刘红
- 作品数：44 被引量：146H指数：7
- 供职机构：长春理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防基础科研计划吉林省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程金属学及工艺更多>>
- 膛口冲击波信号亚奈奎斯特速率采样
- 2023年
- 为降低无线网络内数据传输量,采用一种基于压缩感知的随机解调器改进方法,以信源降采样为框架先降低前端采样数据量,再以后端重构的方式缓解网络内传输压力。该方法的核心思想是利用马尔科夫链序列替代经典的m序列与膛口冲击波信号混频。通过提高混频序列与膛口冲击波信号的相关性实现降采样数据重构质量的提升。理论分析与实验表明,该方法将混频序列与膛口冲击波信号相关性由0.0176提升至0.122,在采样率由2 MSa/s降至250 KSa/s的情况下,数据传输量降低87.5%,重构误差小于2.5%。
- 陈聪刘红
- 关键词：压缩感知
- 膛口冲击波超压测试及数据分析被引量：1
- 2016年
- 武器系统毁伤效能评估的主要方法之一是通过冲击波超压测试系统对冲击波信号进行采集,然后对采集的数据进行处理和分析,评估性能的好坏取决于信号处理方法是否合适。该文针对冲击波信号频带宽、易突变、持续时间短的特点,采用了基于小波的多分辨分析方法对膛口冲击波信号进行去噪,不仅有效地滤除了信号中的杂质信号,而且减少了延时。然后读取各传感器去噪信号的超压峰值,并根据其不同的摆放位置,利用插值的方法对冲击波压力场进行建模。最后对冲击波场模型进行了误差分析。
- 刘红邢永祯夏华
- 关键词：小波分析插值
- 基于深度学习的汽车手柄字符缺陷检测被引量：1
- 2022年
- 汽车手柄字符常采用人工检测方法进行缺陷检测,当人眼出现视觉疲劳时,会出现误检、漏检的现象。针对检测准确率低的问题,提出一种基于改进LeNet-5的深度学习字符缺陷检测算法。该算法首先对图像进行预处理和字符分割,然后调整分割后的字符大小并进行分类,制作成数据集。再调整LeNet-5网络的输入图像大小,增加输入的特征信息;引入批量归一化操作,提高网络的泛化能力;在反向传播过程中引入Adam优化器,提高参数更新的结果。最后使用改进网络训练模型进行实验。实验结果表明:在迭代2000次的条件下,准确率为98.89%,和LeNet-5卷积神经网络相比准确率得到了提高。
- 卢丹刘红刘轩崔阳
- 关键词：卷积神经网络
- 改进灰狼算法提高数字光刻图像质量的研究
- 2022年
- 图像失真问题是数字光刻系统中很重要的问题,为了优化数字光刻图形质量提出了一种改进的灰狼优化算法(FGWO)。采用图形保真度作为适应度函数,掩模图案中的像素被用作灰狼个体,然后以狼群团体合作狩猎机制使掩模图形得到优化。对两种不同复杂度的数字掩模图形的仿真验证表明FGWO算法相比SFL-GWO算法和LGWO算法,图像误差分别降低了82.46%、76.74%和81.46%、75.03%。通过实验结果可以看出,同一实验环境下,FGWO算法优化后掩模光刻图形质量较之SFL-GWO算法和LGWO算法得到了很大的改善。
- 杨成刘红王英志胡俊
- 基于小波神经网络的模拟电路故障诊断被引量：35
- 2007年
- 本文对模拟电路提出了一种基于小波神经网络的故障诊断方法。该法利用小波空间中函数的多分辨率分解思想,构造了一种激励函数为具有紧支撑集的尺度函数和小波函数的小波神经网络。这种小波神经网络隐层节点数的选取有理论根据,解决了传统神经网络隐层节点数难以确定的问题。分别用本文提出的小波神经网络和传统BP网络对实例电路进行故障诊断,结果发现,小波网络比传统BP网络方法不仅学习收敛速度快,而且有效地避免了局部最小值问题。
- 金瑜陈光福刘红
- 关键词：模拟电路故障诊断小波神经网络多分辨分析
- 基于多分辨正交多小波的神经网络研究
- 2008年
- 根据多小波空间中函数的多分辨率分解思想,构造了一种基于正交多小波的神经网络。该网络和小波网络结构相似,只是用同时具有紧支撑集、对称性、正交性和高阶消失矩的多尺度函数和多小波函数代替单尺度和单小波函数作为网络的激励函数。从理论上分析可得,多小波网络比单小波网络的收敛速度要快。为了比较这两种网络,对两种网络进行了对比仿真。仿真表明,实验结果和理论相吻合,另外多小波网络比单小波网络有更好的测试能力。
- 金瑜陈光刘红
- 关键词：多小波多分辨分析小波网络
- 基于小波分析和分层决策的模拟电路故障识别方法被引量：2
- 2010年
- 针对模拟电路存在较多故障模式的诊断中易出现分类混叠的问题,提出一种小波分析和分层决策的故障识别方法。首先用小波变换方法提取电路的两种故障特征,模糊C均值算法分析故障特征数据的分布特性,以决策树的形式分割各故障子类。通过对决策树节点特征的优化选择,使各故障子类的区分得以最大化。最后按照决策树结构建立分级诊断的故障决策系统,分别以支持向量机和神经网络作为树节点分类器,有效地提高了故障的识别率。该方法应用于高通滤波器电路的故障识别,正确率高于99%,比经典支持向量机多分类方法具有更好的诊断性能。
- 宋国明王厚军姜书艳刘红
- 关键词：模拟电路故障诊断小波变换模糊C均值算法
- 模拟电路单故障与多故障诊断的提升小波和RBF方法
- 2015年
- 为了更高效、更准确地诊断模拟电路的单故障和多故障,提出了提升小波和RBF神经网络相结合的方法。该方法用提升小波系数表征故障电路的特征,训练RBF神经网络,将训练好的神经网络作为分类器,对故障电路进行诊断。通过对比,提出的提升小波方法诊断效果明显优于传统小波,准确率达到99.2%,用时更长。结果表明,基于提升小波和RBF神经网络的模拟电路单故障与多故障诊断方法可以有效地提取故障电路的特征并准确快速地对故障进行分类。
- 隆腾舞刘红邢永桢高学潮王琪
- 关键词：模拟电路多故障诊断提升小波RBF神经网络
- 一种聚类分层决策的SVM模拟电路故障诊断方法被引量：23
- 2010年
- 支持向量机用于模拟电路多种故障诊断时,其多分类扩展策略与诊断的效率和正确率密切相关。本文提出模糊聚类与支持向量机集成的算法,通过分析电路故障特征数据的空间分布特性,以多级二叉树结构的SVM实现故障的分级诊断。通过对各故障模式两种小波特征的逐次聚类二分获得二叉树,根据F测度为每个节点的SVM选择具有最大分类间隔的故障子类及特征,避免了不可分故障区域的出现,从而优化了SVM的组合策略。采用该方法组建的SVM结构简单,在滤波器电路的故障诊断中获得良好的效果。与几种常用的SVM方法相比,本文方法有效地提高了故障诊断的精度和效率。
- 宋国明王厚军姜书艳刘红
- 关键词：模拟电路故障诊断模糊聚类支持向量机
- 基于直接数字合成技术的多普勒频率模拟方法被引量：10
- 2005年
- 提出了一种用于机载导航雷达接收机测试的多普勒频率模拟方法。该方法利用直接数字合成技术,产生与雷达中频实时相参、多普勒频率灵活可调的目标回波信号,多普勒频率调节步进可达1Hz。利用该方法设计的多普勒雷达信号模拟器已经实际用于某导航雷达接收机的测试。
- 蔡荣海万力劢刘红陈光
- 关键词：多普勒频率雷达信号模拟直接数字合成
