巴魯夫現貨庫存接近開關秉銘上海BES 516-324-G-E5-C-S49解決編碼效率和碼率靈活問題,以便更易于硬件實現,提出了一種交叉型準循環低密度奇偶校驗碼構造及其打孔算法。首先采用交叉對角線矩陣來構建校驗矩陣,以便實現線性時間編碼,減少編碼的復雜度。其次,通過匹配交叉對角線結構的方式進行打孔,得到任意變化的碼率以及比特均勻分布效果。后,結合硬件平臺仿真進行了QC-LDPC編碼器FPGA實現。性能仿真結果表明,基于交叉對角線結構的QC-LDPC編碼器有效提高了編碼的實時性、降低實現復雜度。為了緩解圖像視覺特征與情感語義特征之間存在的鴻溝，減弱圖像中情感無關區域對情感分類的影響，提出了一種結合視覺語義聯合嵌入和注意力模型的情感分類算法。首先利用自編碼器學習圖像的視覺特征和情感屬性的語義特征的聯合嵌入特征，縮小低層次的視覺特征與高層次的語義特征之間的差距；然后提取圖像的一組顯著區域特征，引入注意力模型建立顯著區域與聯合嵌入特征的關聯，確定與情感相關的顯著區域；后基于這些顯著區域特征構建情感分類器，實現圖像的情感分類。實驗結果表明，該算法有效地改進了現有的圖像情感分類方法，顯著提高了對測試樣本的情感分類精度。針對大部分基于機器學習的故障診斷雖有監督學習方式,但是機械設備振動信號價值密度低,標簽標注成本大,且對于復合故障信號無法準確標注其狀態的問題,提出了一種基于參數稀疏自編碼器的故障診斷方法,該方法能夠分析信號組成成分從而達到旋轉機械的故障診斷的目的。為了使編碼結果更高效地表示數據,在自編碼器的基礎上融入稀疏概念并對解碼參數施加范數懲罰。實驗結果表明,提出的稀疏自編碼器能夠分解信號成分有效地診斷旋轉機械健康狀態。 

的雷達輻射源個體識別是掌握戰爭主動權的關鍵所在。針對雷達輻射源個體識別中特征提取困難和低信噪比下識別率低的問題，該文從圖像角度出發提出了一種基于變分自編碼器的雷達輻射源個體識別算法。該算法基于信號時頻分析，利用變分自編碼器提取時頻圖像的深層特征，并采用核主成分分析(KPCA)獲取特征中的主成分，后將特征送入支持向量機進行分類識別 。仿真結果表明，文中所提算法在識別效率和抗噪聲性能等方面均優于其他傳統算法。當信噪比（SNR）為0dB時針對六個輻射源進行識別，可獲得93%以上的識別率。該算法特征提取簡單、系統實時性高，具有較高的工程應用價值。 、

巴魯夫現貨庫存接近開關秉銘上海BES 516-324-G-E5-C-S49云是一種非常重要的三維表達方式，在計算機視覺和機器人領域都有著廣泛的應用。在真實的應用場景中，由于遮擋和采樣不均勻等情況，傳感器采集到的目標物體的點云形狀往往是不完整的。為了實現點云的特征提取和目標點云的生成，本文提出一種基于多分支生成結構的點云形狀補全網絡，采用“編碼器-的框架。編碼器負責從輸入中提取局部特征和全局特征，而中的多分支生成結構負責將提取到的特征轉換成點云，終得到完整的目標物體的點云形狀。在ShapeNet和KITTI數據集以及不同殘缺比例、不同幾何形狀物體的殘缺點云的情況下進行測試實驗。實驗結果表明，提出的方法可以很好地補充缺失對象點云的形狀，得到完整、直觀、真實的點云模型。 

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