快速预热处理对大直径CZ-Si中FPDs及清洁区的影响

研究了不同气氛下快速预热处理(RTA)后,硅片中的流动图形缺陷(FPDs)密度和随后两步热处理形成的魔幻清洁区(MDZ)之间的关系.硅片经过高温快速预热处理后,再经过800℃(4h)+1000℃(16h)常规退火,以形成MDZ.研究发现,当硅片在Ar气氛或N2/O2(9%)混合气氛下RTA预处理后,FPDs密度较低,随后热处理出现的氧沉淀诱生缺陷密度较高、清洁区较宽.对于N2/O2混和气氛,随着O2含量的增加,FPDs和氧沉淀诱生缺陷密度变小,纯O2气氛下预处理后硅片中FPDs和氧沉淀诱生缺陷密度最低.因此,可以通过调节N2/O2混合气氛中两种气氛的比例来控制空洞型微缺陷和硅片体内氧沉淀诱生缺陷的密度.     

人工神经网络理论及其应用

简要介绍了人工神经网络的发展过程和基本理论，从神经网络具有自学习功能、联想存储功能和高速寻找优化解的能力三个方面论述了其特点和优越性，详细阐述了在模式识别、信号处理、自动控制、人工智能、自适应的人机接口、优化计算、通信以及其它方面的应用，探讨和分析了其发展前景。     

基于无线局域网的城市视频监控系统

无线局域网在城市组网时具有布线少、对市容影响小、便于施工等优点,通过一个实际工程案例,介绍了基于无线局域网的城市视频监控系统的设计、调试和优化过程。通过专业软件测试,系统性能达到了预期的要求。为了克服城市复杂地形对传输信号引起的多径快衰落现象,研制双极化天线用于城市视频监控系统,提高了系统的传输性能。     

预警信息安全播出管理系统

用VB开发了一套预警信息安全播出管理系统,该系统第一时间向相关部门发布预警信息.让技术人员提前做好安全播出应急措施.通过该系统可以查询主要播出设备工作状态、接收信号质量.主要论述其功能特点、实现方案、系统组成、工作原理、硬件的配置及软件流程设计.     

No reference image blurriness assessment with local binary patterns

In this paper, we put forward an effective and efficient no reference image blurriness assessment metric on the basis of local binary pattern (LBP) features. In this proposal, we reveal that part of the LBP histogram bins present monotonously with the degree of blurriness. The proposed method contains the following steps. Firstly, the LBP maps of an input image are extracted with multiple radiuses. And then, the frequency of pattern histogram is analyzed before part of bins are chosen as the features. In addition, we also take the entropy of these bins as another feature. Finally, we learn the extracted features to predict the image blurriness score. Validation of the proposed method is conducted on the blurred images of LIVE-II, CSIQ, TID2008, TID2013, LIVE3D IQA Phase I and LIVE3D IQA Phase II. Experimental results demonstrate that compared with the state-of-the-art image quality assessment (IQA) methods, the proposed algorithm has notable advantage in correlation with subjective perception and computational complexity.     

基于自适应字典稀疏表示的超分辨率算法

基于学习的超分辨率算法通过一组训练样例来学习一个字典,并从该字典中合成低分辨率图像中丢失的高频信息,最终得到相应的高分辨率图像。介绍了几种常用的基于学习的超分辨率算法,并提出了一种新的算法:基于自适应字典稀疏表示的超分辨率算法。实验结果表明,该方法在主观与客观上均具有较好的重建效果。     

基于局部结构变换域稀疏外观模型的目标跟踪

[目的]为了降低稀疏表示目标跟踪算法的计算复杂度,[方法]在粒子滤波框架下提出了基于局部结构变换域稀疏外观模型的视觉目标跟踪算法.[结果]该算法在目标区域附近提取重叠的局部图像块,并计算出所有局部图像块的二维离散余弦变换,获得图像块的变换域系数.变换域的能量集中特性被采用来降低字典的维度与候选样本的数量,并且对系数压缩一定的自由度可以抑制噪声与遮挡影响.采用被裁剪的样本与字典获得局部图像块的稀疏编码,然后将当前目标区域中所有小图像块的稀疏向量加权融合得到目标区域的稀疏表示值,并通过决策模型获取最优跟踪结果.与现有三种最新的跟踪算法比较的实验结果表明,[结论]所提算法的跟踪性能接近或超过对比算法,同时大大减小了f1范数最小化的计算复杂度.     

基于局部Fisher判别法的电镜下致密沉积物自动识别

本文提出一种在电子显微镜图像中有效检测致密沉积物的方法.致密沉积物在电子显微镜图像中较难分辨,使用传统的SIFT,ORB或者SURF特征检测及描述算法往往难以达到理想的效果.运用传统计算机视觉处理流程,如,SIFT特征提取器以及描述器来进行特征提取,再建立bag-of-words全局特征向量,最后使用支持向量机来进行分类,在进行致密沉积物的分类操作中难度比较大.本文选择了实用LBP特征提取器来提取高反差度的纹理特征,使用梯度直方图特征提取器来提取轮廓特征,同时使用Schimid滤波器组和Gabor滤波器组来提取图像中的常规纹理特征,形成超高维度的特征向量使其包含显微镜图像中的全面特征.由于电子显微镜图像不具备色彩信息,纹理信息变得最为重要,又由于在显微镜图像中,尺度基本可知,LBP以及HOG能非常有效地提取高反差轮廓特征以及质地特征.配合两大纹理滤波器组合将可以确保特征向量在强调高反差特征的同时,不会忽略常规纹理信息.在特征提取出来后使用局部Fisher判别分析来降低特征向量的维度,并选择最具有可区分性和有效的特征.LFDA能够进行无指导的降维,并保留最具可分辨性的特征,对于本文提出的算法至关重要.由于在之前产生的特征向量对所有的特征并不进行强弱区分,经过LFDA后,不重要或者具有广泛普遍性的特征将会被舍弃,而最能够代表致密沉积物的特征将得以保留.这保证了之后的分类器训练能够在不牺牲训练速度的前提下,有效地形成分类区间.最后,算法使用了probabilistic boosting tree来对训练样本进行训练,PBT是按照等级划分的决策树,每一个节点是一个强决策器,它具有不易过度训练、高效准确的特征,通过输入LFDA处理后的训练样本特征向量,来学习得到致密沉积物的分类器.为验证本文提出的方法的可行性,一个包含50张电子显微镜图像的数据库被用于实验中.在这50张电子显微镜图像中,每一张都包含不同数量的沉积物区域.沉积物区域的总数约为500处.这些区域被精确标记.如果算法输出的沉积物标记与人工标记区域的重合率达到50%以上,认为该区域被准确识别,否则认为未能识别.在实验中,10张电子显微镜图像被用于神经网络的训练,而其余40张被用于测试.训练样本为100×100分辨率的图像块,只要图像块中包含沉积物区域,则视为正样本,否则视为负样本.为了增加样本个数,所有正样本被进行了旋转、平移、以及放大和缩小等变换.在训练中,一共500个正样本及约15000个负样本被输入到PBT.实验结果显示,本文提出的方法能够有效地在真实电子显微镜图像中识别致密沉积物,识别效率接近50%.该结果证明利用LBP特征以及Schimid滤波器组和Gabor滤波器组来提取显微镜图像特征能够全面概括图像中个体的显著性特征,比起单纯使用SIFT以及SURF具有更高的通用性、鲁棒性以及有效性.对于从显微镜图像中提取出来的高维度特征向量,使用局部Fisher判别分析法能够非常有效地实施降维操作,从而保留了显著性的具有区分功能的特征以便更有效的训练分类器.而probabilistic boosting tree对于只具有少量训练样本的训练任务能够相当有效地收敛且避免过度拟合的情况发生.本文提出的处理流程适用于大多数基于显微镜图像下的目标识别、分类以及再识别任务,且具有速度快、高鲁棒性以及易于扩展等特点,具有较高的实用性.     

一种基于模式的应用网关设计

分析了航空电信网(ATN)用于航空的数字通信网络以及协议CNS/ATM系统中通信网关的功能和应用,并简要介绍了网关及其模式化过程。在应用网关的设计中,引入模式设计的思想,给出了一种维护性、可靠性高的设计方式,提出了基于软件模式的应用以及网关的体系架构,并给出了几种关键模式的原理和具体应用,分析了应用的效果以及优点。     

本原σ-LFSR序列的线性复杂度研究

线性复杂度是衡量密钥流序列安全性的重要参数。该文考察了有限域上n级本原σ-LFSR序列的线性复杂度性质。首先得到了它的上下界并证明了界是紧致的,然后利用序列的根表示给出了计算本原σ-LFSR序列线性复杂度的方法。