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热斑现象是造成光伏组件发电能力下降的重要原因之一,热斑检测是光伏电站运维必不可少的工作。然而分布式光伏电站的规模普遍较小、选址分散、环境复杂多样,使用传统的热斑检测算法需要投入大量的人力资源。基于此,提出了一种基于注意力机制的热斑检测算法HSNet。通过图像分割消除反光影响,结合通道注意力机制,学习通道间的特征信息,增强目标区域的重要性,采用自定义锚点的方法提高检测速度,使用焦点损失激活函数和基于物体先验概率的类别预测方式改善训练目标样本不均衡导致的分类准确性低的问题,通过回归方法获取准确的目标位置。实验表明:设计的目标检测算法在窗体回归精度和分类准确性方面均有明显的优势,边界框平均精度和准确率分别提升了3.18%和2.42%。 相似文献
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针对卫星通信功率受限、带宽受限、功放非线性等特点,提出采用极化分集接收技术对成形偏移正交相移键控(Shaped offset quadrature phase shift keying,SOQPSK)信号进行解调。利用SOQPSK信号部分响应形式SOQPSK-TG的恒包络、高频谱利用率特点以满足现代卫星通信需求。引入极化分集接收技术,通过最大比合并获得分集增益,可使经历了衰落且相对独立的多路信号相互补偿,改善输出信噪比。仿真结果表明,在最大衰落深度20dB条件下,本文所提算法与传统单路解调相比可获得5~10dB平均信噪比增益,能够克服单路解调存在的深零点影响,有效解决了因卫星姿态变化引起的通信中断问题,显著提高了系统性能。 相似文献
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