一种基于AOS格式的多相水平集快速分割方法

采用迎风格式的水平集算法实现需要在曲线演化过程中重新初始化水平集函数的要求,为保证算法的稳定,时间步长选取较小值,算法运行速度较慢。文中基于无须重新初始化的水平集方法,在算法数值实现中引入AOS半隐格式,对基于不同统计模型的水平集分割算法给出统一的数值实现。以二相水平集分割算法为基础提出一种新的多相水平集分割方法。该方法采用一个水平集函数进行多次演化实现多区域分割,其优点包括：1)采用AOS半隐格式,该格式无条件稳定,可采用较大的时间步长;2)对多个统计模型进行统一处理;3)采用单一的水平集函数进行演化,减少水平集演化方程的数量,算法更加灵活。实验结果表明,该方法具有较快的分割速度,对具有多个区域的图像能够进行较准确的分割。     

基于SystemVerilog的验证平台建模技术

验证平台建模的困难在于如何减少设计与验证之间的时序竞争风险,实现验证平台的复用和验证过程中的自动监测.SystemVerilog突破了验证平台建模的传统局限,能够极大地提高芯片测试的效率,并降低设计风险.介绍了System Verilog在进行同步FIFO验证平台建模时所采用的面向对象思想、多线程、接口、邮箱、时钟块等新技术以及建立验证平台的一般原则和技巧,实现了分层设计和验证过程中的自动监测.     

System Verilog语言在数字系统设计中的应用

使用Verilog进行数字系统设计时会出现对电路结构描述不够简洁、精确的问题.对IEEE的新标准Sys- temVerilog硬件描述语言进行了研究,通过比较两种语言的关键语法结构,分析了上述问题产生的原因和采用Sys- temVerilog语言的解决方法.最后,以HDB3编码电路设计为例,给出采用SystemVerilog语言进行设计、仿真和综合的结果.     

一种基于局部符号差能量的非局部分割模型

针对灰度非均匀的图像,提出一种基于局部符号差能量的非局部图像分割模型。该模型包含基于局部符号差能量的数据驱动项和非局部全变分正则项,具有局部可分离性和全局一致性的特点。由于本文模型是凸的,因此在数值实现上可以采用split-Bregman迭代算法,具有较快的运算速度。同经典的基于局部区域的主动轮廓分割模型相比,该方法具有以下优点:(1)该模型受初始化的影响很小;(2)采用split-Bregman迭代算法,运算速度更快;(3)能够对具有细密纹理和具有弱边缘目标的图像进行正确分割。实验结果表明,该模型对灰度非均匀图像能够进行较准确的分割,相比其他模型具有更好的鲁棒性。     

基于LabWindows CVI和Access的学生成绩管理系统的设计

为了实现学生成绩管理的系统化、规范化和自动化,从而提高教师对学生成绩管理的效率。针对学院学生成绩的管理情况,以Lab Windows CVI和Access软件为开发平台,设计了学生成绩管理系统。该系统具有查询、添加、修改、删除、打印学生成绩,以及生成学生成绩统计图的功能。系统经过测试,运行效果良好,数据处理方便,存储信息量大,查询快捷,而且具有操作简单、界面美观、安全性高等特点。     

基于MATLAB的带材纠偏电液伺服控制系统的分析

介绍带材卷取机电液伺服边缘位置纠偏控制系统的组成与工作原理,建立控制系统的数学模型,并用MATLAB软件从时域性能指标和频域性能指标两个方面,对系统的稳定性和快速性进行了仿真与分析。原系统某些指标没有达到要求,因此提出在原系统中加入PID校正的改进措施,并介绍PID控制器的原理和参数设计的详细步骤,建立校正后的数学模型,再次分析系统的性能指标,表明PID校正后的控制器超调小、响应快、控制稳定,达到系统快、稳方面的性能要求。     

采用全局相似性测量的彩色图像分割

本文提出一种新的采用全局相似性测量的彩色图像分割算法。该算法将图像分割问题表述为求解能量泛函最小化的问题。利用Bhattacharyya距离测量前景和背景之间的概率分布函数的全局相似性,并将Bhattacharyya系数作为最终的能量泛函。由于高阶能量项的引入,该能量的最小化通常是一个NP难题,为了能够有效的优化该能量泛函,本文提出一个辅助上界函数并且利用graph cuts对该函数进行优化求解。该辅助函数在优化的过程中能够保证能量递减。该算法能够应用于多种分割问题,包括交互式分割、显著性分割等。实验结果表明,算法具有全局分割的特点,能够对彩色图像进行较准确的分割。      

ZigBee在智能家居系统中的应用研究

ZigBee是一种新兴的短距离无线通信技术,非常适合低速率、低功耗、网络覆盖范围大、节点多的无线互连应用.分析了家庭网络通信的特点,并着重剖析了ZigBee技术极其协议和特点,介绍了一种基于ZigBee技术的智能家居无线网络系统,并阐述了实现该系统的关键问题.     

一种新的灰度非均匀图像分割模型

基于局部区域的主动轮廓分割模型在针对灰度非均匀图像进行分割时,容易受到初始轮廓曲线位置的影响,且基于水平集模型的数值实现速度较慢。为此,提出一种新的图像分割模型。该模型采用局部符号差能量项作为曲线演化的驱动力,为减少模型对初始轮廓曲线位置的依赖,采用全局凸分割策略,得到一个离散化的凸分割模型,该模型包含Mumford-Shah分割模型中的二次光滑项,使分割后的区域更加平滑,使用split Bregman迭代算法进行数值实现。实验结果表明,与局部二值拟合模型、局部符号差能量模型相比,该模型能对灰度非均匀图像进行较准确的分割,具有较快的运算速度和较好的鲁棒性。