新型視頻編碼器SICK秉銘上海DBS60E-TECK01024當今現代*技術的發展,使得彩色多普勒超聲憑借著自身經濟和無創等臨床特點能夠廣泛應用于臨床疾病診治中,且已經成為當今現代醫學影像疾病診斷技術中的重要組成部分。但是,彩色多普勒超聲也會出現不同的故障,影響其應用,導致彩色多普勒超聲出現故障的常見原因就是忽視器械維護以及設備本身原件老化等。故而,本文對彩色多普勒超聲的常見故障與維修進行綜述。 實際生產中,機械設備的工況變化會造成監測數據的分布差異,破壞分類模型的應用基礎,降低診斷準確率。為此,提出一種基于深度學習的領域自適應方法,用于跨工況情境下軸承故障診斷。該方法構建兩個級聯的深度網絡:前者用于處理振動信號,自動挖掘故障敏感特征;后者用于將不同工況的樣本特征同步映射到一個深度隱藏層(公共特征空間)中,消除工況波動引起的分布差異,生成工況不變特征,實現領域自適應。此外,該深度映射網絡可通過參數優化方法自適應構建,能夠實現的跨域診斷性能。實驗表明,與其他方法和相關研究相比,深度領域自適應在跨工況故障識別中具有更高的準確率。 

      新型視頻編碼器SICK秉銘上海DBS60E-TECK01024為了保證無人機毫米波基站多波束覆蓋區域內通信容量的同時,降低硬件成本和系統復雜度,本文提出采用一種基于混合波束成形結構的波束優化設計方法。該方法首先從多波束混合成形系統結構入手,而后基于多波束總體頻譜效率問題分別對數字預編碼器和射頻移相預編碼器進行設計,達到降低系統射頻鏈數目的目標。仿真試驗表明,該波束設計方法可以在獲得較好波束增益的同時降低系統復雜度,從而提高無人機目標覆蓋區域內用戶的通信質量。 現有跨域圖像生成算法通常要求用戶提供成對數據, 且生成能力有限, 往往僅支持一對一的跨域圖像生成. 針對以上問題, 提出了一種跨域變分對抗自編碼器框架, 在不提供任何成對數據的前提下, 實現了跨域圖像的一對多連續變換. 假定來自不同域的圖像共享相同的內容屬性, 且擁有獨立的風格屬性, 則跨域圖像一對多連續變換問題可轉換為圖像內容屬性和風格屬性的解耦、編碼、擬合和跨域拼接. 首先利用編碼器解耦建立跨域數據的內容編碼和風格編碼; 然后利用對抗操作和變分操作分別去擬合圖像的內容編碼和風格編碼; 后通過拼接單域圖像的內容編碼和風格編碼實現圖像重構, 通過交叉拼接不同域的內容編碼和風格編碼得到跨域圖像的一對多連續變換. 在標準數據集MNIST和SVHN上進行的有監督跨域圖像生成結果同時滿足真實性和多樣性, 且在分類準確率和域自適應性的定量評價中優于其他跨域圖像生成算法; 在人臉數據集VIS-NIR和草圖數據集Edges-Shoes上實現了無監督跨域圖像一對一生成, 其可視化結果充分說明了生成圖像的特征分布和源特征分布的一致性. 以上實驗全面驗證了變分對抗自編碼器框架的可行性和有效性.