电压波动和闪变对整流桥后电解电容器的影响

电网电压存在波动和闪变,使整流桥后电解电容器的纹波电流明显增加,导致其损耗增加和使用寿命缩短。为了分析该现象的成因和机制,利用三角函数模型定性分析电网电压波动和闪变引起电解电容器纹波电流的变化情况,同时推导验证了其有效值变大的现象。同时还介绍了电容器纹波电流的测试方法,并采用具有傅里叶分析功能的示波器对实际样机的纹波电流进行测试分析,获得了支持理论分析的实验数据和结果。     

基于双向生成对抗网络的图像超分辨率算法

基于深度学习的图像超分辨率重建算法不能很好地处理现实生活中有多种复杂噪声干扰的低分辨率图片,提出一种双向的生成对抗网络,引入下采样网络及重建网络联合学习的方法.下采样网络模拟生成现实生活中有复杂噪声及受运动干扰的低分辨率图片,重建网络将模拟生成的低分辨率图片恢复为细节清晰的高分辨率图片.实验结果表明,该算法能够重建出视觉效果良好的超分辨率图像,在Set5、DIV2 K等通用测试集上,其客观评价指标(PSNR、SSIM)对比于SRGAN方法分别提高了约0.9 dB,0.25.     

用于光场成像的超构衍射光栅阵列优化

为提高矢量光场显示亮度和视角均匀性,提出了一种应用于圆偏振光场成像的超构光栅结构。利用严格耦合波分析,逐像素对超构光栅结构进行仿真,研究了入射光偏振状态、光栅结构、入射角度对-1级光衍射效率的影响规律。仿真结果表明,圆偏振光显示可以使得光栅衍射效率稳定高效,当光栅周期为500 nm时,与基于TE和TM设计的光栅结构相比,圆偏振光设计的光栅结构衍射效率提高了18.5%和2.6%;光栅高度和占空比对衍射效率具有明显的影响。综合考虑光栅制备难度、衍射效率和视角均匀性,设计了一种高度为0.6μm,占空比为0.4的光栅阵列结构应用于圆偏振光场显示,系统衍射效率可以达到40%以上,具有较优的综合性能,对超构光栅设计制备和裸眼3D显示具有一定指导意义。     

图像边缘权重优化的最小生成树分割提取

针对无监督图像分割方法对噪声敏感而导致图像建模困难、分割结果准确率低等问题,该文提出一种图像边缘权重优化的最小生成树分割提取方法。首先,利用L0梯度最小值平滑处理噪声再结合Otsu优化Canny边缘检测,得到更加准确的边缘信息;其次,重新设计权重函数,采用更加合理的色差空间构建加权图,通过改进分割准则优化物体合并与区分过程;最后,选择不同类型图片进行抗噪性、分割效果实验。实验结果表明：相对于其他算法,该文算法的抗噪性能优秀,分割精度平均提升5.15%,过分割率平均下降32.07%,欠分割率平均下降2.69%。将其运用在实际航空遥感图像的河道湖泊提取中,所得结果相比其他主流算法结构更加完整,无关信息更少,抗噪性能更好。     

基于FPGA的图像自适应AWB系统设计与实现

为了解决常见自动白平衡(Auto White Balance, AWB)方法的场景适应能力不足且实时性较差等问题,提出了一种基于颜色通道直方图重构的自适应AWB方法,并使用现场可编程门阵列(FPGA)对所提出的算法进行硬件电路实现,在校正图像白平衡的同时也确保了系统高速实时处理图像。首先对图像进行限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)处理来提高图像对比度,然后对图像进行灰度级区间的通道分区统计,对不同场景类别的图像采用颜色直方图匹配或平移的重构方式做自适应处理。实验结果表明,该算法在处理图像白平衡时,相比基于光源估计的AWB算法,色温校正准确率提高了14%,对不同色彩场景有更好的适应性,具有实时处理能力。     

基于Java/Oracle Spatial构架的WebGIS研究与应用

Java开发WebGIS应用是一门新兴的技术。Oracle Spatial采用面向对象技术来管理空间数据，而面向对象数据模型正是目前GIS发展的方向。探讨了Java技术在WebGIS中的应用，分析了拓扑关系和面向对象的数据模型和Oracle Spatial空间数据库，最后讨论了结合Java和OracleSpatial的WebGIS应用实例。     

改进自适应加权的局部立体匹配算法

针对Yoon经典自适应加权法在深度不连续处误匹配率较高、边缘细节不突出以及匹配窗口大小凭经验设计不通用等缺陷,提出了一种改进自适应加权的局部立体匹配算法.在经典自适应加权局部立体匹配算法的基础上用高斯分布权值替换了几何空间权值,增加了边缘权值突出深度不连续处的边缘细节,采用赢家通吃原则(Winner Take All,WTA)获取单像素点视差,在目标视图中逐点求取视差,最终获得稠密视差图.实验结果表明,该算法相比于经典自适应加权法,在非遮挡区域错误匹配百分比上下降6％,在深度不连续处的误匹配率降低了5％,边缘细节毛刺明显减少.     

基于特征点扩充及PCA特征提取的ASM定位算法

活动形状模型ASM(Active Shape Model)在目标对象的定位中得到广泛应用,但传统ASM算法定位精度较低,模型容易收敛到错误位置,为此,本文提出了一种基于特征点扩充和主成分分析PCA(Principal Component Analysis)灰度特征提取的ASM改进算法:首先,采用等距插值的方法扩充手工标定的特征点;其次,提出采用主成分分析PCA处理特征点法线灰度信息代替原算法中的灰度值求导,统计特征点局部灰度特征,以提高目标定位的精度.实验结果表明,与传统ASM算法相比,本文的改进算法的目标定位精度和鲁棒性都有了显著的提高,实验数据显示,平均定位误差降低了38％以上.     

大功率LED伏安特性模型研究

研究了大功率LED芯片的伏安特性。基于LED 芯片的特殊性,从经典的PN结伏安特性出发,进行理论推导并通过选择不同的基函 数,构建出了大功率LED芯片的伏安特性新 模型和优化模型,模型中的系数采用最小二乘法进行确定。对大功率LED芯片的实测 伏安特性数据表明,本文构建出的优化模型比经典的PN结模型更能准确表征LED的伏安特性 ,与实测的伏安特性数据一致性更高,更具实用价值。     

用于低能耗人工视觉系统的具有互补光调制和低功耗的双极突触有机/无机异质结晶体管（英文）

光电突触晶体管将光传感和突触功能集成到单个器件中,在视觉信息采集、识别、记忆和处理的神经形态计算具有显著的优势.然而,现有光电突触的权重更新主要是基于光刺激和电刺激分别调节突触的兴奋和抑制.这种方式严重限制了器件的处理速度和应用场景.在这项工作中,我们提出了双极突触有机/无机异质结晶体管(BSOIHT),可以有效地模拟光刺激下的双向(兴奋/抑制)突触行为.此外,通过优化电极接触位置以及电极材料,晶体管的载流子注入得到了显著改善,使得突触事件功耗降至2.4 fJ.此外,采用BSOIHT构建的神经形态视觉系统,有效地促进了图像预处理,将识别准确率从44.93%大幅提高到87.01%.这为构建低能耗的人工视觉系统提供了新的途径.