针对基于最小二乘法的ICP 曲面匹配算法难以处理待比较曲面的局部大变形问题, 提出一种改进算 法。即采用遗传算法确定曲面初始相对位置以保证匹配优化结果为全局最优值, 利用ICP 算法匹配结果构造 偏差阈值, 以此阈值过滤点群后再以最小二乘法进行匹配处理, 消除局部大变形影响, 获得合理的变换矩阵。以此变换矩阵变换初始点群再进行误差计算, 从而获得理想的匹配结果
上传时间： 2017-07-02
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1，读入视频，获取帧图像 2，计算两帧之间的像素差。当像素差小于阈值时，进行累加平均知道像素差大于给定阈值时，判定为镜头，然后保存。
上传时间： 2016-07-27
上传用户：superman
将图片转化为double数据类型，再利用T=dctmtx(8)建立一个8*8的DCT变换矩阵。将图片分割为8*8的小块，分别对小块进行各自的DCT变换。变换的矩阵可调用函数dctmtx，得到余弦基函数作为变换基T。T*B*T’是变换的操作，得到DCT变换系数矩阵。接着按照实验要求，将 DCT 系数矩阵中值小于给定阈值的元素置为 0。这样就完成了DCT变换。进行逆变换时，直接用T’*B*T得到结果矩阵，转化为图像形式
标签： MATLAB
上传时间： 2020-07-07
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电子元器件抗ESD技术讲义:引 言 4 第1 章 电子元器件抗ESD损伤的基础知识 5 1.1 静电和静电放电的定义和特点 5 1.2 对静电认识的发展历史 6 1.3 静电的产生 6 1.3.1 摩擦产生静电 7 1.3.2 感应产生静电 8 1.3.3 静电荷 8 1.3.4 静电势 8 1.3.5 影响静电产生和大小的因素 9 1.4 静电的来源 10 1.4.1 人体静电 10 1.4.2 仪器和设备的静电 11 1.4.3 器件本身的静电 11 1.4.4 其它静电来源 12 1.5 静电放电的三种模式 12 1.5.1 带电人体的放电模式(HBM) 12 1.5.2 带电机器的放电模式（MM） 13 1.5.3 充电器件的放电模型 13 1.6 静电放电失效 15 1.6.1 失效模式 15 1.6.2 失效机理 15 第2章 制造过程的防静电损伤技术 2.1 静电防护的作用和意义 2.1.1 多数电子元器件是静电敏感器件 2.1.2 静电对电子行业造成的损失很大 2.1.3 国内外企业的状况 2.2 静电对电子产品的损害 2.2.1 静电损害的形式 2.2.2 静电损害的特点 2.2.3 可能产生静电损害的制造过程 2.3 静电防护的目的和总的原则 2.3.1 目的和原则 2.3.2 基本思路和技术途径 2.4 静电防护材料 2.4.1 与静电防护材料有关的基本概念 2.4.2 静电防护材料的主要参数 2.5 静电防护器材 2.5.1 防静电材料的制品 2.5.2 静电消除器（消电器、电中和器或离子平衡器） 2.6 静电防护的具体措施 2.6.1 建立静电安全工作区 2.6.2 包装、运送和存储工程的防静电措施 2.6.3 静电检测 2.6.4 静电防护的管理工作 第3章 抗静电检测及分析技术 3.1 抗静电检测的作用和意义 3.2 静电放电的标准波形 3.3 抗ESD检测标准 3.3.1 电子元器件静电放电灵敏度（ESDS）检测及分类的常用标准 3.3.2 标准试验方法的主要内容（以MIL-STD-883E 方法3015.7为例） 3.4 实际ESD检测的结果统计及分析 3.4.1 试验条件 3.4.2 ESD评价试验结果分析 3.5 关于ESD检测中经常遇到的一些问题 3.6 ESD损伤的失效定位分析技术 3.6.1 端口I－V特性检测 3.6.2 光学显微观察 3.6.3 扫描电镜分析 3.6.4 液晶分析 3.6.5 光辐射显微分析技术 3.6.6 分层剥离技术 3.6.7 小结 3.7 ESD和EOS的判别方法讨论 3.7.1 概念 3.7.2 ESD和EOS对器件损伤的分析判别方法 第4 章 电子元器件抗ESD设计技术 4.1 元器件抗ESD设计基础 4.1.1抗ESD过电流热失效设计基础 4.1.2抗场感应ESD失效设计基础 4.2元器件基本抗ESD保护电路 4.2.1基本抗静电保护电路 4.2.2对抗静电保护电路的基本要求 4.2.3 混合电路抗静电保护电路的考虑 4.2.4防静电保护元器件 4.3 CMOS电路ESD失效模式和机理 4.4 CMOS电路ESD可靠性设计策略 4.4.1 设计保护电路转移ESD大电流。 4.4.2 使输入/输出晶体管自身的ESD阈值达到最大。 4.5 CMOS电路基本ESD保护电路的设计 4.5.1 基本ESD保护电路单元 4.5.2 CMOS电路基本ESD保护电路 4.5.3 ESD设计的辅助工具－TLP测试 4.5.4 CMOS电路ESD保护设计方法 4.5.5 CMOS电路ESD保护电路示例 4.6 工艺控制和管理
上传时间： 2013-07-13
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随着工业技术的不断发展,大型结构件的应用越来越多。在这些大型结构件的焊接生产中存在大量的弯曲角焊缝和折线角焊缝,实现这些焊缝的自动化焊接对于提高生产效率和保证产品质量具有非常重要的意义。这些工件结构庞大,很多焊接作业必须在现场进行,难以采用手臂式机器人进行自动焊接,也难以采用编程或示教的方式进行焊缝跟踪;另外在对这些焊缝进行自动焊接时,不仅要控制焊枪跟踪焊缝移动,同时还要调整焊枪的倾角,以保证焊接质量。 为此,本文以轮式移动焊接机器人为平台,解决大范围移动焊接问题;同时采用旋转电弧作为传感器,进行焊枪偏差识别与倾角检测,从而实现大型构件角焊缝自动焊接。研究内容主要包括:焊接电流信号的滤波处理;焊枪偏差与倾角检测;水平弯曲角焊缝、具有直角转弯的角焊缝和水平折线角焊缝跟踪及焊枪倾角调整控制器的设计。 针对焊接电流信号易受外界噪声干扰影响的问题,本文提出以软阈值小波滤波为核心的组合滤波算法,对旋转电弧传感器采集到的电流信号进行滤波处理,使电流波形得到了明显地改善,提高了电流信号的信噪比,为焊枪的偏差和倾角检测奠定了基础。
上传时间： 2013-04-24
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目前，小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面，新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论，对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法，例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性，因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径，特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法，并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且，讨论了小波分析的基本理论，介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法，最后研究了小波基的数学特性，分析了它们对实际应用的影响和作用。进而，介绍了小波的几种去噪方法：小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的，但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节，且小波基的选择亦有相当的难度，只有靠经验来确定，不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理，分析了去噪过程中几个参数的选取问题，并给出了一些选取依据；对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进，利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理，并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比，去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上，进行了改进，利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法，仿真试验结果表明，由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好，准确率高，而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较，通过实验仿真来实现，并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词：小波分析，信号去噪，阈值，均值逼近，空域相关
上传时间： 2013-07-19
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心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
上传用户：weixiao99
为了解决现有环形线圈车检器在工程应用中出现的误检问题，尤其是对同一辆大车的多次误触发问题，本文深入研究导致误检现象的具体原因，并在这基础上提出了一套软硬件的解决方法，以减少误触发现象，提高检测的准确率。 为了方便测量与调试，本文设计了一个PC端软件。它与实验室原有的频率采集工具一块配合工作，能实时而直观地察看车检器的工作状况，从而有利于实验数据的采集与问题分析。通过实验分析，本文总结了误检现象的若干情形，以及导致误检问题的主要原因。 针对上述分析的发现—车检器采用的单一阈值法不能适应复杂的应用环境，本文对检测算法作了改进：对车辆到达的检测，仍采用单一阈值法；对车辆离开的检测，则采用平坦性判定法。后者利用了在车辆离开时，线圈频率从非平坦变为平坦这一特征。它有简单、易移植和防误检的特点。 为了从应用层面解决问题，本文设计了一种基于改进算法的车检器。与同类车检器相比，它除了集成上述车检算法外，还提供一个RS-232的测试端口，按一定的数据协议与PC端的诊断软件通讯，能够帮助现场测试工作的开展。 本文还利用了新车检器做了两组的实验：实验室环境与高速公路车辆检测现场环境下的实验。第一组验证了改进算法的防误检性能，并计算它的检测延迟。其中检测延迟的计算，有助于协调车辆检测系统中线圈、车检器与摄像头三者间的工作。第二组验证了新车检器的检测性能，包括识别和延迟两方面内容。两组实验结果都证实了改进算法的实用价值。
上传时间： 2013-06-16
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本文以滤波技术飞速发展，小波滤波优越性的凸现，以及虚拟仪器的易操作等良好特性为背景，以简单易行和滤波效果良好为研究目的，展开本文信号滤波处理的研究工作。 在深入研究三种小波滤波方法原理和优缺点的基础上，本文提出了一种新的优化滤波方法，包括以下三个方面： 首先，将静态小波变换(SWT)应用于滤波处理。利用SWT的平移不变性和冗余性来进行含噪信号的分解，这样不仅弥补了正交小波变换的不足，而且提高了滤波性能。 然后，提出了基于空域相关的优化阈值函数滤波算法。该算法把小波系数间的相关性应用于阈值滤波。它是在构造出基于空域相关的显著性函数和基于显著性函数的阈值滤波过程的基础上，提出了基于空域相关的优化阈值函数，并且把极小化广义交叉验证(GCV)得到均方差(MSE)意义下的最优阈值作用于该优化阈值函数。该滤波算法不仅实现了噪声的有效去除，而且信号的重要特征也保留完好； 最后，引入了新型锁相环--正交锁相环(QPLL)。鉴于QPLL不仅具有锁定范围宽、入锁速度快、锁定后精度高的性能，而且还具有良好的抑制谐波、噪声的能力，以及对波形畸变不敏感等良好特性，所以QPLL的引入达到了信号锁定和优化滤波的目的，使优化滤波方法的设计更具新意，而且取得了更好的滤波效果。 为了验证优化滤波方法，本文搭建了实验平台，它是由FPGA信号采集部分和LabVIEW软件滤波处理两个部分构成。通过传感器采集信号，经过A/D转换后送入FPGA。以FPGA为CPU控制A/D转换，并进行波形数据缓存，在接收到LabVIEW的命令后，将存储的数据送给串口。在LabVIEW中，从串口检测所需的波形数据，然后通过优化滤波方法将数据进行滤波处理，最后在前面板中把实验结果显示出来。 实验结果表明，该优化滤波方法不仅能实现优良的滤波功能，而且简单易行，是一种有效的滤波方法。
上传时间： 2013-07-20
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码元定时恢复(位同步)技术是数字通信中的关键技术。位同步信号本身的抖动、错位会直接降低通信设备的抗干扰性能，使误码率上升，甚至会使传输遭到完全破坏。尤其对于突发传输系统，快速、精确的定时同步算法是近年来研究的一个焦点。本文就是以Inmarsat GES/AES数据接收系统为背景，研究了突发通信传输模式下的全数字接收机中位同步方法，并予以实现。 本文系统地论述了位同步原理，在此基础上着重研究了位同步的系统结构、码元定时恢复算法以及衡量系统性能的各项指标，为后续工作奠定了基础。 首先根据卫星系统突发信道传输的特点分析了传统位同步方法在突发系统中的不足，接下来对Inmarsat系统的短突发R信道和长突发T信道的调制方式和帧结构做了细致的分析，并在Agilent ADS中进行了仿真。 在此基础上提出了一种充分利用报头前导比特信息的，由滑动平均、阈值判断和累加求极值组成的快速报头时钟捕获方法，此方法可快速精准地完成短突发形式下的位同步，并在FPGA上予以实现，效果良好。 在长突发形式下的报头时钟捕获后还需要对后续数据进行位同步跟踪，在跟踪过程中本论文首先用DSP Builder实现了插值环路的位同步算法，进行了Matlab仿真和FPGA实现。并在插值环路的基础上做出改进，提出了一种新的高效的基于移位算法的位同步方案并予以FPGA实现。最后将移位算法与插值算法进行了性能比较，证明该算法更适合于本项目中Inmarsat的长突发信道位同步跟踪。 论文对两个突发信道的位同步系统进行了理论研究、算法设计以及硬件实现的全过程，满足系统要求。
上传时间： 2013-04-24
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