序列检测器数字逻辑

2024-04-29

序列检测器数字逻辑（精选7篇）

篇1：序列检测器数字逻辑

从语言到逻辑--范畴类型逻辑序列

范畴类型逻辑序列是近30年来语言和逻辑交叉研究的重要学派,是对自然语言的计算机处理影响很大的形式语义理论.该理论把自然语言的.生成毗连看作是范畴的运算和推演,据此构造自然语言的语句系统,并确立直接或间接的语义解释.另一方面构造范畴推演的逻辑系统,并配备可能世界的模态语义解释.范畴类型逻辑的研究成果可以直接应用于自然语言的计算机信息处理,也可以应用于汉语的形式语义理论研究.

作者：邹崇理 ZOU Chong-li 作者单位：中国社会科学院,哲学所,北京,100732刊名：重庆工学院学报 ISTIC英文刊名：JOURNAL OF CHONGQING INSTITUTE OF TECHNOLOGY年，卷(期)：20(4)分类号：B81关键词：范畴类型逻辑自然语言范畴运算

篇2：序列检测器数字逻辑

一、中西民族文化发展的障碍:全球化视域下的文化隔离

文化隔离是民族文化形成和发展过程中不可避免的文化现象, 正是由于它的存在造就了不同民族的地域特色, 形成了自我封闭的社会环境, 为避免外来文化的侵蚀, 在人类文明初始起到了文化保护作用。环顾中国民族文化的发展历程, “内陆外海”的地理环境造就中国人民自给自足的农耕经济, 形成闭关自守的文化心理。东部浩瀚无际的太平洋阻隔了中国与西方文明的交流, 西南部的崇山峻岭使中国与其他国家的文化交往尤为艰难。西北边陲浩瀚无垠的隔壁沙丘阻止了中西文化交流的唯一通道———“丝绸之路”的繁荣兴盛, 这些特定的自然环境使中国长期处于与外部隔离的孤立状态, 中华文化沿着自己的方向独立发展, 创造出独特的文化品格和文明成果, 保持自成一体的延续性。随着世界全球化的普及和发展, 文化隔离逐渐与民族的进步相背离, 阻碍了文化的发展潮流, 它的消极作用愈加明显, 形成了民族文化发展的障碍。中西民族必须打破历史遗留下来的各种文化壁垒, 克服文化隔绝造成的自我圣化的优越心理, 正视他族文化的影响, 客观地看待异质文化的输入, 在世界范围内拓展与其他国家在政治、经济、科技、文化等多方面领域的全面交往, 促进本民族文化的发展。

二、中西民族文化发展的前提:全球化视域下的文化差异

同民族文化隔离密切相关的是地域或民族间的文化差异, 它是一个极其复杂而又深奥的研究领域。在全球视域下, 探究中西文化的时代性与非时代性的异质是发展多元文化的前提。民族文化的时代性、差异体现在经济、科学、技术等物态文化以及政治、法律、道德等制度文化领域存在的发展水平的参差不齐和发展程度的迥然不同。中西文化各自生于不同的社会环境下, 无论人均国民生产总值还是公民民主意识都存在着一定的差距, 成为世界发达国家与发展中国家的区分标准。如果说文化的时代性差异是以高低、穷富为衡量标准的话, 那么, 文化的非时代差异则通过民族心理和哲学元典精神的不同得以充分的体现。众所周知, 中国是一个农业文明的国家, 中华民族在长期的农耕氛围下, 逐渐形成安守田土、依时而行的民族心理, 强调人与自然的和谐, 主张人与天地的贯通, 形成“天人合一”的哲学思想。而西方文化则偏重于空间的拓展与武力的征服, 力求通过汲取他族的文化, 给养内在不足, 以物本为主体, 以自然为本位, 形成“天人对立”的哲学思想。在文化多样化的今天, 时代性差异所反映的发展水平的差距, 可以通过努力逐渐缩小, 而非时代性差异所体现的民族性格的差别, 很难予以消除, 因此, 只有分清两种不同性质的文化差异, 才能吸纳他族的精髓, 弘扬中西民族的文化个性。

三、中西民族文化发展的基础:全球化视域下的文化冲突

进入二十一世纪以来, 全球文化大传播, 大碰撞的趋势与世界经济一体化的潮流并行, 呈现出极为复杂的态势。中西民族文化之间的隔阂、差异、冲突愈发凸显。就全球化所产生的文化冲突而言, 西方现代文化具有强烈的整合性, 它们通过世界范围内的扩展与传播, 不断与其他国家、地区和民族的原生文化制度、文化习俗、文化观念发生冲突, 这些冲突一方面表现为全球文化的同质性因素的不断增长, 另一方面表现为中西民族对全球文化的内容作出的不同反应、不同认可以及不同抉择。伴随信息现代化的发展, 文化冲突正以前所未有的深度和广度在世界范围内展开, 这个过程必将引起区域性差异和发展的不均衡, 导致新的社会秩序和文化观念的形成。回顾中西文化渗透和民族交往, 两个民族对他族文明有了比较理性和全面的了解和掌握, 对异质文化的源头活水、利弊得失有了客观的判断和选择, 同时对本民族文化的认知、剖析和反思也变得更为深入和科学。在新一轮的中西冲突中, 我们应该保持清醒的头脑:既要反对在民族文化上的虚无主义态度, 又要反对文化孤立主义与文化封闭主义, 既要摒弃传统文化中的糟粕与落后, 又要弘扬传统文化的优秀精华, 以一种积极的态度, 重新审视民族文化的自主问题, 坚持以市场化为导向的经济体制改革, 主动参与全球化过程, 保障并促进传统与现代文化沿着先进的、有利于民族利益的方向发展。

四、中西民族文化发展的动力:全球化视域下的文化整合

文化冲突是文化整合的基础和铺垫, 文化整合是文化冲突的必然结果。以儒家思想为核心的中国民族文化, 整合了多种不同的外来文化, 形成了博大精深的传统文化体系。回顾历史, 中华文化与西方文化的融合源远流长, 从丝绸之路到唐僧取经, 从十字军东征到成吉思汗的西拓, 从马可波罗的东方之旅到哥伦布发现新大陆, 从郑和下西洋到明清之际西方传教士带来的“西学东渐”, 在千年间的文化交流中, 中华文明的灿烂果实曾经对西方文明的进步作出了不朽的贡献。在漫长的中西文化历史整合过程中, 两大迥然相异的文明形态的对立与冲突乃至富有戏剧性的历史命运发展演变, 无不给人类社会的繁荣和进步以深刻的启示, 从隔绝到沟通, 从冲突到交融, 任何文明的成熟和壮大都离不开文化土壤的滋养, 都无法脱离异质文化的整合。任何一个国家, 任何一个民族, 若想发展其民族文化, 就必须走出封闭与自我, 使本土文化不断吸收、融合外来文化, 才能避免封闭与阻塞所导致的民族文化的贫乏和枯萎, 只有不断地思索中西文化的特质, 探究文化差异的渊源, 通过相互借鉴、彼此“扬弃”, 使“娴静”的中国传统文化与“跃动”的西方现代文化相映, 使东方的责任意识与西方的权利意识相辅, 完成民族文化内部的更新与转型。

五、中西民族文化发展的核心:全球化视域下的文化创新

中西民族文化的发展经历了无数次文化冲突与文化整合, 每一次东西彼岸的文明碰撞与交融, 都极大地丰富了民族文化的发展体系, 增进了本土文化的生命力, 为民族文化的创新铺垫了良好的基础。民族文化发展的核心是文化创新, 是实现民族文化的现代化转型的关键所在。大力推行文化创新是全球化浪潮下发展民族文化的重要条件, 也是全面促进人类文明社会发展的基本保证。多年来的社会实践证明, 创新是富民强国的巨大动力, 是保持国家长盛不衰的关键所在。全球语境下中西民族的文化创新, 必须摒弃以自我为中心的妄自尊大, 克服无视其他文化的封闭思想, 抓住文化全球化的契机。首先从思想观念进行创新, 采取与时俱进的积极态度, 培养多维标准的兼容心态, 具备识别优劣的敏锐目光, 开拓文化理念的新境界;其次是文化观念的创新, 创建与世界经济发展相适应的新的文化观念, 使民族文化建设有利于市场经济的发展, 以科学的态度和理性的思考来分析异质文化中的积极因素, 从而探究今天新文化的构建和明天文化发展的方向;再次是文化体制的创新, 遵循文化管理机制, 参与中西文化的整合, 培养具有国际竞争力的民族文化产业, 努力探索符合本民族国情的先进文化, 走一条符合自身民族文化发展的正确道路, 实现民族文化的现代转型。

摘要：全球化不仅影响着世界文化的进程, 而且制约民族文化的发展。中西民族文化若想实现由本土化向全球化转变, 就必须按照正确逻辑序列发展, 既要克服文化隔离所产生的文化障碍, 正确认识两种社会的文化差异, 又要坚持求同存异、多元共存的整合原则, 经过不断地文化冲突和相互渗透, 最终完成民族文化的创新。

关键词：全球化,文化隔离,文化差异,文化冲突,文化融合,文化创新

参考文献

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[5]徐行言.中西文化比较[M].北京:北京大学出版社, 2004.

篇3：序列检测器数字逻辑

关键词:多输入多输出系统;迭代检测解码;M算法

中图分类号:TN919.3文献标识码:A文章编号:1000-8136(2010)02-0150-03

最近的研究表明空分复用的多入多出(MIMO)系统能够极大提高系统容量,实现很高的频谱利用率。我们已知在未编码的系统中,最大似然检测(MLD)是最优的检测方法。然而,要达到多天线系统的香农容量限我们必须使用信道编码。当我们考虑信道编码时,一种获取信道容量的有效途径在于进行空时比特编码调制(ST-BICM)的时候使用迭代接收机。在这种机制中,我们可以把信道编码器和MIMO信道看作通过空时交织器和空时星座映射连接起来的一种串行级联机制。我们可以利用Turbo迭代处理的方式在信道解码器和MIMO检测器之间交换先验信息[1]。

当我们使用空分复用的调制方式时,使用MLD的MIMO检测器在计算复杂度上会随发射天线数和每符号比特数成指数增加。例如,一个使用16QAM星座和4根发射天线的MIMO系统,MLD需要搜索的发射符号矢量总数达到65536,这样的复杂度是难以接受的。因此,许多简化软输出MIMO检测器的算法被提了出来。

为了在系统复杂度和性能之间获得平衡,文章首先利用简单的MMSE算法找到一部分可能的发射信号,然后我们对信道解码器反馈来的先验信息使用M算法来形成另一个可能的信号矢量列表,最后用两部分合成的矢量列表来得到比特后验概率信息。

1 系统模型

如图1所示,有nt根发射天线和nr根接收天线的MIMO系统。首先,信息比特矢量x2经过编码之后得到编码比特y2,而后,经过空时交织得到比特矢量x1,在x1中取出NtMc长的比特矢量,经过空时符号映射之后我们获得了Nt×1维的发射信号矢量S=[s1 s2 … sn]T,每一发射信号si=map(x)从xL大小的星座集中选取。使用线性MIMO信道模型。我们可以描述接收到的信号矢量为:

y=Hs+n(1)

这里的y是Nt×1维的矢量,H是Nr×Nt维的信道矩阵,我们假定信道为平坦衰落,其中每一元素是服从均值为零、方差为1分布的复高斯随机变量。n为Nr×1维的白高斯噪声矢量。

在接收端,我们假定具有完全信道信息,考虑具有迭代结构的MIMO检测器和解码器。MIMO检测器利用接收到的信号矢量y和先验信息LA1来计算编码比特的后验信息LD1。在对编码比特的外信息LE1解交织之后,解码器将其作为先验信息输入然后输出所有比特的外信息LD2。随后得到的LE2在交织之后当作先验信息送入MIMO检测器,从而完成一次检测和解码的迭代过程。

2 MIMO信号的检测

在一个迭代检测解码系统中,我们需要检测器能够生成比特符号的软信息度量。在接收信号矢量y已知情况下,对编码比特序列中的每一比特xk,k=0,1,…,NtMc-1,其后验概率信息可写为:

LD1(xk|y)=1n

=1n+1n(2)

=1n+1n

=LA1(xk)+LE1(xk|y)

由于空时交织器的使用,我们可以假定各个比特之间相互独立。比特xk的先验信息LA1(xk)和外信息LE1(xk|y)可以表示为:

LA1=1n(3)

LE1(xk|y)=1n(4)

这里的X代表了2种可能的比特矢量x的集合,其中每一矢量中的xk=+1。

X={X|xk=+1},X={X|xk=-1}(5)

式(4)中的X[k]代表了X向量除去第k个元素后所组成的向量,而LA,[k]则代表了与X[k]内元素相应的先验信息。

式(4)中的似然函数p(y|x)的计算可以写为:

p(y|s=map(x))=

这里的s是由x经过映射得到。每一星座符号由Mc个比特组成,映射星座可以为QPSK、m-QAM等。

由(2)式和(4)式可以看出,我们要计算一个比特xk的外信息LE1(xk/y),最优的接收机需要列出比特矢量x的所有2种可能情况,即使是在Mc和Nt较小时,这也是难以接受的。因此,我们需要寻找次优的方法,在接收机的复杂度和性能之间获得平衡。

从公式(2)可以看出,在计算外信息LE1(xk/y)时,我们只需要考虑在X中使得p(y|x)P(x)得到较大值的x序列和在X中使得p(y|x)P(x)得到较大值的x序列即可。

显然,p(y|x)P(x)由两部分概率组成,其中p(y|x)表示信道对接收信号的影响,而P(x)代表了先验信息的影响。我们可以同时考虑这两部分,然后寻找有较大可能性序列,如文献[4],也可以如文献[3]只考虑p(y|x)来获得候选序列。我们注意到在较大信噪比时,先验信息实际上给我们指出了具有较大可能性的候选序列,而在较小信噪比和迭代初始时刻,我们需要从接收信号来估计可能的候选序列。因此,文章在接收机前端使用简单的初始检测器获得发射信号的估计之后,再利用反馈的先验信息得到可能的候选序列,然后将这两部分序列集合并,在合并后的集合中,我们来计算外信息LE1(xk/y)。

在初始检测器中,我们可以选择各种线性检测器和带有干扰抵消的检测器。这里使用MMSE准则的线性检测器,得到关于发送信号的初始估计:

=(HH+I)Hy(7)

在得到初始估计比特序列之后,类似于文献[7]中的方法,逐个翻转中的每一比特,得到比特矢量的集合X1,这样保证在(4)式的计算中,分子和分母中至少会有一个序列存在,而不用考虑剪切的问题[4]。

当先验信息从信道解码器反馈回来的时候,实际上给我们指出了最有可能的比特序列=sign(LA)。因此,我们希望从LA中得到最有可能的发射矢量的集合。类似于文献[6]中序列解码的M算法,不过这里是对先验信息序列LA使用M算法,可以得到有较大可能的比特矢量集合X2,由于LA序列不需要每一步计算得到度量,相对于文献[4]中的方法要简单许多。使用先验信息的M算法如图2所示。

使用M算法,我们希望找到有较大P(x)的比特序列,我们假定序列x元素之间相互独立,可以得到:

P(x)=P(x)

由于对所有不同的序列x,(8)式中的分母都有相同的值,因此在度量计算时可以不予考虑。对(8)式两边取对数,得到:

1nP(x)=xiLA(xi)+c(9)

那么,在不同比特d,d=1,2,…NtMc,支路的度量可以表示为:

1=x1LA(x1)

2=1+x2LA(x2)(10)

……

(x)=NM

每一个比特矢量x都由NM个比特组成,每一比特有2种可能的选择。这样,所有可能比特矢量的集合组成了一个深度为NM的树,每一节点都有两个支路。对于深度为d的不同路径,都会有一个度量d与之对应。

我们使用M算法来选择那些具有较大可能性的比特矢量。在每一层比特深度,M算法保留度量最大的M个路径和它们的度量,并扩展这M个路径形成2M个新路径,同时形成路径度量。在下一层选择中淘汰M个路径,保留下来的M个路径继续前进,直到到达NM层为止。

这样在最后一层,保留下来的M个路径形成了一个候选比特矢量集合X2。将前面由初始检测器生成的比特矢量集合X1和X2合并得到集合L,那么就可以得到比特xk的外信息为:

LE1(xk|y)=1n(11)

由于集合X1保证了集合L∩X和L∩X不为空集合,这里不用考虑软信息的剪切问题。

相对于文献[4]中的迭代树搜索算法,文章中将先验信息和接收信号概率分别计算,避免了Cholesky分解的计算,因此在复杂度上有所降低。而相对于文献[7]中的算法,由于考虑了先验信息给出的候选比特矢量,因而性能有较大提高。

3 性能仿真

文章中我们假定不同发射天线和接收天线之间的信道相互独立并且同分布,其均值为零,方差为1。每发射天线上的信号平均能量为‖si‖2=Es/Nt,那么每接收天线上的信噪比为Es/2。这里我们使用的Turbo码为并行级联形式,码率为1/2,编码存储长度为2,交织器长度为4096,使用的调制方式为QPSK。这里的空时交织器和Turbo编码交织器都使用随机交织器。在经过空时交织之后的编码比特进行格雷映射,形成发送符号。

这里使用MMSE-priori-list代表本文提出的基于序列集合的检测算法,而MAP算法指在检测器中对所有发射信号矢量进行穷搜索的最优检测算法。在下面的所有情况中,Turbo码解码器都经过了8次迭代之后输出后验信息。

我们首先对使用QPSK调制的Nt=Nr=4的Turbo-MIMO系统进行算法的仿真比较。这里的保留路径数M选为32。MMSE-priori-list算法在零次迭代时相当于只使用MMSE滤波器得到的候选序列集。从图3中可以看出,MMSE-priori-list算法在迭代4次之后,在误码率10-4时在信噪比上和MAP算法相差1 dB,而相对于零次迭代的MMSE-priori-list算法则有2 dB的增益。这说明在使用信道解码器反馈来的先验信息之后,使用M算法得到的候选发射矢量序列能够指出有较大可能的发射序列集合,从而使检测器在有限序列集合内能得到较为精确的比特软信息估计。

图4给出了Nt=Nr=8时,在不同保留路径数M下,MMSE-priori-list算法和MAP算法的性能比较。这里,MMSE-priori-list算法和MAP算法都经过4次迭代。在保留路径数M从64增加到128后,在误码率10-4时能得到0.5 dB的信噪比增益,而M从128增加至256后,信噪比并没有获得明显的增益,距离MAP算法有1 dB的差距。说明矢量数目达到一定数量之后,已经从先验信息里得到了充足的信息,再增加M值,已经无助于检测器性能的改善。

图3和图4都表明MMSE-priori-list算法距离最有的MAP算法有1dB的差距,这说明MMSE-posterior-list算法并没有严格给出使p(y|x)P(x)获得最大值的序列集合,而只是一种次优算法,给出了有较大可能性的序列集。但它相对于MAP算法,算法复杂度也大大降低,即使相对于文献[4]中的迭代树搜索算法,也具有复杂度上的优势,这使得MMSE-posterior-list算法成为实际应用中可能的途径之一。

4 结论

文章针对Turbo-MIMO系统检测器的特点,应用M算法于检测器的先验信息序列,提出了生成Turbo-MIMO检测器中候选矢量序列的一种方法。该方法利用简单的MMSE滤波器得到由信道接收矢量得到的比特矢量集合,同时用M算法使用先验概率信息得到另一组比特矢量集合。使用合成后的比特矢量集合,我们就可以得到比特的软信息度量。由于在检测器中使用简单的线型检测器和使用先验信息的M算法,检测器的复杂度大大降低。仿真结果表明在误码率10-4情况下,该算法与最优的MAP算法只有1 dB的差距。

参考文献:

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[3]Wang Renqiu,Giannakis G.B.,Approaching MIMOChannel Capacity With Soft Detection Based on Hard Sphere Decoding, IEEE Trans. On Commun, 54(4),2006: 587-590.

[4]De Jong Y.L.C.,Willink T. J.,Iterative Tree Search Detection for MIMO Wireless Systems,IEEE Trans.on Commun., 53(6),2005: 930-935.

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[6]Schlegel C.B.,Perez L.C.,Trellis and Turbo Coding,IEEE press,2004.

篇4：一类序列信号检测器的设计

设计任务:设计一个二进制序列信号检测器,它有一个输入X,当接收到的序列为1001,则在上述序列输入最后一个1的同时,电路输出Z=1,否则输出为0,输入序列可以重叠。例如:当输入X的序列为0100100101001(首位在左),对应输出Z=0000100100001

1 用分立触发器设计

触发器的种类很多,其中双端输入的JK触发器和单端输入的D触发器最具代表性。由于用D触发器设计的电路更为简单,故采用它来设计电路。

1.1 逻辑抽象

由于待检测的序列为1001,故设电路在一直输入0时的状态为S0,输入一个1以后的状态为S1,连续输入10以后的状态为S2,连续输入100后的状态为S3,连续输入1001后的状态为S4[2]。于是得到状态转换如图1所示。

选取第1、3行解释其原理:S0表示接收到的是0,当在此基础上再接收到一个0后变为00,而需要检测的序列是1001,所以电路状态仍然停留在S0上;当电路在S0的基础上接收到1后表示接收到1001序列中的第一个1,于是电路状态转为S1。同理S2表示已经接收到10,当在此基础上接收到0后变为100,电路转到S3,但是接收到1后则变为101,于是前面接收的两位代码失去作用,只有第3位的1可作为1001的第一位,所以电路状态转回S1。

通过观察状态转换表,可以发现,S1和S4在同样的输入下有同样的输出,而且状态转移后得到同样的次态。因此它们是等价的可以合并,于是,状态转换表可以化简如图2所示。

从物理概念上也不难理解这种情况。当电路连续接收到1001后,输出为1,但序列可以重叠,故最后一个1可作为下一个1001序列的第一位,所以电路在连续接收到1001后的状态S4实际上就是S1[3]。

1.2 编码

由化简后的状态转换表2可知,电路总共有4种状态(S0～S3),而每个触发器的输出Q可以用0或1表示两种状态,于是两个触发器的输出Q1Q0的4种00、01、10、11就可以表示这4种状态S0～S3。这个过程即为编码。

1.3 列真值表并写出状态方程

将化简后的状态转换为表中各状态,用编码表示即得到真值表,如图3所示。其中Q1*Q0*表示Q1Q0的下一状态。写出Q1*、Q0*、Z关于X,Q1,Q0的方程,即电路的状态方程[4],如式(1)所示。

1.4 作逻辑电路图

由于D触发器的特性方程为Q*=D,从而,根据该方程就可以画出逻辑电路图,如图4所示。

2 将触发器接成移位寄存器进行设计

以上设计方法主要依靠电路的状态转换实现序列码检测,虽然所得电路简单,但是设计过程较复杂,特别是当需要检测的序列码位数较长时,工作量较大。为此,将触发器接成移位寄存器的方式,可简化电路设计,同时也便于扩展成位数更多的序列码检测器。用4个D触发器接成的向右移位寄存器。电路如图5所示。

由图5可知,Z=。在移位脉冲clk作用下,输入端X输入的二进制码依次向右移动,每当出现一个完整的1001序列时,输出端Z便出现高电平。这样就实现了序列码检测的功能。

3 用中规模集成电路进行设计

既然用移位寄存器可以实现序列信号检测,那么用集成移位寄存器加少量门电路同样可以实现,而且电路可靠性更高。用4位集成移位寄存器74LS194,实现的序列1001检测器,如图6所示。

4 当序列不可重叠时的电路设计

用以上3种方法设计出的电路,都是可序列重叠的序列码检测器,若要求被检测的序列不可重叠,则在方法1中,只需要根据实际情况修改状态转换表即可,后面的设计原理及步骤不变。这种设计方法存在的问题仍然是当待检测的序列位数较长时,设计工作量大、电路可靠性降低。在采用第2、第3种方法设计时,需增加部分控制电路,为保证输入与时钟的同步性,需要使得每当检测出一个序列时,直接将序列的下一位置入寄存器最低位,同时置寄存器其余各位为序列码最后一位的反码以消除重叠代码的影响。此外再用一个锁存器使输出高电平多保持0.5个时钟周期其优点是可以消除移位过程中的竞争冒险使得输出波形更稳定、电路可靠性更高,电路如图7所示。

摘要：介绍了一种二进制序列信号检测器的3种设计方法,该电路可应用于安全防盗、密码认证等加密场合,以及在海量数据中对敏感信息的自动侦听。电路采用数字系统设计方法,步骤程序化,电路可靠性高。

关键词：序列信号检测,数字电路,自动侦听

参考文献

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[2]康华光.电子技术基础[M].北京:高等教育出版社,1998.

[3]李哲英.电子技术及其应用基础[M].北京:高等教育出版社,2003.

篇5：《数字逻辑电路》教材改革浅析

一、压缩了传统内容,增加了新知识

劳动版《数字逻辑电路》第三版(以后简称三版教材)有8章,153页,包含18个实验。第1章删除了学生难以理解的RC瞬态过程,这个内容包括电容的充电和放电,时间常数与瞬态过程快慢的关系,积分电路、微分电路、引导电路等一度作为重点来介绍,虽然很重要,但也是难点,学生不易掌握,造成了课程刚开始学生就产生畏难心理,不利于后续章节的教学,删去这部分内容后,减小了教学难度,知识结构衔接更加合理,可以说为学生扫除了一个学习的障碍。在介绍逻辑门电路时,侧重集成TTL、集成MOS门电路,把分立MOS门电路略去,增加了门电路的应用,既压缩了篇幅,又拓宽了知识面。在讲解组合逻辑电路时,突出了组合逻辑电路的分析和设计,增加了新知识——只读存储器(ROM),这是数字电路的存储单元,是数字系统的重要组成部分,把组合逻辑电路的竞争冒险单独作为一节来讲,解决了学生在设计组合逻辑电路时,因为化简逻辑函数而导致的逻辑错误问题,而用数据选择器实现逻辑函数以及用译码器构成数据分配器,对开阔学生视野很有帮助。在介绍触发器时,沿着触发方式这个主线,不在按TTL和MOS来分别叙述,把主从RS和主从JK放在一节,删除了六门触发器,而强调了触发器的分类和转换,这部分内容改进较多,把知识点重新整合,既增加了内容,又减少了篇幅,为学生学习触发器的应用提供了方便,又便于老师教学,可以说是三版教材的一大亮点。对于时序逻辑电路的改进主要体现在设计方面,过去不讲时序逻辑电路的设计,增添这个部分,虽然起到了拓宽知识面的作用,但是对技校学生来说,设计起来还是比较困难,笔者在教学中,把它作为选学内容处理,只有个别学生对时序逻辑电路设计感兴趣,提出相应的问题。数模和模数转换是沟通模拟电路和数字电路的桥梁,通常称为接口电路,在数字系统中应用日益广泛,三版教材对这个新内容单独在第7章进行了详细的分析,解决了模拟信号的数字化和数字信号模拟化问题,为数字电路处理模拟信号提供了依据。最后又专门新增加第8章来介绍数字集成电路的应用,分析了数字系统的组成,探讨了交通信号灯控制电路和数字式测速仪的设计、组装、与调试两个实例,为提高学生的动手能力和想象空间打下了坚实的基础。

二、突出了实训

三版教材一个突出的特点就是大量增加了实验内容,从二版的7个实验增加到18个,通过实验,学生可以很好地巩固所学的理论知识,开阔视野,发现问题,探索解决的办法,真正做到理论和实践相结合。在带领学生实验实训的过程中,笔者主要是启发学生扩大知识面,要求学生自己动手,从理论出发,结合具体电路,引导学生更全面地理解数字电路的内涵,独立完成数字电路的设计、安装与调试,并能够分析可能出现的各种问题。从数字实验仪器的使用,到各种门电路的特性测试,用不同的门电路实现逻辑功能,设计与调试数字电路,各种组合逻辑电路的结构和应用,时序逻辑电路的应用与调试,再到A/D和D/A转换实验、数字电路的综合应用等,学生们产生了强烈的求知欲望和探究心理,上实验课的积极性空前高涨。有时是单个实验,有时是一个知识模块作为一个课题,突出了技工教育强调实际工作能力的特点,理论紧密联系实际,符合学生的认知规律,通过实例,让学生学会实验仪器的使用,用数字电路器件构成简单的数字系统,最后设计制作出一个复杂的实用型数字系统,使学生全面掌握该课程的学习规律,并着重培养学生的自学能力,为今后继续学习打下良好的基础。

三版教材配套的《数字逻辑电路第三版习题册》精选了大量的习题,题型丰富,难易适度,为学生学习和教师授课提供了方便,但也有个别习题逻辑不够严密,如第1章第2节第三大题第六小题,把下列码转换为十进制数第一题,(111 0100)8421BCD =( )10,笔者认为,少了一个0,应为(0111 0100)8421BCD =()10。希望电子类教材改革的步伐不断加快,推动职业技术教育全面快速发展。

篇6：基于序列图像的阴影检测研究

关键词：序列图像,阴影检测,空间高度,特征匹配

0 引言

在移动机器人自主导航过程中, 前方目标的准确识别是进行避障与路径规划的基础。前方的目标有机动车、非机动车和行人等, 阴影是目标在入射光的照射下产生的[1,2], 目标和阴影是相关联的, 目标投射的阴影会随着目标一起运动。阴影明显不同于背景, 现有算法在利用背景减除进行目标检测时, 阴影会被检测为前景, 这样就会造成目标的合并、几何变形, 甚至使目标丢失, 从而导致移动机器人不能合理地进行避障与路径规划。因此, 如何检测目标的阴影, 从而检测出不包括阴影的目标, 是准确识别目标的重要课题。

目前有很多阴影检测算法, 它们大多是基于单幅图像检测阴影[3,4], 主要包括以下3种方法:在HSV彩色空间, 利用色度、饱和度和亮度3方面的信息建立背景模型来对阴影进行检测和识别[5];在RGB彩色空间中, 用矢量来表征像素点, 并以当前图像中的像素点矢量与对应的背景点的矢量相减来得到能表征亮度和色度的彩色模型, 然后在此基础上建立背景模型;利用阴影的光学特性, 并结合纹理特征[6], 采用区域生长的方法来检测阴影。这些算法都在一定程度上检测出了阴影, 但是对于本影与投影亮度接近而且相连接时, 不容易检测。

针对近似平面的工作环境, 提出了基于多幅图像的阴影检测, 主要包括序列图像和双目立体视觉方法, 通过恢复二维点的高度信息, 利用阴影为二维平面的特性检测阴影。本文采用基于序列图像的阴影检测, 使用相邻序列图像进行匹配, 从2幅图像中找到空间三维点的对应点;建立相邻序列图像高度测量模型, 获得二维点对应的三维点的高度;在此基础上, 根据高度信息检测阴影。

1 序列图像高度测量模型

相邻序列图像是移动机器人安装的相机沿光轴方向运动依次获取的图像, 相当于沿光轴线依次排列的2个相机成像[2], 获得的第2幅图像是在比获得第1幅图像更接近被摄物处获得的。相邻序列图像的高度测量模型如图1所示 (仅画出了yz平面, x轴由纸内向外) , x轴为平行于路面的方向, y轴为物体高度方向。摄像机坐标系的xy平面与图像的像平面坐标系重合, 对应第1幅图像和第2幅图像的坐标系只在z方向差Δz。

根据投影关系, 可得:

$\begin{array}{l} \frac{y}{- y_{1}} = \frac{z - λ}{λ} (1) \\ \frac{y}{- y_{2}} = \frac{z - λ - Δ z}{λ} (2) \end{array}$

解得:

$y = \frac{Δ z}{λ} \cdot \frac{y_{1} y_{2}}{y_{1} - y_{2}} (3)$

由式 (3) 可知, 由焦距λ、2次成像的位置距离、y方向的视差和第2次成像的y2的位置、x方向的视差和第2次成像的x2的位置即可计算二维点对应的空间三维点的高度坐标。计算高度的问题就归结到在同一场景的不同像中发现对应点, 即要解决一个匹配问题:即如何能从2幅图中找到物体的对应点。

2 相邻序列图像对应点匹配的约束

如果对应点用亮度定义, 则由于相机观察位置不同, 事实上对应点在2幅图上的亮度是不同的。在这里, 相邻序列图像相当于相机的前后移动, 相机前后移动的成像就相当于图像的缩放, 所以, 搜索的对应点在2幅图像相似的位置。如果机器人运动是匀速的, 知道2次拍摄的距离间隔为Δz, 则相邻2次成像的对应点位置的相似性体现在缩放的关系上, 根据此缩放比例可搜索对应点。

由式 (1) 得:

$\begin{array}{l} y_{1} = \frac{λ}{λ - z} y (4) \\ y_{2} = \frac{λ}{λ + Δ z - z} y (5) \\ y_{2} = \frac{λ - z}{λ + Δ z - z} y_{1} (6) \end{array}$

由于λ远远小于z, 设Δz=αz, 则相邻序列图像的成像高度关系:

$y_{1} = (1 - α) y_{2} (7)$

同理可得, 相邻序列图像的成像宽度关系:

$x_{1} = (1 - α) x_{2} (8)$

相邻序列图像的成像点方向在同一方向, 方向角用θ表示, 则:

$θ = \arctan (y_{2} / x_{2}) = \arctan (y_{1} / x_{1}) (9)$

第1幅图像上成像点的径向长度为: $R_{1} = \sqrt{x_{1}^{2} + y_{1}^{2}}$ , 第2幅图像上成像点的径向长度为: $R_{2} = \sqrt{x_{2}^{2} + y_{2}^{2}}$ , 则成像点的径向长度关系为:

$R_{1} = (1 - α) R_{2} (10)$

由式 (9) 可知, 相邻序列图像的成像点的方向是一致的, 由式 (10) 可知, 成像点的径向长度是1-α的关系, 所以搜索对应点在遵循方向的一致性的约束和径向长度的约束。

3 仿真试验

3.1 基于特征点的相邻序列图像匹配

2幅图像的对应点匹配有2种方法:基于统计特性的区域匹配方法和基于特征点的特征匹配方法[7,8,9]。区域的匹配方法考虑了每个需匹配点的邻域性质, 对景物表面结构以及光照反射等较为敏感, 因此在空间景物表面缺乏足够纹理细节、成像失真较大 (如基线长度较长) 的场合存在一定困难。而特征点匹配利用图像中的拐点和角点坐标、边缘线段、目标的轮廓等, 主要利用了从强度图像得到的几何/符号特征作为匹配单元, 所以对环境照明的变化不太敏感, 性能较为稳定。考虑到实际图像的特点, 采用提取特征点的匹配方法。特征匹配的主要步骤如下:

(1) 在相邻序列图像中提取用于匹配的特征点;

(2) 对提取的每一特征点进行SIFT描述;

(3) 根据方向的一致性和径向长度的约束, 比较2幅图像特征点的SIFT描述, 找出对应点。

采集的2幅相邻序列图像如图2所示, 图2 (a) 为第1幅图像, 图2 (b) 为第2幅图像, 首先分别提取2幅图像的特征点, 分别提取特征点, 图2 (c) 为第1幅图像提取的特征点, 图2 (d) 为第2幅图像提取的特征点;然后对于第1幅图像中的特征点, 基于前面提到的2种约束, 在第2幅图像中搜索对应点。

3.2 阴影检测模型

由于阴影在三维场景中表现为平面[10], 所以对于检测的目标来说, 根据计算的高度, 如果高度小于一定的阈值, 则为阴影部分。阴影检测的主要步骤如下:

(1) 根据序列图像匹配找到的对应点, 按照序列图像高度测量模型, 计算特征点的高度值;

(2) 对稀疏的高度值结果进行插值, 获得高度致密的高度值;

(3) 搜索高度小于一定阈值的区域, 即为阴影区域。

根据相邻序列图像的对应点, 计算得到的平面二维点的高度, 检测到的阴影区域为黑色区域, 如图3所示。

4 结语

为了验证本算法的可行性和鲁棒性, 对算法进行了初步试验, 先进行特征匹配, 然后进行阴影检测。试验步骤及结果如上所述, 试验算法采用Matlab环境开发。从试验结果中可以看出, 采用序列图像检测阴影的算法, 技术上具备可行性。

参考文献

[1]章毓晋.图像工程[M].北京:清华大学出版社, 2006.

[2]高岚, 董慧颖, 兰利宝.自适应背景下运动目标阴影检测算法研究[J].现代电子技术, 2007, 30 (6) :59-61.

[3]陈功, 周荷琴, 严捷丰.采用UKF建模的实时背景提取和运动阴影检测[J].中国图像图形学报, 2009, 14 (5) :931-937.

[4]姚志均, 许毅平, 魏蛟龙, 等.视频监控系统中运动目标的检测和阴影抑制[J].计算机工程与应用, 2007, 43 (21) :232-234.

[5]张丽, 李志能.基于阴影检测的HSV空间自适应背景模型的车辆追踪检测[J].中国图像图形学报, 2003, 8 (7) :778-782.

[6]张玲, 程义民, 葛仕明, 等.基于纹理的运动阴影检测方法[J].光电工程, 2008, 35 (1) :80-84.

[7]KE Y, SUKTHANKAR R.PCA-SIFT:A more distinctiverepresentation for local image descriptors[J].ComputerVision and Pattern Recognition, 2004, 6 (2) :506-513.

[8]MIKOLAJCZYK K, SCHMID C.Sca1e&Affine invariantinterest point detectors[J].International Journa1 of Com-puter Vision, 2004, 60 (1) :63-86.

[9]LOWE D.Distinctive image features from scale-invariantkeypoints[J].International Journal on Computer Vision, 2004, 60 (2) :91-110.

篇7：序列检测器数字逻辑

这个在京东专属DSP广告平台“JD商务舱”基础上创新升级后的营销推广平台拥有更加多样化的广告营销产品、智能化的投放系统和完善的服务体系，可以为客户提供精准、高效的一体化电商营销解决方案，帮助客户实现营销效果的最大化。

据了解，此次京东推出的“京准通”营销推广平台包含京东商城营销产品体系和拍拍网营销产品体系两大方面，全面服务两大平台的广告客户。

事实上，在这个全民网购时代，消费者、商家和媒体都是链条上的重要参与者，而京东作为国内最大的自营B2C电商平台，正在扮演着一个连接者的角色，即将消费者、商家、媒体资源整合在一起，并由此打造一个营销闭环，为消费者提供优质导购服务，帮商家提升营销ROI，助力媒体合作伙伴实现流量变现，以开创多方共赢的局面。

这是“京准通”上线的原因，也是京东注重数字营销的体现。

由“商务舱”升级到数字营销

“京准通”业务是由早前的“JD商务舱”业务升级而来。

事实上，早在2011年，京东就曾推出了展示广告这块业务，基本上是按天在卖，之后京东又推出了京东快车，主要做站内的搜索，旁边也放一些广告，商家按照不同的频道或关键词竞价取得不同的展位，以展现自己的商品，这一业务得到许多商家的喜爱。去年8月，京东推出一项叫金融商务舱的业务，目的是想为商家做精准营销，今年3月份，京东跟腾讯达成了战略合作，拍拍网并入京东集团，其广告业也合并到京东数字营销业务部门，这也正是“京准通”诞生的背景和契机。

据京准通业务的相关负责人表示，京准通主要服务于京东商城、拍拍网的商家，“我们京东不是有自营嘛，自营我们就是供应商和品牌商，比如洋宝洁其实是品牌商，它也给我们供货，但是有一些品牌商其实是通过供应商给我们供货的，我们这个平台其实就是希望帮这些商家、供应商、品牌商做营销服务。”该负责人表示。

据其介绍，京准通所提供的服务属精准营销，而不仅仅是硬性广告，属于数字营销，而且这项业务主要针对在线业务，不涉及线下业务。

在京东商城营销产品体系中，为满足客户越来越多元化的营销需求，特别提供了京选展位、京东快车、京东直投、京挑客四大类广告营销产品供广告主选择。

其中，京选展位汇聚了京东最优质的营销推广位，大尺寸大展现可以为品牌带来海量曝光，有效吸引用户的关注；京东快车则是汇集了全网资源，为商家提供量身定制的营销产品，除了拥有京东站内商品列表页推广展位、搜索页左侧推广展位等资源外，还涵盖了搜狐、网易、新浪等站外优质网站资源，全面展示商品和品牌。

京东直投是一款利用精准定向进行付费引流的产品，借助与腾讯的战略合作，商家通过京东直投即可获得百亿级腾讯系海量流量，包含QQ空间、腾讯朋友网、QQ客户端（QQ秀）、每日精选页卡及腾讯网等海量优质资源位。

作为京东效果营销类推广产品，京挑客是按最终成交付费，推广形式多样，费用灵活可控，低投入高回报，满足商家个性化推广需求。

打选全新电商营销生态系统

京东在数字营销方面有何优势呢？

就行业发展态势来看，京东立足于正品行货、物流速度快、品类丰富等独特优势，已经积累了海量网购高端用户群的品牌优势，京东自营产品订单中超过80%可以实现当日达或次日达；从京东对“京准通”平台的布局来看，京东正全力打造一个全新的电商营销生态体系。

新升级的京准通营销平台提供了兼具品牌、效果推广的多样化解决方案，并且依托京东大数据优势，通过多维度的定向功能，精准锁定目标受众，让广大商家可以根据自身的情况和经营目标，自由选择营销推广组合，这就给了商家最大的发挥空间，实现品牌、效果的双重收益。

此外，与腾讯资源的深度整合，也为京准通营销平台的升级增加了筹码。京东购物平台与腾讯社交平台的完美结合，将会为广告主带来更多的营销可能。

“京准通平台很好地帮助我们获取了大量优质的流量资源，保证了品牌强曝光和品牌认知，特别是和腾讯资源的对接，更让我们真切地感受到微信、手机QQ等带给电商营销精准的流量和实在的效果。”拓跋客箱包旗舰店相关负责人表示，投放京准通平台短短一个月，店铺PV、UV以及成交量都有了大幅提升，其中店铺PV成交额提高了3倍。

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