巴鲁夫现货库存接近开关秉铭上海BES 516-324-G-E5-C-S49解决编码效率和码率灵活问题,以便更易于硬件实现,提出了一种交叉型准循环低密度奇偶校验码构造及其打孔算法。首先采用交叉对角线矩阵来构建校验矩阵,以便实现线性时间编码,减少编码的复杂度。其次,通过匹配交叉对角线结构的方式进行打孔,得到任意变化的码率以及比特均匀分布效果。后,结合硬件平台仿真进行了QC-LDPC编码器FPGA实现。性能仿真结果表明,基于交叉对角线结构的QC-LDPC编码器有效提高了编码的实时性、降低实现复杂度。为了缓解图像视觉特征与情感语义特征之间存在的鸿沟，减弱图像中情感无关区域对情感分类的影响，提出了一种结合视觉语义联合嵌入和注意力模型的情感分类算法。首先利用自编码器学习图像的视觉特征和情感属性的语义特征的联合嵌入特征，缩小低层次的视觉特征与高层次的语义特征之间的差距；然后提取图像的一组显著区域特征，引入注意力模型建立显著区域与联合嵌入特征的关联，确定与情感相关的显著区域；后基于这些显著区域特征构建情感分类器，实现图像的情感分类。实验结果表明，该算法有效地改进了现有的图像情感分类方法，显著提高了对测试样本的情感分类精度。针对大部分基于机器学习的故障诊断虽有监督学习方式,但是机械设备振动信号价值密度低,标签标注成本大,且对于复合故障信号无法准确标注其状态的问题,提出了一种基于参数稀疏自编码器的故障诊断方法,该方法能够分析信号组成成分从而达到旋转机械的故障诊断的目的。为了使编码结果更高效地表示数据,在自编码器的基础上融入稀疏概念并对解码参数施加范数惩罚。实验结果表明,提出的稀疏自编码器能够分解信号成分有效地诊断旋转机械健康状态。 

的雷达辐射源个体识别是掌握战争主动权的关键所在。针对雷达辐射源个体识别中特征提取困难和低信噪比下识别率低的问题，该文从图像角度出发提出了一种基于变分自编码器的雷达辐射源个体识别算法。该算法基于信号时频分析，利用变分自编码器提取时频图像的深层特征，并采用核主成分分析(KPCA)获取特征中的主成分，后将特征送入支持向量机进行分类识别 。仿真结果表明，文中所提算法在识别效率和抗噪声性能等方面均优于其他传统算法。当信噪比（SNR）为0dB时针对六个辐射源进行识别，可获得93%以上的识别率。该算法特征提取简单、系统实时性高，具有较高的工程应用价值。 、

巴鲁夫现货库存接近开关秉铭上海BES 516-324-G-E5-C-S49云是一种非常重要的三维表达方式，在计算机视觉和机器人领域都有着广泛的应用。在真实的应用场景中，由于遮挡和采样不均匀等情况，传感器采集到的目标物体的点云形状往往是不完整的。为了实现点云的特征提取和目标点云的生成，本文提出一种基于多分支生成结构的点云形状补全网络，采用“编码器-的框架。编码器负责从输入中提取局部特征和全局特征，而中的多分支生成结构负责将提取到的特征转换成点云，终得到完整的目标物体的点云形状。在ShapeNet和KITTI数据集以及不同残缺比例、不同几何形状物体的残缺点云的情况下进行测试实验。实验结果表明，提出的方法可以很好地补充缺失对象点云的形状，得到完整、直观、真实的点云模型。 

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