实时人脸特征提取

快速精确的人脸特征提取是人脸识别和表情分析的基础.文中提出了一种新型高效的视频人脸几何特征实时提取方法.视频输入图像以加权图形式表示,通过在加权图上的随机游动实现人脸像素级特征的自动提取,脸部特征包括外轮廓、眉毛、眼睛、鼻子和嘴唇.加权图采用8-邻接结构,定义在图的边上的加权值反映随机游动通过该边的似然度.随机游动模拟了一个各向异性的扩散过程,此扩散过程在滤除图像噪声点的同时保留下脸部特征点.随机游动从一些事先通过颜色和运动信息确定的、最具人脸特征的种子点开始,通过随机游动获得的人脸特征点以其原始形式统一保存在多个链表结构中,并根据人脸各部分的相对位置聚集成对应的特征点集合.有关人脸结构的先验知识通过Bayes方法结合到分析过程中.为了便于高层视觉计算,采用统计形状分析方法,将人脸特征点进一步表示成形状和配准信息,形状是具有仿射不变特性的几何信息,用于描述人脸的全局特征.形状的距离度量采用Procrustes距离.实验结果表明,提出的方法快速高效,能够实时地从视频中提取出人脸特征,在一定程度的光线变化、尺度变化、头部转动、手部干扰的情形下仍可以正常工作.     

索网结构欧拉坐标找形法

基于无弯矩假定,以节点坐标为待求参数,提出了一种适用于索网结构找形的数值算法——欧拉坐标找形法,并建立了欧拉空间坐标系。以轴力与杆长为未知参数,再根据杆单元的力学特性和平衡条件,直接建立结构节点坐标和轴力的平衡迭代矩阵。实例验证结果表明,欧拉坐标找形法能够适应各种类型的索网结构优化问题,鲁棒性好,收敛较为稳定。     

D2D网络功率和频谱资源分配策略

针对蜂窝通信系统高能耗、低通信资源利用率和低信道利用率的问题,提出一种基于能量效率(energy efficiency,EE)与频谱效率(spectral efficiency,SE)联合优化的网络资源分配策略.首先,在保证通信用户服务质量(quality of server,QoS)的前提下,提出一种基于启发式算法的...     

小提琴不同把位下弦振动的频谱分析

同一段旋律在小提琴上通过换把演奏会呈现完全不同类型的音乐情感表达.本文基于频谱分析技术,针对小提琴不同把位下的相同音高进行了频域与时域上的特性分析研究.研究结果表明,在相同音高下,使用低把位演奏时,8 000 Hz以下的频谱丰富度较低,8 000 Hz以上的频谱丰富度较高;使用高把位演奏时,8 000 Hz以下的频谱丰...     

弹性光网络中路由与频谱分配算法综述

弹性光网络(elastic optical networks, EONs)作为下一代极具潜力的光网络近年来受到广泛关注,其中路由与频谱分配(routing and spectrum allocation, RSA)是实现网络设计和控制的核心技术之一。本文系统分析了EONs的概念内涵,对RSA这一关键问题进行了详细描述,从静态和动态角度出发,以不同特性的算法框架为基础,依照精确算法、智能优化算法、启发式算法以及学习型算法4个大类对RSA算法的国内外研究现状进行了总结剖析。结合EONs的未来应用需求,阐述了该领域所面临的问题与挑战,展望了RSA算法的发展趋势。     

海浪感应磁场的频谱特性

根据Maxwell电磁理论,在地磁场中运动的海水将产生磁场。从理论上计算出海浪在地磁场中感应磁场的频谱是一种窄带频谱,随着海水深度的增加或风速的增加,其频带宽度变窄、峰值频率向低频方向移动。     

含参Bézier曲线在特征空间下的形状分析

参数曲线的奇拐点及凸性分布是曲线曲面造型技术的重要研究内容。文章基于特征空间的形状分析方法,讨论了一类三次含参Bézier曲线的形状特征。首先,利用参数曲线形状表示边向量系数间的关系,隐式化得到含有参数的尖点条件锥面和重结点边界条件锥面;其次,通过判断特征点与尖点和重结点边界条件方程的关系,导出特征分析中尖点及重结点的存在性,特征锥面及其切平面将三维空间划分为不同的特征区域,特征点在特征空间的分布决定了曲线的形状特征;最后,用垂直于坐标轴的平面切割特征空间,得到的截面图与现有方法具有一致性。该方法避免了不同条件下的复杂讨论,多维度展示了参数曲线的形状分布条件。     

基于分数阶小波的频谱感知算法

针对非平稳信号在低信噪比下使用能量感知算法感知效果差的问题,提出了一种基于分数阶小波的频谱感知算法。首先对接收信号进行分数阶小波变换达到能量聚集与去噪处理的目的,之后对重构信号进行能量感知。仿真结果表明,该算法相比于传统的能量感知算法以及基于小波变换的能量感知算法,可以提高在低信噪比下对非平稳信号的感知效果。在感知概率为0.3时,基于分数阶小波的能量感知算法比传统的能量感知算法和基于小波变换的能量感知算法分别提高了6 d B和2 d B的信噪比增益;在虚警概率恒为0.1时,基于分数阶小波变换的频谱感知算法的感知概率为0.867,明显高于传统能量感知算法0.287的感知概率和基于小波变换的频谱感知算法0.628的感知概率。     

面对分布式多域电磁态势感知的射频传感器设计

射频传感器是电磁态势感知的一种重要手段,通过对射频信号进行探测和分析,为电磁态势感知提供必要的数据支撑。针对现有射频传感器存在的获取信息不全面、集成度差等问题,论文提出基于分布式架构,以时、频、空、能等多域为切入点,设计一款分布式的多域电磁态势感知射频传感器,对射频信号进行多域协同侦测,为分析和评估战场电磁态势提供重要参考。论文首先基于Zynq多进程(Zynq Multi-Processor, ZynqMP)处理器处理器和ADRV9009射频收发芯片,设计了传感器的硬件方案,并完成了系统实物制作与测试,然后在软件算法方面,从时、频、空、能四个方面入手,分别就各域的关键特征指标,设计了相应的提取算法,最后设计了相应的功能和性能对比测试内外场实验。实测结果表明,传感器在时域所获得波形的震荡次数的误差小于1.92%,频域中对信号带宽和中心频率的测量误差分别小于3.2%和0.04%,能域中对能量的计算存在小于5.6%的误差,空域中来波方向角的测量误差小于2.7%,达到了预期设计要求。     

移频信号解调算法研究与DSP实现

随着我国高速铁路的快速发展,快速准确的检测列车自动控制系统中轨道电路移频信号参数成为了列车安全运行的重要保证.针对现有轨道电路移频信号检测算法在检测精度和检测时间上的局限,以及传统测试仪在智能化上的不足,对移频信号的频谱特点进行了分析研究,基于频谱特点利用欠采样技术和汉宁窗频谱重心校正算法对移频信号参数进行了解算,并基于DSP搭建了实验平台对算法进行了移植和实测验证.实验结果表明,该算法能够快速准确地自动检测出移频信号的各项主要参数.