一种改进的Knockout抠图方法

通过对Knockout算法的研究分析,针对其在实际应用中需要用户大量的交互工作以及因模型简单造成的抠图不精确问题,提出了一种改进算法。该算法用区域生长方法将用户输入的前、背景线段生长聚合成前、背景区域;然后用轮廓查找方法找到两个区域的轮廓作为Trimap的前、背景轮廓线;最后使用优化颜色样本的方法对每个未知像素点的样本进行优化,提高抠图的精确度。实验结果表明,改进后的算法需要用户较少的工作量,能够得到传统Knockout算法更好的抠图效果。     

基于4f光学系统的透镜FT、IFT变换光学频谱特征分析实验

分析了基于4F光学系统的透镜FT、IFT变换光学的数学表述,指出其参数所表征的物理意义;据此提出利用若干等焦距透镜建立变换光学频谱特征分析实验的构思,利用CCD件和计算机进行采样、分析,阐述d0试件几何孔径等因素对其变换光学频谱特征的影响．     

一种交流采样相角测量的实时算法

电力系统电压与电流之间相角是电力系统实时监控中的一项重要的测量参数.为了能实时地对电力系统电压与电流之间的相角进行测量,本文提出了一种基于电压、电流交流采样值的新算法.该算法具有计算速度快、精度高等优点.     

过采样∑Δ调制器结构参数设计自动化

采用基于最小偏差逼近多项式和递推法求解待定系数方程的方法 ,开发了一套内插式过采样 ∑ Δ调制器设计自动化软件 ,动态调整调制器的结构参数 ,使∑ Δ调制器的性能得到优化 .给出了一个具体的内插式∑ Δ调制器的设计实例 ;为了解设计的性能 ,给出了该∑ Δ调制器的谱特性 .实验结果证明 ,使用该自动化软件 ,可以进行采用过采样技术的数 -模转换器中内插式∑ Δ调制器的参数设计     

基于块采样的纹理合成算法改进

通过引入最小误差映射表数据结构,改进图像重叠区域最小误差分割算法,以提高纹理合成过程的纹理块匹配速度.通过对可接受误差范围参数进行调整,实现纹理选取过程的优化,提高合成图像的质量.以二值化的原始纹理块和合成图像中的黑色像素点百分比折线对比、黑色区域数量折线对比作为合成效果的评价依据,给出合成图像效果的评价算法.试验结果表明,改进算法在提高合成速度、改善合成效果方面都较理想.     

软件无线电中的降采样率技术

为了解决软件无线电通信系统中频采样之后的极大数据量,在基带处理部分对DSP的计算压力,其接收机中采用了数字下变频技术.笔者重点研究数字下变频技术中的降采样率问题,对降采样率技术的单级整倍数和多级整倍数抽取实现方案进行了详细的分析对比,并利用MATLAB完成了仿真分析.仿真结果表明:同等技术指标下应优先考虑多级二倍数抽取,其次考虑多级整倍数抽取,尽量不使用单级整倍数抽取方案.该结论对如何选择合适的降采样技术实现方案,在实际应用中具有指导意义.     

SoC处理器的时钟生成器：电路和体系结构

本书涵盖了面向SoC（System　on　Chip，片上系统）处理器的集成综合器电路设计的论题，采取了一种更为全局的设计观念来考察电路级和体系结构级的设计空间。书中的论述十分广泛，而且包括电路理论和锁相环反馈控制理论的综述。在电路级方面，讨论包括深亚微米数字CMOS过程的低功耗模拟设计、供电噪声效应、设备噪声；在体系结构级方面的论述，涵盖了连续时间和离散时间模型的锁相环分析，以及锁相行为的细节分析。还有一些章节对特定的时钟生成器模块做了电路级和系统结构级的深入描述，其中包括高供电噪声屏蔽的锁相环电路、体系结构和数字锁相环体系结构，考察了为离散时间模拟部件产生低失真采样时钟的方法。这里所说的锁相环包括希格马．代尔塔N分锁相环、直接数字综合（DDS、Direct　Digital　Synthesis）技术和锁相环的非常规应用。本书讨论的面向测试的设计（Dvr、Design　for　Test），其中包括锁相环的精确测量滤波器方法和嵌人式测试（BIST、Built—in—self-test）技术。     

一种新型的简化群优化粒子滤波算法

针对粒子滤波的粒子退化和贫化问题,将新兴的简化群优化(SSO)算法引入到粒子滤波的重采样阶段.SSO算法结构简单,在保留优良粒子的基础上,增加一项粒子随机运动过程,以提供粒子多样性.实验结果表明,新算法不仅有效提高了对非线性系统状态的估计精度,而且具有更高的运算速度.     

基于NSST和FAST的图像配准方法

为了进一步提高图像的配准速度,提出一种基于非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST)和加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)的图像配准方法.首先将参考图像和待配准图像分别通过非下采样Shearlet变换分解成高频和低频子带,对低频子带构建高斯金字塔并采用FAST算子检测图像特征点,利用加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)向量描述子描述所检测的特征点并依据夹角余弦准则实现特征点的匹配.然后利用随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法剔除误匹配点对,实现图像配准.大量实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、结合Shearlet和SURF的算法、改进的SURF算法相比,所提出的方法在保证一定配准精度的前提下,配准的速度大大加快.     

基于LS-SVM的变采样周期系统控制

针对变采样周期系统的控制,提出基于在线最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测控制方法.在LS-SVM的基础上,利用训练数据窗及训练数据阈值,推导出适合控制系统的在线训练方法.当在线LS-SVM的核函数取线性函数时,结合预测控制方法得到在线LS-SVM预测控制量的方程解,并将其应用于变采样周期系统.仿真显示了该方法的可行性、鲁棒性.