摘要：为筛选工业副产物—硫酸铵的最优处置措施,采用双因素裂区设计,主因素为施氮水平:常规施肥(C)、减量施肥(D);副因素为氮肥类型:尿素(U)、硫酸铵(AS)、缓/控释硫酸铵Ⅰ型(ASN、硫酸铵+硝化抑制剂)、缓/控释硫酸铵Ⅱ型(ASO、油脂包膜硫酸铵)、缓/控释硫酸铵Ⅲ型(ASH、油脂-腐植酸包膜硫酸铵),共10个处理,研究辅以不同增效措施后,硫酸铵施用对玉米(Zea mays L.)生长、氮吸收及土壤氮素平衡的影响。结果表明,减量施肥下,ASO处理的单穗重、穗长和植株干物质量均最高,分别较其他处理提高1.80%~30.29%、2.00%~13.91%和5.65%~24.21%。常规施肥下U处理玉米农艺性状指标高于其他氮肥类型处理。两种施氮水平下,缓/控释硫酸铵型施肥处理的有效穗数分别较其他处理提高5.36%~25.93%和9.82%~32.76%,以ASO处理最优,且其在减量施肥下的玉米叶片氮积累量显著高于其他处理;玉米产量则均以AS处理最低;ASH处理0~20 cm土层土壤各形态氮含量均显著高于其他氮肥类型,20~40 cm土层土壤碱解氮含量是其他处理的1.45~2.55倍;ASO处理20~40 cm土层土壤碱解氮、铵态氮含量均处于中等水平,说明ASO处理具有较好的缓/控释效果。所有氮肥类型在常规施肥下的表观氮损失均高于其减量施肥,且减量施肥下ASO处理的表观氮损失显著低于其他处理(U处理除外)。综上,与其他处理相比,减量施用油脂包膜硫酸铵可改善玉米农艺性状,显著提高玉米产量,降低土壤表观氮损失。本研究为推动工业副产硫酸铵的高效资源化利用提供了理论依据。

摘要：为解决场景分类系统模型复杂度高且现有场景分类剪枝算法容易丢失重要特征信息的问题,提出一种基于滤波器相似性剪枝的声学场景分类方法。以滤波器自身相似性为基础,采用余弦距离和欧氏距离度量距离融合的方法生成相似矩阵判断滤波器重要性并消除冗余滤波器。为提高分类器的泛化性,在网络输出端用决策森林后处理并构建网络。实验结果表明,所提方法能够有效在降低模型复杂度的基础上提升分类精度和系统泛化性,尤其是当消除参数较多时,所提方法特别有利。

摘要：工程车辆处于恶劣的工作环境中,垂向单维度的被动减振无法满足实际需求。为解决该问题,依据可实现三维减振的3-RPS并联机构座椅悬架,提出一种新型三维控制策略。基于“座椅-人体”三维振动数学模型,设计一种新的三维天棚控制模型,作为滑模控制的参考对象。设计滑模控制器,并根据Lyapunov稳定判据,对控制系统的稳定性进行分析判断。利用Simulink软件建立座椅-人体受振模型,对处于E、F、G级3种路面环境中,分别采用滑模控制以及被动控制模式的座椅的减振效果进行仿真对比分析。结果表明,相较于被动控制的座椅悬架,采用三维滑模控制的座椅悬架在垂直方向上的加速度下降率在38.88%至57.06%之间;俯仰方向上的角加速度的下降率在36.00%至54.89%之间;侧倾方向上的角加速度的下降率在49.58%至59.97%之间。且可有效降低垂直方向上的加速度峰值,对于冲击载荷减振性能良好。研究成果可为半主动多维减振座椅悬架控制策略的研究提供一定参考。

摘要：设计了一种基于新型共面波导(CPW)频率可重构多输入多输出(MIMO)天线。在天线中使用开关元件,通过控制开关改变CPW的电流长度来实现6.17~9.38 GHz与19.53~25.48 GHz离散频率可调。转换模式不需要额外的匹配电路,使得结构更紧凑。天线单元采用CPW馈电方式,蚀刻在F4B的介质基板上,MIMO配置无需额外的解耦装置便能实现良好的隔离效果。仿真和测试结果表明,单个天线与MIMO天线均可实现频率可重构特性,天线单元之间的隔离度<-20 dB,相关包络系数<0.05,分集增益接近10 dB,满足设计要求。

摘要：深度图像信息是三维场景信息的重要组成部分,然而,由于采集设备的局限性和成像环境的多样性,深度传感器获取的深度图像往往分辨率较低、高频信息较少,限制了其在各种计算机视觉任务中的进一步应用。深度图超分辨率试图提高深度图的分辨率,是一项实用而有价值的任务。同一场景下的RGB图像分辨率高,纹理信息丰富,部分深度图超分辨率算法通过引入来自同一场景下的RGB图像提供指导信息,实现了算法性能的显著提升。然而,由于RGB图像和深度图之间的模态不一致,如何充分、有效地利用RGB信息辅助深度图像进行图像超分辨率重建仍然极具挑战。为此,提出了一种基于彩色图像高频信息引导的深度图超分辨率重建算法。具体地,设计了一个高频特征提取模块来自适应地学习彩色图像中的高频信息,以指导深度图边缘的重建。另外,设计了一个特征自注意力模块来获取特征之间的全局依赖,同时提取更深层次的特征,以帮助深度图细节信息的恢复。经过跨模态融合,重组深度图像特征和彩色图像引导特征,并使用多尺度特征融合模块融合不同尺度特征之间的空间结构信息,获取包含多级感受野的重建信息。最后,通过深度重建模块,恢复相应的高分辨率深度图。公开数据集上的实验结果表明所提方法在定量和定性两方面均优于对比方法,验证了所提方法的有效性。

摘要：较大规模的标注数据集中难免会存在标签噪声,这在一定程度上限制了模型的泛化性能。有序回归数据集的标签是离散值,但不同标签之间又有一定次序关系。虽然有序回归的标签兼有分类和回归标签的特征,但面向分类和回归任务的标签噪声过滤算法对有序标签噪声并不完全适用。针对此问题,提出了标签含噪时回归模型的Akaike泛化误差估计,在此基础上设计了面向有序回归任务的标签噪声过滤框架。此外,提出了一种鲁棒的有序标签噪声估计方法,其采用基于中位数的融合策略以降低异常估计分量的干扰。最后,该方法与所提框架结合形成了噪声鲁棒融合过滤(Robust Fusion Filtering,RFF)算法。在标准数据集和真实年龄估计数据集上均验证了算法的有效性。实验结果表明,在有序回归任务中,RFF算法性能优于其他分类和回归过滤算法,能够适应不同类型的噪声数据,并有效提升数据质量和模型泛化性能。

摘要：为了解决磁耦合方式无线电能传输技术在金属障碍环境下因涡流效应而效率低下问题,该文开展了金属障碍环境下超声无线电能传输技术研究。首先从声学的角度分析能量传输通道参数对声波透射系数的影响规律,并指导完成通道参数的配置。然后,采用同时共轭阻抗匹配技术完成通道输入端口与输出端口的阻抗匹配网络设计,并通过实验验证阻抗匹配网络的有效性。测试结果表明,该文所设计的超声波无线电能传输系统透11 mm厚304不锈钢障碍的理论最佳传输效率为68%,进行同时共轭阻抗匹配后通道的实际能量传输效率为56.25%,传输功率达51.53 W。该研究所达到的能量传输效率和传输功率均能满足绝大部分使用需求。该技术在军事、航天等领域具有较好的应用前景。

摘要：针对人群计数图像人头尺度变化大、背景噪声高等问题,提出一种基于注意力机制的多尺度融合人群计数算法,以充分聚合多尺度信息,并有效区分背景噪声。构建基于残差连接的空洞空间金字塔池化,通过残差结构以及多个不同扩张率的空洞卷积在捕获多尺度头部目标特征的同时融入浅层特征图的空间细节信息,提高特征图质量;构建跨层多尺度特征融合模块,融合浅层和深层分支不同大小的边缘细节信息和上下文语义信息,并设计基于多分支的特征融合模块,融合不同感受野大小的多尺度信息以缓解大规模人头尺度变化的问题;构建基于矩阵相似运算的通道和空间注意力机制模块提取像素级特征权重,加强网络对于背景和人头目标的判别能力,自适应矫正位置信息。实验结果表明,相比11种对比算法的最优值,所提算法在SHA数据集上的平均绝对误差和均方根误差指标降低1.4%、4.2%,在UCF_CC_50数据集上降低4.9%、1.8%,能够精确地预测人群分布状态和估计人群数量,生成高质量的人群密度图。

摘要：针对煤矿履带掘进机器人在行驶过程中难以获取履带载荷的问题,基于电阻应变片的应变效应和测量电路,设计了一套适用于采集履带行驶结构动态特性的四通道无线应变采集卡。首先,分析了应变采集卡的电路和工作原理。然后,将2对应变片对称布置在试样板中,以DH5902N坚固型数据采集分析系统所采集的应变数据作为标准,通过仿真与试验相结合的方法对应变采集卡4个通道的灵敏度分别进行了标定。最后,将应变采集卡集成封装后内置于履带行驶结构中,并探讨了应变采集卡在封装环境下连续工作时的温度变化规律。结果表明,所设计的应变采集卡可同时采集4个通道的应变信号,其最高采样频率为1000 Hz,发射功率为4.5 dBm,应变采集误差不超过5×10^(-6)。该应变采集卡在封装环境下连续工作34.7 h后的温度稳定在34.58℃左右,可实现履带行驶结构的多自由度应变信号检测。研究结果为履带行驶结构动态载荷的实时采集以及掘进机器人的可靠性分析和故障预测提供了技术支撑。

摘要：为了满足易燃易爆环境的声纹识别需求,设计了直线型萨格奈克干涉光纤声音传感系统,利用维纳滤波算法对语音数据进行了降噪,通过三电平削波法获取了基音周期特征,采用动态时间规整算法筛选了说话人样本,并提取了梅尔频率倒谱系数特征,运用高斯混合模型-期望最大化算法开展了声纹识别实验研究,同时探究了光纤声音传感系统的频率响应特性与声纹特征,研究了采集语音幅值对声纹识别结果的影响。实验结果表明,系统可实现300~3500 Hz频率段的声音信号感知,声音幅值从0.9 V降至0.15 V时最大与次大对数似然值之差由35.5降至10.9,识别结果从成功变为失败。重复性实验表明,在10 km的传感光纤上,距声源2 m位置处,传感系统可对400段时长为3~5 s之间的文本无关语音段实现准确检测,且综合识别准确率为94.75%。本系统有望为易燃易爆环境中的设备故障、应急救援、渗漏监测等领域提供声纹识别的解决方案。