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公路交通突发事件应急单兵设备语音交互系统研究

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公路交通突发事件应急单兵设备语音交互系统研究

作者：高乙文长安大学

学位级别：硕士

基于当前人工智能技术及移动物联网技术的发展成果,论文展开对语音交互系统关键技术的研究,旨在为公路交通突发事件下的应急人员提供部署在智能终端的应急作业助手服务,完成作业方法的查询及信息上传等的功能。首先,设计特定领域的对话... 详细信息

基于当前人工智能技术及移动物联网技术的发展成果,论文展开对语音交互系统关键技术的研究,旨在为公路交通突发事件下的应急人员提供部署在智能终端的应急作业助手服务,完成作业方法的查询及信息上传等的功能。首先,设计特定领域的对话系统的重点之一是对特定业务场景的定义及场景对话语料的收集,但是目前缺乏真实对话语料,这造成对话系统的冷启动问题。论文基于调研结果中作业任务场景及说话人习惯,使用Chatito的在线集成开发环境套用语法符号人工构建语料数据,获得语料数据及其字典形式的结构化数据。其次,自然语言理解及对话管理是对话系统的主要组成部分。在自然语言理解部分,采用预训练模型BERT解决训练数据少的问题,同时做到通过改造BERT模型的输出层执行意图分类及实体识别两项任务。两项任务皆以单个句子作为模型输入,意图分类任务以[CLS]标志作为意图类别的输出向量,实体识别任务则通过Soft Max输出层得到每个词向量的实体类别。将BERT模型封装成组件的形式,借助Rasa聊天机器人框架,使用管道方法将组件配置到文件,从而完成自然语言理解模型的训练。在对话管理部分,对话数据为时序数据,对话意图与对话数据中出现的实体及槽为对话状态的组成部分,采用独热编码方式完成对对话语料的状态表征。对对话历史信息及当前输入的编码进行拼接形成二值矩阵形式的序列数据。将对话策略学习任务转化为针对历史对话及当前输入对系统动作的分类任务,采用LSTM模型以预测的系统动作概率作为模型输出,模型分类准确率达到94.6%。同样采用Rasa框架配置策略模型至管道配置文件,训练对话管理模型,并结合自然语言理解模型采用命令行的形式测试对话系统效果,达到较好的测试效果。最后,将基于Rasa框架的对话系统部署至微信订阅号,并接入语音识别功能,达到使用语音交互的效果。

关键词：交通应急语音交互语料库构建自然语言理解对话管理

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基于混合角点检测的脑磁共振图像配准

基于混合角点检测的脑磁共振图像配准

作者：高乙文重庆大学

学位级别：硕士

随着医学影像技术的快速发展，出现了多种模态的医学影像。在临床上，使用多种成像技术并适当地将其加以融合，可为临床诊断和手术治疗提供更加全面准确的信息。而配准是融合技术中需要前期先解决的问题。作者在中央高校基金及教育... 详细信息

随着医学影像技术的快速发展，出现了多种模态的医学影像。在临床上，使用多种成像技术并适当地将其加以融合，可为临床诊断和手术治疗提供更加全面准确的信息。而配准是融合技术中需要前期先解决的问题。作者在中央高校基金及教育部留学回国人员基金课题的资助下，进行了基于混合角点检测的脑磁共振图像配准方法研究，将基于混合角点检测的脑磁共振图像配准转化为一个具有医学图像背景的优化问题。在角点检测、角点匹配和动态优化方式，三个方面展开了较为深入的研究，以利于提高脑磁共振图像配准的精度。在此基础上，对比研究了图像配准中两种经典的角点检测算法对脑磁共振图像提取角点的性能差异，提出了一种混合角点检测算法用于脑磁共振图像配准，并实现了基于混合角点的动态脑磁共振图像配准，等。本文基于MATLAB和多幅脑磁共振图像对文中提出的各种方法进行多次统计实验，统计结果表明，本文的方法用于脑磁共振图像，可获得较高的配准精度以及较好的稳定性。论文的主要研究工作如下：对两种角点检测算子针对脑磁共振图像提取角点的性能做了比较研究，包括Harris算子和SUSAN算子。基于脑磁共振图像的角点提取对上述两种算子进行了比较和分析，分析了它们从脑磁共振图像提取出的角点的差异及特点，为基于角点设计脑磁共振图像配准方法提供了有益的帮助。针对目前已有的角点检测算子，由于在提取角点的过程中没有综合考虑角点准确性、分布和角点强度等因素，导致配准精度较差的问题，本文提出了混合角点检测算法并应用于脑磁共振图像配准中。该方法首先对同一幅图像的Harris角点、SUSAN角点取并集;通过引入两个加权因子1和2分别对Harris角点响应值与SUSAN角点响应值进行加权计算，获得其角点强度，从而筛选出新的角点集合;通过双向最大相关系数匹配的方法和投票策略筛选出精确匹配的角点对;最后采用Powell算法进一步优化，获得图像最终配准参数值。基于混合角点的研究实现了动态脑磁共振图像配准。该方法采用混合角点检测算子提取角点，通过继承最优种群的思想引入到PSO优化算法中，即对当前图像配准后的最优种群动态继承与变化，并用于指导后续图像的配准，从而提高了优化效率，克服了目前传统的随机重启方式的脑磁共振图像配准算法中参数设定随机导致配准速度慢的问题。本文结构如下：第一章为绪论，论述了本课题背景、研究意义以及国内外研究现状，介绍了本论文的主要内容和工作;第二章论述基于特征的图像配准理论基础，包括图像配准的概念、基本步骤以及基于角点特征的图像配准，为脑磁共振图像配准的研究奠定了理论基础。第三章对基于混合角点检测的脑磁共振图像配准进行研究，包括相关理论分析、算法研究与实现以及相关实验结果和分析;第四章对混合角点检测算子机理进行研究，包括角点强度因子权重分配机理研究与角点匹配图像效果对比与分析;第五章论述基于混合角点检测的动态脑磁共振图像配准进行研究，包括相关理论分析、算法研究与实现以及相关实验结果和分析;第六章为结论，论述了本文所做的主要研究工作以及今后进一步的研究方向。

关键词：脑磁共振图像刚性配准角点检测角点匹配动态配准

快时变信道下非数据辅助误差矢量幅度的自适应调制算法

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通信学报 2017年第3期38卷 73-82页

作者：杨凡曾孝平简鑫周继华阮定良高乙文重庆大学通信工程学院重庆400044 重庆金美通信有限责任公司重庆400030 中国移动通信集团重庆有限公司重庆400044

针对快时变信道下无线通信频谱利用率降低的问题,提出一种基于非数据辅助的误差矢量幅度的自适应调制(NDA-EVM-AM,nondata-aided error vector magnitude based adaptive modulation)算法,选取NDA-EVM作为反映快时变信道变化的特征参量... 详细信息

针对快时变信道下无线通信频谱利用率降低的问题,提出一种基于非数据辅助的误差矢量幅度的自适应调制(NDA-EVM-AM,nondata-aided error vector magnitude based adaptive modulation)算法,选取NDA-EVM作为反映快时变信道变化的特征参量并给出不同调制阶数的统一计算模型,建立不同调制阶数NDA-EVM与误码率(BER)之间的关系并据此设计MQAM(multilevel quadrature amplitude modulation)调制阶数的快速调整机制。以高铁通信的快时变信道场景为例,数值仿真表明,相比DA-EVM(data-aided error vector magnitude)和信噪比估计,NDA-EVM估计具有最小均方根误差;NDA-EVM-AM算法可提高信道质量评估与调制阶数选择的准确性,相较于DA-EVM-AM(data-aided error vector magnitude based adaptive modulation)算法,调制阶数选择的正确率可提升7.9%,频谱利用率可提高0.53 bit·s^(-1)·Hz^(-1);相较于SNR-AM(signal to noise ratio based adaptive modulation)算法,调制阶数选择的正确率可提升15.7%,频谱利用率可提高0.82 bit·s^(-1)·Hz^(-1)。

关键词：快时变信道自适应调制非数据辅助误差矢量幅度

κ-μ阴影衰落信道下非数据辅助的误差矢量幅度性能分析

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通信学报 2018年第5期39卷 177-188页

作者：杨凡曾孝平毛海伟简鑫杜得荣谭晓衡高乙文重庆大学通信工程学院重庆400044 重庆金美通信有限责任公司重庆400030 中国移动通信集团重庆有限公司重庆400044

κ-μ阴影衰落信道下系统性能预测是无线通信中一个具有挑战性的问题,严重影响着传输机制设计。针对此问题,提出一种采用非数据辅助的误差矢量幅度(NDA-EVM,nondata-aided error vector magnitude)对κ-μ阴影衰落信道进行性能分析的理... 详细信息

κ-μ阴影衰落信道下系统性能预测是无线通信中一个具有挑战性的问题,严重影响着传输机制设计。针对此问题,提出一种采用非数据辅助的误差矢量幅度(NDA-EVM,nondata-aided error vector magnitude)对κ-μ阴影衰落信道进行性能分析的理论方法。选取NDA-EVM作为反映信道变化的评估参量,采用最大似然准则推导阴影衰落信道下不同调制阶数NDA-EVM统一的计算模型,并以衰落因子为中间变量,建立NDA-EVM与κ-μ分布的联系,据此推导NDA-EVM在κ-μ阴影衰落信道的理论下限,并化简给出几种典型信道的性能界限。对所得结论进行理论分析和数值仿真模拟,结果表明:相较传统的DA-SNR(data-aided signal to noise ratio)和DA-EVM(data-aided error vector magnitude),NDA-EVM对κ-μ阴影衰落信道的评估具有最小均方根误差;推导的下限与理论值有很高的吻合度,特别是在低SNR时为紧下界;下限与κ-μ阴影衰落信道参数均呈负相关特性,对信道变化非常敏感。

关键词： κ-μ阴影衰落信道性能下限非数据辅助误差矢量幅度

基于脑磁共振图像配准的动态联合角点检测算法

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计算机科学 2012年第6期39卷 278-282,300页

作者：李勇明周頔王洪辉高乙文重庆大学通信工程学院重庆400030 四川文理学院达州635000

角点检测算法是基于角特征点的图像配准方法的核心。Harris和Susan是两种重要的角点检测算法,有较好的检测能力,但是其在描述角点信息方面都不全面。因此,联合Harris、Susan两种算法是一种较好的解决思路。其中,如何确定在联合算法中Har... 详细信息

角点检测算法是基于角特征点的图像配准方法的核心。Harris和Susan是两种重要的角点检测算法,有较好的检测能力,但是其在描述角点信息方面都不全面。因此,联合Harris、Susan两种算法是一种较好的解决思路。其中,如何确定在联合算法中Harris、Susan两种算法的权重是一个关键。设计了一种联合算法,并通过统计实验获取两者的权重,通过引入两个加权因子ω1和ω2分别对Harris角点响应值与Susan角点响应值进行加权计算,获得其角点强度,从而筛选出新的角点集合,使该联合算法的角点检测能力明显提高。最后将该方法用于脑磁共振图像配准实验中。实验比较结果表明,该联合角点检测算法在脑磁共振图像配准的应用中,相对于目前已有角点检测算法,能获得较高的配准精度和较好的稳定性。

关键词：脑磁共振图像配准 Harris算子 Susan算子动态联合角点检测

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混合角点检测算法用于脑磁共振图像配准

中国医学影像技术 2012年第2期28卷 356-360页

作者：李勇明高乙文卢柳伊王品张转侠张久权重庆大学通信工程学院重庆400030 第三军医大学西南医院放射科重庆400038

目的针对现有角点检测算法的不足,提出结合Harris、Susan的混合角点检测算法,并应用于脑MR图像配准中。方法首先通过Harris算子、Susan算子分别提取图像中Harris角点和Susan角点;然后对Harris角点和Susan角点取并集;通过引入两个加权因... 详细信息

目的针对现有角点检测算法的不足,提出结合Harris、Susan的混合角点检测算法,并应用于脑MR图像配准中。方法首先通过Harris算子、Susan算子分别提取图像中Harris角点和Susan角点;然后对Harris角点和Susan角点取并集;通过引入两个加权因子ω1和ω2,分别对Harris角点响应值与Susan角点响应值进行加权计算,获得其角点强度,从而筛选出新的角点集合;通过归一化相关法和投票策略筛选出精确匹配的角点对;最后采用Powell算法进一步优化,获得图像最终配准参数值。结果混合角点检测算法应用于脑MR图像配准能获得较高的配准精度和较好的稳定性。结论相比于目前的角点检测算法,本文算法更适用于脑MR图像配准。

关键词：脑磁共振图像配准 Harris算子 Susan算子混合混合角点检测

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一种小波混合优化算法用于脑MR图像配准

计算机工程与应用 2012年第25期48卷 188-193,216页

作者：王品夏宇李勇明张素娟张久权卢柳伊高乙文重庆大学通信工程学院重庆400030 第三军医大学西南医院放射科重庆400038

优化算法是脑磁共振(MR)图像配准方法中的重要组成部分。针对目前已有的优化算法,提出了采用小波混合优化算法应用于脑MR图像配准。该优化算法采用小波分解技术实现脑MR图像的高低分辨率分解,在低分辨率图像上采用PSO(粒子群算法)进行... 详细信息

优化算法是脑磁共振(MR)图像配准方法中的重要组成部分。针对目前已有的优化算法,提出了采用小波混合优化算法应用于脑MR图像配准。该优化算法采用小波分解技术实现脑MR图像的高低分辨率分解,在低分辨率图像上采用PSO(粒子群算法)进行优化获得初步配准参数,然后再采用Powell算法进一步精细优化,获得最终配准参数。实验比较结果表明,该优化算法相对于目前一些主流优化算法来说,具有较低的时间代价,较高的优化精度,以及较好的优化稳定性。

关键词：脑MR图像图像配准小波优化算法混合

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η-μ阴影信道的NDA-EVM分析

微处理机 2023年第5期44卷 18-20页

作者：高乙文林勇郭俊杰田玉洁黄萱谢佳欣杨皓杰李炜重庆电子工程职业学院通信工程学院重庆401331

通过对衰落信道的非数据辅助误差矢量幅度(NDA-EVM)进行分析,利用多进制正交幅度调制(MQAM)信号的分布与NDA-EVM之间的关系,推导η-μ衰落信道下NDA-EVM下界的表达式,并通过蒙特卡洛模拟对结果进行了分析比较。仿真结果表明,NDA-EVM的η... 详细信息

通过对衰落信道的非数据辅助误差矢量幅度(NDA-EVM)进行分析,利用多进制正交幅度调制(MQAM)信号的分布与NDA-EVM之间的关系,推导η-μ衰落信道下NDA-EVM下界的表达式,并通过蒙特卡洛模拟对结果进行了分析比较。仿真结果表明,NDA-EVM的η-μ衰落下界取决于调制阶数、η和μ参数。推导出的NDA-EVM下界能有效地评估无线系统性能,尤其是在低信噪比情况下,推导值与理论值有较高的匹配性。

关键词：非数据辅助的矢量误差幅度衰落信道下界

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OFDM-FH自适应抗干扰技术研究

重庆理工大学学报（自然科学） 2018年第5期32卷 199-203,220页

作者：唐正杨凡毛海伟高乙文张田田国家电网湖北省随州供电公司湖北随州441300 中国航天科工航天发展重庆金美通信有限责任公司重庆400030 重庆大学通信工程学院重庆400044 中国移动通信集团重庆有限公司重庆400044 重庆科技学院化学化工学院重庆400044

针对战术通信中OFDM宽带系统存在严重的带内干扰的问题,提出了基于OFDMFH自适应的抗干扰方法。结合OFDM系统和跳频系统的抗干扰特性,针对每个子信道进行信道质量探测,由探测结果自适应地改变跳频图案和子载波的资源分配,从而有效躲避干... 详细信息

针对战术通信中OFDM宽带系统存在严重的带内干扰的问题,提出了基于OFDMFH自适应的抗干扰方法。结合OFDM系统和跳频系统的抗干扰特性,针对每个子信道进行信道质量探测,由探测结果自适应地改变跳频图案和子载波的资源分配,从而有效躲避干扰,增强系统抗干扰的健壮性。仿真结果表明:OFDM-FH自适应系统在不同干扰源下较OFDM-FH系统有1~3 d B的误码性能提升,较OFDM系统有3~7 d B的误码性能提升。

关键词：宽带抗干扰 OFDM 跳频自适应系统