频峰值滤波(TFPF)、残差密集网络(RDNet)、传统UNet和加入残差密集块的UNet(RDBUNet), MPUNet具有更显著的去噪效果,能够有效提高地震数据的信噪比和分辨率,为后续地震资料的分析解释提供了有利的依据。
2024年02期 v.38;No.164 210-220页 [查看摘要][在线阅读][下载 5967K] [下载次数:267 ] |[阅读次数:0 ] |[引用频次:3 ] |[网刊下载次数:0 ]