李钰
- 作品数：24 被引量：42H指数：3
- 供职机构：华东理工大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金浙江省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学环境科学与工程更多>>
- 一种基于开放式网络的晶体生长智能机器系统
- 本发明涉及一种基于开放式网络的晶体生长智能机器系统，包括：工控机，获取并显示工艺参数、操作命令及晶体生长状态信息；工艺流程管理模块，接收并保存多套所述工艺参数；功率控制模块根据当前工艺参数控制加热电源功率；熔体视觉测量模...
- 李钰王坤毛颖杰
- 文献传递
- 基于判决反馈的OFDM系统相位噪声抑制算法
- 2008年
- 针对正交频分复用系统易受相位噪声的影响,提出了一种基于判决反馈的相位噪声抑制算法,在采用导频子载波对公共相差进行粗略估计的基础上,以判决后的数据子载波对公共相差展开进一步的估计,并利用已优化的公共相差估计值对数据子载波进行重新校正.仿真结果表明,该算法可以在不改变原有系统符号结构的基础上,获得比传统基于导频子载波算法更好的公共相差估计性能,使系统对相位噪声的抑制能力得到提高.
- 盛中华李斌李钰陈抗生
- 关键词：正交频分复用相位噪声载波间干扰
- STC-OFDM系统中基于扩展贝叶斯滤波的鲁棒共信道干扰抑制算法研究被引量：2
- 2008年
- 空时编码正交频分复用(STC-OFDM)系统易受共信道干扰(CCI)影响,利用波束成形可以抑制共信道干扰的影响。然而,目前存在的一些方法都是基于期望信号波达方向(DOA)的精确估计的。实际上,当期望信号的波达方向存在误差时,这些波束成形器的性能将明显下降。为此,该文提出了基于扩展贝叶斯滤波的鲁棒波束成形算法来提高当期望信号的波达方向存在误差时的系统性能。在这一算法中,每一个期望信号的波达方向被看成一个由若干离散样点组成的随机变量。利用贝叶斯公式对这些样点的后验概率进行估计,当有样点的后验概率低于一定的门限值时,对这些样点进行重采样,使有效样点的数目保持恒定。最后,波束成形器的最优权值由这些样点的后验概率加权获取。仿真结果表明,该文算法对抑制多径信道中STC-OFDM系统的共信道干扰具有很强的鲁棒性。
- 李钰顾宇杰陈抗生
- 关键词：共信道干扰波束成形
- 基于有限脉冲响应滤波器的实时小波算法及其在色谱信号解析中的应用被引量：5
- 2017年
- 对色谱信号进行正确、实时地解析是利用色谱仪器系统进行过程检测的关键技术。小波分析方法能对色谱信号进行有效解析,但实时性一直是制约该方法在色谱信号处理中广泛应用的一个瓶颈。多分辨率分析与重构算法(MALLAT)是小波分析的一种快速算法,但是该算法的实时性仍然需要进一步提高。针对这一问题,以MALLAT算法原理为基础,利用在分解重组过程中两组滤波器系数之间的关系提出了一种基于有限脉冲响应滤波器的实时小波分析算法。仿真结果表明,与经典的MALLAT小波快速算法相比,该算法在保持信号有效分解与重构的基础上,运行耗时明显缩短,实时性得到较大提高。
- 张静李钰任舜文
- 关键词：小波分析实时性
- 基于FB-CFAR的多径信道阶检测算法被引量：2
- 2007年
- 多径信道阶的检测是无线通信参数化信道估计的首要步骤,对系统性能有着重要的影响.然而,目前使用的检测方法大多是基于Akaike信息理论准则(AIC)或最小描述长度准则(MDL)提出的.这些准则在高信噪比条件下性能较好,但在低信噪比时检测性能不好.本文提出了一种基于前后平滑恒虚警率准则(FB-CFAR)的算法来提高信道阶的检测性能.OFDM系统中的仿真结果表明该算法能有效提高低信噪比时多径信道阶的正确检测概率.
- 李钰顾宇杰陈抗生
- 关键词：无线通信
- 基于模型设计方法的机器人柔性运动控制算法的实现被引量：3
- 2021年
- 运动控制算法是机器人系统设计的关键技术,通常面临通用性差、嵌入算法复杂、设计周期长等问题。本文结合嵌入复杂的柔性S形加减速运动控制算法,提出了一种基于模型的软硬件协同高效设计方法,可以大大缩短机器人运动控制系统的设计周期,提高开发效率。通过对柔性运动控制算法建模,建立了一组易于解算的接口参数列表,算法将根据输入列表参数自适应变化运动速度规划,提高应用灵活性。在Simulink中完成了柔性运动控制算法的模型设计与仿真测试;然后通过MathWorks工具箱为模型自动生成嵌入式C代码和可编程逻辑IP核;最后在以Zynq-7000为核心的运动控制器中实现算法功能。实验结果验证了基于模型的软硬件协同设计方法的可行性和有效性。
- 唐志祺李钰包怿杰肖家麟
- 关键词：基于模型设计软硬件协同代码自动生成
- 基于强化学习和3σ准则的组合剪枝方法
- 2023年
- 针对结构复杂、参数冗余的深度神经网络无法部署到资源受限的嵌入式系统的问题,受稀疏率对性能影响的启示,提出基于强化学习和3σ准则的组合剪枝方法.根据稀疏率对准确率的影响,确定最佳全局稀疏率,使稀疏率和精度达到较好平衡.在最佳全局稀疏率的指导下,利用强化学习方法自动搜索每层卷积层的最佳剪枝率,根据剪枝率剪去不重要的权重.通过3σ准则确定全连接层每层的权重剪枝阈值,对全连接层进行权重剪枝.通过再训练来恢复模型识别的精度.实验结果表明,所提剪枝方法可以将网络VGG16、ResNet56和ResNet50的参数,分别压缩83.33%、70.1%和80.9%,模型的识别准确率分别降低1.55%、1.98%和1.86%.
- 徐少铭李钰袁晴龙
- 基于感知注意力和轻量金字塔融合网络模型的室内场景语义分割方法
- 2023年
- 针对实验室场景理解时存在背景复杂、光照多变等问题,利用RGB信息与深度信息在场景理解中具有互补性的特点,提出了一种感知注意力和轻量空间金字塔融合的网络模型(Perception Attention and Lightweight Spatial Fusion Network,PLFNet)。在该模型的感知注意力模块中,利用RGB图像与深度图像在网络中的权重不同,以加权的方式实现深度信息对RGB信息的多级辅助;在轻量空间金字塔池化模块中,通过增加级联的空洞空间卷积,不但有效地聚集了多尺度特征,而且比传统空间金字塔池化模块的参数量减少了约92%,使RGB信息和深度信息的融合更充分。在两个室内场景公开数据集上的实验结果表明,该模型的表现均优于经典算法。消融实验结果表明,本文模型添加感知注意力模块和轻量空间金字塔池化模块后,平均交并比分别提高了4.3%和3.5%。最后,利用场景较复杂的生物实验室数据集进行测试,结果表明本文模型可以有效地实现对生物实验室的场景理解。
- 李钰袁晴龙徐少铭和嘉鹏
- 关键词：多尺度特征
- 基于恒虚警率的深度神经网络Dropout正则化方法被引量：3
- 2022年
- 为进一步提高深度神经网络算法在嵌入式机器人系统中的物体识别性能,提出了一种基于恒虚警率检测的深度神经网络Dropout正则化方法(CFAR-Dropout)。首先,通过对权重进行量化,将权重和激活从浮点数减少到二进制值;然后,设计了一个恒虚警检测器(CFAR),保持一定的虚警率,自适应地删减一些神经元节点,优化参与计算的神经元节点;最后,在嵌入式平台PYNQ-Z2上,使用基于VGG16的优化模型对算法的物体识别性能进行实验验证。实验结果表明,与使用经典的Dropout正则化方法相比,CFAR-Dropout正则化方法的错误率降低了约2%,有效防止了过拟合;与原本的网络结构相比,参数量所占内存减少到8%左右,有效防止了过参数化。
- 肖家麟李钰袁晴龙唐志祺
- 关键词：嵌入式恒虚警率正则化
- 基于二次微分和小波变换的色谱重叠峰分析被引量：11
- 2014年
- 色谱峰重叠现象的存在给化学成分的定性和定量分析带来了很多困难。利用小波变换的时域多分辨率特性可以较好地对重叠峰做出分离,但当色谱重叠峰的分离度较低时,分辨效果不佳。针对这一问题,提出了一种基于二次微分和小波变换的色谱重叠峰处理方法。仿真结果表明:本文方法在处理较低分离度的色谱重叠峰时具有明显优势。
- 林兆培李钰吴慧文
- 关键词：色谱二次微分小波变换多分辨率分析
