雷达天线罩电磁散射特性研究

采用高阶矩量法研究了常见雷达天线罩的电磁散射特性.首先采用双线性表面几何建模技术对天线罩进行面剖分,再依据等效原理在天线罩表面建立电磁积分方程,最后用基于混合域基甬数的高阶矩量法对其离散求解.实例验证,该方法简单易行、结果精确,同时发现天线罩材料的电参数在很大程度上影响了其电磁散射特性.     

基于四阶累积量的最小范数方向估计算法

本文分析了在高阶统计应用阵来波方向估计问题中二阶子空间与四阶子空间的概念及形式关系。提出了基于四阶累积量的最小范数方法。提出了四阶累积量方法对于均匀直线阵的零谱求很方法。最后给出了模拟实验举例。     

一种生成对抗网络用于图像修复的方法

近年来基于深度学习的图像修复方法相比于传统方法,表现出明显优势,前者能更好的生成视觉上合理的图像结构和纹理.但现有的标准卷积神经网络方法,通常会造成颜色差异过大和图像纹理缺失与失真的问题.本文提出了一种新型图像修复深度网络模型,该模型由两个相互独立的生成对抗式网络模块组成.其中,图像修复网络模块旨在解决图像缺失区域的修复问题,其生成器基于部分卷积网络;图像优化网络模块旨在解决修复后图像存在局部色差的问题,其生成器基于深度残差网络.通过两个网络模块的协同作用,图像的视觉效果与图像质量得到提高.与其他先进方法进行定性和定量比较的实验结果表明,本文提出的方法在图像修复质量上表现更好.     

高阶电路动态特性的仿真分析

为了准确直观地观测电路的动态变化过程,采用四种方法对一电路实例进行仿真分析:用积分法求解状态方程,用拉普拉斯变换法求解s域的方程组,用数值积分函数求微分方程的数值解,构建微分方程的Simulink模型观测响应曲线.四种方法的仿真结果完全一致且与电路理论相符.实验结果表明,Matlab程序简洁、可读性强且计算结果准确,同时它形象直观,改变参数方便,能够弥补硬件实验的不足.Matlab在电路理论学科研究与工程实践中都具有很好的应用价值.     

Design of a high-order single-loop Σ△ ADC followed by a decimator in 0.18μm CMOS technology

This work presents an oversampled high-order single-loop single-bit sigma–delta analog-to-digital converter followed by a multi-stage decimation filter.Design details and measurement results for the whole chip are presented for a TSMC 0.18μm CMOS implementation to achieve virtually ideal 16-b performance over a baseband of 640 kHz.The modulator in this work is a fully differential circuit that operates from a single 1.8 V power supply. With an oversampling ratio of 64 and a clock rate of 81.92 MHz,the modulator achieves a 94 dB dynamic range. The decimator achieves a pass-band ripple of less than 0.01 dB,a stop-band attenuation of 80 dB and a transition band from 640 to 740 kHz.The whole chip consumes only 56 mW for a 1.28 MHz output rate and occupies a die area of 1×2 mm^2.     

相似图像块逼近的人脸超分重建残差补偿框架

为了提高人脸图像超分辨率重建算法中残差补偿步骤的效果,提出一种通用的基于内容相似图像块线性组合逼近的残差补偿框架,不经过搜索步骤,使用训练集人脸图像同一内容的图像块来进行运算。所提框架中的全局重建步骤,可以使用不同的重建方法。实验结果表明,在这种框架下的残差补偿方法,相比经典的邻域嵌入残差补偿方法,可以更好地恢复出初步重建的人脸图像细节信息。因为这是一种通用的残差补偿方法,从而可以推测凡使用邻域残差补偿的算法,均可借助本算法框架将重建结果进一步的提升。     

基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法

针对对称差分法检测目标时容易产生空洞以及当目标运动速度较慢或尺寸较小时易出现漏检等现象,提出了一种基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法。首先将用高频强调滤波等处理的视频图像进行差分,再运用高阶统计运动检测算法检测出差分图像中运动目标的大概运动区域,经后处理得到运动目标的初始二值掩膜;并应用初始二值掩膜得到用于标记的前景与背景标识,用该标识修正当前帧的多尺度形态学梯度图像;最后进行分水岭分割,得到具有精确边界的运动目标。实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,继承了变化检测和分水岭算法速度快的特点,克服了分水岭算法易产生过分割的缺点,且具有良好的鲁棒性。     

基于残差密集连接与注意力融合的人群计数算法

现有人群计数算法采用多列融合结构来解决单一图像的多尺度问题,但该处理方法不能有效利用低层特征信息,从而导致最终人群计数结果不准确。针对这一缺陷,文中提出一种基于残差密集连接与注意力融合的人群计数算法。该算法的前端利用改进VGG16网络提取低级特征信息。算法后端主分支基于残差密集连接结构,利用残差网络和密集网络结合方式捕获层与层间的特征信息,可高效捕获多尺度信息。侧分支通过引入注意力机制,生成对应尺度注意力图,有效区分特征图的背景和前景,降低了背景噪声的影响。采用3个主流公开数据集对该算法进行验证。实验结果表明,该算法计数有效且计数准确率优于其他算法。     

二维正交各向异性位势问题的高阶单元快速多极边界元法

研制了一种适用于二维正交各向异性位势问题的高阶单元(线性单元和二次单元)快速多极边界元法.在快速多极边界元法中,源点对于远场区域的积分采用快速多极展开式计算,而对于近场区域的积分则直接进行计算.高阶单元的使用使得近场积分,尤其是奇异积分和几乎奇异积分的计算更加复杂.通过引入复数表达对其进行简化,若边界采用线性单元插值,...     

轻量级的网络流量分类算法

网络流量分类根据流量特征在流量数据与应用类型之间建立映射,是网络规划与运维管理和网络安全领域的基本工作之一[1].由于网络技术的快速发展及网络流量的急剧上升,针对网络流量快速而精确的自动化分类是十分必要且刻不容缓的.通过MobileNet[2]、ResNet[3]、DenseNet[4]、GoogleNet[5]等经典...