检索结果-南通市图书馆

视觉传达设计是一种综合性艺术表现形式，将视觉传达设计应用到农业展会中，不仅能通过视觉元素的排列组合突出展示展销、品牌推介等活动的专业性，还能透过设计语言有效传递和表达农业创新成果和农业发展成效。近年来，各类农业展会活动紧密围绕“三农”工作服务经济发展大局，已成为促进产销衔接、引导产业发展、活跃城乡经济的重要手段。

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基于NOB的线性自抗扰控制在惯性参考单元中的应用

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控制与决策 2024年第2期39卷 483-489页

作者：李醒飞王凡拓卫晓周政天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072 深海技术科学太湖实验室江苏无锡214000

高增益的线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control,LADRC),应用于系统输出被噪声污染的场合时,性能会受到较大的影响和限制.针对经典滤波算法噪声抑制效果差,带宽损失严重的问题,提出利用噪声观测器(noise observer... 详细信息

高增益的线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control,LADRC),应用于系统输出被噪声污染的场合时,性能会受到较大的影响和限制.针对经典滤波算法噪声抑制效果差,带宽损失严重的问题,提出利用噪声观测器(noise observer,NOB)降低LADRC噪声敏感,从而提高系统带宽的控制策略.首先,分析LADRC的频域特性和离散化效果,明确传感噪声对系统带宽的影响;然后,介绍基于NOB的LADRC实现,并进行系统内稳定性的分析;最后,针对惯性参考单元的位置环,将所提出方案与低通滤波器、预报式跟踪微分器进行对比分析.仿真结果表明,NOB能够在抑制噪声的同时,减小相位损失;硬件实验表明,引入NOB滤波的LADRC,驱动信号的RMSE降低至LADRC的20.47%,系统阶跃响应的上升时间减少56.67%,表明NOB对于降低LADRC的噪声敏感,提高系统带宽具有显著效果,具备相当的工程实践意义.

关键词：线性自抗扰控制扩张状态观测器离散化带宽扩展噪声观测器惯性参考单元

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基于自适应滤波的带内全双工自干扰消除算法

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北京邮电大学学报 2024年第3期47卷 17-23页

作者：李晓辉周楠石明利卫晓博西安电子科技大学广州研究院广州510555 西安电子科技大学通信工程学院西安710071

针对带内全双工通信系统中低噪声放大器和模数转换模块的饱和问题以及功率放大器的非线性特性和信号传输的多径效应,提出一种基于自适应滤波的两阶段自干扰消除算法。在此基础上,为了解决传统自适应滤波算法在信道突变时收敛速度较慢的... 详细信息

针对带内全双工通信系统中低噪声放大器和模数转换模块的饱和问题以及功率放大器的非线性特性和信号传输的多径效应,提出一种基于自适应滤波的两阶段自干扰消除算法。在此基础上,为了解决传统自适应滤波算法在信道突变时收敛速度较慢的问题,提出一种改进递归最小二乘算法的低复杂度的滤波器初始权值更新方法。仿真实验结果表明,所提算法能够将自干扰信号功率抑制到噪声水平,保证有用信号的正确解调,并且相比于使用传统自适应滤波算法可以有效降低自干扰信号消除所需的时间。

关键词：带内全双工通信自干扰消除自适应滤波

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基于深度学习的航拍影像小目标检测算法

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电光与控制 2024年

作者：张亮亮朱海卫晓龙吴飞上海工程技术大学电子电气工程学院

无人机航拍已经广泛用于数据采集、地形测绘、城市规划等方面，极大地提高了作业效率。无人机航拍影像通常覆盖较大范围，由于检测对象较小，细节信息往往不清晰，影响了目标的检测和识别精度，本文提出了一种基于YOLOv8网络的目标检测... 详细信息

无人机航拍已经广泛用于数据采集、地形测绘、城市规划等方面，极大地提高了作业效率。无人机航拍影像通常覆盖较大范围，由于检测对象较小，细节信息往往不清晰，影响了目标的检测和识别精度，本文提出了一种基于YOLOv8网络的目标检测算法DT-YOLOv8。首先，通过调整检测头的尺寸和网络结构，嵌入Biformer注意力机制，增强模型对小目标的关注和检测能力。其次本文设计了一种能够相互交互融合特征的DAT检测头，使分类和定位分支不再独立，实现更强的特征表达和提取能力。最后，本文提出EIoU-NWD损失函数，将Wasserstein距离结合Focal-EIOU作为定位回归损失函数，捕捉目标框之间的空间关系，增强模型对小目标检测的回归精度和优化权值。在公开数据集VisDrone2019上的实验结果显示，与原始YOLOv8相比，DT-YOLOv8的参数量减少了52.63%，同时，其mAP50和mAP50:95分别提高了11.7%和8.2%。进一步在DOTA数据集上进行模型泛化试验，实验结果表明，本文算法在小目标检测方面展现出显著的优势和潜力。

关键词：小目标检测 YOLOv8 BiFormer 损失函数

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