2019年“金帆奖”获奖案例之春晚AR系统

在历年的金帆奖评比中,不乏各大精品综艺节目的影子。其中,每年的央视春晚更是各个获奖单元的常客。时间虽然已经过去一年有余,但2019央视猪年春晚节目依然给我们留下深刻印象。本文将从全新技术、创意设计、设备系统三个方面,对2019央视春晚中的全新虚拟技术应用进行解析。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。     

晋城无烟煤对干粉煤气流床气化技术的适应性研究

为了研究晋城无烟煤对干粉煤气流床气化技术的适应性,结合粉煤加压气化技术对原料煤的要求,分别从晋城无烟煤水分、挥发分、灰分、硫分、发热量、化学活性、灰熔融性、灰渣的粘温特性等方面进行比对析,结果认为晋城无烟煤可以适应干粉煤气流床气化技术;但要控制其灰质量分数在(18±2)%,硫分小于3%,并添加2%~3%的石灰石,或掺配一定比例的低灰熔点煤。     

神经鞘直径在颅脑术后的监测价值

目的:探讨神经鞘直径(Optic Nerve Sheath Diameter,ONSD)超声监测在颅高压患者术后的临床应用。方法:选择2013年11月-2014年5月本院颅脑疾病患者26例为观察组,根据入院时GCS评分为重型颅脑损伤患者15例,大面积脑梗死6例,脑肿瘤5例,术后1、2、3 d根据病情变化动态用彩超经眼眶检查观察组眼球后3 mm处ONSD大小,每眼每次检查3次,计算ONSD平均值,同时观察生命体征和GCS评分变化,统计生存率。结果:术后平均ONSD<5 mm 17例,>5 mm 6例,>6 mm 6例;死亡7例,植物生存2例。结论:动态监测颅脑术后ONSD变化有助于正确判断颅脑术后患者的病情变化,指导及时复查CT或再次手术,可成为神经重症监护病房常规监测手段。     

船舶同步发电机励磁系统设计方案

励磁系统的性能直接关系到船舶电力系统的供电质量,有必要选用优良的励磁系统。为此,介绍励磁系统的构成及分类,以及目前船舶同步发电机励磁系统的多种设计方案。     

基于信号增强的缓慢泄漏检测方法

目前管道泄漏检测方法可有效检测突发泄漏，对于缓慢泄漏则存在检测灵敏度低、定位不准确等问题。基于此，提出了一种基于信号增强的缓慢泄漏检测方法。通过信号压缩（抽取及移位）克服缓慢泄漏压力信号下降平缓的缺点；根据声波信号具有波形尖锐突出、对突发泄漏敏感的优点，通过建立以压力为输入、虚拟声波为输出的声波信号变送器模型，将压力信号转换为声波信号，克服了泄漏压力信号容易被淹没在管道压力波动及背景噪声中的缺点，实现了缓慢泄漏信号的增强；利用临近插值方法重构虚拟声波信号，基于延时互相关分析实现了缓慢泄漏的准确定位。实验结果表明，该方法具有显著的信号增强效果和定位精度，实现了缓慢泄漏的准确检测。     

基于多相滤波器组的非线性回声抵消

在免提通话系统和移动通信设备中，扬声器常常工作在较高的音量下，容易发生过载现象，从而产生明显的非线性声学回声，这在小微型扬声器中更加常见。常用的线性AEC(Acoustic Echo Cancellation)算法无法消除此类非线性回声，因此通话质量受到严重影响。非线性回声主要表现为额外的高频谐波分量，这些分量使得全带系统不再满足线性关系，而通常的AEC算法都是基于最小化全带误差推导而来，因此性能很容易受到非线性失真的影响。本文提出了一种基于多相滤波器组的子带AEC算法，把全带误差变成了各个子带的误差，因而把谐波失真成分变成了某些子带内的加性噪声，这使得谐波失真较小的那些子带依然能够正常收敛。通过仿真和实测实验，当出现非线性失真时，新方法的ERLE(Echo Return Loss Enhancement)明显高于经典的全带时域和频域方法，对于非线性失真明显的语音信号，ERLE提升约10 dB。      

基于PAAG的图像处理算法并行化设计

针对图形处理中的Gamma校正算法和平均滤波算法,在多态并行阵列机上进行并行化设计。该设计利用多线程调度模式将算法中不相关程序分为多个线程相互填充,减少线程的阻塞等待时间,最后将多线程程序映射到阵列机上实现算法的并行化。仿真结果表明,Gamma校正算法在单线程下运行消耗时间是多线程的3.5倍,平均滤波算法在单线程下运行消耗时间是多线程的2.2倍。