DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 本研究旨在验证放牧绵羊补饲复合预混料的应用效果，研究选取10月龄新疆细毛羊36只，按补饲情况将绵羊分为三个不同处理组，分为对照组、试验组1、试验组2，每日补饲量分别为0、500 g、500 g，补饲复合预混料为0%、0%、2%，分别于正饲期20天和40天进行称重，记录增重，于45天时进行采血，分离保留血清，测定血液指标，并选取绵羊进行屠宰，记录屠宰指标。实验结果表明，补饲复合预混料增重效果明显，试验组2比对照组增重13.41%，差异显著(P < 0.05)试验2组与试验1组相比，差异极显著(P < 0.01)，试验2组比试验1组增重提高1倍；屠宰后，胴体重明显有升高趋势，对照组、试验组1与试验组2显著(P < 0.05)，试验组血蛋白含量高于对照组，试验组1与对照组对比血钙含量差异极显著(P < 0.05)，试验组2与对照组对比血钙含量差异极显著(P < 0.05)，试验组2与试验组1差异极显著(P < 0.01)；血磷含量对照组与试验组1相对比差异不显著(P > 0.05)；对照组与试验组2对比差异极显著(P < 0.01)；试验组1与试验组2对比差异显著(P < 0.05)；对照组血糖浓度较试验组1和试验组2均为差异极显著(P < 0.01)；试验组1和试验组2对比差异显著(0.01 < P < 0.05)；对比发现IGg对照组与试验组1差异不显著(P > 0.05)，对照组与试验组2相比较差异显著(P < 0.05)，研究结果表明补饲复合预混料能够改善放牧绵羊生产性能和提高其免疫性能。 关键词 :复合预混料，放牧绵羊，血液指标，生产性能，补饲
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user: 1. 引言 新疆大部分地区绵羊为放牧饲养，采食牧草是放牧绵羊获取营养的主要途径，因此牧草产量和采食量影响着放牧绵羊的采食行为及生长发育，直接影响着绵羊的生产力[ 1 ] 。绵羊四季均可放牧，冬季牧草干枯时，营养价值显著降低，绵羊摄入的饲草营养不能满足其维持需要，因此需要补充精料、维生素和矿物元素等饲料满足其营养要求。张进涛、段春辉等对妊娠母羊补饲矿物质元素和维生素后，母羊的繁殖性能和初生羔羊生长发育收到影响；李又海等(1998)时1舍饲条件下在羊的日粮中添加微量元素和维生素添加剂，结果发现，日粮中添九微量元素和维生素添加剂，使羔羊、育肥羊和育成羊增重分别比对照组1.62%、17%和47.8%。本试验的目的是研究由维生素和矿物元素配制的复合预混料对放牧绵羊的应用效果。适合的复合预混料能有效地改善冬季绵羊摄入营养不足的现状，对放牧绵羊生产有着重要的意义 [ 2 ] [ 3 ] 。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验材料 试验动物：选择生长状况良好、体况相近的10月龄母羊，品种为新疆细毛羊，随机分成3组，每组12只，经方差分析各组间绵羊平均体重差异不显著。 复合预混料：添加量占精料1%，由常量元素，微量元素，维生素A、D、E等组成，石大畜牧科技有限公司生产提供 [ 4 ] - [ 9 ] 。 补饲精料：试验参照中华人民共和国农业行业标准：羊饲养标准(NY/T 816-2004)配制。 根据表1制定的日粮标准，配置精料，放置于干燥的房间内保存，供饲喂试验使用。 2.2. 试验方法 饲养试验在新疆昭苏县兵团第四师七十六团新疆细毛羊繁育基地进行，试验开始后每日进行放牧，放牧结束后进行分群补饲，放牧期间自由采食和饮水。试验于 2014 年 9 月 22 日 开始，预饲期5天， 9 月 27 日 正式开始饲喂试验。正试期每组补饲日粮分别为对照组不补饲，试验1组补饲基础精料，试验2组补饲添加2%复合预混料的基础精料，平均每只羊每日补饲量500 g。绵羊每日9点钟进行放牧，晚上7点钟放牧结束后进行补饲，自由饮水。 2.3. 样品采集与测定项目 2.3.1. 生产性能指标的测定 正饲期开始后，分别于第1天、第20天、第40天称重并记录每日精料采食量，于试验第40天称重完成后进行屠宰试验，屠宰地点为细毛羊繁育基地，屠宰时间为11月10日上午，进行屠宰试验，每组选择3只羊，共计9只羊进行屠宰，记录屠宰后胴体重、内脏各器官重、腰肉重、后腿重、眼肌面积等指标，记录各项数据。 Table 1 Basic formula of concentrated feed and nutrient conten 原料 配比(%) 营养成分(%) 含量 玉米 69 消化能(MJ/kg) 13.47 豆粕 10 干物质 83.22 棉粕 18 粗蛋白 17.11 石粉 1.5 粗纤维 3.55 磷酸氢钙 0.7 中性洗涤纤维 13.98 食盐 0.8 钙 0.81 磷 0.35 有效磷 0.13 表1. 基础精料配方及营养成分含量 2.3.2. 血液指标的测定 于饲喂试验正试期第39天时进行静脉采血，每只羊采血5毫升，3000 r/min，离心5 min，取血清于EP管中，−80℃冷冻保存，待测。 测定指标有：血清总蛋白、血清白蛋白、血钙、血磷、血糖、免疫球蛋白、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白，上述指标采用南京建成生物工程研究所有限公司研发的试剂盒。 2.3.3. 数据处理 通过SPSS软件对试验数据进行方差分析，用LSD法多重比较。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 放牧绵羊补饲复合预混料的增重效果 从表2数据分析我们可以看出，试验组1与对照组相比，试验1组放牧绵羊体重有所增加，而对照组出现掉膘，体重下降，二者差异极显著(P < 0.01)，试验1组比对照组体增重高出3.31 kg；试验组2与对照组相比，差异极显著(P < 0.01)，试验2组比对照组体增重高出5.25 kg；试验2组与试验1组相比，差异极显著(P < 0.01)，试验2组比试验1组增重提高1倍。以上结果表明，复合预混料对绵羊生产性能有极显著的促进作用。 3.2. 放牧绵羊补饲复合预混料后的屠宰试验结果 从表3可以看出，补饲后放牧绵羊的各项屠宰指标有明显的变化，具体表现为体重升高，试验组1与对照组活重对比差异显著(P < 0.05)，试验组2与对照组活重差异显著(P < 0.05)，试验组2与试验组1活重对比差异显著(P < 0.05)，胴体重明显有升高趋势，对照组、试验组1与试验组2显著(P < 0.05)，屠宰率对比看出，试验组1与对照组相比差异显著(P < 0.05)，试验组2与对照组相比差异显著(P < 0.05)，试验组1与试验组2对比差异不显著(P > 0.05)，眼肌面积比较发现试验组1与对照组差异不显著，试验组2与对照组差异显著，试验组1与试验组2对比差异显著。后腿重量对比，对照组相比试验组1差异 Table 2 The impact of grazing sheep production performance by support premi 对照组 试验1组 试验2组 正饲期第1天 27.88 ± 1.66 a 28.15 ± 1.89 a 28.93 ± 1.60 a 正饲期第40天 26.51 ± 1.66 c 30.09 ± 2.29 b 32.81 ± 1.75 a 增重(kg) −1.37 ± 0.46 C 1.94 ± 0.61 B 3.88 ± 0.40 A 表2. 补饲复合预混料对放牧绵羊的生产性能的影响 表中字母相同表示差异不显著(P > 0.05)，字母不同代表差异显著(P < 0.05)，大写字母不同表示差异极显著(P < 0.01)。 Table 3 Results of grazing sheep slaughter tes 对照组 试验1组 试验2组 活重(kg) 26.47 ± 0.77 c 29.03 ± 0.35 b 33.43 ± 1.26 a 胴体重(kg) 10.23 ± 0.97 c 12.63 ± 0.46 b 14.92 ± 0.68 a 屠宰率(%) 38.67 ± 0.02 c 43.50 ± 0.01 ab 44.66 ± 0.01 a 眼肌面积(cm 2 ) 8.83 ± 1.62 b 9.84 ± 1.02 b 13.87 ± 1.65 A 后腿重(kg) 3.50 ± 0.23 b 4.17 ± 0.03 b 4.63 ± 0.18 Ab 表3. 放牧绵羊屠宰试验结果统计表 表中字母相同表示差异不显著(P > 0.05)，字母不同代表差异显著(P < 0.05)，大写字母不同表示差异极显著(P < 0.01)。 显著(P < 0.05)，试验组2与对照组相比差异极显著(P < 0.01)，试验组1与试验组2对比差异不显著(P > 0.05)。由以上指标对比可以发现复合预混料应用效果显著，能够提高放牧绵羊的屠宰性能，增重效果明显。 3.3. 放牧绵羊补饲复合预混料对血清指标的影响 从表4可以看出，补饲不同日粮效果对比发现，血液中总蛋白数量有明显的增加组间对比发现，对照组与试验组对比发现总蛋白和白蛋白数量变化有升高趋势，但是差异不显著(P > 0.05)，白球比对比差异不显著(P > 0.05)；试验组1与对照组对比血钙含量差异极显著(P < 0.05)，试验组2与对照组对比血钙含量差异极显著(P < 0.05)，试验组2与试验组1差异极显著(P < 0.01)；血磷含量对照组与试验组1相对比差异不显著(P > 0.05)；对照组与试验组2对比差异极显著(P < 0.01)；试验组1与试验组2对比差异显著(P < 0.05)；对照组血糖浓度较试验组1和试验组2均为差异极显著(P < 0.01)；试验组1和试验组2对比差异显著(0.01 < P < 0.05)；对比发现IGg对照组与试验组1差异不显著(P > 0.05)，对照组与试验组2相比较差异显著(P < 0.05)，试验组1与试验组2对比差异显著(P < 0.05)；试验组与对照组比较，低密度脂蛋白含量差异均显著(P < 0.05)；对照组与试验组相比较，血液中谷丙转氨酶、谷草转氨酶、甘油三酯及高密度脂蛋白差异不显著(P > 0.05)。
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user: 4. 讨论 微量元素Fe、Zn、Mn、Cu是人类和动物生长的必需营养素。各种动物缺Zn的明显症状是生长发育迟缓，免疫器官萎缩、免疫功能低下，易感染疾病，Cu是酶促链中氧传递的必需物质，保证能量为活体所利用，又是赖氨酰氧化酶的组份，保持体内器官形态和结缔组织成熟，铁、锰等微量元素缺乏也会影响动物的生长性能和免疫性能 [ 10 ] - [ 13 ] 。哈尔·阿力的研究表明添加矿物质元素时，放牧绵羊的具有增重趋势，但是差异不显著，而韩增祥的研究表明通过补充绵羊营养中所需的维生素和微量元素，可防止代谢疾病，增强体质，可提高绵羊的对饲料、饲草利用率，对周岁幼羊试验中，基础日粮营养价值越高应用复合预混料的增重效果越好。所以考虑反刍家畜营养调控理论，在营养平衡的情况下，由于营养素之间的协同作用，所以生产性能能够显著提高。试验组1与对照组相比较，绵羊的生长性能有增加，试验 Table 4 Serum markers of grazing sheep by feedin 对照组 试验组一 试验组二 总蛋白(g/L) 59.74 ± 1.43 a 66.00 ± 2.67 a 68.62 ± 2.19 a 白蛋白(g/L) 42.53 ± 2.88 a 43.97 ± 0.90 a 44.32 ± 1.74 a 球蛋白(g/L) 17.22 ± 2.64 a 22.03 ± 2.48 a 24.30 ± 0.83 a 血糖(mmol/L) 1.76 ± 0.16 c 2.72 ± 0.15 b 3.21 ± 0.15 ab 血钙(mmol/L) 0.29 ± 0.06 C 0.53 ± 0.05 B 1.12 ± 0.03 A 血磷(mmol/L) 1.78 ± 0.11 b 2.18 ± 0.13 b 2.74 ± 0.13 A 高密度脂蛋白(mmol/L) 1.16 ± 0.14 a 1.23 ± 0.15 a 1.64 ± 0.19 a 低密度脂蛋白(mmol/L) 9.98 ± 1.12 c 7.44 ± 1.55 b 5.70 ± 0.88 a 甘油三酯(mmol/L) 0.33 ± 0.10 a 0.15 ± 0.02 a 0.15 ± 0.01 a 谷草转氨酶(U/L) 29.35 ± 3.28 a 20.30 ± 2.27 a 22.91 ± 3.84 a 谷丙转氨酶(U/L) 9.98 ± 3.40 a 8.35 ± 1.59 a 6.06 ± 0.60 a 免疫球蛋白G 24.69 ± 4.94 c 28.23 ± 6.26 bc 49.63 ± 8.36 a 表4. 放牧绵羊补饲后血清指标统计 表中字母相同表示差异不显著(P > 0.05)，字母不同代表差异显著(P < 0.05)，大写字母不同表示差异极显著(P < 0.01)。 组2相较试验组1生长性能增加效果显著，证明补充矿物质元素及维生素能够改善放牧绵羊的生长性能 [ 14 ] - [ 17 ] 。 维生素A可维持草食家畜的正常视觉，促进细胞增殖，器官上皮细胞的正常活动，调节有关养分的代谢，维生素D增加肠对钙和磷的吸收，调节血中钙和磷浓度，促进骨中钙、磷存积，维生素D缺乏会引起钙与磷代谢功能紊乱，体质虚弱、跛行，幼畜软骨症，成年家畜骨质疏松、关节变形。维生素E又叫生育酚，在畜禽体内主要起催化和抗氧化作用。它与硒协同作用保护多种不饱和脂肪酸，从而维持细胞的正常脂质结构，并且有调节生殖机能，维持肌肉正常功能的作用 [ 18 ] - [ 21 ] 。补饲组较对照组血液指标中，血钙、血磷都有明显升高，杨玉福研究发现，每天每只羊补充 10 克 的添加剂能提高增重、促进机体生长发育、加快羊毛生长、增强母羊繁殖性能、减少绵羊营养代谢病及微量元素缺乏症的发生。刘福元研究证明，补充微量元素能够保证放牧绵羊的营养摄取，从而达到绵羊健康生长的效果 [ 4 ] ，高低密度脂蛋白及谷草转氨酶和谷丙转氨酶的测定结果显示，补饲复合预混料能够改善放牧绵羊的生理功能，使其朝有利于改善放牧绵羊体质及肉品质，由于饲喂时间短可能导致这几项指标有变化趋势，但差异并不显著；免疫指标方面，补饲矿物质元素及维生素能显著提高放牧绵羊的免疫功能，姚华的研究表明矿物质元素Fe、Cu、Zn、Mn、Go、Cr与动物机体的免疫有关 [ 22 ] ，补充矿物质元素还有提高免疫力，增强对传染病和寄生虫病抵抗力的作用，王平的研究表明补充维生素A，白细胞数增加提高了机体的免疫性能。李敬玺的研究表明补饲200~400 mg/kg Zn元素，在适当时间内，能够影响动物增重和免疫功能 [ 23 ] [ 24 ] ，本研究的研究结果显示补充维生素与矿物质元素能够改善绵羊体质，提高放牧绵羊的免疫性能。
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user: 5. 小结 综上，进行补饲可以使放牧绵羊在冬季牧草枯黄时获得足够的能量，保证生产性能，补充维生素及微量元素能够提高动物的免疫力，能够使放牧绵羊获得全面的营养物质，均衡的采食有效的提高放牧绵羊的生长性能，对绵羊的生长发育有着重要作用。
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user: 摘 要 金丝小枣是我国优质的干制枣品种，其发源地山东省乐陵市有广泛的栽培，该品种的缺点是果皮薄易裂，在乐陵市金丝小枣主产区，乐陵科技小院与当地农林部门合作于2014年5月份进行了金丝小枣相关的调研，结果显示，正常年份的裂果率为30%，多雨年份的裂果率高达80%。裂果对生产和销售都造成了严重的影响，如何防治该品种采前裂果，已成为生产上急需解决的问题。本试验探讨了叶面喷钙类物质防治金丝小枣采前裂果的效果，旨在提出减轻金丝小枣采前裂果的措施。 关键词 :金丝小枣，喷钙，裂果
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user: 1. 引言 金丝小枣的裂果是一种常见的生理性病害[ 1 ] ，容易发生在小枣成熟期，表现症状是从果实的已着色部位出现裂纹，受细菌侵染后从裂纹处发生霉变(见图1)，使果实丧失了商品价值，严重影响了金丝小枣的产量和品质，降低经济效益。山东省德州地区乐陵市是金丝小枣的发祥地 [ 2 ] ，有近千年的枣树栽培历史，被誉为中国金丝小枣之乡 [ 3 ] 。然而近些年受降雨和气候的影响，果实成熟期极易造成严重的裂果危害 [ 4 ] ，参考国内外近些年对裂果的研究，并没有明确提出有效的防治金丝小枣采前裂果方法，笔者于2014年7月份布置了该试验，试图找到防治裂果的合适药剂，造福于百姓。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验的研究材料与处理 试验于2014年7月~9月在山东省乐陵市郭家街道南夏村进行，供试品种为金丝小枣(果实椭圆形)，试验地处黄河中下游一带冲击平原 [ 5 ] ，有灌溉条件，主要为黄河水灌溉，该试验地土壤的基本理化性质见表1。 试验处理共4个：1) A种防裂剂1000倍液，2) B种防裂剂1000倍液，3) 纯牛奶75倍液，4) 对照(喷清水)。其中A和B两种防裂剂是市面上出售的两种已知成分的防裂叶面肥，A种防裂剂以含有高浓度的螯合型氨基酸钙为主，配有多种其他螯合元素：硼、锌、镁、铜、锰。B种防裂剂是以离子型的钙为主，并含有微量元素铜、锌，喷布稀释的倍数参照产品使用说明，牛奶稀释倍数参照山西枣农专家在冬枣上的防裂喷施浓度，并根据树体大小略作调整。喷布时间为2014年7月~9月，每个处理重复3次，每个重复以7棵树为一组。果实成熟时，随机采摘成熟度和大小一致的枣100~120枚，进行统计处理果实，调查裂果数和正常果数，并计算裂果率和裂果指数，裂果级别分为四级：1级无裂口，2级裂口长小于0.5 cm，3级裂口长大于0.5 cm小于1 cm，4级裂口大于1 cm。 [ 6 ] [ 7 ] 2.2. 数据处理 采样遵循随机采样原则，所有数据均用Excel软件处理。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 喷钙降低裂果的效果 由图2及图3可知，与空白对照相比，喷钙类物质处理可以降低果实裂果率，裂果指数也明显下降。 3.2. 喷钙类物质对果实着色程度的影响 表2是不同处理下果实着色比例分级，由表可知，防裂效果较好的A种防裂剂以及牛奶的完全着色比例降低。钙是细胞壁的重要组成部分，可以改变果皮的组织结构，增加其机械强度、从而防止裂果的发生 [ 8 ] ，但实验结果也表明，喷钙类物质的处理着色度不及空白对照。 图1. 金丝小枣裂果及霉变 图2. 各处理的裂果率 图3. 各处理裂果指数 Table 1 The basic physical and chemical properties of experimental fiel pH值 有机质 (g/kg) 全氮 (k/kg) 硝态氮 (mg/L) 有效磷 (g/kg) 速效钾 (mg/kg) 钙 (mg/kg) 镁 (mg/kg) 7.57 10.1 0.5 64.7 27.5 107.8 1962.7 279.2 表1. 试验地土壤基本理化性质 Table 2 The proportion of fruit coloring of different treatmen 着色比例分级(%) 100 80~99 50~79 <50 A种防裂剂 73.87 11.81 8.79 2.51 B种防裂剂 80.87 8.72 6.30 3.87 牛奶 74.94 16.63 5.06 2.89 空白 85.65 6.15 6.15 2.05 表2. 不同处理果实着色比例
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user: 4. 讨论及结论 钙是细胞壁的重要组成成份之一，在维持细胞膜的稳定方面也起到重要作用，一般认为，钙能增加细胞壁的强度，因此在裂果中扮演着重要的角色 [ 9 ] 。已有研究表明，叶面喷钙可减轻多种果实的采前裂果(Meheriuk et al.， 1991; Nancy， 1986)。由本试验可知，钙类物质对小枣防裂有一定的效果，但内在机理并不清楚，需要进一步探讨，A种叶面肥主要是含有螯合型钙、镁及微量元素的一种试剂，B种叶面肥主要以离子型钙为主，钙的不同形态及微量元素含量的差异是二者防裂效果不同的主要原因之一。牛奶的作用机理除了有钙的作用之外，也与牛奶能在枣果表面形成保护膜有关。我们会继续跟踪该试验，做好更细致的研究。
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user: 摘 要 移动立方体(Marching Cube)算法是三维医学可视化领域应用的经典算法，因其简单实用而得到广泛推广。移动正方形算法是移动立方体算法的二维版本，传统应用主要体现在等值线提取方面，如今在二维张量投票中得到了扩展，可用于曲线检测。该文介绍了移动正方形算法在二维张量投票中的应用，并通过实验展示了应用的效果及尺度参数的影响。 关键词 :移动正方形算法，感知修复，曲线检测
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user: 1. 引言 根据输入的数据类型，我们可将以往有关曲线、区域和三维表面等特征提取的研究工作归为以下几类：正则化方法(Regularization) [ 1 ] 、松弛标记法(Relaxation Labeling) [ 2 ] 、鲁棒性方法(Robust Methods) [ 3 ] 、水平集方法(Level Set Methods) [ 4 ] 、聚类(Clustering)方法 [ 5 ] 、基于结构显著性(Structural Saliency)的方法 [ 6 ] [ 7 ] 、基于视觉竞争合作机制的组织(Grouping with Cooperative and Inhibitive Fields)方法和用于图像修复的一些方法 [ 8 ] 等。张量投票 [ 7 ] 是一种基于结构显著性的方法，与相关研究工作相比，张量投票方法数据表示方式更为丰富，而且不同结构类型可以在张量投票的计算框架下进行一体化的处理。张量投票方法因其简单实用而获得广泛的应用。 然而，在张量投票方法的特征提取环节，如果仅做投票解释，得到的会是曲线及其周围一定邻域范围内点的曲线特征显著度；如果进行简单的极值搜索，会因忽略各点取向信息而增大曲线点检测的误差。另一方面，移动正方形算法 [ 9 ] 自提出以来，其应用一直局限在等值线提取方面。本文主要介绍移动正方形算法在二维张量投票中的应用，并通过实验说明应用效果及尺度参数的影响。本文主要内容安排如下：第一节是对移动正方形算法的介绍；第二、节描述张量投票方法中应用移动正方形方法的过程和一些细节问题；第三节是实验结果；最后是结束语。
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user: 2. 移动正方形算法 移动正方形法是一种二维等值线算法 [ 9 ] ，它是移动立方体法(Marching Cube)的基础和依据。移动立方体法正是移动正方形法的三维引申发展起来的，因其简单实用而得到广泛推广，在生物化学、生物医学、可变形建模、数字雕刻、环境科学、机械动力学、三维可视化及算法分析等领域均有应用 [ 10 ] 。 移动正方形法首先找四个相邻的象素，图1给出了阈值为5的一个例子。每个象素值有大于阈值和小于阈值两种情况，如果象素值大于阈值用实心圆点表示，如果小于阈值就用圆圈表示。四个点就有16种组合形式，图2列出了所有的可能组合形式。每一种形式就是等值线与正方形边之间的一种拓扑关系。图2中的连线就是等值线的路径。没有连线的形式说明等值线不与正方形相交。以图2中case 1为例，该图中左下角的象素值大于给定值，其它三个象素小于给定值，那么可以推断出等值线的一侧是圆圈代表的象素，另一侧是另外三个象素，等值线只能以图中连线所示的这种方式与正方形相交。等值线与正方形边的交点坐标可以用线性插值求得。这样当一幅图像中的所有正方形都求出了各自的一段等值线后，这些线段自然而然的就连成一个闭合的等值线。移动正方形算法如下： 1) 在一幅图像中求出所有四个相邻象素点构成的正方形。 2) 判断四个象素值与阈值的关系，生成0101的代码。 3) 由上步生成的代码按照图3所示的关系求出等值线与四个象素点间的拓扑关系。 4) 由拓扑关系，用线性插值法求出等值线与正方形边的交点。 5) 顺序连接等值线段得到等值线。 图1. 移动正方形等值线提取示例 图2. 移动正方形等值面的16种情况 图3. 曲线极点提取示例
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user: 3. 张量投票的特征提取 张量投票的主要思想是：曲线和曲面的插值都可以通过收集局部邻域及其取向信息来实现，不连续点和边界也可以通过对邻域取向信息的一致性度量来检测。在这一方法中，邻域信息通过投票的方式聚集到一起，而取向信息通过矢量场的计算规则进行估计，允许使用类似卷积的方式进行有效的计算，实现数据之间的通信。这种方法的新颖性在于采用二阶矩来聚集和解释矢量投票。 基于这一思想，张量投票方法主要由两部分组成：数据的张量表示和数据间以非线性投票方式进行信息传递，这里的数据由空间点组成，空间的维数不限。张量投票方法还涉及到显著性的概念，其显著性的主要涵义是视觉上能够迅速引起观察者的注意的一种“突出性”。从模糊数学角度来看，对表示图像数据的张量而言，其具有某一特征的显著性度量可以理解为该张量具有这种特征的置信度。 然而，在张量投票方法的特征提取环节，如果仅做投票解释，得到的会是曲线及其周围一定邻域范围内点的曲线特征显著度；如果进行简单的极值搜索，会因忽略各点取向信息而增大曲线点检测的误差。因此，可在其特征提取环节，引入移动正方形算法，辅助完成曲线检测。 为便于说明，首先给出以下定义： 定义1　曲线极点 [ 1 ] ：给定某一投票结果的曲线特征显著程度图，设其中每一元素可以用一个二元组 表示，其中 表示强度大小(即对应于 )， 表示切向(即对应于 )， ， 表示与 垂直的平面， 表示将某一三维矢量旋转到u-v平面的操作(具体来说就是使三维矢量 满足 ， ， )，令 ，我们称某一点为曲线极点当且仅当该点满足以下条件： 1) 是局部极值点 2) 3) 即曲线上的点的显著性 应在该点的切线方向上有局部极大值，而在与切线垂直的平面上分量最小。 曲线即是由一个个的曲线极点组成的，张量投票应用移动正方形算法搜索曲线极点。图3给出了曲线极点的示例说明 [ 1 ] ，其中图3(a)为对计算机产生的圆环点集的投票计算结果；图3(b)是沿3(a)中A、B两点的法线方向计算直线 上各点矢量域强度的大小，可见A、B两点处各有一个峰值，根据极值搜索即可得到曲线极点的位置；图3(c)是将所有曲线极点连接起来而成的曲线。图4给出了曲线极点的微分求解过程，曲线极点即为两个方向上微分过零点连线的交线 [ 1 ] 。 下面首先给出离散情况下提取曲线极点时需计算的参量，然后给出算法流程。 离散情况下， 的计算公式为： (1) 式中， 定义了一个将某一平面旋转至平行于u-v平面的旋转矩阵。从上式可以看出，所有的 的集合 组成一个矢量数组，而这个域可以用文献 [ 2 ] 提出的算法改进后进行处理，在这里我们与张量投票的提出者保持一致，将这一算法简称为SingleSubVoxelCMatch [ 1 ] ，其原理如图3，图4所示，而曲线极值搜索的整个算法流程如图5 [ 2 ] 所示，算法首先根据s值的大小挑选出可能构成曲线的“种子”元素，然后对超过高门限的元素应用SingleSubVoxelCMatch算法进行处理，判断其是否曲线极点，直到被处理元素的s值小于低门限则停止搜索，再退回到种子点处向相反方向重复同样处理过程，直至所有“种子”元素均被处理过为止，最终输出图像中存在的曲线。与曲面极点的搜索过程类似，门限只是用来提高计算效率的，因而这一参数设置在一定范围变化时对算法运行结果的影响不大。搜索出的所有曲线极点就构成了待检测的曲线。
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user: 4. 实验结果 应用移动正方形算法辅助张量投票检测曲线的实验结果如图6，图7所示，此处为减小曲线提取的计算量，我们在投票之后对图像中的显著性测度进行了归一化并直接删除了显著性测度小于整体均值的点。图6是对投票点较为密集的圆形轮廓的实验结果，其中图6(a)为原始图像；图6 (x_1，2){x = b， c， …， g}分别是不同尺度下的投票结果及极值曲线的检测结果，尺度参数依次为5、10、18、40、50、100；从这组实验结果中可以看出，当尺度参数取得较小时 ，轮廓线刚好得到修复，投票产生的杂散点很少，曲线提取可以较快得到修复后的曲线，只是由于实验中保留了投票结果所得的各像素灰度值，轮廓线能看到明显的分段痕迹；尺度参数 时，圆形轮廓曲线得到了很好的修复，变得更加平滑；尺度参数较大 后，修复的曲线开始发生局部变形，所得曲线平滑程度下降，这主要是因为参与投票的点过多，增加了数据点之间的干扰致使规则的形状发生拉伸。 图4. 曲线极点的微分求解 图5. 曲线极点的搜索算法流程 图7是对投票点密度近似为图6的原始图像的二分之一的圆形轮廓点处理的结果。其中图7(a)为原始图像；图7 (x_1，2){x = b， c， …， g}分别是不同尺度下的投票结果及极值曲线的检测结果，尺度参数依次为5、10、18、40、50、100；从这组实验结果中可以看出，当尺度参数取得较小时 ，轮廓线仍然存在缺口，随尺度变大，缺口有缩小的趋势；尺度参数 时，轮廓线刚好得到修复，投票产生的杂散点很少，极值曲线提取可以较快得到修复后的曲线，只是由于实验中保留了投票结果所得的各像素灰度值，轮廓线能看到明显的分段痕迹；随着尺度参数增大 后，修复的曲线开始发生局部变形，分段直线呈现接连趋势。 总体来说，这两组实验除了说明尺度参数的影响之外，还说明了加入移动正方形算法，可以有效地从投票结果中提取出单像素曲线。
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user: 5. 结束语 本文介绍了移动正方形算法在二维张量投票中的应用，并通过实验展示了应用的效果及尺度参数的影响。长期以来，移动正方形算法一直被扩展到三维用于等值线提取[ 11 ] [ 12 ] ，而张量投票方法赋予移动正方形方法一个新的应用，也使得我们可以从一个新的角度观察这一算法。移动正方形算法在2D张量 图6. 二维曲线提取实验。(a) 原始图像；(b_1) σ = 5投票结果；(b_2) σ = 5极值曲线检测结果；(c_1，2) σ = 10投票结果及极值曲线检测结果；(d_1，2) σ = 18投票结果及极值曲线检测结果；(e_1，2) σ = 40投票结果及极值曲线检测结果；(f_1，2) σ = 50投票结果及极值曲线检测结果；(g_1，2) σ = 100投票结果及极值曲线检测结果 图7. 尺度参数对二维曲线提取的影响实验。(a) 原始图像；(b_1) σ = 5投票结果；(b_2) σ = 5极值曲线检测结果；(c_1，2) σ = 10投票结果及极值曲线检测结果；(d_1，2) σ = 18投票结果及极值曲线检测结果；(e_1，2) σ = 40投票结果及极值曲线检测结果；(f_1，2) σ = 50投票结果及极值曲线检测结果；(g_1，2) σ = 100投票结果及极值曲线检测结果 投票中的应用使得该算法的曲线提取环节可以有效地提取出单像素取向，从而可以便于后续处理和高层识别，这是其他相关工作没有考虑的问题。本文通过不同尺度下圆形轮廓线提取的实验，既说明了移动正方形在曲线提取中的应用，也验证了尺度参数的影响。我们将在后续研究工作中进一步提高算法的运行效率，并与相关工作进行量化比较。
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user: 摘 要 图像自动标注技术在检索图像方面具有非常重要的作用，其重要性体现在可以根据图像语义关键词来检索具有一定特征的图像，这为用户的检索和使用带来了前所未有的便捷。本文设计了一套完整的图像自动标注技术，首先对图片的多个特征进行提取，之后通过多特征融合的方法与已标注图像进行相似度量从而对图片进行自动标注。 关键词 :多特征融合，自动标注，图像，KNN算法
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user: 1. 引言 随着计算机和现代科技的迅猛发展及广泛应用，数字图像的数量暴涨，而且此趋势将延续不衰 [ 1 ] 。图像自动标注技术由此发展而来，其包括图像特征提取和图像自动标注两部分。作为图像自动标注系统的关键技术，图像的特征提取对标注性能的优劣将产生重大的影响。 目前，图像的特征提取主要是针对单特征进行的。但是，用图像的单特征提取来描述图像语义存在着致命的单一性、片面性和局限性问题，效率不高。因此采用多特征融合技术，把提取到的多个特征如颜色特征、纹理特征、形状特征进行融合，将融合后的多特征作为基本数据，从而实现对图像的分类和标注。 基于多特征融合的图像自动标注的方法，首先从图像数据里提取多个特征，经过多重测试分析找到最佳的融合特征，再根据融合的多特征使用KNN算法进行相似度量以确定目标图像最佳自动标注特征。经过多重测试大量计算结果表明，此方法既可行又有效。
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user: 2. 系统框架设计 本系统共有两个模块，即图像特征提取模块和图像自动标注模块，系统框架如图1所示。图像特征提取是图像自动标注的基础，决定图像自动标注的准确性；图像自动标注决定图像标注的效果和效率。 图像特征包括颜色、纹理、形状和空间关系等多种特征。颜色(灰度)特征是被广泛使用的特征，提取方法较易。颜色(灰度)特征对于图像的方向和大小的依赖较少，因此具有更优质的鲁棒性。常用的颜色特征有：颜色(灰度)直方图、颜色矩、颜色集、颜色聚合向量、颜色相关图等 [ 2 ] 。其中，颜色(灰度)直方图是实践中最常用的图像统计特征，可使用RGB、HSV、LAB、OPP等颜色空间。 纹理特征是表示图像的另一种重要的视觉特征，不依赖于颜色或亮度的变化，能够反映图像亮度的空间变化情况。常用的纹理特征有基于统计方法和基于信号处理方法两大类。灰度共生矩阵、Tamura纹理特征是常用的基于统计方法的纹理特征。灰度共生矩阵特征提取与匹配主要依赖于能量、惯量、熵和相关性四个参数。Tamura纹理特征基于人类对纹理的视觉感知心理学研究，提出6种属性，即：粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度 [ 3 ] 。Gabor特征、Wavelet小波特征，Haar特征等是常用的基于信号处理的纹理特征提取方法。 形状特征是图像的核心特征之一，它是一种稳定的特征，包括区域特征和轮廓特征。其中，前者关心的是整个形状区域，后者关心的是物体的外边界。 在图像自动标注模块中，使用的是KNN最近邻算法。K最近邻(K-Nearest Neighbor，KNN)分类算法的基本思路是：如果一个样本图像在特征空间中的K个最相似(即特征空间中最邻近)的样本图像中的大 图1. 系统概要设计框图 多数属于某一个类别，则该样本图像也属于这个类别，并具有这个类别上样本图像的特性。
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user: 3. 系统实现 系统首先提取图像库中所有图像的全部特征，并载入图像人工标注的关键词，然后用500幅待标注的测试图像依次计算其与所有训练图像之间的距离，从而找到距离最近、即相似度最高的图像的关键词标注给待标注图像。最后通过调用Corel-5K图像库来对比分析自动标注的结果与人工标注的结果，由此计算出查准率、查全率和标注正确的关键词个数。 3.1. 特征提取 系统使用RGB、HSV、OPP颜色空间直方图作为图像颜色特征。RGB直方图是在RGB颜色空间上R、G、B三个分量图像的一维直方图的组合。每个分量图像直方图是一个16维的特征向量，从而得到48维特征向量。HSV和OPP颜色直方图首先需要进行颜色空间变换，然后再生成直方图特征向量。HSV颜色空间变换目前存在基本转换公式以及快速近似转换公式 [ 4 ] 。OPP颜色空间变换公式如式(1)所示，OPP对每个分量图像直方图生成一个64维的特征向量，从而得到192维特征。 (1) 系统纹理特征使用Gabor和传统小波Wavelet特征。Gabor特征提取是在3个尺度4个方向上对图像进行Gabor滤波，得到12幅滤波图像，对每幅图像的幅值提取均值和方差，对每幅图像的相角提取均值，共得到36维特征向量。Wavelet特征是对图像进行Daubechies4小波对图像进行分解，然后提取一层分解的四个频带小波系数的均值和方差作为图像的8维纹理特征 [ 5 ] 。 3.2. 自动标注 使用KNN最近邻方法对图像进行自动标注的程序流程图如图2所示。
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user: 4. 实验与分析结果 本系统测试使用的是Corel-5k图像库。Corel-5k由50张CD组成，包含50个语义主题 [ 6 ] 。Corel-5k图像库通常被分成两个部分：4500张图像作为训练集，其余500张作为测试集评价算法性能。该图像库中的每张图片被标注1~5个标注词，训练集中总共有374个标注词。 为了检测本图像自动标注系统的性能，进行以下实验，自动标注的性能将使用查准率、查全率和检索正确的关键词个数来评价。查准率和查全率定义见式(2) (3)： (2) (3) 其中A为正确标注数目，B为误标注数目，C漏标注数目。 4.1. 实验一：使用单一特征的自动标注实验 采用仅载入一种图像特征来测试自动标注结果的方法，即只载入单一的某种颜色特征或单一的某种 图2. K最近邻方法自动标注程序流程图 纹理特征或其他特征，最终得到查准率、查全率和标注正确的关键词个数，表1中列举了几种仅用颜色特征或纹理特征的结果。 由表1可见，使用单一特征时，用HSV颜色特征的标注效果最显著，RGB特征与OPP特征效果相近，Wavelet不太适合作为单一特征来进行图像的自动标注。 4.2. 实验二：使用两种特征的自动标注实验 采用载入两种图像特征来测试自动标注结果的方法，即载入两种颜色特征，或载入两种纹理特征，或两种相同的其他特征，抑或两种不同特征的结合，表2列举了部分使用两种特征进行标注的结果。 由表2可见，使用双特征时，从查准率、查全率和标注正确的关键词个数三方面考察，HSV与Gabor相结合的特征标注效果都明显优于其他双特征，尤其优于HSV与Wavelet相结合的特征组合。 4.3. 实验三：使用多种特征的自动标注 采用载入本系统提出并且实现的基于多特征融合的图像自动标注方法来测试自动标注结果，即载入训练图像所有的特征，用相融合后的特征来标注待标注图像，最终测试部分结果列举如表3、表4所示。 由表3所示，随着使用自动标注的特征数的增加，查准率、查全率准确性均提高，标注正确的关键词个数也呈上升趋势。因此，基于多特征融合的标注效果优势明显。 表4给出了使用全部特征的部分图像自动标注结果，尽管存在自动标注词和人工标注词有个别出入的情况，但是自动标注词仍有非常大的参考价值，能够从很大程度上体现出图像的内容和相关材料。因此多特征融合的自动标注技术应当在图像检索方面发挥其作用与优势。 Table 1 Using single feature automatic annotatio 特征 查准率 查全率 标注正确的关键词 RGB 10.06% 12.37% 87 HSV 14.41% 16.13% 97 OPP 9.58% 11.37% 82 Gabor 6.47% 7.73% 76 Wavelet 1.51% 2.23% 33 表1. 使用单一特征自动标注 Table 2 Using a combination of two features for automatic labelin 特征 查准率 查全率 标注正确的关键词 RGB + Gabor 11.86% 14.10% 94 OPP + Gabor 13.02% 16.22% 98 HSV + Gabor 16.86% 19.67% 118 HSV + Wavelet 8.44% 8.68% 79 表2. 使用两种特征相结合进行自动标注 Table 3 Using a combination of a variety of features for automatic labelin 特征 查准率 查全率 标注正确的关键词 RGB + HSV + Gabor 17.33% 19.36% 113 RGB + HSV + OPP + Gabor 17.42% 20.30% 119 表3. 使用多种特征相结合进行自动标注 Table 4 Manual and automatic annotation results marked contras Predicted key words Bear polar snow tundra mountain Formation jet plane sky smoke Clouds mountain storm sun sky Beach palm people tree water Boats coast harbor water sky Human annotation Bear polar snow tundra Jet plane sky smoke Clouds sky sun Beach palm people tree Ships sky water Predicted key words Iguana lizard marine water beach Deer grass hills mule tree Garden ground people mountain Cat forest head tiger water Buildings people shops street water Human annotation Iguana marine water Deer field grass mule Tree Bengal cat forest tiger Canal house people water 表4. 人工标注和自动标注结果对比 4.4. 对比分析 在被海量图片充斥的今天，与目前相关领域的基于单特征的标注技术对比，本文所设计的这套完整的基于多特征的图像标注算法能在一定程度上提升标注的准确性和可靠度。且随着图像类别的增加，利用常规的一对一或一对多的标注算法进行训练和分类都会越来越困难，因此本文设计的算法能帮助避免此类困难。进行融合过的多个自动标注词有非常大的参考价值，能够从很大程度上体现出图像的内容和含义以及相关信息，因此多特征融合的自动标注技术应当在图像检索方面发挥其作用与优势。
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user: 5. 结论 图像特征提取是图像识别的关键步骤，图像特征提取的效果优劣如何将直接决定着图像识别的效果[ 7 ] 。如何从原始图像中提取具有较强表示能力的图像特征是图像自动标注处理的一个研究热点。 本文首先引入了系统框架的两个主要模块，即图像特征提取和图像自动标注的相关含义和方法。接着仔细阐释了本系统具体实现的流程，也就是根据图像识别常用的几种特征和多特征融合所使用的算法，提出和阐述了基于多特征融合的图像自动标注技术的原理。最后根据实验数据做出了相应的测试分析，并且通过和现有技术的对比，揭示了本系统的特点和存在的必要性。从结果来看，使用多融合特征来标注图像在检索图像方面的优势明显，后续研究是针对不同特征设置不同权重的特征融合方法。
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user: 摘 要 正交频分复用(OFDM)系统因为其频谱利用率高、多径传输性能好的优点，得到了研究者们的极大关注。结合多输入多输出(MIMO)技术的OFDM系统更是以其传输可靠性高，速度快，已经成为了第四代无线通信技术的关键。为了支持基于MIMO-OFDM的高清视频双向传输系统进行无线传输，需要在接收链路中设计一种信道估计方案来对抗多径传输带来的频率选择性衰落。本文提出了一种基于参考信号的信道估计的FPGA实现方案。该方案采用最小二乘算法(LS)在频域进行参考信号位置信道估计，通过时域频域二维线性插值算法得到用户数据位置信道参数，并利用二叉树流水线技术及AXI-Steam总线协议进行模块化设计，结构优化。经测试，该方案占用FPGA资源少，并且能够在实验室环境下有效抵抗信道衰落。 关键词 :OFDM，MIMO，FPGA，信道估计
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user: 1. 引言 信道估计是OFDM中的关键技术，其目的是给出接收端进行的信道均衡、信号检测、信道质量测量和软译码等处理时所需要的信道参数，其性能直接关系到整个OFDM通信系统误码率性能[ 1 ] [ 2 ] 。 基于参考信号(RS)的OFDM的信道估计方法主要包括LS算法和MMSE算法：LS算法简单，适用于一般无线环境；MMSE算法可靠性较高，但过于复杂[ 3 ] [ 4 ] 。结合MIMO技术的OFDM系统上的信道估计要考虑对每根接收天线接收到多根发射天线的导频进行分离，以及对多根接收天线接收数据进行协调处理[ 5 ] 。目前在FPGA上进行MIMO-OFDM系统信道估计的设计方案还比较少，一些传统方案[ 5 ] -[ 7 ] 中，每条信道都需要设置一个信道估计器来估计导频位置信道频率响应，插值估计通过复数乘法器实现，这样将会消耗大量的硬件资源。本文基于文献[ 8 ] 中的MIMO-OFDM系统，在ML605开发板上进行信道估计的方案设计实现。根据系统应用环境，考虑资源消耗与复杂度，采用LS估计算法以及线性插值算法进行模块化设计，具有良好的扩展性。基于传统信道估计方案对LS估计模块进行精简，对插值模块内插系数计算进行优化，减少FPGA运算单元及存储单元消耗。经测试，将该方案加入视频传输系统后，视频信号清晰稳定。
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user: 2. MIMO-OFDM接收端链路模型 图1显示的是用于进行视频实时传输的双层物理层接收链路模型。接收端信号经过OFDM解调后，分离出用户数据信号和参考信号。信道估计模块利用接收到的的参考信号与本地存储的参考信号共轭相乘得到信道参数[ 9 ] ，根据MIMO分集空频解码公式，将用户数据信号与信道参数整理后输出给MIMO解码模块进行处理，从而减少无线信道干扰。系统全局时钟频率为100 MHz，系统带宽10 MHz，子载波数量为600个，MIMO采用2T × 2R天线矩阵。
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user: 3. 信道估计模块总体设计 本文进行的信道估计模块设计，首先在Xlinx ISE上使用VHDL语言进行建模，并加入到接收端链 图1. 视频传输系统接收链路模型 路中进行仿真测试；之后在Xlinx XPS上将物理链路作为硬件外设挂载到系统中，配置Microblaze IP核；最后将接收端和发送端程序分别下载到两块ML605开发板中，在发送端接上摄像机和视频服务器，接收端通过解码器解码，在显示器上可以看到摄像机捕获的视频图像。 信道估计模块采用双层链路结构，分别对两根接收天线的接收数据进行处理。顶层模块由四种模块构成：LS估计模块、内插模块、数据处理模块和输出模块，如图2所示。 图2中RS00和RS10分别表示接收天线0所接收到的两根发送天线发送的参考信号，RS01和RS11分别表示接收天线1所接收到的两根发送天线发送的参考信号。LS估计模块接收到参考信号(Reference signal， RS)后估计出RS所在位置的信道参数h ls ，并输出给内插模块；内插模块根据导频图案，利用接收到的导频位置信道参数，通过频域和时域插值计算用户数据位置的信道参数h，并存储在RAM中；数据处理模块接收用户数据，并将数据整理成MIMO解码模块需要的格式后输出给输出模块；输出模块利用从OFDM解调模块接收到的用户数据地址，从RAM中提取相应用户数据位置的四条信道(两根发射天线分别到两根接收天线)的信道参数，将用户数据与信道参数一同输出。 为方便以后对物理链路进行优化升级，各项功能采用模块化设计，模块外部接口统一采用AXI-Stream接口，模块之间通过一个具有AXI-Stream格式接口的FIFO进行数据缓冲相连，如图3。 AXI-Stream协议下，时钟上升沿到来时，接收端或者发送端的READY和VALID两个握手信号同时为“1”时完成一次数据传输。FIFO输出的READY信号为“1”时，指示FIFO未满；FIFO输出VALID信号为“1”时，指示FIFO中存在有效数据。 视频传输系统采用LTE下行规定的帧结构与导频图案[ 10 ] ，如图4所示。导频图案中白格表示承载用户数据及控制信息的资源粒子(RE)，黑格表示承载导频数据的RE，叉格表示不承载任何信息的空白RE。 3.1. LS估计模块 LS估计模块主要用LS算法估计出RS位置的信道参数 。设接收到的RS为 ，本地存储的RS为 。根据LS算法得到： (1) 由于 与 均为复数，设 ， ，带入式(1)后得到： (2) 根据式(2)，运用二叉树流水线技术对LS估计器进行设计。二叉树流水线结构能够充分发挥FPGA并行流水线的优势，提高系统计算效率，减少寄存器消耗。在流水线设计时，首先需要选择合适的流水线级数来减少处理延时。例如对于N个数据参与处理，并且需要经过七次相乘或者相加运算得到结果的算式，在实现时流水线级数应该设置为 。其次，每一级流水线不能承担过多的计算，否则会降低整体流水线处理速度。本文中LS估计器的设计采用三级流水线，每一级流水线承担一次运算任务，延时一个时钟周期，如图5所示。 图2. 信道估计模块顶层结构 图3. AXI-Stream协议接口结构 图4. 系统帧结构与双天线导频图案 本地RS由Matlab生成后，存入ROM当中，由状态机控制ROM地址，输出相应的RS。传统信道估计方案中，每根接收天线需要两个LS估计器进行RS位置信道参数估计[ 5 ] [ 6 ] 。以天线0接收到的RS为例，RS00以及RS01分别需要一个LS估计器以及一个存储本地RS的ROM进行参数估计。由于天线0和天线1发送的RS相同，本方案中将RS00和RS01合并后，利用状态机控制交替输入到一个LS估计器，减少一半运算单元以及ROM等资源的使用。 3.2. 内插模块 内插模块根据导频图案进行线性插值。首先进行频域插值，以天线0发送的导频图案为例。频域插值公式如式(3)所示。 (3) 其中 表示频率方向RS间隔， 表示频率 、时间 位置上的信道响应。通过从估计模块获得的hls估计出RS所在OFDM符号上(符号0和符号4，以符号0为例)RS位置之间的信道参数，存入相应的FIFO中。每个符号中有100个RS，所以循环99次。循环过后将边沿处子载波信道参数直接赋值为最近的RS位置的信道参数。流程如图6所示。 然后进行时域线性插值，时域插值公式如式(4)所示： （4） 其中 表示时间方向导频间隔， 表示频率 、时间 位置上的信道响应。通过fifo中由频域插值得到的符号0和符号4的信道参数估计出其他符号上所有子载波的信道参数，将其映射到相应符号RAM中的对应地址当中，便于输出模块用接收到的数据地址读取相应位置的信道参数。由于系统配置子载波数为600个，所以设置循环600次。时域插值中符号0和符号4的每个符号的信道参数需要使用2次，因此在第一次接收并进行插值计算后，该符号信道参数将存入临时fifo (temp)中以备下一轮循环插值使用。流程如图7所示。 为了减少FPGA中有限的乘法器资源消耗，计算内插系数时通过输入数据移位计算来实现。传统插值估计在内插系数分母不为 时，需要使用乘法器将输入数据和预先存储在ROM中的插值系数相乘[ 7 ] 。本设计中，当内插系数分母不为 时，选择在数据低位增加8位数据小数位长度，移位计算出原始数据的多个 分之1，通过二叉树流水线相加后再截取高16位数据得到，如公式(5) (6) (7) (8)所示，系数误差控制在2 13 分之1左右。 (5) (6) (7) (8) 3.3. 数据处理模块和输出模块 MIMO发射分集方案选择LTE标准的空频编码。在MIMO解码模块进行极大似然译码时，需要接收对应的用户数据和信道参数来构造判决矢量。根据判决矢量构造公式可以知道，在每次构造判决矢量时需要两条接受链路上连续两个RE上的用户数据和四条信道的信道参数[ 11 ] 参与计算。数据处理模块分别将接收到的两层链路中连续两个RE上用户数据进行串行合并，然后输出到输出模块。输出模块根据接收到的用户数据地址，计算两个RE地址的信道参数的均值，和用户数据一同输出给MIMO解码模块。 3.4. 综合测试与仿真 建模完成后，需要在ISE上进行综合。综合后可以在ISE中查看信道估计模块的资源消耗，如表1所示。 图5. LS估计模块内部结构 图6. 频域插值流程图 综合成功后将信道估计模块加入到整个MIMO-OFDM物理收发链路中，在发送端输入数据源，利用Modelsim进行仿真。为了在FPGA上进行计算，所有数据都已经量化为16位定点小数，其中最高位为符号位，次高位为整数位，其余14位为小数位，因此，数据范围在−2~+2之间。信道参数输出如图8所示。 尽管数据处理过程中引入了定点误差和截位误差，信道00和信道11的信道参数实部的定点16位数据(CH00_OUT_RE和CH01_OUT_RE)依然接近16，384 (即表示1)。在有线的环境下，由于信道01和信道10没有接收数据，信道参数的实部和虚部定点16位数据接近0 (0)。MIMO-OFDM基带传输链路输入输出如图9所示，其中valid信号表示数据有效性。数据输入链路的发送端(tx)后，接收端(rx)输出数据准确，且没有丢失。因此信道估计模块在有线环境下能够使系统正确恢复发射端数据。
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user: 4. 视频传输测试 将设计完成的物理层链路的发送端和接收端分别作为外设挂载到XPS工程中。配置ML605开发板中Microblaze IP核，用于在发送端接接收并封装视频服务器发送的视频信息，通过逻辑信道发送给物理层链路；在接收端接收并解析物理层的数据信息，发送给视频解码器解码。Microblaze IP核与物理层链路通过PLB (Processor Local Bus)总线进行数据传输。配置完成后，将生成的比特流文件下载到ML605 Table 1 Hardware resource consumptio 逻辑资源 基本单元 传统方案 使用/个 优化方案 使用/个 减少消耗 /% 片上存储器 21724 16955 22 片上LUTs 19732 15971 19 块状RAM/FIFO 111 103 7 表1. 硬件资源消耗 图7. 时域插值流程图 图8. 信道估计模块信道参数输出仿真 开发板中，设置摄像机与视频服务器，在接收端视频流通过解码器解码后，显示器上可以看到摄像机拍摄到的视频，如图10所示。两套设备置于相邻的两个实验室中，可以看到本地摄像头拍摄图像与接收到的 图10. 视频传输测试 图像清晰稳定，验证了在实验室简单环境下信道估计模块可以有效抵抗信道衰落，提高系统传输可靠性。
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user: 5. 结论 本文针对MIMO-OFDM视频传输系统，利用LS算法和线性插值算法，设计了一种结构优化，消耗FPGA逻辑资源少的信道估计方案，使得FPGA芯片上有足够的空间对物理层链路进行进一步的设计。最大支持282.509 MHz时钟频率，经测试：加入信道估计后，视频传输系统能够在实验室简单固定的环境下进行无线视频传输，图像清晰稳定。
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user: 摘 要 借鉴桂林500 kV变电站智能间隔挂网运行经验，考虑500 kV电压等级的可靠性要求及全站智能化时信息流量，提出一个适用于500 kV保护控及SCADA预警信息传输的智能变电站网络构架及信号源配置方案，具有以下特点：1) 电流电压互感器及SIUS的配置考虑信号的冗余需求。2) 过程总线采用代理服务器点对点直连方案，智能接口单元和间隔层保护控制设备光缆网络直联，简单直观。3) 站控层的通讯构架采用并行冗余/快速生成树冗余(PRP/RSTP)的网络方案。该方案具有双重冗余配置，能满足超高压/特高压系统保护测控系统的可靠性和实时性要求，因而特别适用于500 kV电压等级及以上的变电站。 关键词 :智能变电站，过程总线，变电站总线，采样值，GOOSE，双重冗余