《電子測量技術(shù)》電子技術(shù)期刊發(fā)表，創(chuàng)刊于1977年，由北京無線電技術(shù)研究所主辦。以為國際和國內(nèi)市場提供有競爭力的產(chǎn)品、為科技工作者提供先進(jìn)的測量技術(shù)，一直以來深受測量領(lǐng)域工程師和研究者的關(guān)注，而為他們搭建溝通行業(yè)信息的平臺，開創(chuàng)學(xué)術(shù)交流的廣闊空間則是《電子測量技術(shù)》創(chuàng)刊30年來的核心使命。榮獲中文核心期刊(1992)。

　　2007年，《電子測量技術(shù)》將從雙月刊改為月刊，使其在所刊載學(xué)術(shù)論文的科技含量上及新聞的權(quán)威性上將有一個本質(zhì)的提升。從季刊到雙月刊再到月刊，無論形式怎樣改變，我們辦刊的理念沒有改變：弘揚科技創(chuàng)新主旋律是我們神圣的使命;貼近創(chuàng)新、貼近應(yīng)用、貼近讀者，是我們前行的不竭動力;為創(chuàng)新吶喊，為科技鼓呼，是我們不變的信念;以精品意識打造精品，是我們不斷的追求;“反映科技、干預(yù)科技、引導(dǎo)科技、豐富科技”從而引領(lǐng)電子測量技術(shù)的前進(jìn)方向，更是我們的執(zhí)著追求。

　　電子測量技術(shù)雜志欄目設(shè)置

　　研究設(shè)計、技術(shù)應(yīng)用、信息技術(shù)、測試系統(tǒng)、微機應(yīng)用、虛擬儀器技術(shù)

　　電子測量技術(shù)雜志榮譽

　　萬方收錄(中)

　　上海圖書館館藏

　　國家圖書館館藏

　　知網(wǎng)收錄(中)

　　統(tǒng)計源核心期刊(中國科技論文核心期刊)

　　維普收錄(中)

　　中國學(xué)術(shù)期刊(光盤版)全文收

　　電子測量技術(shù)雜志最新目錄

　　粗糙面與上方目標(biāo)復(fù)合的寬帶電磁散射研究 武劍;任新成;朱小敏

　　(6)井下高壓電網(wǎng)保護(hù)定值仿真校驗系統(tǒng) 王福忠;楊茜惠;王新良

　　(12)時間間隔測量在可焊性測試儀校準(zhǔn)中的應(yīng)用 范鳳軍;祁士青;楊正

　　(15)基于改進(jìn)的穩(wěn)態(tài)法獲取三相系統(tǒng)諧波阻抗 艾永樂;都靜靜;王玉棟;王偉

　　(20)電阻誤差測量電路設(shè)計分析 劉乃清;張焱

　　(26)放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)作中繼鏈路的能效性能研究 陳芳芳;王濤

　　(31)基于GPS的射電望遠(yuǎn)鏡跟蹤平臺的研究 林俊欽;殷興輝

　　(36)基于混合模型的炮位外推算法研究 毛洋;方逸遠(yuǎn);周敬烈

　　(41)基于NTC的非平衡橋式測溫電路的誤差分析 李云輝;王曉東;朱小明

　　(46)基于DCT系數(shù)的量化音頻水印 潘洋緒;劉猛

　　(49)基于DataSocket技術(shù)傳輸圖像的速率研究 白金鵬

　　(54)基于FPGA的車牌識別系統(tǒng)研究與實現(xiàn) 胡玉琛;劉一清

　　閱讀推薦：電子科技文摘

　　《電子科技文摘》電子期刊征稿，堅持為社會主義服務(wù)的方向，堅持以馬克思列寧主義、毛澤東思想和鄧小平理論為指導(dǎo)，貫徹“百花齊放、百家爭鳴”和“古為今用、洋為中用”的方針，堅持實事求是、理論與實際相結(jié)合的嚴(yán)謹(jǐn)學(xué)風(fēng)，傳播先進(jìn)的科學(xué)文化知識，弘揚民族優(yōu)秀科學(xué)文化，促進(jìn)國際科學(xué)文化交流，探索防災(zāi)科技教育、教學(xué)及管理諸方面的規(guī)律，活躍教學(xué)與科研的學(xué)術(shù)風(fēng)氣，為教學(xué)與科研服務(wù)。

　　電子測量技術(shù)最新期刊目錄

多路徑特征融合的YOLOv8航拍圖像檢測算法————作者：王靈超;沈?qū)W利;艾強;閆海龍;

摘要：針對無人機航拍圖像中目標(biāo)密集、背景復(fù)雜導(dǎo)致小目標(biāo)檢測精度較低的問題，提出了一種改進(jìn)的航拍目標(biāo)檢測算法（MF-YOLO）。首先，增強YOLOv8的多路徑特征融合能力，整合不同層次特征以保留淺層細(xì)節(jié)，提高小目標(biāo)檢測精度；其次，采用EMA注意力機制，提高目標(biāo)區(qū)域識別率和目標(biāo)框定位精度，有效區(qū)分目標(biāo)與背景區(qū)域；然后，提出密集注意層（DAL），通過聚焦密集目標(biāo)區(qū)域和抑制無關(guān)特征，提升算法對密集區(qū)域的特征提取...

基于模態(tài)分解和多模型融合的IES多元負(fù)荷預(yù)測————作者：李大華;趙志成;田禾;高強;

摘要：針對綜合能源系統(tǒng)中多元負(fù)荷的隨機性和高波動性所帶來的挑戰(zhàn)，現(xiàn)有的負(fù)荷預(yù)測方法通常難以實現(xiàn)高精度和穩(wěn)定的預(yù)測效果。為解決這一問題，提出一種基于模態(tài)分解和多模型融合的IES短期負(fù)荷預(yù)測方法。首先，利用最大互信息系數(shù)對輸入特征進(jìn)行篩選，旨在有效識別與負(fù)荷變化相關(guān)的關(guān)鍵因素；其次，將樣本熵結(jié)合互信息為適應(yīng)度函數(shù)，采用指數(shù)三角優(yōu)化算法獲得VMD的最優(yōu)參數(shù)組合，從而實現(xiàn)對IES負(fù)荷的有效分解，得到多個本征模態(tài)...

基于SGF-YOLO的鋼板缺陷檢測方法————作者：雷超;陳德基;孫家棟;施佩;

摘要：鋼板產(chǎn)品的表面質(zhì)量對其使用性能和市場競爭力具有重要影響。針對鋼板表面缺陷檢測精度不足導(dǎo)致的誤檢頻發(fā)和漏檢嚴(yán)重等問題，本文提出了一種基于YOLOv8n的改進(jìn)模型SGF-YOLOv8n。首先，引入了Slim-neck結(jié)構(gòu)，以有效減少模型的參數(shù)量和計算復(fù)雜度，從而提升計算效率。其次，集成GAM注意力機制以增強模型對全局特征的感知能力，從而提高了對細(xì)微缺陷的檢測性能。最后，采用Focaler-IoU損失函...

基于FPGA的輕量化霍夫變換加速器設(shè)計與實現(xiàn)————作者：蔣晨鑫;肖昊;徐瀚;朱驕陽;

摘要：霍夫變換是一種檢測直線的常用方法，有很好的抗干擾能力及魯棒性。但由于霍夫變換檢測直線計算復(fù)雜度高，存儲需求大，在硬件上部署困難。本研究提出了一種基于分級霍夫變換思想的改進(jìn)霍夫變換算法，該算法將一次霍夫變換分解成兩次變換運算，第一次運算圖像經(jīng)過下采樣處理降低了第一級投票器的存儲需求，第二次運算的投票器存儲范圍受第一次運算出來的參數(shù)限制，很好地解決了霍夫變換在硬件部署上存儲需求大的問題，并且利用三角函...

基于特征結(jié)合的MIMO-OFDM系統(tǒng)調(diào)制識別算法————作者：李璋培;張?zhí)祢U;孫浩源;鐘揚;

摘要：目前非協(xié)作通信多輸入多輸出正交頻分復(fù)用（multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing，MIMO-OFDM）系統(tǒng)中的子載波調(diào)制識別方法，存在低信噪比下識別精度不夠高，識別階數(shù)不夠高的問題。對此，本文提出一種基于特征結(jié)合的調(diào)制識別算法。首先對接收信號進(jìn)行預(yù)處理；接著提取信號的同相正交分量并計算信號的小...

基于改進(jìn)YOLOv10n的泊車圖像旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測算法————作者：梁列全;李想;何永華;周璇;

摘要：目標(biāo)檢測是無人駕駛時代自動泊車智能感知的關(guān)鍵技術(shù)之一。魚眼相機感知過程存在環(huán)境因素復(fù)雜、障礙物類型多樣、魚眼鏡頭下檢測對象圖像失真等問題，常規(guī)算法難以保證自動泊車復(fù)雜場景下各類對象的檢測精度。為此，本文提出了一種基于改進(jìn)YOLOv10n的旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測方法，在主干網(wǎng)絡(luò)引入SPPELAN模塊，并利用DSConv改進(jìn)C2f中部分卷積融合iRMB模塊，以提高魚眼鏡頭下的特征提取能力，增強小目標(biāo)對象的定位能...

基于注意力殘差網(wǎng)絡(luò)和混合池化的3D目標(biāo)檢測————作者：王濤;薛慶水;王棟;張旭;

摘要：摘 要：針對3D目標(biāo)檢測任務(wù)中行人和騎行者的檢測精度較低問題，以Voxel-RCNN為基準(zhǔn)算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種基于注意力殘差網(wǎng)絡(luò)和混合池化的3D目標(biāo)檢測算法來提升檢測精度。首先，設(shè)計了一種融合殘差網(wǎng)絡(luò)和注意力機制的新型2D骨干網(wǎng)絡(luò)，通過殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來增強模型對不同目標(biāo)尺寸的適應(yīng)性，同時引入注意力機制以聚焦于關(guān)鍵區(qū)域，提高特征表示能力；其次，提出了一種新型的MLP池化方法，同時設(shè)計了一種結(jié)合卷積...

基于雙重模糊注意力機制的圖像分類方法————作者：顧蘇杭;王冶;張遠(yuǎn)鵬;焦竹青;

摘要：人類視覺系統(tǒng)在處理外界信息時，往往聚焦于目標(biāo)的關(guān)鍵特征和結(jié)構(gòu)，同時弱化非目標(biāo)區(qū)域。此外，在經(jīng)典的CNN模型中，圖像中的噪聲經(jīng)逐層傳播可能會干擾目標(biāo)關(guān)鍵信息表征，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確提取特征。為此，本文提出一種基于雙重模糊注意力機制的圖像分類方法DFAM-CNN。首先，針對CNN卷積層輸出的特征圖，通過引入模糊邏輯技術(shù)設(shè)計了模糊通道注意力機制和模糊空間注意力機制，并利用這兩個機制在特征圖的通道和空間方向上進(jìn)...

小樣本類增量提示的細(xì)粒度車輛識別————作者：冉燁軍;金良瓊;羅樹霞;李瓊憶;陶永;

摘要：在細(xì)粒度車輛識別領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)面臨一個挑戰(zhàn):各種新車型源源不斷推出，然而我收集并標(biāo)注數(shù)據(jù)的能力有限，這會導(dǎo)致“小樣本類增量學(xué)習(xí)問題”問題。針對上述挑戰(zhàn)，本文提出了一種新方法，基于提示的小樣本類增量學(xué)習(xí)，旨在使模型在少量新車輛類別樣本下既能識別原有類別又能學(xué)習(xí)新增類別，而無需重新訓(xùn)練或依賴大量原始數(shù)據(jù)。這種方法結(jié)合了提示機制和預(yù)訓(xùn)練的視覺轉(zhuǎn)換器（ViT）模型的優(yōu)勢。我們設(shè)計了兩種提示——域提示和FS...

改進(jìn)YOLOv11的無人機航拍圖像檢測算法————作者：李珺;丁彬彬;史維娟;楊琳;

摘要：針對無人機航拍圖像檢測任務(wù)中，存在目標(biāo)尺寸微小且背景環(huán)境復(fù)雜，往往會導(dǎo)致漏檢和誤檢的問題，本文提出了一種基于YOLOv11的航拍圖像小目標(biāo)檢測算法WT-YOLO。首先，考慮到無人機航拍圖像普遍為小目標(biāo)的問題，調(diào)整了YOLOv11頸部網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，改變了輸出特征圖的尺寸，提高了算法對小目標(biāo)的檢測能力。其次，結(jié)合WTConv，重新設(shè)計了Bottleneck和C3k2模塊的結(jié)構(gòu)，命名為C3k2-WT，來實...

基于改進(jìn)YOLOv8的受電弓燃弧檢測算法————作者：張書朝;彭立強;郭阿康;王立新;

摘要：針對現(xiàn)有受電弓燃弧檢測算法對高精度和輕量化的需求，提出一種基于YOLOv8的輕量級受電弓燃弧檢測算法RIL-YOLO。首先，結(jié)合RepConv模塊和GhostNet思想，設(shè)計了一種輕量級特征提取模塊RELAN，降低參數(shù)量和計算量的同時，保持模型對燃弧特征提取的性能；其次，針對小燃弧漏檢問題，增加一個小目標(biāo)檢測模塊，并使用加權(quán)雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)更高層次的特征融合，提高模型對小目標(biāo)的檢測能力；...

頻域特征和硬負(fù)實例篩選的乳腺癌全切片分類————作者：鮑劉珍;賈偉;趙雪芬;孔德鳳;江海峰;

摘要：乳腺癌全切片圖像分類對精準(zhǔn)診斷至關(guān)重要，然而，現(xiàn)有基于偽標(biāo)簽的多實例學(xué)習(xí)方法存在偽標(biāo)簽質(zhì)量不高和選取硬負(fù)實例比例不合理的問題，為解決上述問題，本文提出一種結(jié)合頻域特征與動態(tài)硬負(fù)實例篩選的多實例學(xué)習(xí)方法。首先，設(shè)計多尺度頻域特征編碼模塊，通過頻域殘差連接與跨層特征融合，增強高頻細(xì)節(jié)與復(fù)雜紋理表征；其次，提出雙分支包預(yù)測模塊，基于注意力機制動態(tài)調(diào)整實例權(quán)重，緩解異質(zhì)性導(dǎo)致的特征稀釋，優(yōu)化偽標(biāo)簽生成質(zhì)量...

高運動性能輪腿機器人復(fù)雜環(huán)境越障控制方法————作者：鄧廣;姚江云;王寬田;陳國慶;

摘要：輪腿機器人在越障時，其動力學(xué)模型會因輪腿切換因素變得高度非線性，但是現(xiàn)有的線性控制方法難以準(zhǔn)確描述這種非線性特性，導(dǎo)致機器人越障控制效果差。為此，提出復(fù)雜環(huán)境下高運動性能輪腿機器人越障控制方法。該方法在深入分析輪腿機器人越障過程受力情況基礎(chǔ)上，將控制輪腿機器人輪腿運動的電動機角速度作為關(guān)鍵控制對象，在進(jìn)一步分析輪腿機器人越障過程步態(tài)情況，得到輪腿機器人越障位置誤差，將該誤差輸入到模糊級聯(lián)PID控制...

改進(jìn)YOLO11的學(xué)生課堂行為檢測算法————作者：曹倩;曹燚;錢承山;

摘要：針對YOLO11在課堂行為檢測中存在復(fù)雜細(xì)節(jié)丟失、多尺度感知能力不足、計算效率低以及檢測精度低的問題，提出了一種改進(jìn)的ATDW-YOLO算法。首先，在頸部網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建了自適應(yīng)極化特征融合模塊，提升特征語義融合能力，更好地捕捉復(fù)雜細(xì)節(jié)。其次，設(shè)計了任務(wù)動態(tài)對齊檢測頭模塊，提高模型在多尺度目標(biāo)上的識別能力。然后，在主干網(wǎng)絡(luò)中引入動態(tài)分組卷積混洗轉(zhuǎn)換模塊，增強特征表示能力，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輕量化。最后，采用Wis...

單目SLAM中基于單應(yīng)性的快速地平面檢測方法————作者：陳曄鑫;張濤;

摘要：在視覺同步定位與建圖（SLAM）中，地面信息不僅可以提供重力方向的參考，還能有效輔助障礙物的識別，因此地平面的準(zhǔn)確檢測對于機器人導(dǎo)航至關(guān)重要。針對計算資源受限、缺乏深度信息的單目視覺SLAM地平面估計問題，本文提出了一種基于單應(yīng)性的地面檢測方法。首先，通過RANSAC方法對初始環(huán)境下的匹配特征點對計算單應(yīng)性矩陣，獲取初始地平面和相應(yīng)的地面點云。隨后，基于已獲得的地面種子點，在SLAM建圖過程中結(jié)合...

基于SecureViT的惡意代碼檢測模型————作者：張傲;劉微;劉陽;李波;劉芳菲;

摘要：隨著惡意代碼的多樣性和隱蔽性不斷增加，傳統(tǒng)的惡意代碼檢測方法在面對未知惡意代碼時往往面臨高成本和不穩(wěn)定性的挑戰(zhàn)。本研究旨在提出一種輕量化且高效的惡意代碼檢測模型，以適應(yīng)資源受限環(huán)境中的應(yīng)用需求。本文提出了一種基于SecureViT的輕量化惡意代碼檢測模型。該模型通過引入ACF模塊與MSDC模塊實現(xiàn)高效特征提取與精準(zhǔn)分類。ACF模塊增強了模型對全局上下文信息的建模能力，MSDC模塊則通過多尺度特征提...

基于改進(jìn)人工勢場法的車輛編隊避障研究————作者：趙曉鵬;王國權(quán);

摘要：針對傳統(tǒng)人工勢場法在多車協(xié)同編隊避障中易陷入局部最優(yōu)、路徑振蕩及目標(biāo)不可達(dá)等問題，本文提出一種改進(jìn)型人工勢場法。通過限定引力勢場的最小勢能、在斥力勢場中引入歐氏距離、構(gòu)建道路邊界斥力勢場及非線性編隊穩(wěn)定力勢場，優(yōu)化了引力和斥力的動態(tài)平衡機制，提升了編隊的避障能力和行駛穩(wěn)定性。數(shù)值仿真結(jié)果表明，針對三角形編隊避障場景，改進(jìn)算法將到達(dá)時間縮短至22.3s（較傳統(tǒng)方法減少37.7%），路徑總長度縮短23...

基于Conformer-LSTM模型的連續(xù)無創(chuàng)血壓預(yù)測方法————作者：陳欣;劉立程;王小林;

摘要：提出了一種基于Conformer-LSTM模型的連續(xù)無創(chuàng)血壓預(yù)測方法，模型包括卷積支路、Transformer支路、兩個多尺度交叉注意力模塊、自適應(yīng)空間特征融合模塊和兩層LSTM。通過該方法，僅通過輸入PPG信號即可預(yù)測對應(yīng)的ABP波形，收縮壓和舒張壓通過預(yù)測的ABP波形得出。此外，該方法在較大的數(shù)據(jù)集中取得較小的預(yù)測誤差，實驗結(jié)果表明，本文提出的模型在MIMIC數(shù)據(jù)集中預(yù)測的ABP波形與實際波形...

基于拉普拉斯金字塔的特征融合深度估計算法————作者：李銘匯;范哲意;朱藝璇;

摘要：在計算機視覺領(lǐng)域，單目深度估計在自動駕駛、場景重建等應(yīng)用中的重要性引起了廣泛的關(guān)注。然而，現(xiàn)有的自監(jiān)督單目深度估計方法未能充分利用底層特征，導(dǎo)致了物體輪廓深度估計效果較差。為了解決這一問題，本文提出了一種多尺度特征融合解碼方法，將原始RGB圖像逐步高斯下采樣以獲得各級特征圖，然后對其分別進(jìn)行高斯上采樣，利用上/下采樣過程中相同尺寸的特征圖對構(gòu)建拉普拉斯金字塔，在解碼時從各個尺度將下采樣過程中丟失的...

安全控制系統(tǒng)多余度信號投票表決算法研究————作者：張嚴(yán);蘭杰;楊錦輝;王劍宇;苗強;

摘要：控制系統(tǒng)作為核能裝備中的安全關(guān)鍵系統(tǒng)，在實際工程中往往需要長時間無人值守運行，其對自動化程度和運行可靠性的要求極高。高魯棒性的信號表決算法可以確�？刂葡到y(tǒng)在遇到故障或異常情況時能夠自動應(yīng)對并恢復(fù)正常運行。目前，核能控制系統(tǒng)中常用的信號表決算法為閾值檢測方法。該類方法結(jié)構(gòu)簡單、易于理解，但其控制精度、可靠性、自動化程度等方面都表現(xiàn)欠佳。因此，基于長周期無人運行條件下的核能控制系統(tǒng)設(shè)計，以系統(tǒng)高可靠性...

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