被动声呐信号测试＼跟踪方法综述

摘要弱信号检测的研究作为水声信号处理领域内尚未攻克的难题引起众多学者关注，主要对于被动声呐信号测试、跟踪方法的研究现状进行分析，说明对于利用现有声呐信息，结合新的信号处理方法，提高被动声呐弱目标信号的检测和跟踪性能具有一定帮助。

关键词声呐信号；测试；跟踪

水下目标隐身技术的迅猛发展必然促使反隐身技术的进步。作为水下目标探测的第一选择，声呐首当其冲应该接受这一严峻挑战。弱目标信号的检测、跟踪和参数估计成为目前水声信号处理研究的重点和难点。本文主要就被动声呐信号测试、跟踪方法的研究现状进行分析与探讨。

1 被动声呐弱信号检测方法

在水声信号处理领域，对微弱信号检测的需求最初出现在水雷的探测研究方面；随着增大自导作用距离要求的提出，在鱼雷自导信号处理中，也提出了微弱信号检测、估计以至识别的要求；伴随着水下隐身目标的出现，弱信号的检测日益成为声呐信号处理研究的重点。

解决水下隐身目标的探测问题，可能的技术途径有：采用超低频（1Hz—100Hz）被动声呐（单纯的被动声呐），这种方法需要超大尺寸（300米以上）基阵，工程实现造价高、难度大；采用被动合成孔径技术，这方面的技术难题尚未攻克；采用主、被动低频拖曳线列阵声呐，由于拖曳式线列阵声呐具有很大的基阵孔径，在很低的频率上仍有较大的指向性指数（DI），便于低频信号的接收。工作频率的降低，既使传播衰减（TL）大为降低，又使得目标信号中相对较强的低频成分，特别是低频线谱，能够得到有效的接收。由于拖曳式线列阵声呐的声学模块远离拖曳平台，平台本身噪声的影响大为减少，同时，通过调整基阵的拖曳深度。可以选择较好的传播条件。可见，拖曳式线列阵声呐无疑是一种有效的远距离探测水下目标的装备。另一方面，工作于低频的主动声呐，具有避开消声瓦吸声频段、低频声波海水吸收小利于远程探测、可以提供目标距离和运动参数等优越之处。因此，主、被动拖曳线列阵声呐是解决水下隐身目标探测问题的有效手段。

2 被动声呐信号跟踪方法

水下多目标跟踪技术的研究，对于海防、区域防御、作战监视、海上安全作业及海洋开发等领域有着广泛的应用价值和重要的战略意义，因此，在近四十年来这一问题受到许多发达国家的密切关注。

多目标跟踪问题的研究至今已有40多年的历史。在最近的20多年中，多目标跟踪问题已经受到许多科学家与工程师们的极大关注，在理论研究和技术应用

目标跟踪相关研究综述

Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2015, 4(3), 17-22 Published Online August 2015 in Hans. https://www.360docs.net/doc/bc6314428.html,/journal/airr https://www.360docs.net/doc/bc6314428.html,/10.12677/airr.2015.43003 A Survey on Object Tracking Jialong Xu Aviation Military Affairs Deputy Office of PLA Navy in Nanjing Zone, Nanjing Jiangsu Email: pugongying_0532@https://www.360docs.net/doc/bc6314428.html, Received: Aug. 1st, 2015; accepted: Aug. 17th, 2015; published: Aug. 20th, 2015 Copyright ? 2015 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/bc6314428.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Object tracking is a process to locate an interested object in a series of image, so as to reconstruct the moving object’s track. This paper presents a summary of related works and analyzes the cha-racteristics of the algorithm. At last, some future directions are suggested. Keywords Object Tracking, Track Alignment, Object Detection 目标跟踪相关研究综述徐佳龙海军驻南京地区航空军事代表室，江苏南京 Email: pugongying_0532@https://www.360docs.net/doc/bc6314428.html, 收稿日期：2015年8月1日；录用日期：2015年8月17日；发布日期：2015年8月20日摘要目标跟踪就是在视频序列的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标的位置，建立起运动目标在各幅图像中的联系。本文分类总结了目标跟踪的相关工作，并进行了分析和展望。

软件测试方法和技术练习题与答案

一、判断题 1. 测试是调试的一个部分（╳） 2. 软件测试的目的是尽可能多的找出软件的缺陷。（√） 3. 程序中隐藏错误的概率与其已发现的错误数成正比（√） 4. Beta 测试是验收测试的一种。（√） 5. 测试人员要坚持原则，缺陷未修复完坚决不予通过。（√） 6. 项目立项前测试人员不需要提交任何工件。（╳） 7. 单元测试能发现约80%的软件缺陷。（√） 8. 测试的目的是发现软件中的错误。（√） 9. 代码评审是检查源代码是否达到模块设计的要求。（√） 10. 自底向上集成需要测试员编写驱动程序。（√） 11. 测试是证明软件正确的方法。（╳） 12. 负载测试是验证要检验的系统的能力最高能达到什么程度。（√） 13. 测试中应该对有效和无效、期望和不期望的输入都要测试。（√）验收测试是由最终用户来实施的。（√） 14. 测试人员要坚持原则，缺陷未修复完坚决不予通过。（√）黑盒测试也称为结构测试。（╳）集成测试计划在需求分析阶段末提交。（╳）15. 软件测试的目的是尽可能多的找出软件的缺陷。(√ ) 16. 自底向上集成需要测试员编写驱动程序。(√ ) 17. 负载测试是验证要检验的系统的能力最高能达到什么程度。(╳) 18. 测试程序仅仅按预期方式运行就行了。(╳) 19. 不存在质量很高但可靠性很差的产品。(╳) 20. 软件测试员可以对产品说明书进行白盒测试。(╳) 21. 静态白盒测试可以找出遗漏之处和问题。(√) 22. 总是首先设计白盒测试用例。(╳ ) 23. 可以发布具有配置缺陷的软件产品。(√) 24. 所有软件必须进行某种程度的兼容性测试。(√ ) 25. 所有软件都有一个用户界面，因此必须测试易用性。(╳) 26. 测试组负责软件质量。(╳ ) 27. 按照测试实施组织划分，可将软件测试分为开发方测试、用户测试和第三方测试。(√) 28. 好的测试员不懈追求完美。(× ) 29. 测试程序仅仅按预期方式运行就行了。( × ) 30. 在没有产品说明书和需求文档的条件下可以进行动态黑盒测试。( √ ) 31. 静态白盒测试可以找出遗漏之处和问题。( √ ) 32. 测试错误提示信息不属于文档测试范围。( × ) 33. 代码评审是检查源代码是否达到模块设计的要求。(√ ) 34. 总是首先设计黑盒测试用例。( √ ) 35. 软件测试是有风险的行为，并非所有的软件缺陷都能够被修复。（∨） 36. 软件质量保证和软件测试是同一层次的概念。（x ） 37. 程序员兼任测试员可以提高工作效率。（ x ） 38. 在设计测试用例时，应当包括合理的输入条件和不合理的输入条件。（∨） 39. 传统测试是在开发的后期才介入，现在测试活动已经扩展到了整个生命周期。（∨）40. 传统测试以发现错误为目的，现在测试已经扩展到了错误预防的范畴。∨ 41. 软件测试的生命周期包括测试计划、测试设计、测试执行、缺陷跟踪、测试评估。（∨）42. 软件生存周期是从软件开始开发到开发结束的整个时期。（ x ） 43. 测试用例的数目越多，测试的效果越好。（ x ） 44. 只要能够达到100％的逻辑覆盖率，就可以保证程序的正确性。（ x ）

现代分析测试方法复习总结

第一章X射线衍射分析激发：1.较高能级是空的或未填满，由泡利不相容原理决定。 2.吸收能量是两能级能量之差。辐射的吸收：辐射通过物质时，某些频率的辐射被组成物质的粒子选择性吸收而使辐射强度减弱的现象，实质为吸收辐射光子能量发生粒子的能级跃迁。辐射的发射：1.光电效应：以光子激发原子所发生的激发和辐射过程。被击出的电子称为光电子。 2.俄歇效应：高能级电子向低能级跃迁时，除以辐射X射线的形式释放能量外，这些能量可能被周围某个壳层上的电子所吸引，并促使该电子受激溢出原子成为二次电子，该二次电子具有特定的能量值，可以用来表征这些原子。所产生的二次电子即为俄歇电子。原子内层电子受激吸收能量发生跃迁，形成X射线的吸收光谱。光子激出内层电子，外层电子向空位跃迁产生光激发，形成二次X射线，构成X射线的荧光光谱。 X射线产生条件：1.产生自由电子。2.使电子做定向高速运动。3.在运动路径设置使其突然减速的阻碍物。 X射线属于横波，波长为0.01~10nm能使某些荧光物质发光，使照相底片感光，使部分气体电离。 X射线谱是X射线强度与波长的关系曲线。特征X射线：强度峰的波长反映物质的原子序数特征。，产生特征X射线的最低电压为激发电压，也叫临界电压。阳极靶材原子序数越大，所需临界电压值越高。 K层电子被击出的过程定义为K系激发，随之的电子跃迁叫K系辐射。相干散射：X射线通过物质时，在入射束电场的作用下，物质原子中的电子受迫振动，同时向四周辐射出与入射X射线相同频率的散射X射线，同一方向上各散射波可以互相干涉。非相干散射：X射线光子冲击束缚力较小的电子或自由电子时，会产生一种反冲电子，而入射X射线光子则偏离入射方向，散射X射线光子波长增大，因能量减小程度不同，故不可干涉。入射X射线光子能量到达一定阀值，可击出物质原子内层电子，同时外层高能态电子向内层的空位跃迁时辐射出波长一定的特征X射线。该阀值对应的波长为吸收限或K系特征辐射激发限。λk=1.24/U K K 衍射分析中，受原子结构影响，不同能级上电子跃迁会引起特征波长的微小差别，滤波片可去除这种干扰，得到单色的入射X射线。干涉指数（HKL）可以认为是带有公约数的晶面指数，其表示的晶面并不一定是真实原子面，

(完整word版)教案-材料现代分析测试方法

西南科技大学材料科学与工程学院教师教案教师姓名：张宝述课程名称：材料现代分析测试方法课程代码：11319074 授课对象：本科专业：材料物理授课总学时：64 其中理论：64 实验：16（单独开课）教材：左演声等. 材料现代分析方法. 北京工业大学出版社，2000 材料学院教学科研办公室制

2、简述X射线与固体相互作用产生的主要信息及据此建立的主要分析方法。章节名称第三章粒子（束）与材料的相互作用教学时数 2 教学目的及要求1．理解概念：（电子的）最大穿入深度、连续X射线、特征X射线、溅射；掌握概念：散射角（2 ）、电子吸收、二次电子、俄歇电子、背散射电子、吸收电流（电子）、透射电子、二次离子。 2．了解物质对电子散射的基元、种类及其特征。 3．掌握电子与物质相互作用产生的主要信号及据此建立的主要分析方法。 4．掌握二次电子的产额与入射角的关系。 5．掌握入射电子产生的各种信息的深度和广度范围。 6．了解离子束与材料的相互作用及据此建立的主要分析方法。重点难点重点：电子的散射，电子与固体作用产生的信号。难点：电子与固体的相互作用，离子散射，溅射。教学内容提要第一节电子束与材料的相互作用一、散射二、电子与固体作用产生的信号三、电子激发产生的其它现象第二节离子束与材料的相互作用一、散射二、二次离子作业一、教材习题 3-1电子与固体作用产生多种粒子信号（教材图3-3），哪些对应入射电子？哪些是由电子激发产生的？图3-3入射电子束与固体作用产生的发射现象 3-2电子“吸收”与光子吸收有何不同？ 3-3入射X射线比同样能量的入射电子在固体中穿入深度大得多，而俄歇电子与X光电子的逸出深度相当，这是为什么？ 3-8配合表面分析方法用离子溅射实行纵深剖析是确定样品表面层成分和化学状态的重要方法。试分析纵深剖析应注意哪些问题。二、补充习题 1、简述电子与固体作用产生的信号及据此建立的主要分析方法。章节第四章材料现代分析测试方法概述教学 4

软件测试四大板块教程内容

软件测试四大板块教程内容软件测试的经典定义是：在规定的条件下对程序进行操作，以发现程序错误，衡量软件质量，并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。北大青鸟大数据学院软件测试的学习，主要分为四大板块：一、应用程序通用测试技术1.软件测试的历史2.软件测试基本概念与意义3.软件测试过程模型4.常用软件测试方法5.软件测试生命周期与流程6.软件测试计划方案编写7.软件测试需求分解与跟踪8.黑盒测试用例设计方法9.白盒测试用例设计方法10.缺陷识别与缺陷跟踪系统11.测试评审与风险分析12软件测试总结与过程度量通过本课程的学习，掌握软件测试的意义与重要性，掌握软件的通用测试技术与方法，掌握软件测试各阶段工作的主要流程与方法，具备从业的基本资格二、应用程序全栈测试技术1.全栈测试概述2.WEB测试方法3.UI测试方法4.兼容性测试方法5.安全测试技术6.易用性与其他指标测试方法。通过学习本课程，熟悉全栈软件测试方法，掌握除功能测试外的其他全栈测试技术三、自动化测试技术1.自动化测试基础2.自动化测试框架构建3.HP UFT工具介绍 4.HP UFT脚本开发与增强 5.VBScript语言 6.HP UFT测试对象集合 7.Selenium工具介绍

8.Selenium IDE详解9.Selenium脚本开发10.Selenium测试实战在本门课程中重点介绍自动化测试技术，掌握两种主流测试工具UFT与Selenium的使用，掌握自动化测试框架的构建方法了解详情四、性能测试技术1.性能测试基础2.初识HP LoadRunner 3.HP LoadRunner脚本录制与调试4.HP LoadRunner场景设计与监控5.HP LoadRunner测试结果分析与调优6.Jmeter工具介绍7.Jmeter脚本录制与调优8.Jmeter性能测试实战9.Jmeter测试结果分析通过学习本门课程，掌握性能测试的基础理论，掌握主流性能测试工具LoadRunner与Jmeter的使用，掌握通过性能测试的结果找到性能瓶颈并进而调优的方法。点击咨询

光学薄膜现代分析测试方法

一、金相实验室 ? Leica DM/RM 光学显微镜主要特性：用于金相显微分析，可直观检测金属材料的微观组织，如原材料缺陷、偏析、初生碳化物、脱碳层、氮化层及焊接、冷加工、铸造、锻造、热处理等等不同状态下的组织组成，从而判断材质优劣。须进行样品制备工作，最大放大倍数约1400倍。 ? Leica 体视显微镜主要特性：1、用于观察材料的表面低倍形貌，初步判断材质缺陷； 2、观察断口的宏观断裂形貌，初步判断裂纹起源。 ?热振光模拟显微镜 ?图象分析仪 ?莱卡DM/RM 显微镜附 CCD数码照相装置二、电子显微镜实验室 ?扫描电子显微镜(附电子探针) (JEOL JSM5200，JOEL JSM820，JEOL JSM6335) 主要特性： 1、用于断裂分析、断口的高倍显微形貌分析，如解理断裂、疲劳断裂（疲劳辉纹）、晶间断裂（氢脆、应力腐蚀、蠕变、高温回火脆性、起源于晶界的脆性物、析出物等）、侵蚀形貌、侵蚀产物分析及焊缝分析。 2、附带能谱，用于微区成分分析及较小样品的成分分析、晶体学分析，测量点阵参数/合金相、夹杂物分析、浓度梯度测定等。 3、用于金属、半导体、电子陶瓷、电容器的失效分析及材质检验、放大倍率：10X—300,000X；样品尺寸：0.1mm—10cm；分辩率:1—50nm。 ?透射电子显微镜（菲利蒲 CM-20,CM-200）主要特性： 1、需进行试样制备为金属薄膜，试样厚度须<200nm。用于薄膜表面科学分析，带能谱，可进行化学成分分析。 2、有三种衍射花样：斑点花样、菊池线花样、会聚束花样。斑点花样用于确定第二相、孪晶、有序化、调幅结构、取向关系、成象衍射条件。菊池线花样用于衬度分析、结构分析、相变分析以及晶体精确取向、布拉格位移矢量、电子波长测定。会聚束花样用于测定晶体试样厚度、强度分布、取向、点群、空间群及晶体缺陷。三、X射线衍射实验室 ? XRD-Siemens500—X射线衍射仪主要特性： 1、专用于测定粉末样品的晶体结构（如密排六方，体心立方，面心立方等），晶型，点阵类型，晶面指数，衍射角，布拉格位移矢量，已及用于各组成相的含量及类型的测定。测试时间约需1小时。 2、可升温（加热）使用。 ? XRD-Philips X’Pert MRD—X射线衍射仪主要特性： 1、分辨率衍射仪，主要用于材料科学的研究工作，如半导体材料等，其重现性精度达万分之一度。 2、具备物相分析（定性、定量、物相晶粒度测定；点阵参数测定），残余应力及织构的测定；薄膜物相鉴定、薄膜厚度、粗糙度测定；非平整样品物相分析、小角度散射分析等功能。 3、用于快速定性定量测定各类材料（包括金属、陶瓷、半导体材料）的化学成分组成及元素含量。如：Si、P、S 、Mn、Cr、Mo、Ni、V、Fe、Co、W等等，精确度为0.1%。 4、同时可观察样品的显微形貌，进行显微选区成分分析。

软件测试方案模板新V10

XX项目测试方案模板

目录 1 概述 (3) 1.1 编写目的 (3) 1.2 读者对象 (3) 1.3 项目背景 (3) 1.4 测试目标 (3) 1.5 参考资料 (3) 2 测试配置 (3) 2.1 测试手段 (3) 2.2 测试数据 (3) 2.3 测试策略 (4) 2.4. 测试通过准则 (5) 3 软件结构介绍 (5) 3.1 概述 (5) 3.2 整体功能模块介绍 (5) 3.3 整体功能模块关系图 (6) 3.4 系统外部接口功能模块关系图 (6) 3.5 系统内部接口功能模块关系图 (6) 4 单元测试用例 (6) 4.1 XX系统 (6) 5 集成测试用例 (9) 5.1 系统外部接口测试 (9) 5.2 系统内部接口测试 (10) 6 系统测试用例 (11) 6.1 病毒测试 (11) 6.3 性能测试 (11) 6.4 强度测试 (12) 6.6 配置测试 (12) 6.7 安装测试 (12)

6.8 安全性测试 (12) 6.9 回归测试 (12) 7 附录 (12) 7.1 附录1 审批记录表 (12)

1 概述 1.1 编写目的编写本测试方案的目的是为软件开发项目管理者、软件工程师、系统维护工程师、测试工程师提供关于**系统整体系统功能和性能的测试指导。] 1.2 读者对象 [本测试方案可能的合法读者对象为软件开发项目管理者、软件工程师、测试组、系统维护工程师] 1.3 项目背景 [可以如下那样简单说明，根据项目的具体情况，方案编写者也可以进行详细说明项目名称：*** 简称：*** 项目代号：*** 委托单位：*** 开发单位：*** 主管部分：***] 1.4 测试目标 [说明进行项目测试的目标或所要达到的目的] 1.5 参考资料 [列出编写本测试方案时参考的资料和文献] 2 测试配置 2.1 测试手段 [在此参照《测试计划》说明测试方法和工具，注明执行测试时，必须同时填写《测试记录表》] 2.2 测试数据 [在此简要说明测试数据的形成，如以客户单位具体的业务规则和《***系统需求分析说明书》，参考《***系统概要设计说明书》、《***系统详细设计说明书》和《数据规格说明书》中规定的运行限制，设计测试用例，作为整个**系统的测试数据。]

视频目标跟踪算法综述_蔡荣太

1引言目标跟踪可分为主动跟踪和被动跟踪。视频目标跟踪属于被动跟踪。与无线电跟踪测量相比，视频目标跟踪测量具有精度高、隐蔽性好和直观性强的优点。这些优点使得视频目标跟踪测量在靶场光电测量、天文观测设备、武器控制系统、激光通信系统、交通监控、场景分析、人群分析、行人计数、步态识别、动作识别等领域得到了广泛的应用[1-2]。根据被跟踪目标信息使用情况的不同，可将视觉跟踪算法分为基于对比度分析的目标跟踪、基于匹配的目标跟踪和基于运动检测的目标跟踪。基于对比度分析的跟踪算法主要利用目标和背景的对比度差异，实现目标的检测和跟踪。基于匹配的跟踪主要通过前后帧之间的特征匹配实现目标的定位。基于运动检测的跟踪主要根据目标运动和背景运动之间的差异实现目标的检测和跟踪。前两类方法都是对单帧图像进行处理，基于匹配的跟踪方法需要在帧与帧之间传递目标信息，对比度跟踪不需要在帧与帧之间传递目标信息。基于运动检测的跟踪需要对多帧图像进行处理。除此之外，还有一些算法不易归类到以上3类，如工程中的弹转机跟踪算法、多目标跟踪算法或其他一些综合算法。2基于对比度分析的目标跟踪算法基于对比度分析的目标跟踪算法利用目标与背景在对比度上的差异来提取、识别和跟踪目标。这类算法按照跟踪参考点的不同可以分为边缘跟踪、形心跟踪和质心跟踪等。这类算法不适合复杂背景中的目标跟踪，但在空中背景下的目标跟踪中非常有效。边缘跟踪的优点是脱靶量计算简单、响应快，在某些场合（如要求跟踪目标的左上角或右下角等）有其独到之处。缺点是跟踪点易受干扰，跟踪随机误差大。重心跟踪算法计算简便，精度较高，但容易受到目标的剧烈运动或目标被遮挡的影响。重心的计算不需要清楚的轮廓，在均匀背景下可以对整个跟踪窗口进行计算，不影响测量精度。重心跟踪特别适合背景均匀、对比度小的弱小目标跟踪等一些特殊场合。图像二值化之后，按重心公式计算出的是目标图像的形心。一般来说形心与重心略有差别[1-2]。 3基于匹配的目标跟踪算法 3.1特征匹配特征是目标可区别与其他事物的属性，具有可区分性、可靠性、独立性和稀疏性。基于匹配的目标跟踪算法需要提取目标的特征，并在每一帧中寻找该特征。寻找的文章编号：1002－8692（2010）12-0135-04 视频目标跟踪算法综述* 蔡荣太1，吴元昊2，王明佳2，吴庆祥1 （1.福建师范大学物理与光电信息科技学院，福建福州350108； 2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033）【摘要】介绍了视频目标跟踪算法及其研究进展，包括基于对比度分析的目标跟踪算法、基于匹配的目标跟踪算法和基于运动检测的目标跟踪算法。重点分析了目标跟踪中特征匹配、贝叶斯滤波、概率图模型和核方法的主要内容及最新进展。此外，还介绍了多特征跟踪、利用上下文信息的目标跟踪和多目标跟踪算法及其进展。【关键词】目标跟踪；特征匹配；贝叶斯滤波；概率图模型；均值漂移；粒子滤波【中图分类号】TP391.41；TN911.73【文献标识码】A Survey of Visual Object Tracking Algorithms CAI Rong-tai1,WU Yuan-hao2,WANG Ming-jia2,WU Qing-xiang1 （1.School of Physics,Optics,Electronic Science and Technology,Fujian Normal University,Fuzhou350108,China; 2.Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Science,Changchun130033,China）【Abstract】The field of visual object tracking algorithms are introduced,including visual tracking based on contrast analysis,visual tracking based on feature matching and visual tracking based on moving detection.Feature matching,Bayesian filtering,probabilistic graphical models,kernel tracking and their recent developments are analyzed.The development of multiple cues based tracking,contexts based tracking and multi-target tracking are also discussed．【Key words】visual tracking;feature matching;Bayesian filtering;probabilistic graphical models;mean shift;particle filter ·论文·*国家“863”计划项目（2006AA703405F）；福建省自然科学基金项目（2009J05141）；福建省教育厅科技计划项目（JA09040）

视频目标检测与跟踪算法综述

视频目标检测与跟踪算法综述 1、引言运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。 2、视频监控图像的运动目标检测方法运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。 2.1 帧差法帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设(,)k f x y 和(1)(,)k f x y +分别为图像序列中的第k 帧和第k+1帧中象素点(x ，y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1 所示： 1(1)(,)(,)k k k Diff f x y f x y ++=- (2-1) 2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。利用此原理便可以提取出目标。下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1 式得到第k 帧和第k+1帧的差值图像1k Diff +；2、对所得到的差值图像1k Diff +二值化（如式子2-2 示）得到Qk+1；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对1k Q +进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1k M +。 111255,,(,)0,,(,)k k k if Diff x y T Q if Diff x y T +++>?=?≤? （T 为阈值）（2-2）

《现代分析测试技术》复习知识点

《现代分析测试技术》复习知识点一、名词解释 1. 原子吸收灵敏度、指产生1％吸收时水溶液中某种元素的浓度 2. 原子吸收检出限、是指能产生一个确证在试样中存在被测定组分的分析信号所需要的该组分的最小浓度或最小含量 3．荧光激发光谱、4．紫外可见分光光度法 5．热重法、是在程序控制温度下，测量物质质量与温度关系的一种技术。 6．差热分析、是在程序控制温度下，测量物质与参比物之间的温度差与温度关系的一种技术。 7．红外光谱、如果将透过物质的光辐射用单色器加以色散，使光的波长按大小依次排列，同时测量在不同波长处的辐射强度，即得到物质的吸收光谱。如果用的是光源是红外辐射就得到红外吸收光谱(Infrared Spectrometry)。 8．拉曼散射，但也存在很微量的光子不仅改变了光的传播方向，而且也改变了光波的频率，这种散射称为拉曼散射。 9．瑞利散射、当一束激发光的光子与作为散射中心的分子发生相互作用时，大部分光子仅是改变了方向，发生散射，而光的频率仍与激发光源一致，这种散射称为瑞利散射 10．连续X射线：当高速运动的电子击靶时，电子穿过靶材原子核附近的强电场时被减速。电子所减少的能量（△E）转为所发射X 射线光子能量（hν），即hν＝△E。这种过程是一种量子过程。由于击靶的电子数目极多，击靶时间不同、穿透的深浅不同、损失的动能不等，因此，由电子动能转换为X 射线光子的能量有多有少，产生的X 射线频率也有高有低，从而形成一系列不同频率、不同波长的X 射线，构成了连续谱 11．特征X射线、原子内部的电子按泡利不相容原理和能量最低原理分布于各个能级。在电子轰击阳极的过程中，当某个具有足够能量的电子将阳极靶原子的内层电子击出时，于是在低能级上出现空位，系统能量升高，处于不稳定激发态。较高能级上的电子向低能级上的空位跃迁，并以光子的形式辐射出标识X 射线 13．相干散射、当入射X射线光子与原子中束缚较紧的电子发生弹性碰撞时，X射线光子的能量不足以使电子摆脱束缚，电子的散射线波长与入射线波长相同，有确定的相位关系。这种散射称相干散射或汤姆逊（Thomson）散射。 14．非相干散射，，当入射X射线光子与原子中束缚较弱的电子（如外层电子）发生非弹性碰撞时，光子消耗一部分能量作为电子的动能，于是电子被撞出原子之外，同时发出波长变长、能量降低的非相干散射或康普顿（Compton）散射

多目标跟踪方法研究综述

经过近４０多年的深入研究和发展，多目标跟踪技术在许多方面都有着广泛应用和发展前景，如军事视觉制导、机器人视觉导航、交通管制、医疗诊断等［１－２］。目前，虽然基于视频的多运动目标跟踪技术已取得了很大的成就，但由于视频中图像的变化和物体运动的复杂性，使得对多运动目标的检测与跟踪变得异常困难，如多目标在运动过程中互遮挡、监控场景的复杂性等问题，解决上述难题一直是该领域所面临的一个巨大挑战，因此，对视频中多目标跟踪技术研究仍然是近年来一个热门的研究课题［３－５］。１、多目标跟踪的一般步骤基于视频的多目标跟踪技术融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制以及计算机视觉等众多领域中的先进技术和核心思想。不同的多目标跟踪方法其实现步骤有一定的差异，但多目标跟踪的主要流程是相同的，如图１所示，其主要包括图像预处理、运动目标检测、多目标标记与分离、多目标跟踪四个步骤。图１多目标跟踪基本流程图２、多目标跟踪方法多目标跟踪方法可以根据处理图像或视频获取视点的多少分为两大类，一类是单视点的多目标跟踪，另一类就是多视点的多目标跟踪。２．１单视点的方法单视点方法是针对单一相机获取的图像进行多目标的检测和跟踪。该方法好处在于简单且易于开发，但由于有限的视觉信息的获取，很难处理几个目标被遮挡的情况。块跟踪（Ｂｌｏｂ－ｔｒａｃｋｉｎｇ）是一种流行的低成本的跟踪方法［６－７］。这种方法需要首先在每一帧中提取块，然后逐帧寻找相关联的块，从而实现跟踪。例如ＢｒａＭＢＬｅ系统［８］就是一个基于已知的背景模型和被跟踪的人的外表模型计算出块的似然性的多块跟踪器。这种方法最大的不足之处在于：当由于相似性或者遮挡，多个目标合并在一起时，跟踪将导致失败。因此，可以取而代之的方法是通过位置、外观和形状保留清晰目标的状态。文献［９］利用组合椭圆模拟人的形状，用颜色直方图模拟不同人的外观，用一个增强高斯分布模拟背景以便分割目标，一旦场景中发现对应于运动头部的像素，一个ＭＣＭＣ方法就被用于获取多个人的轮廓的最大后验概率，在单相机的多人跟踪应用中取得了非常有意义的结果。Ｏｋｕｍａ等人提出了一种将Ａｄａｂｏｏｓｔ算法和粒子滤波相结合的方法［１０］。该方法由于充分利用了两种方法的优点，相比于单独使用这两种方法本身，大大降低了跟踪失败的情形，同时也解决了在同一框架下检测和一致跟踪的问题。Ｂｒｏｓｔｏｗ等人提出了一个用于在人群中检测单个行人的特征点轨迹聚类的概率框架［１１］。这个框架有一个基本假设是一起运动的点对可能是同一个个体的一部分，并且把它用于检测和最终的跟踪。对于完全和部分遮挡目标以及外观变化，这些方法和另外一些相似的方法都有很大的局限性。为了解决遮挡问题，一系列单视点跟踪技术应运而生。典型的方法是利用块合并来检测遮挡的发生［１２］。当被跟踪的点消失，跟踪特征点的方法就简单的将其作为一个被遮挡特征点。近年来，基于目标轮廓和外观的跟踪技术利用隐含的目标到相机的深度变化来表示和估计目标间的遮挡关系。但大多数方法都只能解决部分遮挡，不能解决完全被遮挡的情况。另外，小的一致运动被假设为是可以从遮挡视点中可以预测运动模式的，这些给没有预测运动的较长时间的遮挡的处理带来问题。尽管这些单视点的方法有较长的研究历史，但这些方法由于不能明锐的观察目标的隐藏部分，因此不能很好地解决有２或３个目标的遮挡问题。２．２多视点的方法随着复杂环境中对检测和跟踪多个被遮挡的人和计算他们的精确位置的需要，多视点的方法成为研究的热点。多视点跟踪技术的目的就是利用不同视点的冗余信息，减少被遮挡的区域，并提供目标和场景的３Ｄ信息。尽管通过相机不能很好地解决目标跟踪问题，但却提出了一些很好的想法，如选择最佳视点，但这些方法都以实际环境模型和相机校正为特征。９０年代后半期，在很多文献中给出了多视点相关的多目标跟踪方法。比如利用一个或多个相机与观察区域相连的状态变化映射，同时给出一系列的行为规则去整合不同相机间的信息。利用颜色在多个视点中进行多目标的跟踪的方法，该方法模拟了从基于颜色直方图技术的背景提取中获得的连接块并应用其去匹配和跟踪目标。除此之外，也有在原来的单视点跟踪系统进行扩展的多视点跟踪方法。该方法主要是通过一个预测，当预测当前的相机不在有一个好的视点时，跟踪就从原来凯斯的那个单相机视点的跟踪转换到另外一个相机，从而实现多视点的跟踪。基于点与它对应的极线的欧氏距离的空间匹配方法、贝叶斯网络和立体相对合并的方法都是多目标多视点跟踪的常见方法。尽管这些方法都试图去解决遮挡问题，但由于遮挡的存在，基于特征的方法都不能根本解决，其次，这些方法中的遮挡关系的推理一般都是根据运动模型，卡尔曼滤波或者更普遍的马尔科夫模型的时间一致性来进行的。因此，当这个过程开始发散，这些方法也不能恢复遮挡关系。最近一种基于几何结构融合多个视点信息的Ｈｏｍｅｇｒａｐｈｉｃｏｃｃｕｐａｎｃｙｃｏｎｓｒｒａｉｎｔ（ＨＯＣ）［１２］方法，可以通过在多场景平台对人的定位来解决遮挡问题。仅采用随时间变化的外表信息用于从背景中检测前景，这使得在拥挤人流的场景中的外表遮挡的解决更健壮。利用多视点中的前景信息，主要是试图找到被人遮挡的场景点的图像位置，然后这些被遮挡的信息用于解决场景中多个人的的遮挡和跟踪问题。在这种思想指导下，Ｍｉｔｔａｌ，Ｌｅｉｂｅ，Ｆｒａｎｃｏ等的研究工作和机器人导航中基于遮挡网格的距离传感器的并行工作是相似的，这些方法在融合３Ｄ空间信息的时候需要进行校正相机。但ＨＯＣ方法是完全基于图像的，仅需要２Ｄ结构信息进行图像平面的融合。当然也有另外一些不需要进行相机校正的算法被提出，但需要学习一个与相机最小相关的信息。在目标跟踪过程中，由于这些方法依赖于单个相机的场景，对于拥挤场景中目标分布密度增加九无能为力了。在ＨＯＣ的多视点的目标跟踪中，对于任何单一相机的场景，或者相机对的场景，都不需要进行定位和跟踪目标，而是从所有相机的场景中收集证据，形成一个统一的框架，由于该方法能够从多个时间帧的场景中进行场景被遮挡概率的全局轨迹优化，因此可以同时进行检测和跟踪。３、总结动态目标检测与跟踪是智能监控系统的重要组成部分，它融合了图像处理、模式识别、自动控制及计算机应用等相关领域的先进技术和研究成果，是计算机视觉和图像编码研究领域的一个重要课题，在军事武器、工业监控、交通管理等领域都有广泛的应用。尤其是对于多目标检测与跟踪中的遮挡与被遮挡的处理，对提高智能监控中目标的行为分析有着重要的意义。随着监控设备的发展和设施的铺设，多视点的场景图像是很容易得到的，因此借助信息融合的思想，充分利用不同角度对目标的描述信息，可以很大地改进目前基于单视点的多目标检测和跟踪的精度，能够很好地解决单视点方法中不能很好解决的遮挡问题。参考文献［１］胡斌，何克忠．计算机视觉在室外移动机器人中的应用．自动化学报，２００６，３２（５）：７７４－７８４．［２］Ａ．Ｏｔｔｌｉｋ，Ｈ．－Ｈ．Ｎａｇｅｌ．ＩｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＭｏｄｅｌ－ＢａｓｅｄＶｅｈｉｃｌｅＴｒａｃｋｉｎｇｉｎＶｉｄｅｏＳｅｑｕｅｎｃｅｓｏｆＩｎｎｅｒ－ＣｉｔｙＩｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｓ．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ，２００８，８０（２）：２１１－２２５．多目标跟踪方法研究综述苏州联讯图创软件有限责任公司陈宁强［摘要］文章对目前现有的多目标跟踪方法从信息获取的不同角度进行了综述。主要分析比较了目前单视点和多视点目标跟踪方法对于目标遮挡问题的处理性能，并指出多视点的基于多源信息融合的思想，可以较好地解决场景中目标的遮挡问题。［关键词］单视点多视点目标跟踪信息融合基金项目：本文系江苏省自然科学基金（ＢＫ２００９５９３）。作者简介：陈宁强（１９７３－），男，江苏苏州人，工程师，主要研究方向：ＧＩＳ、模式识别和图像处理与分析。目标跟踪多目标标记与分离匹配目标模型运动检测当前帧图像背景提取去噪ＲＯＩ预处理视频序列（下转第２６页）

(完整版)材料现代分析方法考试试卷

班级学号姓名考试科目现代材料测试技术A 卷开卷一、填空题（每空1 分，共计20 分；答案写在下面对应的空格处，否则不得分） 1. 原子中电子受激向高能级跃迁或由高能级向低能级跃迁均称为_辐射跃迁__ 跃迁或_无辐射跃迁__跃迁。 2. 多原子分子振动可分为__伸缩振动_振动与_变形振动__振动两类。 3. 晶体中的电子散射包括_弹性、__与非弹性___两种。 4. 电磁辐射与物质（材料）相互作用，产生辐射的_吸收_、_发射__、_散射/光电离__等，是光谱分析方法的主要技术基础。 5. 常见的三种电子显微分析是_透射电子显微分析、扫描电子显微分析___和_电子探针__。 6. 透射电子显微镜（TEM）由_照明__系统、_成像__系统、_记录__系统、_真空__系统和__电器系统_系统组成。 7. 电子探针分析主要有三种工作方式，分别是_定点_分析、_线扫描_分析和__ 面扫描_分析。二、名词解释（每小题3 分，共计15 分；答案写在下面对应的空格处，否则不得分） 1. 二次电子二次电子：在单电子激发过程中被入射电子轰击出来的核外电子. 2. 电磁辐射：在空间传播的交变电磁场。在空间的传播遵循波动方程，其波动性表现为反射、折射、干涉、衍射、偏振等。 3. 干涉指数：对晶面空间方位与晶面间距的标识。 4. 主共振线：电子在基态与最低激发态之间跃迁所产生的谱线则称为主共振线 5. 特征X 射线：迭加于连续谱上，具有特定波长的X 射线谱，又称单色X 射线谱。三、判断题（每小题2 分，共计20 分；对的用“√”标识，错的用“×”标识） 1．当有外磁场时，只用量子数n、l 与m 表征的原子能级失去意义。（√） 2．干涉指数表示的晶面并不一定是晶体中的真实原子面，即干涉指数表示的晶面上不一定有原子分布。（√） 3．晶面间距为d101／2 的晶面，其干涉指数为（202）。（×） 4．X 射线衍射是光谱法。（×） 5．根据特征X 射线的产生机理，λKβ<λK α。（√ ） 6．物质的原子序数越高，对电子产生弹性散射的比例就越大。（√ ） 7．透射电镜分辨率的高低主要取决于物镜。（√ ）8．通常所谓的扫描电子显微镜的分辨率是指二次电子像的分辨率。（√）9．背散射电子像与二次电子像比较，其分辨率高，景深大。（× ）10．二次电子像的衬度来源于形貌衬度。（× ）四、简答题（共计30 分；答案写在下面对应的空格处，否则不得分） 1. 简述电磁波谱的种类及其形成原因？（6 分）答：按照波长的顺序，可分为：（1）长波部分，包括射频波与微波。长波辐射光子能量低，与物质间隔很小的能级跃迁能量相适应，主要通过分子转动能级跃迁或电子自旋或核自旋形成；（2）中间部分，包括紫外线、可见光核红外线，统称为光学光谱，此部分辐射光子能量与原子或分子的外层电子的能级跃迁相适应；（3）短波部分，包括X 射线和γ射线，此部分可称射线谱。X 射线产生于原子内层电子能级跃迁，而γ射线产生于核反应。

信号分析方法总结

信号分析方法总结随机信号：不能用明确的数学表达式来表示，它反映的通常是一个随机过程，只能用概率和统计的方法来描述。随机现象的单个时间历程称为样本函数。随机现象可能产生的全部样本函数的集合，称为随机过程振动信号的时域分析方法时间历程描述信号随着时间的变化情况。平均值 ∑=- = N i i x N x 1 1 均方值用来描述信号的平均能量或平均功率 ∑=-= N i i x N x 1 22 1 均方根值（RMS ）为均方值的正平方根。是信号幅度最恰当的量度方差表示信号偏离其均值的程度，是描述数据的动态分量∑=---=N i i x x x N 1 22 )(11σ 斜度α反映随机信号的幅值概率密度函数对于纵坐标的不对称性∑== N i i N x 1 3 1 α 峭度β对大幅值非常敏感。当其概率增加时，β值将迅速增大，有利于探测奇异振动信号 ∑== N i i N x 1 14β 信号的预处理： 1 预滤波 2 零均值化：消除数据中的直流分量 )()()(^n x n x n x - -=。 3 错点剔除：以标准差为基础的野点剔除法 4 消除趋势项

相关分析 1 自相关分析a=xcorr(x) 自相关函数描述一个时刻的信号与另一时刻信号之间的相互关系工程上利用自相关函数检查混杂在随机噪声中有无周期性信号 2 互相关函数a=xcorr(x,y) 利用互相关函数所提供的延迟信号，可以研究信号传递通道和振源情况，也可以检测隐藏在外界噪声中的信号振动信号的频域分析方法 1 自功率谱密度函数（自谱）自功率谱描述了信号的频率结构，反映了振动能量在各个频率上的分布情况，因此在工程上应用十分广泛 2 互功率谱密度函数（互谱）互谱不像自谱那样具有比较明显的物理意义，但它在频率域描述两个随机过程的相关性是有意义的。 3 频响函数它是被测系统的动力特性在频域内的表现形式 4 相干函数表示整个频段内响应和激励之间的相关性)(2 f yx γ=0表示不相干，)(2 f yx γ=1完全相干，即响应完全由激励引起，干扰为零。相干函数可以用来检验频响函数和互谱的测量精度和置信水平，也可以用来识别噪声的声源和非线性程度。一般认为相干值大于0.8时，频响函数的估计结果比较准确可靠。

目标跟踪算法综述

。目标跟踪算法综述大连理工大学卢湖川一、引言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，在运动分析、视频压缩、行为识别、视频监控、智能交通和机器人导航等很多研究方向上都有着广泛的应用。目标跟踪的主要任务是给定目标物体在第一帧视频图像中的位置，通过外观模型和运动模型估计目标在接下来的视频图像中的状态。如图1所示。目标跟踪主要可以分为5 部分，分别是运动模型、特征提取、外观模型、目标定位和模型更新。运动模型可以依据上一帧目标的位置来预测在当前帧目标可能出现的区域，现在大部分算法采用的是粒子滤波或相关滤波的方法来建模目标运动。随后，提取粒子图像块特征，利用外观模型来验证运动模型预测的区域是被跟踪目标的可能性，进行目标定位。由于跟踪物体先验信息的缺乏，需要在跟踪过程中实时进行模型更新，使得跟踪器能够适应目标外观和环境的变化。尽管在线目标跟踪的研究在过去几十年里有很大进展，但是由被跟踪目标外观及周围环境变化带来的困难使得设计一个鲁棒的在线跟踪算法仍然是一个富有挑战性的课题。本文将对最近几年本领域相关算法进行综述。二、目标跟踪研究现状 1. 基于相关滤波的目标跟踪算法在相关滤波目标跟踪算法出现之前，大部分目标跟踪算法采用粒子滤波框架来进行目标跟踪，粒子数量往往成为限制算法速度的一个重要原因。相关滤波提出了一种新颖的循环采样方法，并利用循环样本构建循环矩阵。利用循环矩阵时域频域转换的特殊性质，将运算转换到频域内进行计算，大大加快的分类器的训练。同时，在目标检测阶段，分类器可以同时得到所有循环样本得分组成的响应图像，根据最大值位置进行目标定位。相关滤波用于目标跟踪最早是在MOSSE算法[1]中提出的。发展至今，很多基于相关滤波的改进工作在目标跟踪领域已经取得很多可喜的成果。 1.1. 特征部分改进 MOSSE[1] 算法及在此基础上引入循环矩阵快速计算的CSK[2]算法均采用简单灰度特征，这种特征很容易受到外界环境的干扰，导致跟踪不准确。为了提升算法性能，CN算法[3]对特征部分进行了优化，提出CN（Color Name）空间，该空间通道数为11（包括黑、蓝、棕、灰、绿、橙、粉、紫、红、白和黄），颜色空间的引入大大提升了算法的精度。与此类似，KCF算法[4]采用方向梯度直方图（HOG）特征与相关滤波算法结合，同时提出一种将多通道特征融入相关滤波的方法。这种特征对于可以提取物体的边缘信息，对于光照和颜色变化等比较鲁棒。方向梯度直方图（HOG）特征对于运动模糊、光照变化及颜色变化等鲁棒性良好，但对于形变的鲁棒性较差；颜色特征对于形变鲁棒性较好，但对于光照变化不够鲁棒。STAPLE算法[5]将两种特征进行有效地结合，使用方向直方图特征得到相关滤波的响应图，使用颜色直方图得到的统计得分，两者融合得到最后的响应图像并估计目标位置，提高了跟踪算法的准确度，但也使得计算稍微复杂了一些。图1 目标跟踪算法流程图