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        引入置信區(qū)間的圖譜分析系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)

        2015-12-08 05:52睢丹何方
        現(xiàn)代電子技術(shù) 2015年24期
        關(guān)鍵詞:泳道置信區(qū)間圖譜

        睢丹,何方

        (1.武漢理工大學(xué) 信息工程學(xué)院,湖北 武漢 430070;2.安陽師范學(xué)院 軟件學(xué)院,河南 安陽 455000)

        引入置信區(qū)間的圖譜分析系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)

        睢丹1,2,何方2

        (1.武漢理工大學(xué) 信息工程學(xué)院,湖北 武漢 430070;2.安陽師范學(xué)院 軟件學(xué)院,河南 安陽 455000)

        當(dāng)前的圖譜圖像分析系統(tǒng)通過圖像特征高速峰值進(jìn)行特征檢測(cè)與分割,檢測(cè)到的圖譜圖像脈沖峰值具有不可預(yù)測(cè)性,系統(tǒng)受到的干擾較大,容易產(chǎn)生圖譜圖像特征泳道粘連干擾,檢測(cè)效果不佳。提出一種小型化、低功耗和全波采樣的新型的圖譜圖像分析系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)方案,引入一種置信區(qū)間的理論,根據(jù)圖譜特征背景灰度值的大小計(jì)算譜帶,運(yùn)用高斯分布概率設(shè)定一個(gè)置信區(qū)間,運(yùn)用置信區(qū)間對(duì)粘連泳道進(jìn)行最優(yōu)分割處理,完成分析。仿真結(jié)果表明,以DNA指紋圖譜圖像為例,采用該系統(tǒng)能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)圖譜進(jìn)行分析,測(cè)譜準(zhǔn)確,有效抑制了干擾失真,且功耗較低,展示了其優(yōu)越性能。

        圖譜分析;灰度特征;系統(tǒng)設(shè)計(jì);置信區(qū)間

        0 引言

        對(duì)各種特征進(jìn)行圖譜分析,在很多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,其中以圖像處理為代理的圖譜分析技術(shù)是相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的圖譜分析系統(tǒng)主要采用高速峰值檢測(cè)器實(shí)行圖像信號(hào)峰值檢驗(yàn),一旦檢驗(yàn)到圖像脈沖圖譜峰值,經(jīng)過后面的圖譜峰值維持器把峰值維持住,轉(zhuǎn)為圖像數(shù)字信號(hào),每個(gè)數(shù)字信號(hào)對(duì)應(yīng)單片機(jī)內(nèi)存中的一個(gè)地址,實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)圖譜的檢測(cè)與分析[1?2]。對(duì)此,相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),其中,文獻(xiàn)[3]提出一種基于基陣激勵(lì)驅(qū)動(dòng)電路寬頻帶分析的圖譜分析系統(tǒng),將伽馬射線轉(zhuǎn)換為電脈沖信號(hào),檢測(cè)圖譜,進(jìn)行能譜測(cè)量,但是該系統(tǒng)的缺點(diǎn)是測(cè)譜過程中按圖譜能級(jí)分別計(jì)數(shù),但是誤差較大;文獻(xiàn)[4]提出一種基于自振蕩功率放大控制的圖譜分析系統(tǒng),采用模糊自振蕩功率放大控制方法,對(duì)DNA圖譜特征進(jìn)行能譜分析和定量遞歸特征提取,提高檢測(cè)性能,但是該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程中沒有采用數(shù)字集成電路設(shè)計(jì),導(dǎo)致系統(tǒng)構(gòu)成復(fù)雜,可靠性不好[5?6]??梢?,傳統(tǒng)的圖譜分析系統(tǒng)過高速峰值檢測(cè)器進(jìn)行峰值檢測(cè),檢測(cè)到圖譜脈沖峰值具有不可預(yù)測(cè)性,系統(tǒng)受到的干擾較大,穩(wěn)定性和可靠性不高。

        1 新一代圖譜分析系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

        1.1 器件選擇和外圍電路設(shè)計(jì)

        圖譜分析系統(tǒng)主要是通過相關(guān)硬件結(jié)合圖像處理結(jié)束完成相關(guān)的工作。主要的外圍器件包括:A/D轉(zhuǎn)換

        器和D/A轉(zhuǎn)換器。系統(tǒng)的外圍電路芯片選擇ADI公司的ADSP?BF537,為了高性能、高可靠性地進(jìn)行一些特征含量檢測(cè)和圖譜分析,將一個(gè)32位RISC型指令集和雙16位乘法累加器(MAC)結(jié)合。ADSP?BF537芯片具有16位DSP,主頻600 MHz,采用動(dòng)態(tài)電源管理能力,以實(shí)現(xiàn)600 MHz的持續(xù)工作。本文采用ADSP?BF537進(jìn)行圖譜分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)的系統(tǒng)框圖如圖1所示。

        圖1 ADSP?BF537系統(tǒng)框圖

        由圖1可見,采用ADSP?BF537進(jìn)行圖譜分析系統(tǒng)設(shè)計(jì),ADSP?BF537具有12通道DMA,有專用管腳支持外部DMA請(qǐng)求,在進(jìn)行圖譜檢測(cè)中,采用8個(gè)32位定時(shí)器/計(jì)數(shù)器,支持PWM。根據(jù)上述分析,設(shè)計(jì)圖譜檢測(cè)分析系統(tǒng)的A/D轉(zhuǎn)換器和D/A轉(zhuǎn)換器外圍電路,如圖2所示。

        圖2 系統(tǒng)的A/D轉(zhuǎn)換器和D/A轉(zhuǎn)換器外圍電路

        通過圖2給出的電路分析,外圍電路需一個(gè)晶振和兩個(gè)電容設(shè)計(jì)圖譜分析系統(tǒng)的圖譜脈沖轉(zhuǎn)換電路,設(shè)計(jì)過程中選擇好合適輸出電平,注意配置正確的負(fù)載電容,使輸出時(shí)鐘頻率精確。

        1.2 系統(tǒng)硬件電路模塊化設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

        在上述實(shí)行外圍電路計(jì)劃的基本上,采用ADSP?BF537,結(jié)合最新的數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)的硬件模塊設(shè)計(jì),使用ADUM1201及PCA82C250策劃圖譜解析電路,為了能夠提升總線節(jié)點(diǎn)的抗干預(yù)實(shí)力,圖譜分析閃爍探頭輸出的電脈沖信號(hào)通過電容耦合進(jìn)入檢測(cè)系統(tǒng),采用自振蕩功率放大控制輸入調(diào)諧回路,清除CAN電源上的瞬態(tài)抨擊,在電源進(jìn)口處并聯(lián)瞬態(tài)二極管TVS,保衛(wèi)收發(fā)芯片。得到圖譜分析系統(tǒng)的CAN電路通信電路如圖3所示。

        圖3給出的CAN總線驅(qū)動(dòng)器提供了CAN控制器與圖譜分析物理總線之間的接口進(jìn)行圖譜脈沖檢測(cè),基于光電耦合器實(shí)現(xiàn)通道之間的集成。一旦檢測(cè)到圖譜脈沖峰值,分析器熒光屏上便顯示成脈沖幅度譜。

        2 引入置信區(qū)間的圖譜分割方法

        在圖譜解析的進(jìn)程中許多泳道特性輕易產(chǎn)生粘連,這導(dǎo)致把背景斷定成譜帶影響的狀況,這種狀況在兩條譜帶間隔較短時(shí)更輕易產(chǎn)生,其效果是把兩條譜帶“粘貼”成一條,如圖4所示,能夠從泳道的一維數(shù)據(jù)里清晰地發(fā)現(xiàn)兩條“粘合”泳道的波峰也“粘合”在一起。

        從圖4中能夠得出原圖像里有28條譜帶,銜接一維線性曲線能夠呈現(xiàn)第19,20條及第25,26條譜帶很輕易看成一條譜帶;因而,從現(xiàn)實(shí)來看存在較大的粘連干擾。對(duì)于這一狀況,本文開發(fā)了一種新的算法,經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明效果很好,因其關(guān)鍵是基于置信區(qū)間的表面,故定名為置信區(qū)間法。對(duì)曾經(jīng)分割出來的單個(gè)泳道圖像做一維線性模子,那么可以獲得一維數(shù)據(jù)如圖5所示。

        如果圖譜背景暗(灰度值較?。?,譜帶亮(灰度值較大),那么圖5里每一個(gè)大的波峰可當(dāng)作譜帶,而小波則是噪聲;相反,即指紋圖譜配景亮,譜帶暗,那么圖5中比較大的波谷可當(dāng)作是譜帶,而比較小波谷則可以是噪聲。后者能事先轉(zhuǎn)變成前者并利于解析中,圖5中波峰值是某一譜帶(或噪聲)最大亮度,它的波寬是譜帶(或者噪聲)振幅,因而可獲得一系列波峰值。以次類推,在每一個(gè)y方向上全有位移及亮度關(guān)聯(lián),可獲得一系列波峰值。因而,可看出圖譜某條泳道的全部波峰值。

        圖3 CAN電路通信電路

        圖4 譜帶“粘合”問題

        圖5 一維位移與亮度關(guān)系圖

        從理論上來說,這些波峰滿足高斯分散(Gaussian Distibution),它的概率密度函數(shù)為:

        式中:x是某一亮度值;μ是圖像譜帶波峰值的整體平均數(shù);σ是譜帶波峰值標(biāo)準(zhǔn)差;fN(x)是某一波峰值x呈現(xiàn)的函數(shù)值,其概率累積函數(shù)為:

        式中:FN(x0)是Gaussian分布的累積函數(shù),其值是從-∞至x0的累積概率。由Gaussian分散的本質(zhì)可看出,如果x0=+∞時(shí),則FN(+∞)=1,圖中曲線與x軸所形成的面積大小是1。此式也可以用概率的形式表示成:

        所以,把圖譜上譜帶波峰值當(dāng)作一個(gè)具有平均數(shù)是μ,標(biāo)準(zhǔn)差是σ的整體,在這個(gè)整體中,由上圖能夠得知,當(dāng)x值在μ-2σ~μ+2σ范疇中,相當(dāng)于4個(gè)σ范圍中,它的面積依然占到了總面積的95.45%。

        對(duì)于整體一個(gè)波峰值來說,在[(μ-2σ),(μ+2σ)]區(qū)間里的亮度值已經(jīng)占到了全部波峰值的95.45%。此時(shí),區(qū)間[(μ-2σ),(μ+2σ)]稱為置信區(qū)間(Confidence In?terval),而概率為95.45%稱為置信度(Confidence Lim?it)。依據(jù)“小概率事故實(shí)際不能夠發(fā)生原理,當(dāng)一個(gè)波峰值大小位于區(qū)間[(μ-2σ),(μ+2σ)]以外時(shí),能夠斷定該波峰值不屬于所研討的波峰值整體。所以,區(qū)間[(μ-2σ),(μ+2σ)]也稱為“接受區(qū)”,而區(qū)間(-∞,μ-2σ)與(μ+2σ,+∞)稱為“否定區(qū)”,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)圖片分割。

        3 DNA檢測(cè)圖譜分析實(shí)驗(yàn)

        為了測(cè)試本文設(shè)計(jì)的優(yōu)化的圖譜分析系統(tǒng)性能,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)尺寸為70 mm×50 mm,圖像檢測(cè)采樣率不低于25 MHz,圖譜分析的分辨率不低于8位,系統(tǒng)功耗小于2 W。

        根據(jù)上述指標(biāo)進(jìn)行電路調(diào)試和檢測(cè),檢測(cè)的D/A電路測(cè)試采用方波模擬的方法完成,假設(shè)兩路D/A一起輸送最小值0 V,等候200 000個(gè)nop命令后再輸送最大值,通過低速A/D將砷含量過高的脈沖峰值電壓進(jìn)行量

        化分析,轉(zhuǎn)為數(shù)字信號(hào)在圖譜分析的道中加1,在分析器熒光屏上便顯示成被測(cè)的指紋DNA檢測(cè)圖譜特征,得到指紋圖像特征脈沖峰值量化分析結(jié)果如圖6所示。

        圖6 DNA脈沖峰值量化分析結(jié)果

        從圖6能得出,圖譜中峰值方波高電平為5 V,低電平為3.3 V,與設(shè)置值一樣。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行圖譜分析,不同的方法下的分析結(jié)果如圖7所示。

        圖7 不同方法下的分析結(jié)果

        從圖7可以看出,本文方法的分割結(jié)果更為優(yōu)秀,其他結(jié)果發(fā)生了明顯的粘連。試驗(yàn)結(jié)果表明,傳統(tǒng)圖譜分析系統(tǒng)由于器件的溫度升高,譜形逐漸漂移,而新型圖譜分析系統(tǒng)譜形保持不變,達(dá)到測(cè)譜準(zhǔn)確的要求。另外,本文系統(tǒng)的功耗為2×12×0.03+5×0.09+3.3×0.13≈1.6 W,達(dá)到低功耗的要求。

        4 結(jié)語

        本文研究了一種有效的圖譜分析系統(tǒng),提高圖譜分析準(zhǔn)確性,提出一種小型化、低功耗和全波采樣的新型圖譜分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法,進(jìn)行系統(tǒng)的硬件和軟件設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明,采用該系統(tǒng)能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)DNA指紋圖譜分析,測(cè)譜準(zhǔn)確,功耗低,且能有效抑制漂移失真,展示了較好的應(yīng)用價(jià)值。

        [1]王平心.虧損特征值的靈敏度分析[J].應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報(bào),2013,36(4):688?697.

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        [3]辜新宇,郭際,施韶華,等.多通道精密時(shí)間間隔測(cè)量系統(tǒng)的研制[J].電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào),2013,27(1):69?75.

        [4]李陽,朱宗勝.基于改進(jìn)人工免疫和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2013,21(8):2080?2086.

        [5]仝兆景,石秀華,許暉,等.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷研究[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2013,21(5):1118?1125.

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        [7]仇放文,徐武軍,朱良龍,等.航管二次雷達(dá)威力試飛技術(shù)研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2010,33(1):18?20.

        Optimization design of image spectrum analysis system introducing confidence interval

        SUI Dan1,2,HE Fang2
        (1.School of Information Engineering,Wuhan University of Technology,Wuhan 430070,China;2.School of Software,Anyang Normal University,Anyang 455000,China)

        The high?speed peak value of image feature is adopted in the current spectrum image analysis system to conduct feature detection and segmentation,in which the detected pulse peak value of the spectrum image has unpredictability,and the system is influenced by the interference greatly and prone to cause lane adhesion interference of the spectrum image feature,so it results in poor detection effect.An optimization design scheme applied to the new spectrum image analysis system of minia?turization,low power consumption and full?wave sampling is proposed.The theory of confidence interval is introduced to calcu?late the band according to the grey value of the spectrum feature background,and the confidence interval is set with Gaussian distribution probability,which can be used to conduct the optimal segmentation of the adhesion lane,so the analysis is completed. The simulation results show that,taking DNA fingerprint image as an instance,the system can analyze the image spectrum effec?tively,which is accurate for spectral measurement,can restrain the disturbance distortion effectively,and has low power con?sumption.The superior performance of the system is showed.

        image spectrum analysis;gray characteristic;system design;confidence interval

        TN911?34

        A

        1004?373X(2015)24?0023?04

        10.16652/j.issn.1004?373x.2015.24.007

        睢丹(1976—),女,河南安陽人,副教授,博士研究生。研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)圖形圖像處理、虛擬現(xiàn)實(shí)。

        何方(1980—),男,河南安陽人,講師。研究方向?yàn)閳D形圖像處理。

        2015?07?22

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