HEROS-GAN：低成本传感器性能突破

哈尔滨工业大学团队提出HEROS-GAN技术，利用生成式深度学习将0.5美元的低成本加速度计信号转化为高精度信号，达到200美元高端设备的性能。该技术通过最优传输监督（OTS）和调制拉普拉斯能量（MLE），突破了低成本传感器的精度与量程瓶颈。实验结果表明，HEROS-GAN使量程从8g扩展至16g，噪声降低两个数量级，且构建了首个专用数据集LASED。研究已应用于工业机械臂振动监测系统，验证了其可行性和高效性。
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