摘要：呼吸率在呼吸疾病的预防与诊断上有重要意义。现有基于视频的呼吸率检测算法复杂度较高,会造成嵌入式实现延时较大的问题。针对该问题,文章提出一种基于运动特征预估的呼吸率检测快速算法,其核心思想是分析呼吸率信号的主要频率、幅度、方向,以实现感兴趣信号的预估和分析。首先,通过人脸检测确定人脸区域,结合人体比例选出胸部区域;其次,设计一种基于运动特征预估的呼吸信号提取方法,利用最大似然估计呼吸基频,利用基频计算幅度并选取呼吸区域,利用方向梯度直方图获取呼吸运动主要方向;接着,在获取呼吸区域和运动方向后,采用基于相位的欧拉视频处理算法提取呼吸信号;最后,利用傅里叶变换的峰值检测获取呼吸率。实验表明,与现有算法相比,该方法能够有效减少60%的运行时间,具有更好的实时性,且在实验室环境下呼吸率平均误差为0.55次/min,与真实呼吸率具有良好的一致性。

摘要：相机运动的干扰是造成视频振动检测误差的重要原因。针对该问题,提出一种互抑制一致采样方法,对视频中的振动信号和相机运动信号实现有效分离,从而提高视频振动检测的可靠性。通过SURF(加速稳健特征)算法提取候选的特征点,并设计了振动与相机运动的互抑制测度,对候选的特征点进行分离,以获得相机运动的特征点。根据相机运动特征点对视频图像进行配准,以获得去除相机运动干扰的视频序列。对稳定相机的视频序列,采用欧拉视频振动检测方法获得振动频率。自行采集了不同相机运动下的视频,并针对互抑制测度的参数进行估计。通过对测试集数据进行验证,得到的振动频率准确率优于现有的非接触振动检测方法。

摘要：卡诺图在数字电子技术基础课程中具有十分重要的地位,应用广泛,不仅可以方便地化简逻辑函数,而且是分析和设计数字逻辑电路的重要工具。文章针对卡诺图在降维图法以及时序逻辑电路分析中的应用进行了有效分析,通过具体的例子详细阐述了卡诺图的应用方法,对学生灵活掌握卡诺图的应用具有积极意义,可有效提升教学效果。

摘要：主要研究了应用于24GHz车载雷达天线的匹配网络,根据工程中的实际需求介绍了阵列天线的馈电网络的分类及设计,通过比较得出了采用切比雪夫分布的不等分馈电网络比传统馈电网络拥有更低的副瓣电平和更高的主瓣宽度,最后通过契比雪夫综合法设计了一款馈电网络,经过仿真和测试满足24GHz车载雷达天线的需要。