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oe1(光电查) - 科学论文

87 条数据
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  • 以离网逆变器为孤岛模式参考节点的互联光伏系统模型

    摘要： 本文提出了一种受听觉处理启发的新型特征提取算法——功率归一化倒谱系数（PNCC）。该算法的主要创新点包括：采用幂律非线性替代传统MFCC中的对数非线性；基于非对称滤波的噪声抑制算法以消除背景激励；以及实现时间掩蔽的?？?。我们还提出了中时功率分析方法，在比常规语音处理更长的时间窗内估计环境参数，并结合频率平滑技术。实验结果表明：在加性噪声和混响环境下，与MFCC及PLP算法相比，PNCC显著提升了识别准确率——其计算量仅略高于传统MFCC处理，且在纯净语音训练测试时未降低识别精度。相比矢量泰勒级数（VTS）和ETSI高级前端（AFE）等技术，PNCC在噪声环境中具有更高识别率且计算量大幅降低。本文还描述了无需输入未来信息的"在线处理"版PNCC实现方案。

    关键词： 调制滤波、特征提取、速率-电平曲线、在线语音处理、鲁棒语音识别、时间掩蔽、非对称滤波、频谱权重平滑、幂函数、生理建模、中时功率估计

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE第八届先进光电子与激光国际会议(CAOL) - 保加利亚索佐波尔(2019.9.6-2019.9.8)] 2019年IEEE第八届先进光电子与激光国际会议(CAOL) - 提高激光控制系统的精度

    摘要： 随着物联网（IoT）技术应用的异构化，异构物联网系统产生了大量包含视频和图像的异构数据。如何高效表征这些图像是一项重要且具有挑战性的任务。作为局部描述符，纹理基元分析在图像处理领域受到广泛关注。过去几年中已提出多种基于纹理基元的方法并取得优异性能，但仍存在亟待解决的问题，特别是难以描述物联网中复杂场景的图像。针对该问题，本文提出一种称为对角结构描述符的多特征表征方法，该方法更适用于中间特征提取且有利于多特征融合。基于视觉注意力机制，通过像素对角颜色差异定义五种对角结构纹理基元，随后从映射子图中提取四类视觉特征并整合为一维向量。在三个Corel数据集上的大量实验表明，该方法性能优于多种前沿方法。

    关键词： 特征提取、局部描述符、图像表示、图像检索、物联网

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC） - 美国伊利诺伊州芝加哥（2019.6.16-2019.6.21）] 2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC） - 混合交直流微电网的分布式协同控制

    摘要： 基于局部图像块直接生成图像特征描述的二值图像描述符，因其计算复杂度低、内存需求小，在移动和嵌入式应用中被广泛采用。本文通过分析当前最先进的二值描述符，在此基础上提出了一种轻量级鲁棒二值描述符以提升计算效率而不降低识别性能。研究开发了方向边缘检测和优化的关键点评分函数来精炼关键点，并通过并行执行基于圆对称的描述符生成与粗粒度方向计算方法实现了旋转不变性。实验结果表明：所提出的关键点检测器与二值描述符分别获得两倍以上的加速比和至少23.6%的处理速度提升，同时保持相当的性能表现。此外，通过深入挖掘位级与任务级并行性，还设计了超大规模集成电路架构。基于台积电65纳米CMOS工艺的后布局仿真显示，该加速器在200MHz工作频率下仅消耗87.5mW功耗，即可实现1080p图像每秒135帧的处理速度。

    关键词： 特征提取、旋转不变性（RI）、二进制描述符、关键点检测器

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • 一种光伏系统故障分类的新方法

    摘要： 光伏（PV）能源已成为主要可再生能源之一，目前是增长最快的能源技术。随着光伏能源重要性不断提升，研究光伏系统的故障与性能退化对保障电力系统稳定性和性能至关重要。本研究提出一种故障分类算法，用于实现光伏系统故障的精准早期检测。该分析结合了小波变换的特征提取能力和径向基函数网络（RBFN）的分类特性。为提升分类器性能，采用了动态核融合技术。通过在1千瓦单相独立光伏系统上的测试表明：该技术在13秒内达到100%训练效率，0.2秒内实现97%测试效率，优于现有文献方法。结果表明该方法能有效检测故障且误分类率较低。

    关键词： 特征提取、径向基函数网络（RBFN）、故障分类、光伏系统、小波分析、核函数

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE 2018年第11届英欧中毫米波与太赫兹技术研讨会(UCMMT) - 中国杭州 (2018.9.5-2018.9.7)] 2018年第11届英欧中毫米波与太赫兹技术研讨会(UCMMT) - 基于耦合谐振器的紧凑型巴伦滤波器

    摘要： 对欧泊进行定量分级即使对经验丰富的评估师而言也是一项具有挑战性的任务。当前欧泊评估实践因评估复杂性及人眼观测的局限性而高度主观。本文提出一种新型机器视觉系统——宝石学数字分析仪（GDA），用于欧泊的自动化分级。该分级基于从欧泊图像中提取多种特征的统计机器学习方法。评估工作流程包括校准、欧泊图像采集、图像分析以及欧泊分类与分级。实验结果表明，相较于经验丰富的评估师人工评估，基于GDA的分级更具一致性与客观性。

    关键词： 机器视觉、人工智能、学习系统、图像分析、特征提取

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE电力电子学会新兴技术研讨会：无线电能传输(WoW) - 英国伦敦 (2019.6.18-2019.6.21)] 2019年IEEE电力电子学会新兴技术研讨会：无线电能传输(WoW) - 耦合板对单开关电容耦合无线电能传输系统的影响

    摘要： 本文提出一种基于脑电图（EEG）的脑-机接口（BCI）中新的运动想象分类方法。该方法采用信号依赖的正交变换——线性预测奇异值分解（LP-SVD）进行特征提取，其变换定义将映射设为线性预测系数滤波器冲激响应矩阵的左奇异向量。通过基于逻辑树的模型分类器，将提取的特征分为四类运动想象动作之一。该方法首先与两种相关的前沿特征提取方法（即离散余弦变换（DCT）和自适应自回归（AAR）方法）进行基准测试。LP-SVD方法以67.35%的准确率大幅超越其他方法（相比DCT提高25%，相比AAR方法提高6%）。为进一步提升提取特征的区分能力并降低计算复杂度，我们通过纳入变换后EEG的Q统计量和霍特林T2统计量这两个额外特征来扩展提取的特征子集，并引入新的EEG通道选择方法?；诶┱固卣骷屯ǖ姥≡穹椒ǖ腅EG分类性能，与先前报道的多个基于BCI IIIa竞赛数据集的前沿分类方法进行了比较。我们的方法以81.38%的平均准确率位居第二。

    关键词： 线性预测、脑机接口、通道选择、特征提取、正交变换

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • 基于多元特征提取的监督机器学习在光伏系统故障检测与诊断中的应用

    摘要： 光伏阵列的故障检测与诊断（FDD）因故障规模、最大功率点跟踪器的存在、非线性光伏特性及对隔离效率的依赖而成为挑战。因此，本文旨在开发改进的光伏系统故障FDD技术。常规FDD技术通常包含两个主要步骤：特征提取与选择，以及故障分类。多元特征提取与选择对多元统计系统监测至关重要，可降低建模数据维度并提高监测精度。为此，所提出的FDD方法采用主成分分析（PCA）技术提取和筛选最具相关性的多元特征，并运用监督机器学习（SML）分类器进行故障诊断。通过从并网光伏（GCPV）系统不同运行工况提取的数据，采用多种指标验证FDD性能。结果表明，所提方法在故障检测与诊断方面具有可行性和有效性。

    关键词： 故障分类、故障诊断、光伏系统、特征提取、监督式机器学习（SML）、主成分分析（PCA）

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE 2019年光子学北美会议(PN) - 加拿大魁北克市(2019.5.21-2019.5.23)] 2019光子学北美会议(PN) - 针对高纬度地区优化双面硅异质结太阳能电池

    摘要： 本文提出一种基于脑电图（EEG）的脑-机接口（BCI）中新的运动想象分类方法。该方法采用信号依赖的正交变换——线性预测奇异值分解（LP-SVD）进行特征提取，该变换将映射定义为线性预测系数滤波器冲激响应矩阵的左奇异向量。通过基于逻辑树的模型分类器，将提取的特征分为四类运动想象动作之一。首先将该方法与两种相关的前沿特征提取方法（即离散余弦变换（DCT）和自适应自回归（AAR）方法）进行基准测试，LP-SVD方法以67.35%的准确率大幅超越其他方法（较DCT方法高25%，较AAR方法高6%）。为进一步提高提取特征的区分能力并降低计算复杂度，我们通过引入变换后EEG的Q统计量和霍特林T2统计量这两个额外特征来扩展特征子集，并提出新的EEG通道选择方法?；诶┱固卣骷屯ǖ姥≡穹椒ǖ腅EG分类性能与BCI IIIa竞赛数据集上先前报道的多种前沿分类方法进行了比较，本方法以81.38%的平均准确率位列第二。

    关键词： 脑机接口、特征提取、线性预测、正交变换、通道选择

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE全球通信会议研讨会(GC Wkshps) - 美国夏威夷州威科洛亚(2019.12.9-2019.12.13)] 2019年IEEE全球通信会议研讨会(GC Wkshps) - 自由空间光通信大气信道中激光传播特性分析

    摘要： 基于局部图像块直接生成图像特征描述的二值图像描述符，因其计算复杂度低、内存需求小，在移动和嵌入式应用中被广泛采用。本文通过分析当前最先进的二值描述符，在此基础上提出了一种轻量级鲁棒二值描述符以提升计算效率而不降低识别性能。研究开发了方向边缘检测和优化的关键点评分函数来精炼关键点，同时通过并行执行基于圆对称的描述符生成与粗粒度方向计算方法实现旋转不变性。实验结果表明：所提出的关键点检测器与二值描述符分别实现了两倍以上的加速比和至少23.6%的处理速度提升，且保持相当的性能表现。此外，通过深入挖掘位级与任务级并行性，还设计了超大规模集成电路架构?；谔ɑ?5纳米CMOS工艺的后布局仿真显示，该加速器在200MHz工作频率下仅消耗87.5mW功耗，即可实现1080p图像每秒135帧的处理速度。

    关键词： 特征提取、旋转不变性（RI）、二进制描述符、关键点检测器

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE TENCON 2019 - 2019年IEEE第十区会议(TENCON) - 印度科钦(2019.10.17-2019.10.20)] TENCON 2019 - 2019年IEEE第十区会议(TENCON) - 基于LSTM和CNN的语音辅助视觉问答系统（含实时图像采集功能）助力视障人士

    摘要： 该研究工作使视障人士能够独立于外部支持识别物体并可视化周围场景。在此情境下，用户可通过语音输入向应用程序提出开放式问题、分类问题、计数问题或是非问题。该应用采用视觉问答(VQA)技术整合图像处理与自然语言处理功能，同时具备语音转文字及反向转换能力，从而帮助识别、认知并获取特定图像的详细信息。研究采用经典CNN-LSTM模型，分别计算图像特征与语言特征后，通过从问题中提取的图像特征和词嵌入进行特征融合，再对组合特征运行多层感知机以获得结果。该模型准确率达到57%。此模型还可用于提升儿童的认知理解能力。由于应用支持语音交互并配备简易图形界面，特别适合视障人士使用。

    关键词： VGG16、视障人士、Keras神经网络库、ImageNet、gTTS、特征提取、图像识别、VQA、Word2Vec、语音识别、Glove向量、CNN、多层感知机、LSTM

    更新于2025-09-16 10:30:52