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基于Radix-4 Booth编码的并行乘法器设计

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郑州大学学报（工学版） 2025年第1期46卷 26-33页

作者：范文兵周健章郑州大学电气与信息工程学院河南郑州450001

速度和面积是评价乘法器单元性能优劣的两个基本指标。针对当前乘法器设计难以平衡版图面积和传输延时的问题,采用Radix-4 Booth算法,设计了一种新型的16位有符号定点乘法器。在部分积生成过程中,首先改进对乘数的取补码电路,然后优化... 详细信息

速度和面积是评价乘法器单元性能优劣的两个基本指标。针对当前乘法器设计难以平衡版图面积和传输延时的问题,采用Radix-4 Booth算法,设计了一种新型的16位有符号定点乘法器。在部分积生成过程中,首先改进对乘数的取补码电路,然后优化基数为4的改进Booth编码器和解码器,此结构采用较少的逻辑门资源,并且易对输入比特进行并行化处理。在Wallace压缩电路中,对符号扩展位进行预处理并设计新的压缩器结构,优化整个Wallace压缩模块。在第二级压缩过程中提前对高位使用纹波进位加法器结构计算,减小了多bit伪和的求和位数。在求和电路中,使用两级超前进位加法器结构,在缩短关键路径传输延时的同时避免增大芯片面积,提高了乘法器的运行速度。新型定点乘法器与已有的乘法器结构相比,减少了12.0%的面积,降低了20.5%的延时。

关键词： Radix-4 Booth编码面积传输延时编码器解码器 Wallace压缩

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LFM-DPC抗间歇采样转发干扰波形集设计算法

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系统工程与电子技术 2025年

作者：董乔龙刘思琪张伟见张劲东南京航空航天大学电子信息工程学院

针对间歇采样转发干扰产生的假目标和目标高速运动产生的多普勒频移导致雷达脉压性能急剧下降的问题，本文提出了一种高多普勒容限的线性调频-离散相位编码(linear frequency modulation-discrete phase coding， LFM-DPC)复合调制相干... 详细信息

针对间歇采样转发干扰产生的假目标和目标高速运动产生的多普勒频移导致雷达脉压性能急剧下降的问题，本文提出了一种高多普勒容限的线性调频-离散相位编码(linear frequency modulation-discrete phase coding， LFM-DPC)复合调制相干波形集设计方法。在一定多普勒频移范围内，以最小化未转发信号自模糊函数旁瓣能量以及未转发信号与转发信号互模糊函数能量建立优化模型，并设计了一种基于KKT (Karush-Kuhn-Tucker)最优性条件的迭代算法对模型求解。仿真实验表明，相比于遗传算法和单一调制的LFM和DPC信号，基于KKT最优性条件的交替迭代优化算法优化的LFM-DPC波形集有更好的抗间歇采样转发干扰性能。

关键词：间歇采样转发干扰线性调频-离散相位编码波形集多普勒容限 KKT条件模糊函数

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深度学习在心力衰竭检测中的应用综述

计算机科学与探索 2025年第1期19卷 65-78页

作者：王永威魏德健曹慧姜良山东中医药大学智能与信息工程学院济南250355

随着生物医学技术的发展,利用生物信号进行心力衰竭的早期诊断已成为提高患者生存率和降低治疗成本的关键策略。在此背景下,深度学习技术的迅猛发展为心力衰竭检测开辟了新路径。系统地综述了深度学习在心力衰竭检测中的最新进展和应用... 详细信息

随着生物医学技术的发展,利用生物信号进行心力衰竭的早期诊断已成为提高患者生存率和降低治疗成本的关键策略。在此背景下,深度学习技术的迅猛发展为心力衰竭检测开辟了新路径。系统地综述了深度学习在心力衰竭检测中的最新进展和应用。概述了心力衰竭检测涉及的主要生物医学信号和公开数据集。详细分析了深度学习在心力衰竭诊断领域的应用及其发展,特别是对卷积神经网络和长短期记忆网络处理心电图、心率变异性、心音等关键生物医学信号的能力进行了深入分析,总结了这些技术的优势、局限性,并对各类模型性能进行了比较。探讨了通过融合多种人工智能技术所构建的混合模型在提升检测精度和模型泛化能力方面的潜力,以及如何利用模型的可解释性来增加检测过程的透明度,提升医生的信任度。最后总结了当前研究存在的不足,并对未来研究方向提出展望,强调了跨学科合作在推动心力衰竭检测技术进步中的重要性。

关键词：心力衰竭生物医学信号深度学习卷积神经网络循环神经网络混合模型

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基于关系特征的可微图神经架构搜索

北京航空航天大学学报 2025年

作者：杨军蔺颖婕周鹏兰州交通大学电子与信息工程学院兰州交通大学测绘与地理信息学院

针对现有图神经网络的设计严重依赖于专家知识、图节点之间隐藏的潜在高阶特征容易被忽略的问题，提出了一种基于关系特征的可微图神经架构搜索方法(differentiable graph neural architecture search based on relation feature， DGNA... 详细信息

针对现有图神经网络的设计严重依赖于专家知识、图节点之间隐藏的潜在高阶特征容易被忽略的问题，提出了一种基于关系特征的可微图神经架构搜索方法(differentiable graph neural architecture search based on relation feature， DGNAS-RF)。首先，为提高图搜索空间的表征能力，设计了关系特征提取操作，以引导图节点特征的学习。其次，为缓解各候选操作竞争过程中的不稳定因素，利用架构熵正则化策略交替优化可微图搜索空间中的架构参数与网络参数。所提方法在ZINC数据集的图分类任务中达到0.149的平均绝对误差，在CLUSTER数据集的节点分类任务中达到77.0%的平均分类精度，在TSP数据集的边分类任务中达到0.853的F1分数，且在ModelNet10与ModelNet40三维点云数据集上分别达到95.0%与92.8%的总分类精度。实验结果表明，DGNAS-RF方法搜索到的图神经网络明显优于人工设计的网络架构以及GNAS-MP、SGAS和ARGNP等自动搜索方法。

关键词：图神经网络神经架构搜索可微分方法关系特征点云分类

面向DAG任务的分布式智能计算卸载和服务缓存联合优化

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中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2025年第1期64卷 71-82页

作者：李云南子煜姚枝秀夏士超鲜永菊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学软件工程学院重庆400065

建立了一种有向无环图(DAG,directed acyclic graph)任务卸载和资源优化问题,旨在应用最大可容忍时延等约束实现系统能耗最小化。考虑到网络中计算请求高度动态、完整的系统状态信息难以获取等因素,最后使用多智能体深度确定性策略梯度(... 详细信息

建立了一种有向无环图(DAG,directed acyclic graph)任务卸载和资源优化问题,旨在应用最大可容忍时延等约束实现系统能耗最小化。考虑到网络中计算请求高度动态、完整的系统状态信息难以获取等因素,最后使用多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG,multi-agent deep deterministic policy gradient)算法来探寻最优的策略。相比于现有的任务卸载算法,MADDPG算法能够降低14.2%至40.8%的系统平均能耗,并且本地缓存命中率提高3.7%至4.1%。

关键词：移动边缘计算多智能体深度强化学习计算卸载资源分配服务缓存

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基于第一性原理的镧掺杂氧化锌的性质研究

原子与分子物理学报 2025年第1期42卷 163-170页

作者：王馨悦许钟华吴光成谢富焯杨坚祝辉亚陈春燕广西民族师范学院数理与电子信息工程学院崇左532200

本文采用第一性原理计算方法开展La掺杂ZnO的缺陷研究,分析了La在ZnO中的不同占位缺陷:替换位和间隙位缺陷的形成能、能带和态密度;证明了La掺杂ZnO的生长过程中,La替换Zn原子形成替换位缺陷的可能性要比进入间隙位形成间隙位缺陷大,而... 详细信息

本文采用第一性原理计算方法开展La掺杂ZnO的缺陷研究,分析了La在ZnO中的不同占位缺陷:替换位和间隙位缺陷的形成能、能带和态密度;证明了La掺杂ZnO的生长过程中,La替换Zn原子形成替换位缺陷的可能性要比进入间隙位形成间隙位缺陷大,而在形成替换位缺陷时,选择富氧的生长环境要比富锌的生长环境好,替换位缺陷有助于提高ZnO的导电能力,改善ZnO的性能.本文的研究结果能够为La掺杂ZnO的实验和应用提供一定的理论参考.

关键词：氧化锌稀土元素能带电子态密度第一性原理

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基于复数协方差卷积神经网络的运动想象脑电信号解码方法

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广西师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：黄仁慧张锐锋文晓浩闭金杰黄守麟李廷会广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院

深度挖掘和利用脑电信号的特征信息，以提高运动想象的分类性能，一直是脑机接口的研究热点。考虑到脑电特征空间具有高维性且同时与幅值和相位密切相关，如何有效表达和同时利用脑电的幅值和相位信息已经成为一个难题。为此，本研究提... 详细信息

深度挖掘和利用脑电信号的特征信息，以提高运动想象的分类性能，一直是脑机接口的研究热点。考虑到脑电特征空间具有高维性且同时与幅值和相位密切相关，如何有效表达和同时利用脑电的幅值和相位信息已经成为一个难题。为此，本研究提出一种基于复数协方差特征的三维复值卷积神经网络。首先，构建脑电不同频率下的复数协方差矩阵特征，不仅通过复值表示将幅值和相位信息结合在一起，并且保留了分类所需的多变量信息，如幅值、相位、空间位置、频率等。其次，设计针对多复数协方差特征的全复数卷积神经网络，实现运动想象任务的高性能分类。在2个公开数据集上的实验结果表明，本研究提出的方法可获得比现有前沿方法至少高出2.49%和1.85%的平均准确率。

关键词：脑电信号脑机接口幅相信息融合复数协方差特征复值卷积神经网络信息交互

存在噪声不确定度的高斯白噪声下基于特征值频谱感知算法

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系统工程与电子技术 2025年

作者：张睿陈增茂杨永琦哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

针对传统频谱感知算法易受噪声不确定度影响，提出一种基于采样协方差矩阵的最大特征值与信号能量之差的频谱感知算法(difference between maximum eigenvalue and signal energy，DMEE)。在存在噪声不确定度的高斯白噪声的环境下，通... 详细信息

针对传统频谱感知算法易受噪声不确定度影响，提出一种基于采样协方差矩阵的最大特征值与信号能量之差的频谱感知算法(difference between maximum eigenvalue and signal energy，DMEE)。在存在噪声不确定度的高斯白噪声的环境下，通过理论分析与仿真实验，验证所提算法不存在信噪比墙的现象，且不易受噪声不确定度的影响，与基于次级用户接收端采样信号协方差矩阵的特征值同类算法相比，提升了存在噪声不确定度的高斯白噪声环境下频谱感知性能。

关键词：认知无线电频谱感知采样协方差噪声不确定度特征值

基于改进SVD和LS-Prony的电机转子断条故障诊断

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电子测量技术 2025年

作者：贾朱植康云娟祝洪宇张博宋向金辽宁科技大学应用技术学院辽宁科技大学电子与信息工程学院江苏大学电气信息工程学院

采用电机定子电流信号特征分析诊断转子断条故障时，基频两侧的故障特征频率和幅值是判断故障发生与否和严重程度的重要参数。FFT算法的诊断能力严重依赖于所分析的数据长度，最小二乘Prony分析算法虽然具有短时数据分析能力，但是该方... 详细信息

采用电机定子电流信号特征分析诊断转子断条故障时，基频两侧的故障特征频率和幅值是判断故障发生与否和严重程度的重要参数。FFT算法的诊断能力严重依赖于所分析的数据长度，最小二乘Prony分析算法虽然具有短时数据分析能力，但是该方法对噪声异常敏感，当电机低频低负载运行时同样存在故障特征提取能力不足和诊断失效的问题。为解决上述问题，提出改进奇异值分解和LS-PA算法相结合的转子断条故障诊断方法。首先采用按列截断方式重构奇异值分解矩阵，根据奇异值差商确定有效阶次，进而对定子电流信号进行预处理以适度抑制噪声，然后运用LS-PA算法对预处理后的信号做故障特征识别和诊断。有限元仿真和实验分析结果表明，所提出的方法能有效抑制电流信号噪声，具有短时数据高分辨率的诊断性能，在工频和变频供电时均能实现电机轻载到满载全工况稳定运行条件下的转子断条故障诊断，诊断性能高于经典的FFT方法。

关键词：故障诊断奇异值分解最小二乘Prony算法电机定子电流信号特征分析