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串口同步采集是工业控制应用的重要环节,为克服由于不准确的数据采集所带来的乘性误差,进而对多串口的同步采集进行了研究。利用VS2005编程环境,设计实现了多串口的上位机数据采集平台,该平台开辟线程对多个串口采取重叠读取方式,实现了对测速系统中大量的串口数据同步读取、保存并实现波形动态显示的功能,满足了智能测速系统的测速算法研究的需要。此平台可以广泛的应用在测速系统之中,也可辅助用于各种工业控制的高级要求。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(5)
在容滞网络中,针对散发等待BSW(Binary Spray and Wait)路由协议在转发报文时具有一定的盲目性。提出将每个节点维护的路由信息由一维拓展到二维,并在该基础上研究节点的相遇规律,动态地调整报文转发策略,从而解决当前节点与信宿节点相遇概率较低的问题。实验结果表明,该算法与散发等待路由相比,在降低平均延迟的基础上,能有效改善报文的递交率。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(6)
目前图像的运动去模糊方法在处理较复杂的运动模糊时难以得到理想的效果,其原因之一是这些方法普遍只考虑图像梯度的稀疏性,忽略了模糊核的稀疏性。针对这一不足提出一种新的双L_0正则约束的运动模糊去除方法,该方法同时对自然图像梯度和模糊核使用L_0正则约束,结合半正定二次分裂最小化的方法进行求解优化,实现自然模糊图像梯度和模糊核均稀疏下的模糊核估计,并进一步使用L_(0.5)超拉普拉斯正则约束项恢复最终图像。实验发现,该方法可以较好地去除单幅图像较复杂的运动模糊,更好地克服了估计的模糊核中存在的噪点和错误,得到较现有方法更加理想去模糊效果。 相似文献
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张雷李成龙涂铮铮汤进 《数据采集与处理》2017,32(4):799-808
在视频中自动发掘目标并对其进行精确分割是一个非常有挑战性的计算机视觉问题。本文提出了一种基于保边滤波的显著目标快速分割方法。首先,通过融合外观特征与运动特征,将视频中的显著目标发掘转为能量函数最小化问题进行求解。其次,为了更精确地进行分割目标,融合外观的高斯混合外观模型(Gaussian mixture mode,GMM)、位置先验以及时空平滑约束构建马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型,并使用图割算法进行求解。本文提出的基于保边滤波的显著目标快速分割方法,在牺牲较少的精度下,极大地提高了分割效率。最后在两个数据集上进行了对比实验,实验结果表明,本文算法的分割精度超过了其他5种目标分割方法,且加速算法在损失少量精度的情况下提高了2倍分割效率。 相似文献
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针对JSEG算法在图像分割中出现的明显过分割现象,提出一种基于边缘信息的JSEG[1]改进方法。该方法首先将图像的颜色空间转换为LUV颜色空间,用PGF(Peer Group Filtering)[2]算法对图像进行平滑去噪,用分裂算法确定图像的类数,用GLA(Generalized Lloyd Algorithm)[3]算法完成量化,生成"类图"。然后计算每个像素的J值,并利用Canny算子检测的边缘信息,对J值进行修正,计算每个像素的局部相似程度,并在不同的尺寸下构建J图像,这样就能反映出最有可能的边界位置。最后在J图像上进行种子区域增长,直到获得最终的分割结果。实验结果表明该方法可以有效地改善JSEG算法在图像分割中存在的过分割现象。 相似文献
90.