山东科技大学电子信息工程学院
- 作品数：220 被引量：879H指数：16
- 相关机构：山东理工大学计算机科学与技术学院中国科学院上海微系统与信息技术研究所同济大学电子与信息工程学院嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信文化科学更多>>
- 基于光干涉和拉力传感器的金属丝杨氏模量测量系统的设计被引量：2
- 2021年
- 详细介绍了一种基于光干涉和拉力传感器测量金属丝杨氏模量的系统。该系统主要由迈克尔逊干涉仪,铜丝,He-Ne激光器,拉力传感器和自主设计的拉力测量装置组成。通过该系统测量出的实验结果在铜丝的标准值范围之内,和传统的拉伸法测量杨氏模量相比,该系统具有待测量物理量少,精确度高,占地小,易操作等优点,具有广泛的应用前景。
- 孙二平李英杰苗永平王学水
- 关键词：杨氏模量光干涉迈克尔逊干涉仪
- 基于毫米波雷达的生命特征信号探测技术研究
- 2023年
- 生命特征信号探测旨在对人体信号中含有呼吸、心跳等特征参数进行检测和提取,是监测人体生命健康的重要方法之一,在信号处理、医学工程等领域均有广泛的应用。本文对基于毫米波雷达的生命特征信号探测技术进行系统综述,从提取信号的角度出发,综述了将毫米波雷达技术引入生命特征信号探测领域之后的研究成果。首先,从毫米波雷达体制方面对现存雷达技术进行了论述。然后,简要介绍了对称三角波调制方法对生命信号进行检测,考虑到将检测到的生命信号进行特征分离,总结了三种弱信号提取算法并进行对比,重点分析了小波变换和经验模态分解两种方法的研究现状。最后,本文分析了毫米波雷达在生命信号探测领域存在的问题,并对今后可能的研究趋势进行了展望。
- 郭银景宋亚琦杨昆王蕾朱奥
- 关键词：毫米波雷达小波变换经验模态分解
- 基于语音识别的双足机器人设计被引量：2
- 2019年
- 随着物联网和语音智能的蓬勃发展,物联网+语音的应用应运而生,通过语音实现人机之间,机器与机器之间的交互,极大提高了信息输入和交换效率。本系统尝试将语音识别技术应用于对双足机器人的控制中,只需要语音即可实现对机器人的操控。本系统使用WEGASUN-M6语音识别模块进行语音采集与识别,将语音识别结果通过串口导入STM32F103ZET6单片机,来控制四个舵机,实现双足机器人的行走、变向、加减速等操作。
- 孙立平王可超李东润王勇浩胡喜风
- 关键词：语音识别双足机器人物联网
- 能带论教学拓展:紧束缚模型的离散形式及应用被引量：1
- 2023年
- 紧束缚模型的离散形式具有形式简洁且抓住物理本质等特点,成为科学研究工作中的重要表达形式.本文主要介绍紧束缚模型离散形式的推导过程,并以固体物理课程中两个常见模型为例进行了相应结果展示.本文的讨论一方面可以为固体物理课堂教学提供进一步研讨的素材,另一方面还可帮助学生顺利从课本学习过渡到前沿研究.
- 申庆徽陈兵
- 关键词：紧束缚模型二次量子化
- 基于枝节加载的三频液态金属天线的研究与设计被引量：1
- 2019年
- 本文设计了一种三频液态金属微带天线,该天线可工作于WLAN(2.412-2.484GHz)、WiMAX(3.3 GHz-3.6GHz)以及5G(4.8-5GHz)频段,介质基底和封层采用PDMS,贴片部分采用液态金属新型材料,通过加载枝节的方法实现三频,经过HFSS仿真,天线工作在2.3-2.5GHz、3.3-3.6GHz、4.8-5.2GHz三个频段,且阻抗匹配良好,工作频带内增益1.04-7.88dBi、驻波比VSWR<2、方向图具有全向辐射特性,具有很好的实用价值。
- 王丹
- 关键词：三频
- 基于拓扑信息和属性信息协同对比的自监督异质图神经网络模型被引量：1
- 2023年
- 异质图神经网络模型能够充分挖掘异质图的复杂结构和丰富语义,但在模型构建过程中,属性信息和拓扑信息之间存在相互干扰,致使模型的表达能力减弱.因此,文中提出基于拓扑信息和属性信息协同对比的自监督异质图神经网络模型.首先,在拓扑视角和属性视角下分别学习目标节点的表示.然后,利用协同对比算法优化两个视角下的节点表示,降低拓扑信息和属性信息之间的相互干扰.同时,在模型的自监督训练过程中,提出元路径条数与节点拓扑相似度融合的正样本生成方法.在真实数据集上的实验表明,文中模型性能较优.具体模型代码见https://github.com/sun281210/HGTA.
- 李超孙国义闫页宇段华曾庆田
- 水声定位方法研究进展被引量：4
- 2021年
- 水声定位是实现水下定位的关键技术,也是近年来的研究热点。以声速修正和基阵布放为切入点,针对声速不确定、基阵布放设计不合理等问题综述提高水声定位精度的研究进展。针对基阵布放问题,重点对比基阵尺寸及基阵阵型阵元2种改进方案的研究现状。研究表明,为提高水声定位精度,进一步的研究应在以下3个方面展开:在声速修正方法研究中,遗传算法和粒子群优化算法相结合,可以在不提高计算量的情况下优化稀疏有效声速表,使定位精度得到进一步提高;基于组合基阵定位系统辅助的声速修正算法能够使定位误差更小;综合考虑阵元数目与所需定位精度的折中方案,能够本着降低布放成本的原则,通过优化不同阵元间距来提高超短基线的定位精度。
- 吕文红苑娇娇侯佳辰吴琪郭银景
- 深度强化学习及在路径规划中的研究进展被引量：21
- 2021年
- 路径规划的目的是让机器人在移动过程中既能避开障碍物,又能快速规划出最短路径。在分析基于强化学习的路径规划算法优缺点的基础上,引出能够在复杂动态环境下进行良好路径规划的典型深度强化学习DQN(DeepQ-learningNetwork)算法。深入分析了DQN算法的基本原理和局限性,对比了各种DQN变种算法的优势和不足,进而从训练算法、神经网络结构、学习机制、AC(Actor-Critic)框架的多种变形四方面进行了分类归纳。提出了目前基于深度强化学习的路径规划方法所面临的挑战和亟待解决的问题,并展望了未来的发展方向,可为机器人智能路径规划及自动驾驶等方向的发展提供参考。
- 张荣霞武长旭孙同超赵增顺
- 关键词：路径规划神经网络结构
- DS-YOLOv5:一种实时的安全帽佩戴检测与识别模型被引量：2
- 2023年
- 基于视频分析技术对生产现场人员安全帽佩戴情况进行自动检测与识别是保障安全生产的重要手段.但是,复杂的现场环境和多变的外界因素为安全帽检测与识别的精确性提出挑战.本文基于YOLOv5模型的框架,提出一种DS-YOLOv5安全帽检测与识别模型.首先,利用改进的Deep SORT多目标跟踪的优势,提高视频检测中多目标检测和有遮挡的容错率,减少漏检情况;其次在主干网络中融合简化的Transformer模块,加强对图像的全局信息的捕获进而加强对小目标的特征学习;最后在网络的Neck部分应用双向特征金字塔网络(BiFPN)融合多尺度特征,以便适应由摄影距离造成的目标尺度变化.所提模型在GDUT-HWD和MOT多目标跟踪数据集上进行了验证实验,结果表明DS-YOLOv5模型可以更好地适应遮挡和目标尺度变化,全类平均精度(mAP)可以达到95.5%,优于其他常见的安全帽检测与识别方法.
- 白培瑞王瑞刘庆一韩超杜红萱轩辕梦玉傅颖霞
- 关键词：目标检测
- 基于AlexNet的新冠肺炎CT图像识别的可行性分析被引量：5
- 2021年
- 为准确诊断新冠肺炎,笔者通过分析深度学习中卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的原理,选择AlexNet模型进行新冠肺炎电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像的识别分类。实验结果证实了此模型在识别新冠肺炎CT图像中的可行性,同时说明了AlexNet作为新冠肺炎CT图像的辅助诊断手段是可行的。
- 费宏运陈庚迟兆瑞赵增顺
- 关键词：卷积神经网络
