摘要：针对空间滤波测速(SFV)中的速度解算算法和系统设计参数优化问题,使用计算机仿真的方法研究了基于对数加权平均的速度解算新算法,设计了计算机仿真计算实验,得到线列图像传感器采集的特征目标的图像和速度解算精度。在运动物体的速度范围为0.1~100m/s内,设计的SFV均可以解算出物体的运动速度,解算速度相对误差的均值偏差为-0.250%,相对误差的标准差为0.623%。使用Monte Carlo仿真的方法研究了基于对数加权平均的速度解算算法中功率阈值对速度测量精度的影响,以物体运动速度100m/s为例,解算得到的运动速度的误差由功率阈值为0dB时的1.065m/s降低至功率阈值为-5dB时的0.381m/s,即相对误差由1.065%降低至0.381%。

摘要：针对变压器与中压开关柜传统绝缘状态检测方法依赖人工的问题,本文基于可听声声音识别方法,通过将电力设备放电故障声音与正常工况声音、环境噪声进行混叠制作样本集,以模拟真实电力设备运行环境;对故障声音进行预处理后,使用声谱图提取声音的短时频率、能量分布等特征,构建声谱图数据集,结合改进的卷积神经网络实现对放电故障的检测;通过加入注意力机制,调节指数衰减学习率、数据集样本数量、音频采样率等方式进一步提升网络的精度,最终设计的网络模型识别准确率最高可达99.2%,相比其他检测方法优势明显,可实现对放电故障的在线检测。

摘要：随着网络和多媒体技术的发展,多媒体数据逐渐成为人们获取信息的重要来源,数字媒体逐渐成为版权保护和防伪溯源主战场,版权保护新技术的重要性日益凸显,数字水印技术作为其中一种重要的版权保护手段得到重视。在信息传递过程中,含密数字媒体信息可能会受到噪声和外部干扰攻击,传统鲁棒数字水印技术正是围绕这些问题进行研究。然而,传统的鲁棒数字水印技术对不同类型攻击的综合抵抗能力有待提升。同时,由于其嵌入方式的局限性,传统的鲁棒数字水印算法对不同图像的泛化处理能力较弱。近年来,深度学习由于其强大的自学习能力被广泛应用于鲁棒数字水印技术研究。基于深度网络的鲁棒数字水印算法的初始化通常来源于随机的参数和特征,这会导致生成的模型质量不佳、训练时间过长,甚至无法收敛。结合两者的优点,采用传统的数字水印技术进行引导,兼顾深度网络的学习能力和传统鲁棒数字水印技术特征进行设计,提出一种基于传统引导机制的深度鲁棒数字水印算法。所提算法利用传统的鲁棒数字水印算法生成水印图像,设计的特征构造能够保证传统水印图像的鲁棒性。再利用U-Net结构将传统水印图像融合至深度网络,生成最终的含密图像。实验结果表明,所提算法能够提升含密图像抵抗各种攻击的鲁棒性,并且保证更好的视觉质量。

摘要：目前国内在低压逆变器方面的研究与工程应用相对较少,设计一台输出220 V、50 Hz稳定正弦波的锂电池低压逆变器,需要克服前级低压到400 V升压过程中出现的电路纹波过大、电流过大以及器件散热等问题。在电压变换电路、升压主电路和控制电路上,通过优化电路拓扑结构和PCB布线,辅助电源的纹波降低了23.1 mV;结合元器件的选择和研究,提出一种适用于锂电池低压逆变器的前级升压方案,通过调节反馈电路,将3.2 V的电压稳定地升压至400 V,用于3.2 V低压逆变器实物中。该设计方法对其他低压逆变的研究和应用具有一定的借鉴意义。