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基于改進協(xié)方差矩陣的半色調(diào)圖像分類研究[顯示光電][其他]

針對半色調(diào)圖像分類中只存在0和1的特點，提出了一種基于改進的協(xié)方差矩陣在半色調(diào)圖像中的分類方法。根據(jù)協(xié)方差矩陣在實現(xiàn)半色調(diào)圖像分類中個數(shù)少且并未體現(xiàn)其局部和全局信息的特性，對協(xié)方差矩陣的底層特征進行改進。利用樣本的局部特性和核密度估計方法，實現(xiàn)黎曼流形上的貝葉斯分類策略。實驗中研究協(xié)方差矩陣的底層特征與傳統(tǒng)協(xié)方差矩陣的特征提取方法并對其進行分類性能比較。實驗結(jié)果表明，在半色調(diào)圖像分類中，與傳統(tǒng)的協(xié)方差矩陣相比較，改進的協(xié)方差矩陣提取出的特征在分類中平均錯誤分類率更低

發(fā)表于：2/20/2016

改進Retinex算法對特殊環(huán)境下的車牌圖像增強研究[顯示光電][汽車電子]

針對特殊環(huán)境（霧天、傍晚）下車牌圖像由于光線暗淡而使得識別效果明顯下降的問題，提出一種使用改進的Retinex算法（五尺度Retinex算法）與冪函數(shù)和雙邊濾波相結(jié)合對特殊環(huán)境下的車牌圖像進行增強的算法。首先用冪函數(shù)對霧天、傍晚環(huán)境下的車牌圖像進行處理，再采用雙邊濾波處理，最后經(jīng)過五尺度Retinex算法處理。與傳統(tǒng)Retinex算法相比，所提出的算法取得了較好的對特殊環(huán)境下的車牌圖像增強的效果，改善了車牌圖像的視覺效果，并且處理時間較短，對現(xiàn)實生活具有可觀的實際意義。

發(fā)表于：2/20/2016

基于圖像一致性計算的目標識別算法[顯示光電][其他]

視覺計算模型集合了人類視覺系統(tǒng)（HVS）的復雜特征，并模擬了視覺輸入的分層感知表達。自底向上機制是現(xiàn)代模型中最常見的特征，是指無意識的注意，所提出的一致計算方法模擬自底向上視覺注意，并通過一致區(qū)域的計算來達到目標識別的目的。所提模型主要基于對HVS行為的目前的理解，使用對比敏感度函數(shù)、感知分解、視覺掩蔽形成一個神經(jīng)性視覺空間，并在此基礎(chǔ)上使用center-surround交互、感知編組和顯著圖的建立來得到最終的顯著圖。所提模型的性能通過使用自然圖像來進行評估，并將其結(jié)果與參照的經(jīng)典的自底向上模型進行對比，結(jié)果表明該模型實效性高。

發(fā)表于：2/20/2016

基于Tri-training的圖像多特征融合目標分類[顯示光電][其他]

在對目標進行分類識別過程中，對其特征的有效提取直接影響最后分類的精度。針對此類問題，提出了基于Tri-training算法對圖像進行多特征融合分類，通過利用Principal Component Analysis（PCA）主成分分析法，并結(jié)合目前比較實用的半監(jiān)督學習Tri-training算法對圖像顯著目標進行分類，其中Tri-training算法是以Support Vector Machine（SVM）、Na?觙ve Bayes（NB）、Back Propagation（BP）為基分類器，將圖像的多特征數(shù)據(jù)值作為圖像在Tri-training分類器的輸入對分類器進行訓練和測試。實驗表明，在進行了有效的預(yù)處理之后，再對樣本進行多特征融合在一定程度上明顯提高了分類精度。

發(fā)表于：2/20/2016

基于改進SIFT算法在圖像匹配中的研究[其他][數(shù)據(jù)中心]

對于邊界顯著的圖像，用二值圖像代替灰度圖像進行SIFT特征匹配，節(jié)約了運行時間。同時在SIFT算法中用128維的特征描述子進行特征描述影響了算法的實時性，用歐氏距離進行匹配對算法的準確性有一定的影響。提出了一種改進SIFT算法，用64維的特征描述子以及加權(quán)的歐式距離進行匹配。實驗結(jié)果表明，所提出的改進方法在提高準確率的同時還減少了運行時間。

發(fā)表于：2/19/2016

手繪太陽黑子圖手寫字符分割方法研究[模擬設(shè)計][其他]

利用固定區(qū)域坐標提取固定區(qū)域的單行數(shù)據(jù)字符塊；基于高斯模糊提取隨機手寫黑子信息字符區(qū)；結(jié)合Hough變換與投影技術(shù)完成隨機手寫區(qū)域中包含多個黑子記錄字符塊的分割，并將包含單個黑子記錄字符塊分割為3個僅包含單行數(shù)據(jù)的字符塊；利用顏色填充分割算法分割出單行數(shù)據(jù)字符塊中的單個字符和粘連字符，結(jié)合平均字符寬度信息進一步分割粘連字符。實驗結(jié)果表明，每幅手繪太陽黑子圖的固定區(qū)域和隨機區(qū)域的字符分割平均正確率分別達到95.5%和79.6%。

發(fā)表于：2/19/2016

基于FPGA實現(xiàn)OmniVision圖像傳感器的SCCB總線協(xié)議[其他][數(shù)據(jù)中心]

基于Atera公司的FPGA芯片對OmniVision圖像傳感器進行圖像采集前的準備工作，通過FPGA的GPIO端口模擬SCCB（串行攝像機控制總線）總線協(xié)議對傳感器的寄存器進行配置，從而完成對傳感器的初始化，使得攝像頭得以正常運行。

發(fā)表于：2/19/2016

基于Saber仿真的改進型半橋LLC變換器閉環(huán)電路設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

LLC變換器是一種非常有前景的拓撲電路，然而其工作過程較為復雜，很難建立準確的小信號模型，因此閉環(huán)控制電路設(shè)計困難。同時，隨著LLC變換器的廣泛使用，其過流保護問題也日益受到關(guān)注。針對一種具有過流保護功能的改進型半橋LLC變換器，提出了基于Saber軟件時域仿真進行補償電路設(shè)計的方法，并設(shè)計了一款1 200 W的半橋型LLC變換器。仿真實驗驗證了該方法的正確性及可行性，對實際工程應(yīng)用有一定的指導意義。

發(fā)表于：2/19/2016

基于雙目立體視覺的圖像增強[顯示光電][醫(yī)療電子]

戶外視覺系統(tǒng)采集圖像時，容易受到低照度等因素的影響，導致捕獲的圖像退化，視見度降低。本文提出了一種基于雙目立體視覺的圖像增強算法。該算法首先通過立體匹配處理求解場景視差圖像，然后構(gòu)建廣義雙邊濾波估計圖像照度分量，根據(jù)Retinex原理求解圖像反射分量，實現(xiàn)圖像的增強。實驗證明，該算法能夠有效地改善圖像質(zhì)量，提高雙目視覺系統(tǒng)工作的魯棒性和可靠性。

發(fā)表于：2/19/2016

基于MSP430的熱式風速傳感器設(shè)計[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

基于熱擴散原理設(shè)計了一款熱式風速傳感器，它是以Flow Sens FS5為感應(yīng)元件，將其接入傳感器電路之中，通過模擬采集電路轉(zhuǎn)換為電壓信號。將電壓信號經(jīng)差動放大電路放大之后，再經(jīng)過信號濾波電路進行濾波，使電壓的幅值比較穩(wěn)定。最后由MSP430F149單片機的A/D定時采集電壓信號，單片機處理采集數(shù)據(jù)并在液晶上顯示風速值。

發(fā)表于：2/19/2016

基于Android應(yīng)用的智能計量插座設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

智能家居是物聯(lián)網(wǎng)的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域，而智能計量插座因其可以有效監(jiān)控用電量，已成為智能家居的重要組成部分。本文采用處理器STM8L152和計量芯片ATT7039AU，實現(xiàn)對用戶插座電壓、電流、功率、用電量等參數(shù)的有效監(jiān)控，并通過自帶的WiFi模塊，實現(xiàn)對插座的遠程智能控制、數(shù)據(jù)采集、能耗管理等功能，從而達到減少家居用電能耗的目的。

發(fā)表于：2/19/2016

基于CC2530的無線土壤水分傳感器節(jié)點設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

土壤含水量的準確測定是實現(xiàn)節(jié)水灌溉和精準農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)。為實現(xiàn)土壤水分的自動測量和無線傳輸，基于FDR和CC2530芯片設(shè)計了無線土壤水分傳感器節(jié)點。FDR實現(xiàn)了快速、精確的土壤含水量測量，CC2530完成模數(shù)轉(zhuǎn)換、數(shù)字信號處理和射頻信號的發(fā)送等工作。討論了節(jié)點的低功耗問題，最后對節(jié)點進行了丟包率測試。試驗結(jié)果表明：所設(shè)計開發(fā)的基于CC2530的傳感器節(jié)點具有丟包率低、運行穩(wěn)定可靠的特點，能夠滿足土壤水分的無線數(shù)據(jù)采集的要求。

發(fā)表于：2/19/2016

基于多相位技術(shù)的USB3.0發(fā)送電路設(shè)計[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

根據(jù)USB3.0的發(fā)送速率要求和高速串行發(fā)送原理，使用Verilog HDL描述語言設(shè)計了一種基于多相位技術(shù)的USB3.0發(fā)送電路。電路各模塊在ISE中編譯和仿真，給出了電路實現(xiàn)的結(jié)構(gòu)圖、模塊的接口信號以及部分程序和仿真波形圖，并將仿真結(jié)果進行比較驗證，證明多相位技術(shù)設(shè)計的電路能滿足數(shù)據(jù)發(fā)送的準確性和時序要求。

發(fā)表于：2/19/2016

多功能包裹智能監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對快遞業(yè)中特殊物品的運輸安全問題，提出了一類多功能的包裹智能監(jiān)測系統(tǒng)。給出了系統(tǒng)的整體框架結(jié)構(gòu)，詳細介紹了終端控制器和客戶端兩個核心單元的設(shè)計與實現(xiàn)。終端控制器的硬件包括ARM9微處理器、SIM908數(shù)據(jù)采集和傳輸?shù)饶K；軟件部分由主控程序、數(shù)據(jù)采集和傳輸組成?？蛻舳耸潜O(jiān)控系統(tǒng)的核心部分，主要分為設(shè)置模塊、顯示模塊、報警模塊。本系統(tǒng)的硬件采用模塊化設(shè)計，軟件采用低功耗的設(shè)計，具有體積小、攜帶方便等特點。

發(fā)表于：2/19/2016

基于正交鏡像濾波器組的子帶脈沖壓縮方法[嵌入式技術(shù)][其他]

針對超寬帶雷達頻帶分割濾波器不理想、導致子帶脈沖壓縮和直接脈沖壓縮結(jié)果相差較大的問題，本文提出了基于正交鏡像濾波器組的子帶脈沖壓縮方法。首先設(shè)計了近似完全重建的正交鏡像濾波器組，定義目標函數(shù)為通帶誤差、阻帶能量和失真轉(zhuǎn)移函數(shù)平方誤差的加權(quán)和，通過無約束的變尺度方法將其最小化，然后用設(shè)計的正交鏡像濾波器作為頻帶分割濾波器，實現(xiàn)子帶脈沖壓縮。仿真結(jié)果表明，本文設(shè)計的正交鏡像濾波器組，相比現(xiàn)有的設(shè)計，具有更小的峰值重建誤差、通帶和阻帶誤差。提出的子帶脈沖壓縮方法，與傳統(tǒng)方法相比，主副瓣比和主瓣寬度等脈壓性能也明顯提高。

發(fā)表于：2/19/2016