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基于HHT的脑电信号去噪处理研究

电子技术应用 2013年第11期39卷 132-135页

作者：单慧琳张银胜唐慧强南京信息工程大学江苏南京210044

在分析多种时频分析方法的基础上,提出应用改进型的希尔伯特-黄变换来实现对脑电信号噪声干扰的处理。利用经验模态分解获得有限项目的经验模式函数,在局部数据平均的基础上利用希尔伯特变换获得能量谱。研究结果表明,改进的极值域均值... 详细信息

在分析多种时频分析方法的基础上,提出应用改进型的希尔伯特-黄变换来实现对脑电信号噪声干扰的处理。利用经验模态分解获得有限项目的经验模式函数,在局部数据平均的基础上利用希尔伯特变换获得能量谱。研究结果表明,改进的极值域均值模式分解法能够有效去除脑电信号的噪声部分,消除邻近频率的混叠影响和边界效应。对利用脑电信号诊断癫痫、缺血性脑损和睡眠监护有临床指导作用。

关键词：脑电信号希尔伯特-黄变换去噪

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基于改进型U-Net的遥感云图分割方法

电子测量技术 2022年第12期45卷 127-132页

作者：崔志强单慧琳张银胜吉茹无锡学院电子信息工程学院无锡214105 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

云检测是遥感图像预处理的重要步骤,云检测精度直接影响后续遥感图像应用的准确性,针对现有云与云阴影分割任务中,泛化能力差,误检漏检现象严重的问题,本文提出了一种改进型U-Net网络模型,该模型以U-Net为主干网络,加入高效通道注意力机... 详细信息

云检测是遥感图像预处理的重要步骤,云检测精度直接影响后续遥感图像应用的准确性,针对现有云与云阴影分割任务中,泛化能力差,误检漏检现象严重的问题,本文提出了一种改进型U-Net网络模型,该模型以U-Net为主干网络,加入高效通道注意力机制,修改激活函数。将遥感图像作为输入,放入基于高效通道注意力的U型云图分割模型中进行训练,在获得最优权重后,输出包含云区域、云阴影区域和背景区域的遥感图像分割结果。实验结果表明,相比于现有分割模型,本模型在云和云阴影的分割任务中参数量最低,准确率最高,泛化效果最好。

关键词：卷积神经网络语义分割 U-Net 注意力机制

改进YOLOv5s的风力涡轮机表面缺陷检测

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电子测量与仪器学报 2023年第1期37卷 40-49页

作者：张银胜杨宇龙吉茹蓝天鹤单慧琳南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 无锡学院电子信息工程学院无锡214105

针对传统方式检测风力涡轮机表面缺陷时出现的精度不足、泛化性较差问题,提出了一种改进YOLOv5s的风力涡轮机表面缺陷检测模型。在网络结构方面,首先在主干特征提取网络引入改进的MobileNetv3网络,用于协调并平衡模型的轻量化和精度关系... 详细信息

针对传统方式检测风力涡轮机表面缺陷时出现的精度不足、泛化性较差问题,提出了一种改进YOLOv5s的风力涡轮机表面缺陷检测模型。在网络结构方面,首先在主干特征提取网络引入改进的MobileNetv3网络,用于协调并平衡模型的轻量化和精度关系;其次采用BiFPN式的融合方式,增强神经网络的多尺度适应能力,提高融合速度和效率;最后为轻量化的自适应调节特征权重,运用ECAnet通道注意力机制,进一步提高神经网络的特征提取能力。在损失函数方面,将边框回归的损失函数修改为αIoU Loss,进一步提升了bbox回归精度。实验结果表明,基于YOLOv5s的改进算法可以在复杂环境下快速准确地识别风机表面的缺陷目标,能够满足实时目标检测的实际应用需求。

关键词：风力涡轮机 YOLOv5s 轻量化目标检测注意力机制多尺度融合

改进YOLOX算法的输电线路关键部件及缺陷检测

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无线电工程 2023年第1期53卷 188-198页

作者：徐文校张银胜王东平黄文礼南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子与信息工程学院江苏无锡214105 中国人民解放军特种电子装备修造厂安徽合肥230088 安徽南瑞继远电网技术有限公司安徽合肥230088

输电线路作为电力系统的载体,对其进行定期巡检,在第一时间对潜在的安全隐患进行干预是电力系统稳定运行的关键所在。针对输电线路关键部件及缺陷,依托无人机巡检图像,提出了一种改进YOLOX的目标检测算法,进一步加强浅层特征与深层特征... 详细信息

输电线路作为电力系统的载体,对其进行定期巡检,在第一时间对潜在的安全隐患进行干预是电力系统稳定运行的关键所在。针对输电线路关键部件及缺陷,依托无人机巡检图像,提出了一种改进YOLOX的目标检测算法,进一步加强浅层特征与深层特征的融合,丰富特征图信息;添加位置注意力模块,将位置信息与通道特征进行融合,促使神经网络在更大的区域上进行注意力调节,有利于感兴趣对象的精准定位;对回归损失进行分类处理,加大难回归样本的损失占比,提高算法的检测精度。实验表明,改进后的YOLOX检测算法相比于原始的YOLOX,mAP值提高了3.64%,证明了所提算法的真实有效性。

关键词：输电线路 YOLOX 特征融合注意力机制损失占比

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基于CPLD的温度采集系统的设计

微计算机信息 2008年第35期24卷 210-211,220页

作者：单慧琳陈钟荣张银胜南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏210044 南京信息工程大学

本文介绍了一种基于CPLD的温度采集系统的设计方法,设计分为温度采集和LED显示两个功能模块。与常用温度采集系统相比,本设计采用高精度数字温度传感器MAX6627与CPLD控制芯片EPM3128ATC144,系统具有较高的准确性、通用性和灵活性,功能... 详细信息

本文介绍了一种基于CPLD的温度采集系统的设计方法,设计分为温度采集和LED显示两个功能模块。与常用温度采集系统相比,本设计采用高精度数字温度传感器MAX6627与CPLD控制芯片EPM3128ATC144,系统具有较高的准确性、通用性和灵活性,功能扩展后可通过高速数据传输接口实现与PC机的通信,对采集数据进行综合分析与处理。

关键词： CPLD MAX6627 LED

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基于增强局部特征的水下目标检测

中国测试 2024年

作者：张银胜陈戈张培琰童俊毅单梦姣单慧琳南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院电子信息工程学院

海洋工程的日常任务经常会利用水下航行器来探测水下环境，针对水下复杂环境采集的图像目标容易出现局部特征信息丢失，导致漏检、检测精度低的问题，提出基于增强局部特征的水下目标检测方法。在主干网络采用Faster Block增强图像特征... 详细信息

海洋工程的日常任务经常会利用水下航行器来探测水下环境，针对水下复杂环境采集的图像目标容易出现局部特征信息丢失，导致漏检、检测精度低的问题，提出基于增强局部特征的水下目标检测方法。在主干网络采用Faster Block增强图像特征提取能力；利用归一化注意力模块抑制不显著的特征信息来提高网络的效率；构建集中特征增强金字塔池化模块增强对水下复杂背景下目标局部特征信息的捕获能力；改进损失函数提高网络模型对水下图像目标预测效果。实验结果表明，该方法平均精度相较于原模型提升了1.5%，网络推理速度为36.4，能够有效地提升水下目标的检测精度。

关键词：深度学习目标检测水下图像部分卷积注意力机制局部特征

基于高效聚合特征增强网络的SAR船舰检测方法

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光学学报 2023年

作者：单慧琳刘文星王兴涛付相为李长帅张银胜南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院电子信息工程学院

合成孔径雷达由于散射效应以及波长和天线尺寸的分辨率限制，导致对小尺寸目标的细节和边界信息难以获取，从而对检测准确性产生影响。为了提高合成孔径雷达船舰检测的准确率以及降低误检率，提出了一种基于高效聚合特征增强网络的合成... 详细信息

合成孔径雷达由于散射效应以及波长和天线尺寸的分辨率限制，导致对小尺寸目标的细节和边界信息难以获取，从而对检测准确性产生影响。为了提高合成孔径雷达船舰检测的准确率以及降低误检率，提出了一种基于高效聚合特征增强网络的合成孔径雷达船舰检测方法。首先，在主干网络中采用空间通道注意力机制，构建出高效层卷积块作为主要的特征提取模块，能够增强模型的特征获取性能，提高对船舰目标的识别能力；其次，特征融合部分采用了Inception NeXt模块来提高算法效率。最后在主干网络以及特征提取部分之间，构建出一种全局增强特征金字塔分支结构，进一步融合全局特征以及避免传输过程中低维度特征损失，用以提升该网络的特征融合能力，即使对于复杂背景下的小目标仍然能展现出可靠的检测能力。为了证明本文所提出网络的有效性，在SSDD数据集上做了实验对比，相较于YOLOv7，高效聚合特征增强网络准确率提升了2.5%，召回率提升了9.2%，交并比阈值为0.5时的平均精度提升了6.4%,Io U为0.5∶0.95时的平均精度提升了9.9%。实验证明了本文所提出网络在提升合成孔径雷达船舰检测精度、改善误检漏检等方面的显著优势，有效应对合成孔径雷达船舰检测中存在的问题，并提供高精度的检测方法。

关键词：深度学习目标检测高效聚合特征增强网络注意力机制合成孔径雷达船舰检测

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基于VoIP的综合接入设备设计

科学技术与工程 2005年第14期5卷 955-959页

作者：张银胜李强东南大学软件学院南京210009 解放军理工大学南京210007

通过对VoIP的核心协议及技术的分析,提供了一种综合接入设备的硬件和软件设计方案,并对软件设计中网络管理以及设备开发中的技术关键做了分析。

关键词： VoIP IAD H.323 软件设计 QoS

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基于深度学习的景点图像识别

实验室研究与探索 2022年第5期41卷 12-17页

作者：单慧琳洪智毅张银胜王兴涛无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

景点图像识别是当前图像识别领域和智慧旅游领域的一项基本任务。景点图像识别属于大规模图像检索,哈希检索算法是检索中一种常用的方法。针对传统哈希算法以及深度哈希算法存在的问题,改进现有的特征提取策略,提出一种改进的深度学习... 详细信息

景点图像识别是当前图像识别领域和智慧旅游领域的一项基本任务。景点图像识别属于大规模图像检索,哈希检索算法是检索中一种常用的方法。针对传统哈希算法以及深度哈希算法存在的问题,改进现有的特征提取策略,提出一种改进的深度学习哈希检索方法。使用特定的领域来划分景点图像,通过领域区分来提取具有更好表达能力的景点特征,利用深度学习训练哈希函数以进一步优化网络性能。实验结果表明,该方法能够有效识别景点图像,取得了查准率95.69%、查全率93.36%、F1测度值94.51%的良好效果。

关键词：景点图像识别深度学习哈希检索卷积神经网络特征提取