颜色和纹理特征的运动目标检测

针对复杂场景中运动目标检测这一难题,提出利用RGB颜色特征和尺度不变局部三元模式的运动目标检测算法。利用时域中值法得到估算背景图像并快速初始化背景模型。通过颜色特征、纹理特征相似性度量,融合得出背景概率网络,通过侧抑制滤波提高对比度分类出前景与背景像素,前景像素进一步进行阴影检测,将阴影点归为背景点,但不用于模型更新。将算法与GMM、SC-SOBS、SUBSENS算法在变化检测数据库中进行对比验证。实验表明,新算法在满足实时性的基础上,对动态背景,阴影和相机抖动等有一定的鲁棒性。     

电容式振动传感器谐波失真自检测接口ASIC设计

为实现电容式振动传感器的谐波失真测量,针对电容式振动传感器表头设计出一种开关电容型接口ASIC芯片,采用相同电极分时复用的方法,从而避免电容敏感与静电力反馈的馈通现象.对传感器敏感电容上下极板与中间质量块间的杂散电容导致的谐波失真进行了原理分析,可知传感器二次谐波与寄生电容成正比,三次谐波与寄生电容无关.提出采用电容阵列补偿、静电力平衡反馈式闭环电路结构进行传感器谐波失真抑制,并基于静电力原理提出一种新的电容式振动传感器谐波失真自检测方法,该方法无需精密振动台,仅需要低失真度电压信号源.实际测试结果显示,谐波失真检测精度可达到-83 dB.ASIC芯片采用2μm CMOS工艺流片,刻度因子为1.2 V/g（g为重力加速度,g=9.8 m/s2）,量程为±2g,噪声密度为3×10-6g/（Hz）～（1/2）,静态功耗为40 mW.测试结果证明,该电路达到高精度微加速度计系统设计要求,可以应用到地震监测、石油勘探等领域中.     

采用L-M算法的JPEG图像隐写分析

提出了一种针对JPEG图像的通用隐写分析系统。首先对实验图像提取其在小波域的细节部分和近似部分系数的特征函数矩和实验图像的第一层小波分解后的对角子带D₁再次进行分解所得到的细节部分和近似部分系数的特征函数矩作特征的有效性分析,通过对有效特征的选择和提取,得到一组训练集合,最后采用基于L-M算法的BP神经网络来进行分类。实验结果表明,这是一种有效的、高精度的盲检测方法,能够准确识别出JPEG图像是否含有隐密信息。     

基于提升整数小波变换的虹膜识别

提出了一种基于小波提升方案的虹膜识别算法。与传统基于卷积的小波变换方法相比,该方法在特征提取上计算简单,运算速度快,而且实现的是从整数到整数的变换,更有利于虹膜信息的量化。先对虹膜图像进行提升整数小波变换,然后对子图进行量化编码得到特征,采用屏蔽了噪声位的汉明距来进行模式识别。实验结果表明,基于提升整数小波变换的虹膜识别方法在识别率和等错率方面都能达到好的识别效果,在特征提取速度上也得到了较大提升,更能满足实时性的要求。     

ADO数据存取技术

本文介绍了微软公司以ＡｃｔｉｖｅＸ技术为基础的ＡＤＯ数据存取技术,分析了ＡＤＯ的工作原理,并用ＶＢ说明了ＡＤＯ数据访问技术的实现方法。     

采用决策层融合的人脸语音识别技术

在信息融合的基础上提出采用基于决策层融合的多生物特征识别技术.对人脸图像采用基于主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)结合的识别方法;对语音信息采用基于Mel倒频谱系数(MFCC)与混合高斯模型(GMM)的识别方法.将人脸识别子系统和语音识别子系统的输出结果作为决策层支持向量机(SVM)的输入,经过线性核函数SVM分类器融合后得到最终结果.该方法有效的提高了系统的识别率.     

论蒙西联海西分公司1#发电机定子接地保护误动

1电网各相对地电压的分析众所周知,不接地或径小电流的电网中,负载中性点是不接地或径小电流的（经消弧线圈、电阻、避雷器等接地）。负载阻抗大小和各相不对称情况不影响三相对地电压,因此在分析电网各相对地电压时可不看负载的情况,     

闭环加速度计CMOS接口电路

采用高压18 V CMOS集成电路工艺,设计了一种开关电容闭环加速度计接口电路芯片。芯片电路中包括开关电容型电荷敏感放大器,PID控制电路以及相关双采样电路。采用相关双采样技术并用大面积PMOS晶体管作前级放大器输入级来消除放大器的1/f噪声、失调电压及KT/C噪声;用高环路增益及静电力平衡技术消除后级电路的1/f噪声、电荷注入和时钟馈通。在相同电极的条件下,利用电荷检测与静电力反馈时域分离法,有效地消除了驱动馈通的影响。设计的芯片采用18 V电源电压供电,闭环加速度计刻度因子为420 mV/g,噪声密度为10 μg/ Hz ,芯片面积为15.2 mm²。     

浅谈青海碱业2#发电机组启动试验

1.采用网电向2#发电机倒送电同期回路检查测试方案;2.2#发电机组启动方案。     

基于全局和局部信息的目标跟踪算法

图像序列中的运动目标在跟踪过程中容易受到复杂环境以及严重遮挡所影响。针对该问题,提出一种基于全局信息和局部信息的混合粒子滤波算法。新算法在传统粒子滤波的基础上引入了多子块纹理直方图,它包含了目标的局部空间信息,使得跟踪算法的鲁棒性有所提高;根据目标受遮挡的程度自适应调节全局和局部信息对目标定位的贡献,在一定程度上提高了算法的抗遮挡能力和适应能力,实验结果表明该算法在目标处于部分遮挡和严重遮挡时能够达到比较理想的跟踪效果。