采用相位半角的两步相移法

针对经典两步相移算法对光强不均匀分布和物体不均匀反射率处理能力不强的问题,分析相移量为90°的情况,采用光强模型,直接对光强进行数据操作,利用三角关系,给出了求解折叠相位相位半角的计算方法,通过高度-相位差公式得到物体的三维形貌数据,避免了因归一化操作过程中取最值方法引起的误差.实验对比分析了经典四步相移法和两步移相法,表明在环境光强可以忽略不计或足够小的情况下,该方法误差范围为±0.2mm,结果优于经典两步相移法,接近于测量误差最小的四步相移法.     

“数字系统集成化设计”实验教学探索

“数字系统集成化设计”是高等院校电类专业本科生必修课程之一,在整个课程体系中不可或缺.本文针对该课程实验教学,从现有问题出发,对实验教学内容、教学方法和考核方式进行了深入研究,借助于“口袋实验室”系统提高学生数字系统开发设计能力,从而进一步培养学生的创造能力,以达到培养电子专业卓越工程师的要求.     

基于光栅投影和点云体积计算的过度包装检测系统

为了实现商品过度包装的无接触检测,设计了一种基于光栅投影的商品过度包装检测系统。首先利用投影仪和两个高分辨率摄像头,实现物体三维点云的获取,再提出物体点云的包围盒获取算法,计算物体的包围盒体积及三维点云体积,最后根据容积率和空隙率,检测商品包装是否过度。实验结果表明,系统能有效基于点云形状生成包围盒,点云体积计算准确度能达到95％,耗时比广泛使用的Poisson方法明显减少。     

高斯混合噪声环境中基于分数低阶矩的频谱感知算法研究

传统的频谱感知算法因非高斯噪声的干扰,其检测性能严重退化。为抑制实际通信环境中非高斯噪声的干扰,本文提出了一种基于分数低阶矩的空闲频谱检测方法,该方法不需要主用户信号、通信信道和噪声的先验信息。本文采用高斯混合分布拟合非高斯噪声环境,根据中心极限定理及广义二项式定理推导出信道为无衰落和Nakagami衰落时基于分数低阶矩感知算法的检测概率和虚警概率。理论分析和仿真结果表明,在非高斯噪声环境中,基于分数低阶矩感知算法的检测性能明显优于传统的能量检测算法,且采用多天线技术有助于进一步提高感知性能和频率资源的利用率。      

基于线性规划的分段平滑信号的复原算法

随着物联网技术的发展,人们大量地通过传感器获取现实生活及自然界中的信息,但由于种种原因,传输过程中信号会有失真。因此,要得到反映某物理特性真实原始的信号很困难。从失真的观测信号中恢复原始信号一直是信号处理领域的热点之一,而信号复原最需要解决的问题是解的不唯一性。基于“总有界变差”思想,利用分段平滑的性质,提出带总观测误差约束的信号复原模型。通过引入松弛因子,将有约束的不可微优化问题转化为有约束的线性规划问题。仿真实验结果表明,信号复原的效果明显要好于传统的Wiener滤波和Richardson-Lucy方法。