Photon quantum statistics of light can be shown by the high-order coherence. The fourth-order coherences of various quantum states including Fock states, coherent states, thermal states and squeezed vacuum states are ...Photon quantum statistics of light can be shown by the high-order coherence. The fourth-order coherences of various quantum states including Fock states, coherent states, thermal states and squeezed vacuum states are investigated based on a double Hanbury Brown Twiss （HBT） scheme. The analytical results are obtained by taking the overall efficiency and background into account.展开更多
在用户行为无法预知的实际计步应用中,如何保持计步算法的准确性和稳定性是一个极具挑战的问题。传统的计步算法利用阈值设定和峰值检测,并不能解决计步算法的普适性和稳定性。针对上述问题,提出了基于加速度差分作为特征的有限状态机(a...在用户行为无法预知的实际计步应用中,如何保持计步算法的准确性和稳定性是一个极具挑战的问题。传统的计步算法利用阈值设定和峰值检测,并不能解决计步算法的普适性和稳定性。针对上述问题,提出了基于加速度差分作为特征的有限状态机(acceleration differential based on finite state machine,AD-FSM)计步算法。该算法将原始加速度取平方和,并通过卡尔曼滤波去除噪声干扰,最后使用加速度差分有限状态机实现计步检测。实验结果表明,该算法在正常和干扰情况下能够提供精确的计步结果,误差分别为1.12%、4.00%,验证了该计步算法在降低状态机复杂度的同时具有较强的稳定性和鲁棒性,更能适应复杂的应用场景。展开更多
基于铅酸电池试验的Peukert方程(Peukert equation,PE)提供一个修正电流倍率影响的经验模型。但该模型的试验及应用中,存在混淆电荷损失及剩余电荷量的问题。采用二阶段放电试验方法来建立修正的Peukert模型,即对于每种倍率分别进行两...基于铅酸电池试验的Peukert方程(Peukert equation,PE)提供一个修正电流倍率影响的经验模型。但该模型的试验及应用中,存在混淆电荷损失及剩余电荷量的问题。采用二阶段放电试验方法来建立修正的Peukert模型,即对于每种倍率分别进行两个阶段的恒流放电:特定倍率放电到截至电压—静置—标准倍率放电到截至电压(CC-OC-CC)。依据两个阶段放电的总电荷量(最大可用电荷量)而非第一阶段的电荷量(可用电荷量)去建立修正的Peukert方程(PE3)。该方程(PE3)反映了倍率与电荷损耗(库仑效率)之间的关系,排除了剩余电荷量的影响,更适合于动态工况下的荷电状态(State of charge,SOC)估计。另外磷酸铁锂电池试验表明剩余电荷量与电流倍率的关系规律性更强,更符合Peukert形式的方程(PE2),与铅酸电池Peukert模型的扩散机理一致,故剩余电荷量也可据此估计。展开更多
人数识别即是对一定区域内活动人数的监测计数,在人群控制、流量监管等方面有着重要应用。例如,在百货商场或者机场中,对排队人数或者服务区休息人数进行估计可以为提升服务质量做出贡献。目前,研究人员已提出了一些基于摄像头和可穿戴...人数识别即是对一定区域内活动人数的监测计数,在人群控制、流量监管等方面有着重要应用。例如,在百货商场或者机场中,对排队人数或者服务区休息人数进行估计可以为提升服务质量做出贡献。目前,研究人员已提出了一些基于摄像头和可穿戴设备的人数识别方法,但是这些方案均存在一些不足,例如摄像头只能提供可视范围内的监控,可穿戴设备需要被监控对象有意识地穿戴。也有一些学者利用雷达相关技术实现了穿墙式感知识别,但是这类系统设计复杂,应用成本较高,多用于军事领域。文中提出了一种基于WiFi信号的室内人数识别方案WiCount,其利用信道状态信息(Channel State Information,CSI)的幅值波动来刻画室内人数的变化,利用机器学习算法实现对人的计数。WiCount旨在进行更细粒度的室内人数识别,即人在室内任意位置时该方法均能准确识别人数。它根据室内人数与CSI幅值变化的关系,提取了有效的数学特征,减弱了相同人数在室内不同位置所产生的CSI幅值波动差异,然后通过训练3种分类器(SVM、KNN、BP神经网络)来识别监测区域内的人数。在实验室和会议室分别部署了验证系统,结果显示,在人数规模较小的情况下,所提方法的识别效果良好。其中,实验室环境下,不超过4人时,系统的识别率达90%;会议室环境下,不超过2人,在监测区域内任意位置活动时,系统的识别率可达89.58%。展开更多
针对传统人数统计方案存在侵犯隐私和成本难以控制无法大规模投入使用的问题,提出一种基于Wi-Fi信道状态信息CSI(channel state information)的幅度和相位作为特征的方法进行人数统计,采集3条交叉收发链路上CSI的幅度和相位数据,对数据...针对传统人数统计方案存在侵犯隐私和成本难以控制无法大规模投入使用的问题,提出一种基于Wi-Fi信道状态信息CSI(channel state information)的幅度和相位作为特征的方法进行人数统计,采集3条交叉收发链路上CSI的幅度和相位数据,对数据进行预先平滑和去噪处理,同时使用幅度和相位提高人数统计的准确性和稳定性。在室内环境下进行实验,使用支持向量机(SVM)、神经网络(NN)和卷积神经网络(CNN)进行人数的统计分类并进行结果对比,对比结果表明,3种机器学习算法分别达到了94%、96%和88%的准确率。展开更多
By introducing the thermo entangled state representation, we derive four new photocount distribution formulas for a given light field density operator. It is shown that these new formulas, which are convenient to calc...By introducing the thermo entangled state representation, we derive four new photocount distribution formulas for a given light field density operator. It is shown that these new formulas, which are convenient to calculate the photocount, can be expressed as integrations over a Laguree Gaussian function with a characteristic function, Wigner function, Q-function and P-function, respectively.展开更多
基金Project supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant Nos.10974125,60821004,60808006,60978017 and 60578018)the State Basic Key Research Program of China(Grant No.2006CB921102)
文摘Photon quantum statistics of light can be shown by the high-order coherence. The fourth-order coherences of various quantum states including Fock states, coherent states, thermal states and squeezed vacuum states are investigated based on a double Hanbury Brown Twiss （HBT） scheme. The analytical results are obtained by taking the overall efficiency and background into account.
文摘在用户行为无法预知的实际计步应用中,如何保持计步算法的准确性和稳定性是一个极具挑战的问题。传统的计步算法利用阈值设定和峰值检测,并不能解决计步算法的普适性和稳定性。针对上述问题,提出了基于加速度差分作为特征的有限状态机(acceleration differential based on finite state machine,AD-FSM)计步算法。该算法将原始加速度取平方和,并通过卡尔曼滤波去除噪声干扰,最后使用加速度差分有限状态机实现计步检测。实验结果表明,该算法在正常和干扰情况下能够提供精确的计步结果,误差分别为1.12%、4.00%,验证了该计步算法在降低状态机复杂度的同时具有较强的稳定性和鲁棒性,更能适应复杂的应用场景。
文摘基于铅酸电池试验的Peukert方程(Peukert equation,PE)提供一个修正电流倍率影响的经验模型。但该模型的试验及应用中,存在混淆电荷损失及剩余电荷量的问题。采用二阶段放电试验方法来建立修正的Peukert模型,即对于每种倍率分别进行两个阶段的恒流放电:特定倍率放电到截至电压—静置—标准倍率放电到截至电压(CC-OC-CC)。依据两个阶段放电的总电荷量(最大可用电荷量)而非第一阶段的电荷量(可用电荷量)去建立修正的Peukert方程(PE3)。该方程(PE3)反映了倍率与电荷损耗(库仑效率)之间的关系,排除了剩余电荷量的影响,更适合于动态工况下的荷电状态(State of charge,SOC)估计。另外磷酸铁锂电池试验表明剩余电荷量与电流倍率的关系规律性更强,更符合Peukert形式的方程(PE2),与铅酸电池Peukert模型的扩散机理一致,故剩余电荷量也可据此估计。
文摘人数识别即是对一定区域内活动人数的监测计数,在人群控制、流量监管等方面有着重要应用。例如,在百货商场或者机场中,对排队人数或者服务区休息人数进行估计可以为提升服务质量做出贡献。目前,研究人员已提出了一些基于摄像头和可穿戴设备的人数识别方法,但是这些方案均存在一些不足,例如摄像头只能提供可视范围内的监控,可穿戴设备需要被监控对象有意识地穿戴。也有一些学者利用雷达相关技术实现了穿墙式感知识别,但是这类系统设计复杂,应用成本较高,多用于军事领域。文中提出了一种基于WiFi信号的室内人数识别方案WiCount,其利用信道状态信息(Channel State Information,CSI)的幅值波动来刻画室内人数的变化,利用机器学习算法实现对人的计数。WiCount旨在进行更细粒度的室内人数识别,即人在室内任意位置时该方法均能准确识别人数。它根据室内人数与CSI幅值变化的关系,提取了有效的数学特征,减弱了相同人数在室内不同位置所产生的CSI幅值波动差异,然后通过训练3种分类器(SVM、KNN、BP神经网络)来识别监测区域内的人数。在实验室和会议室分别部署了验证系统,结果显示,在人数规模较小的情况下,所提方法的识别效果良好。其中,实验室环境下,不超过4人时,系统的识别率达90%;会议室环境下,不超过2人,在监测区域内任意位置活动时,系统的识别率可达89.58%。
文摘针对传统人数统计方案存在侵犯隐私和成本难以控制无法大规模投入使用的问题,提出一种基于Wi-Fi信道状态信息CSI(channel state information)的幅度和相位作为特征的方法进行人数统计,采集3条交叉收发链路上CSI的幅度和相位数据,对数据进行预先平滑和去噪处理,同时使用幅度和相位提高人数统计的准确性和稳定性。在室内环境下进行实验,使用支持向量机(SVM)、神经网络(NN)和卷积神经网络(CNN)进行人数的统计分类并进行结果对比,对比结果表明,3种机器学习算法分别达到了94%、96%和88%的准确率。
基金Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos.11047133 and 60967002)the Key Program Foundation of Ministry of Education of China (Grant No.210115)+1 种基金the Research Foundation of the Education Department of Jiangxi Province of China (Grant Nos.GJJ10097 and GJJ10404)the Natural Science Foundation of Jiangxi Province of China (Grant No.2010GQW0027)
文摘By introducing the thermo entangled state representation, we derive four new photocount distribution formulas for a given light field density operator. It is shown that these new formulas, which are convenient to calculate the photocount, can be expressed as integrations over a Laguree Gaussian function with a characteristic function, Wigner function, Q-function and P-function, respectively.
