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1.
提出了一种高速低延时8 bit/10 bit解码电路结构,采用四路并行通道同时处理输入数据,每一路具有K码检测、输入数据查错功能,能够在输入四路10 bit数据后的一个时钟周期内正确完成解码.所设计的解码电路通过搭建的通用验证方法学系统完成系统级功能验证,并基于65 nm工艺库进行综合、布局和布线,解码电路的面积为1 449 μm2.后仿真结果显示,解码电路的最高工作频率达415 MHz,四路可支持最高16.6 Gibit/s的串行数据传输速率,满足JESD204B协议标准推荐的最高传输速率12.5 Gibit/s的要求.将该解码电路用于支持JESD204B协议的高速数模转换器电路中,经测试,其传输速率最高达10.5 Gibit/s. 相似文献
2.
针对液晶屏(LCD)导光板表面缺陷检测方法存在漏检率和误检率较高,对产品表面复杂渐变的纹理结构适应性差的问题,提出一种基于改进相干增强扩散(ICED)与纹理能量测度和高斯混合模型(TEM-GMM)的LCD导光板表面缺陷检测方法。首先,构建ICED模型,基于结构张量引入平均曲率流扩散(MCF)滤波,使得相干增强扩散(CED)模型对缺陷的细线状纹理有良好的边缘保持效果,并利用相干性得到缺陷纹理增强和背景纹理抑制的滤波后图像;然后,根据Laws纹理能量测度(TEM)提取图像纹理特征,将图像的背景纹理特征作为离线阶段高斯混合模型(GMM)的训练数据,使用期望最大化(EM)算法估计GMM参数;最后,计算待检测图像各像素的后验概率,并将其作为在线检测阶段缺陷像素的判断依据。实验结果表明,该检测方法在导光颗粒随机、规则两种分布的缺陷图像测试数据组上的漏检率和误检率分别为3.27%、4.32%和3.59%、4.87%。所提检测方法适用范围广,可有效检测出LCD导光板表面划痕、异物、脏污和压伤等类型的缺陷。 相似文献
3.
针对当前基于深度学习的显著性检测算法缺少利用先验特征和边缘信息,且在复杂场景中难以检测出鲁棒性强的显著性区域的问题,提出了一种结合边缘特征,利用先验信息引导的全卷积神经网络显著性检测算法。该算法利用三种被经常用到的先验知识结合边缘信息形成先验图,通过注意力机制将提取的先验特征与深度特征有效融合,最终通过提出的循环卷积反馈优化策略迭代地学习改进显著性区域,从而产生更可靠的最终显著图预测。经过实验定性定量分析,对比证明了算法的可靠性。 相似文献
5.
6.
随着3D技术的不断发展,立体图像的使用领域越来越广泛,同时人们对图像的清晰度要求越来越高,因此,立体图像的质量评价成为关注点,基于此,提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法。使用双树复小波变换对立体图像的左、右视图进行处理,生成纹理结构图像,且根据最小能量误差的原理,获取左右视图的视差图;对纹理结构图像和视差图提取非对称广义高斯分布模型的参数、梯度幅值、相对梯度方向方差和奇异值曲线与坐标轴的面积等特征;使用AdaBoosting BP神经网络,进行训练和预测立体图像的质量得分。在LIVE立体图像数据库上的实验结果表明,新方法预测得分与主观得分有较好的一致性,获得了比较好的实验结果。 相似文献
7.
8.
针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题,同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势,提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先,利用信息增益率定量地选择特征子集,最大程度地保留样本信息;其次,采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型,使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力,然后,选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型,以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度,综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果;最后,通过两种数据集进行仿真实验,验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能. 相似文献
9.
针对工业无线传感器网络中参与攻击源节点定位的任务分配问题,构建和求解多目标优化定位任务分配模型,任务分配模型中设定参考节点组合总能量消耗、距离平均标准偏差目标函数,以及空间约束和剩余能量约束条件;采用循环拥挤排序将非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行改进后加入基于稀疏度局部搜索的混合优化算法联合求解任务分配模型,将稀疏度最小的解作为稀疏解,再采用极限优化策略在稀疏解周围进行局部搜索使得解拥有更好的分布特性.Matlab仿真结果表明该改进的混合优化算法可以提高算法收敛速度以及降低算法复杂度,在较快的时间内选择出合适的参考节点组合,减少了定位误差,提高了定位精度. 相似文献
10.
合成少数类过抽样技术(SMOTE)中的噪声样本可能参与合成新样本,所以难以保证新样本的合理性。针对这个问题,结合聚类算法提出了改进算法CSMOTE。该算法抛弃了SMOTE在最近邻间线性插值的思想,使用少数类的簇心与其对应簇中的样本进行线性插值合成新样本,并且对参与合成的样本进行了筛选,降低了噪声样本参与合成的可能。在六个实际数据集上,将CSMOTE算法与四个SMOTE的改进算法以及两种欠抽样算法进行了多次的对比实验,CSMOTE算法在所有数据集上均获得了最高的AUC值。实验结果表明,CSMOTE算法具有更高的分类性能,可以有效解决数据集中样本分布不均衡的问题。 相似文献