栈式降噪自编码器在波形单元识别中的应用

为提高多功能雷达(Multi-Function Radar,MFR)波形单元的识别准确率和鲁棒性,提出一种栈式降噪自编码器(Stacked Denoising Autoencoders,SDAE)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的波形单元识别方法.首先摒弃传统依赖脉冲序列分析技术对MFR信号进行处理的方法,通过分析波形单元结构并借助参数间的联合变化特征,提出一种MFR波形单元分段识别模型,将传统对脉冲序列的识别转化为对MFR波形单元的识别;然后在该模型的基础上引入SDAE,对训练样本数据、SDAE隐含层神经元节点进行加噪处理,并利用这些加噪后的样本数据训练优化SDAE网络模型,提取出样本数据的深层稳健特征;最后引入SVM算法,借助SDAE挖掘出的样本深层特征,实现SVM模型的优化,得到最终的波形单元识别模型(SDAE-SVM).仿真实验表明:提出的波形单元识别方法在相同样本数目和测试误差的条件下,与SVM算法相比,能够取得较高的识别准确率,具备更优越的识别效果.证实MFR波形单元识别模型是有效的,且通过SDAE网络的引入,使得SDAE-SVM方法能够自主地挖掘原始信号的深层特征,提高波形单元识别的鲁棒性和准确率.     

基于多目标和声搜索优化SVM的伺服电机滚动轴承性能退化评估

针对传统的支持向量机(SVM)算法参数往往根据经验设定,难以建立最优模型以准确地检测出伺服电机滚动轴承早期故障的问题,研究一种基于多目标和声搜索优化SVM的伺服电机滚动轴承性能退化评估方法。首先提取轴承振动信号的时域、时频域特征作为原始特征集,采用堆叠稀疏自编码器对原始特征集进行更深层次的特征提取,得到最终的特征向量。之后以轴承退化曲线的趋势性和单调性作为适应度函数,采用多目标和声搜索算法对SVM的参数进行优化,建立最优评估模型,得到轴承的性能退化指标。实验结果表明:该方法能准确地检测出轴承的早期故障,相比于传统的轴承SVM性能退化评估方法具备更好的趋势性和单调性。     

自动化半圆塑料管切断机设计

基于三菱FX系列PLC和科威文本WSP-0301组成的电气控制系统，及其相关的硬件配置和软件设计。运用PLC技术、编码器技术与人机界面相结合，解决半圆塑料管的自动切断，实现自动化控制要求。     

基于FPGA的变M/T归一化测速算法研究

针对永磁同步电机的测速问题,提出关于增量编码器的变M/T归一化测速算法,并基于Xilinx FPGA板级系统完成算法设计与实现。通过分析M/T算法在低速范围的局限性,添加速度预测单元实时指导计数脉冲个数选取。为便于算法移植,在算法中引入归一化的设计思想。针对算法中使用较多的乘法器,引入Booth算法降低整体算法设计对FPGA片内DSP的依赖性。仿真结果表明,基于FPGA的变M/T归一化测速算法转速测量误差在±0.4 r/min内,测速响应时间不超过3 ms。     

新型手持式智能曲面尺的设计

文中介绍了一款基于TI CC2540的手持式智能曲面尺的设计。该尺通过记录精密滚轮在物体表面滚动的距离,实现长距离不间断测量。设计采用自制的磁电编码组件,利用径向充磁的柱状磁铁作为转轴,将磁电编码器AS5145B和滚轮合二为一,并利用TP4056充电模块实现充电功能,采用OLED屏幕进行显示,结合软件设计,实现了测量数据的读取、存储和显示。     

基于深度学习的文本自动摘要方案

针对自然语言处理（NLP）生成式自动摘要领域的语义理解不充分、摘要语句不通顺和摘要准确度不够高的问题，提出了一种新的生成式自动摘要解决方案，包括一种改进的词向量生成技术和一个生成式自动摘要模型。改进的词向量生成技术以Skip-Gram方法生成的词向量为基础，结合摘要的特点，引入词性、词频和逆文本频率三个词特征，有效地提高了词语的理解；而提出的Bi-MulRnn+生成式自动摘要模型以序列映射（seq2seq）与自编码器结构为基础，引入注意力机制、门控循环单元（GRU）结构、双向循环神经网络（BiRnn）、多层循环神经网络（MultiRnn）和集束搜索，提高了生成式摘要准确性与语句流畅度。基于大规模中文短文本摘要（LCSTS）数据集的实验结果表明，该方案能够有效地解决短文本生成式摘要问题，并在Rouge标准评价体系中表现良好，提高了摘要准确性与语句流畅度。     

一种新的数字视频关键帧编码技术方法

随着数字高清晰度电视(HDTV)成为现实,随之而来数字视频编码像素数大幅度增加,原来数码位较高的二进制编码数据不堪数字视频的重任。本文针对数字视频信号源的编码器进行研究,提出视频关键帧编码技术的改进方法。旨在抛砖引玉为新一代数字视频低能耗高清的数字视频传输发展做出研究铺垫。