码本在压缩感知矩阵中的应用

压缩感知矩阵的构造在压缩感知理论中起着举足轻重的作用.基于线性码和最优码本构造了一类新的压缩感知矩阵,并与DeVore构造的压缩感知矩阵和Gaussian随机矩阵的进比较,从不同的角度分别证明了当参数满足一定的条件时,新构造的压缩感知矩阵具有更好的性能.     

An Electrocardiogram Signal Classification Algorithm Based on Improved Deep Residual Shrinkage Networks北大核心CSCD

心电信号分类是医疗保健领域的重要研究内容.针对大多数方法不能很好地降低样本数量少的类别漏诊率,以及降低预处理操作的复杂性问题,提出了一种基于改进深度残差收缩网络(IDRSN)的心电信号分类算法(即DRSL算法).首先,使用合成少数类过采样技术(SMOTE)扩充数量少的类别样本,从而解决了类不平衡问题;其次,利用改进深度残差收缩网络提取空间特征,其残差模块可以避免网络层加深造成的过拟合,压缩激励和软阈值化子网络可以提取重要局部特征并自动去除噪声;然后,通过长短期记忆网络(LSTM)提取时间特征;最后,利用全连接网络输出分类结果.在MIT-BIH心律失常数据集上的实验结果表明,该算法的分类性能优于IDRSN、DRSN、GAN+2DCNN、CNN+LSTM_ATTENTION、SE-CNN-LSTM分类算法.     

一种新的求解拟单调变分不等式的压缩投影算法

2020年Liu和Yang提出了求解Hilbert空间中拟单调且Lipschitz连续的变分不等式问题的投影算法,简称LYA。本文在欧氏空间中提出了一种新的求解拟单调变分不等式的压缩投影算法,简称NPCA。新算法削弱了LYA中映射的Lipschitz连续性。在映射连续、拟单调且对偶变分不等式解集非空的条件下得到了NPCA所生成点列的聚点是解的结论。当变分不等式的解集还满足一定条件时,得到了NPCA的全局收敛性。数值实验结果表明NPCA所需的迭代步数少于LYA的迭代步数,NPCA在高维拟单调例子中所需的计算机耗时也更少。     

散斑及压缩计算成像研究进展

计算成像是集光学、计算科学、信息科学于一体的新兴交叉领域技术。该技术基于多维光场调控与解调的信息传输原理,利用前端光电成像系统与后端数据处理的“一体化设计”,解决光场信息维度与探测维度不匹配的问题,从而有效提升感知能力和探测性能,目前已成为光电成像领域的前沿方向。其中,散斑成像能够通过调控散斑场来实现强散射光成像,打破了光散射妨碍成像的传统观点;空域和时域压缩计算成像通过对光场信号的编码,能够突破半导体工艺、大量数据传递与处理对高分辨率、高速探测器的限制;压缩计算光谱成像结合光学调制、复用探测与计算重构,解决了传统光谱成像中系统复杂、数据采集效率低和分辨率受限的问题。详细介绍这3类计算成像模式的原理方法和最新研究进展,分析当前尚存的问题,并对这类技术的未来发展方向进行了展望。     

基于空-谱编码的压缩感知高光谱计算成像

压缩感知高光谱计算成像技术是当前高光谱计算成像领域的研究热点之一,其能够在保持系统元器件物理特性不变的前提下,有效地提升成像质量。本文概述了高光谱计算成像的研究背景和基本概念,详细介绍了压缩感知高光谱计算成像系统的发展现状,重点阐述了本团队提出的基于空-谱编码的压缩感知高光谱计算成像技术,并对其系统组成、数理模型以及最新进展进行了说明。通过总结压缩感知高光谱计算成像的背景知识以及空-谱编码压缩感知高光谱计算成像的研究工作,力求为科研人员探索压缩感知高光谱计算成像新体制带来新的思路,促进高光谱计算成像技术的发展。     

空分压缩余热自利用的理论增效极限研究

大规模空分系统中,利用各级空压机出口的低品位余热,经热驱动制冷循环转换后反馈用于冷却各级入口,可使实际过程进一步趋近于理想的等温压缩过程,实现压缩余热自利用和压缩过程自增效的目的。以10万规模空分中空压系统的余热回收为例,基于气体压缩和热功转换基础理论,构建理想情况下压缩余热反馈增效的热力学模型,分析该方法对压缩过程的理论增效极限。进一步,研究了压缩机级数、环境温度等关键因素对于压缩效率提升的影响规律。结果表明,在热机循环冷端温度和制冷循环热端温度为40°C的条件下,当环境温度为20°C时,四级自增效流程的理想节能率可达5.39%。此外,节能率与压缩机级数和环境温度分别呈负相关和正相关。整体而言,此方法理论上可达到的节能效果显著,具有较大的发展应用潜力。     

深海远程正交频分复用水声通信簇约束的分布式 压缩感知信道估计*

在深海远程正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信中,信道时延较长,导致信道频率选择性衰落严重,传统的压缩感知信道估计算法性能大幅下降。为此,本文利用深海远程信道在一定时间内具有相关性并呈较稳定簇状分布的特点,在分布式压缩感知信道估计中引入簇区域信息,进行簇约束的多数据块联合稀疏信道估计,提出一种簇约束的分布式压缩感知信道估计方法,并在深海开展了定点远程水声通信实验进行验证,实验结果表明,与传统的分布式压缩感知信道估计算法相比,本方法的能够降低50%左右的误码率。     

超声全矩阵数据联合稀疏重构的多测量向量模型应用

针对单测量向量模型(Single Measurement Vector,SMV)等传统压缩感知方法处理超声全矩阵数据时,存在重构精度低和重构耗时长等问题,本文研究了多测量向量模型(Multiple Measurement Vectors,MMV)应用的可行性。针对铝合金试块中不同深度的φ2 mm横通孔,分别使用MMV模型中的多测量稀疏贝叶斯(Multiple Sparse Bayesian Learning,MSBL)算法和SMV模型中的稀疏贝叶斯(Sparse Bayesian Learning,SBL)算法进行超声全矩阵数据重构,并实施全聚焦成像。随后,引入归一化均方误差和阵列性能因子评价图像和信号的重构效果。实验结果表明,SBL算法在25%采样率时的归一化均方误差为1.9%,而MSBL算法仅需15%采样率即可达到相似效果且耗时更少。     

斜拉桥在不可压缩流中的颤振稳定性条件分析

本文通过对既包括竖直运动又包括扭转运动的气动耦合的颤振分析,拟建立斜拉桥在不可压缩流中的颤振稳定性条件。     

高压声速测量与卸载路径

介绍了利用光分析法和加窗VISAR(Veloeity Interferometer System for Any Reflector)测量强冲击压缩下的声速的原理和方法，以及利用加窗VISAR技术测量高压卸载路径的方法。