针对图像自适应显示的视觉注意力模型

图像在移动设备上的使用越来越广泛,但是各种不同的显示环境需要对图像进行自适应的显示,针对这个问题作者提出了基于视觉注意力的图像自适应显示的方法,而其基础是针对图像视觉注意力的建模。该文提出了一种有效地描述视觉注意力的模型,区别于把图像作为一个整体进行考虑的方法,把图像分解成一系列的注意力对象,并通过对视觉注意力对象的尺寸估计、区域约束分割、基于区域的显著度计算等步骤确定注意力对象的属性。实验结果证明了该模型的有效性。     

数字调幅广播系统中基于滑动窗口的二维信道估计

针对DRM数字广播系统,提出一种基于滑动窗口的二维信道估计方法.该方法首先对接收到的导频信号所在信道进行最小二乘估计,然后进行时间方向插值估计导频子载波上所有位置处的信道频率响应,最后通过一个滑动窗口在多径扩展域和多谱勒扩展域分别进行处理.对于快速时变信道,通过调整窗口的滑动步数,可以有效处理窗口内信道路径数和路径延迟可能变化的情况,从而显著降低了子载波间干扰和高斯白噪声的影响.理论分析和仿真表明,与现有信道估计相比,该方法具有估计精确、易于实现的优点.     

交通监控视频的快速图像稳定方法

安装在户外的摄像机容易受到各种干扰,因此图像稳定是交通视频监控过程中必不可少的一步.本文采用背景图像中含有较大曲率边缘的区域做运动估计,并判别出全局运动矢量.再根据一个简单的3参数摄像机运动几何模型,估算出全局运动参数,进行全局运动补偿达到快速图像稳定.该方法结合特征匹配方法与运动判别方法的优点,模型参数少,求解过程快,能很好满足监控应用中图像稳定的实际需求,也可以用来对驾驶疲劳警示和车辆碰撞预防等场合获取的视频图像实现稳定化处理.     

大规模集成电路浮栅ROM器件总剂量辐射效应

提出了一种大规模集成电路总剂量效应测试方法:在监测器件和电路功能参数的同时,监测器件功耗电流的变化情况,分析数据错误和器件功耗电流与辐射总剂量的关系.根据该方法利用60Co γ射线进行了浮栅ROM集成电路(AT29C256)总剂量辐照实验,研究了功耗电流和出错数量在不同γ射线剂量率辐照下的总剂量效应,以及参数失效与功能失效时间随辐射剂量率的变化关系,并利用外推实验技术预估了电路在空间低剂量率环境下的失效时间.     

基于波形分形维数的车牌定位算法

根据车牌区域内字符分布特点,提出一种基于波形分形维数的车牌定位算法.该算法采用滑动窗法对照片中每一行灰度曲线计算窗口内曲线段的波形分形维数,得到一幅二维波形分形维数特征分布图,通过对分布图进行处理可分割出车牌区域.实验结果表明波形分形维数能有效表征车牌内字符的排列特征,且不受背景环境、车牌颜色和类型的影响,对车牌倾斜度也不敏感.对1 000张包含复杂背景照片进行定位的准确率达到98.9%.     

混合型径向基函数神经网络检测PVC

采用径向基函数（ＲＢＦ）神经网络作为室性早搏（ＰＶＣ）的检测器,将ＱＲＳ波的模板以及其他不同物理意义的特征参数综合在一个检测网络中,构成一种由Ｇａｕｓｓ函数和Ｓｉｇｍｏｉｄ函数作为隐层点基函数的混合型ＲＢＦ网络,并且给出确定网络结构参数的方法。用ＭＩＴ心电数据库对算法进行验证,单层心电信号的室性早搏检出率达到９８．４６％。     

一种基于参考扫描的MRI相位伪影校正方法

基于参考扫描原理提出了一种MRI（Magnetic resonance imaging）相位伪影]1影的软件校正方法,首先进行一次不加频率编码梯度和相位编码梯度的参考扫描,将获得的回波链数据沿频率编码方向做傅里叶变换后求出各回波间的相位误差,由此建立相位误差补偿矩阵,对K空间数据进行校正,最后重建得到伪影校正后的图像。实验结果证明,该方法能有效消除MRI图像中的相位伪影,明显提高图像质量。     

心电仿真中电流偶极子求解的并行算法研究

该文介绍了心电正问题研究的并行环境,并以心电仿真中的电流偶极子求解为例,讨论在曙光1000并行机上实现并行心脏模型的方法,比较并行计算的性能,为在国产并行计算机上进行心电正问题研究打下了基础。     

多抽样率小波信号分解

在信号分析过程中,用二进小波对信号进行分解以便观察信号在不同子带内的时频特征是一种非常有效的时频分析方法。但由于受信号采样频率的限制,往往使所感兴趣的信号分量不能完整地出现在某一子带内。既使是提高小波分解层数或者用小波包技术也不能很好地解决这一问题。文章提出多抽样率小波信号分解方法,该方法根据目标信号的频带宽度,通过对原始信号的插值和抽取改变抽样频率,以实现不同子带分量的分离。     

基于小波变换的脑电瞬态信号检测

在脑电（ＥＥＧ）信号分析与处理过程中,瞬态信号的检测和定位具有非常重要的实际意义,传统的瞬态脉冲检测方法是匹配滤波,但匹配波滤需要有关瞬态信号的先验知识,因而在实际应用中受一定的限制,本文用小波变换对含有瞬态干扰的脑电信号进行多尺度分解,在某些尺度下,瞬态信号特征得以明显增强,用简单的阈值比较就可以有效地检测并消除瞬态干扰,实验结果表是有,在缺乏先验知识的条件下,小波变换能有效检测出脑电信号中短时,低能量的瞬态脉冲。