基于ZigBee技术的信息交互系统设计与实现

基于生物电的人-机交互（HCI）技术作为特殊场景下常规人-机交互方法的一种补充,具有非常广阔的应用前景。为了解决基于生物电的HCI系统中多用户通信问题,文章设计并实现了一种基于ZigBee技术的信息交互系统。该系统主要由ZigBee无线通信模块、信息生成/处理模块、串口通信模块三部分组成,用以实现多用户间使用眼电信号（EOG）进行无线信息交互。在实验室环境下,眼电信号有效检出率98.2%,传输距离在无遮挡、无路由的情况下可达到70m。实验结果表明该系统具有识别率高、稳定性好、配置简单、使用方便等优点,具有较强的实际应用价值。     

基于改进高斯混合建模和短时稳定度的运动目标检测算法

传统高斯混合建模方法中前景模型转换为背景模型的风险随着模型权值在一定更新率下的迭代累加而增大,使得传统方法难以有效检测低速运动目标.该文对高斯混合建模中背景匹配失败时生成的前景模型加以利用并引入短时稳定度指标进行综合判断,在深入挖掘前景模型中包含的运动目标信息和像素点级稳定性的基础上实时区分各像素点的状态.多场景下的实验结果表明,该方法对低速目标达到了更高的检出率.     

基于滑动窗的混合高斯模型运动目标检测方法

在复杂场景下,传统混合高斯模型能较好地检测出运动目标,但随着时间的推移,模型参数收敛缓慢且难以适应场景中真实背景的实时变化,从而导致运动目标的错误检测率增加。该文利用滑动窗技术的短时历史记忆特性,提出一种新颖的基于滑动窗的混合高斯模型运动目标检测方法,该方法弥补了传统混合高斯背景模型不能及时形成新背景的缺点,提高了运动检测的完整性,并进一步降低了算法对场景光照变化的敏感性。多场景下的对比实验结果表明,该方法能更准确、完整地检测出运动目标并具有更好的环境适应性。     

CIAE重离子加速器物理研究平台

中国原子能科学研究院正在规划中的重离子加速器物理研究平台的基本方案是在 现有的HI-13串列加速器的后端新建一台能量增益为18MeV/q的重离子超导直线加速器.超导直线加速器包括: 36个铜铌溅射型四分之一波长(QWR)谐振腔; 9个恒温柜, 及一系列等时性消色散束流传输系统. 同时配套建设一条与现有的HI-13串列加速器相并列的重离子四杆型射频四极加速器——RFQ和交叉手指型漂移管直线加速器IH-DTL接受来自ISOL的正离子束,然后直接注入到超导直线加速器.     

一种在中频上实现测量目标速度的方法

提出了一种数字和模拟相结合的方法，用以实现在中频上对目标速度的测量，分析了时间压缩原理与配相原理。     

基于DSP的机载雷达目标回波信号检测

本文在详细分析了双门限检测基本原理的基础上,提出了运用SMJ320C25芯片实现机载雷达目标回波信号双门限检测的程序框图及实现电路。通过对比实验表明:该电路较好地实现了雷达目标回波信号的检测,抗干扰能力强。     

单次样本对的CSP滤波器设计及其在脑电 训练样本优化中的应用

在运动想象脑-机接口（Motor imagery brain-computer interface，MI-BCI）系统研究中，共空间模式（Common spatial pattern，CSP）作为一种有监督空域滤波设计方法，已被广泛应用于运动想象脑电信号（Electroencephalography，EEG）的特征提取。但是EEG训练样本的采集过程不仅会受到各种噪声伪迹干扰，也会受到受试者分心和疲劳等因素的影响，因此，训练集中难免出现“低质量”的异常单次试验数据。如果不加选择地将所有的单次样本用于CSP滤波器设计和分类器训练，会给所建BCI系统的性能带来较严重的负面影响。针对这一问题，本文提出一种新颖而实用的EEG训练样本筛选方法。方法的基本步骤是，先依次选择单次EEG样本对进行CSP滤波器设计，并结合零训练分类器构造相应的CSP-BCI测试系统。然后以所建CSP-BCI系统的交叉验证识别率为指标，剔除低识别率对应的单次训练数据，以实现对训练样本集的优化。基于所提方法，论文对6位受试者在不同时间采集的75组两类运动想象EEG数据进行了优化筛选和测试。实验结果表明，相比传统方法设计的CSP-BCI系统，基于训练样本优化方法的CSP-BCI系统性能得到明显改善，针对六位受试者测试集的平均识别率分别提高了5.04%、6.42%、13.15%、15.51%、1.94%和8.26%。      

基于改进混合高斯建模和短时稳定度的遗留物检测算法

传统遗留物检测算法存在算法过于复杂和环境适应性差的局限。本文将改进的混合高斯建模方法应用于遗留物检测,利用背景匹配失败时生成的前景模型进行前景匹配并引入短时稳定度指标,在深入挖掘前景模型中包含的遗留物信息和像素点级目标状态信息的基础上对遗留物进行综合判断。文中详细分析了传统方法的性能局限并阐述了新方法中前景模型和短时稳定度的作用原理同时给出了具体的算法流程。多场景下的实验分析表明,增加对前景模型的考察使算法在保留传统方法优点的同时具备了良好的遗留物检测能力,而短时稳定度的引入则能够进一步降低传统方法中前景模型向背景模型转换的风险。对比实验结果中本文方法在表现出良好环境适应性的同时误检团块数明显低于其他方法,算法在复杂背景条件下达到了良好的检测性能。      

改进小波阈值函数的语音增强算法研究

在小波阈值语音增强算法中,阈值函数是一个重要的部分,其直接决定着语音增强效果的好坏,但现存的阈值函数存在着不连续、计算复杂、不同分解层函数形式固定等问题。为了解决上述问题,本文提出了一种可根据小波分解尺度自适应调整,同时具有调整参数的改进连续阈值函数。该阈值函数在小波域对带噪语音信号的小波系数进行处理,通过遗传算法获取最优解,重构处理后的最优小波系数得到增强的语音信号。本文在仿真与真实环境下进行了实验,改进的阈值函数较传统的阈值函数在信噪比、均方误差以及语音信号主观评价三个方面均得到了提升。实验结果表明,改进小波阈值函数的语音增强算法能有效提升语音信号的可懂度和整体质量。      

一种在中频上实现测量目标速度的方法

提出了一种数字和模拟相结合的方法 ,用以实现在中频上对目标速度的测量 ,分析了时间压缩原理与配相原理