DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. HXD3型电力机车轮径差的工作区间 为了保障机车车辆运行的安全和效率，需要找出产品部件参数的变化范围，要求在参数变化的过程中，用来衡量机车安全运行的安全性参数如脱轨系数、轮重减载率等不能超出规定的标准，通过仿真找出参数变化的区间，这个区间就是安全域。这个工作区间是满足平稳性指标标准的条件下，使机车车辆在正常运行条件下部件参数允许变化的范围。 要确定部件的某个安全工作区间需要先保证其它参数不变，取仿真速度为120 km/h，分别研究车轮 图7. 横向力和整车磨耗随同向轮径差变化 图8. 横向力和整车磨耗随异向轮径差变化 初始状态、50万里程和100万里程下可以允许的轮径差。在确定安全域时，选取这些动力学参数的最大值，根据《铁道机车动力学性能试验鉴定方法及评定标准》(TBT 2360-1993)标准 [ 12 ] ，当有动力学参数超过给定限制如表3，通过函数拟合来判断机车运行的安全工作区间。 设初始轮径1250 mm，前转向的左轮径1250 mm，依次减少右轮径并使后转向架所有轮径都取1250 mm，各工况在软件仿真中的结果如表4。对应的动力学参数随轮径差增大而显增长趋势，在运行过程来自轨道的激励是随机的。取参数的最大值，对于这些参数来说，轮径差的对横向力的影响很大，特别是轮径增加到7 mm以后，轮轨横向力急剧增加并超出轮轨横向力的标准如图10，因此轮径在1250 mm周围变化时，轮轨横向力的最大值随轮径差变化趋势用多项式拟合： 图9. 异向轮径差对脱轨安全性参数的影响 Table 3 Safety limit value of locomotive dynamic parameter 指标 TBT 2360-1993标准 [ 12 ] 脱轨系数 优良 0.6 良好 0.8 合格 0.9 平稳性指标W 优 2.75 良 3.10 合格 3.45 指标 GB 5599-85标准 [ 13 ] 轮轨间最大横向力的标准 54，630 N 表3. 机车动力学参数的安全限定值 (5) 根据式(5)找出在轮轨横向力边界为54，630 N时对应的轮径差7.66 mm。 对于50万里程轮径均值1228 mm，使前转向的左轮都设为1228，依次减少右轮的直径并使后转向架所有轮径都取1228 mm，每个工况在SIMPACK软件中仿真的结果如表4。所有的动力学参数随轮径差增大而显增长趋势，对于这些参数来说，轮径差的对横向力的影响很大，特别是轮径增加到4 mm以后，轮轨横向力急剧增加，如图11，轮径在1228 mm周围变化时，轮轨横向力的最大值随轮径差变化趋势用多项式拟合： (6) 根据式(6)找出轮轨横向力边界54，630 N时，对应的轮径差为7.18 mm。 Table 4 The influence of different mileage on the dynamic parameter 初始状态 轮径差mm 脱轨系数MAX 轮重减载率MAX 轮轨横向力最大值(N) 横向平稳性指标 垂向平稳性指标 2 0.0612248 0.1054 8271.44 1.68166 1.29109 4 0.0656325 0.1182 9017.75 1.88211 1.30705 6 0.314203 0.1558 29166.8 1.88569 1.32602 7 0.592737 0.2977 38139.6 1.86448 1.33554 8 0.621018 0.2239 63369.3 1.8439 1.34731 50万里程 轮径差 脱轨系数MAX 轮重减载率MAX 轮轨横向力最大值(N) 横向平稳性指标 垂向平稳性指标 2 0.0600147 0.1269 8037.41 1.93035 1.59425 4 0.076501 0.1221 9468.08 1.93879 1.68943 6 0.376529 0.149 29241.2 1.95252 1.68931 7 0.503021 0.2183 49860.1 1.95913 1.67173 100万里程 轮径差 脱轨系数MAX 轮重减载率MAX 轮轴横向力最大值(N) 垂向平稳性指标 横向平稳性指标 0 0.0472206 0.0924 6179.07 2.19514 1.52094 1 0.0461569 0.0961 6073.46 2.2023 1.55607 2 0.0630802 0.1027 8407.11 2.3889 1.56092 3 0.0616237 0.1101 9690.65 2.21711 1.81507 4 0.0611239 0.1149 9207.34 2.22459 1.85175 5 0.159283 0.1203 23268.8 2.23217 1.86305 6 0.299288 0.1716 34773.4 2.23959 1.8402 7 0.394433 0.2158 49414.9 2.24691 1.82362 表4. 不同里程的安全域对动力学参数影响 同理，对于100万里程轮径均值1206 mm，使前转向的左轮都设为1206，依次减少右轮的直径并使后转向架所有轮径都取1206 mm，每个工况在软件仿真中的结果如表4。因此轮径在1206 mm周围变化时，如图12，轮轨横向力的最大值随轮径差变化趋势用多项式拟合： (7) 根据式(7)找出在轮轨横向力边界为54，630 N时对应的轮径差7.21 mm。
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user: 7. 结论 本文基于机车产品部件状态分布对系统的动力学性能进行分析，机车在运行过程中的影响因素很多，机车部件的退化规律都服从正态随机分布，通过统计方法找出参数随机分布规律。根据仿真结果得出如下结论： 图10. 初始车轮轮轨横向力最大值随轮径差的变化 图11. 50万里程车轮轮轨横向力最大值随轮径差的变化 1) 由于在机车运行过程中存在很多随机影响因素，机车车轮直径和轮径差的退化规律呈现出正态随机过程的退化规律。 2) 随着轮径的减小，反应机车运动性能的动力学性能评价指标不断地增大，当轮径较小时，这些性能指标的数值随轮径的减小而增大越快。 3) 随着轮径差的增加，反应机车运动性能的动力学性能评价指标不断地增大，当轮径差较大时，这些性能指标的数值随轮径差的增大而增大的速度越快。同时，比较同向轮径差和异向轮径差，可以发现同向轮径差对这些性能指标的影响比较大。随着轮径的减小，轮径差所允许的安全工作区间也有所减小，减小趋势比较慢，一般轮径差相差到4 mm以后，再继续增加轮径差，对机车产品动力学指标的影响就 图12. 100万里程车轮轮轨横向力最大值随轮径差的变化 非常大了，并拟合出不同里程下轮径的变化轮径差允许值。
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user: 摘 要 尽管德拜T 3 定律在低温与实验符合很好，但容易证明，德拜内能显著偏离固体的内能规律，缺乏科学性。本文重新研究固体统计规律，创建一个新的固体统计模型，获得了若干原创性的认识，特别是低温领域创新性尤为明显。论文认为，原子质量、热运动最大幅度和温度，对原子热运动的能级范围、能态密度、能态总数、原子的分布等都有重要的影响。在低温条件下，原子热运动能量范围很窄小，最高能级E U < kT，可能的状态数量不多，热容量C v 与温度T成正比；势能对态密度、态总数、热容量等物理量的影响比动能的影响更加显著等。在高温条件下，除了研究固体的热容量等基本问题之外，定义了有效体积新概念，研究原子质心热运动空间占固体体积的比例问题等。 关键词 :固体，热运动，统计，内能，热容量
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user: 1. 引言 有多种统计理论研究固体的微观热运动，如线性谐振动理论、爱因斯坦振动理论、德拜声子理论等。在高温条件下，各种理论与Dulong-Petit Law一致，和实验符合很好。但是，在低温条件下，固体热容量随温度趋近绝对0度衰减为0，各种理论呈现不同程度的局限性。线性谐振动理论不再适应；爱因斯坦振动理论虽能圆满地解释固体热容量趋于0的客观事实，但是数值误差较大且振动频率单一，局限性明显；德拜声子理论与实验符合很好，被认为低温条件下是精确的。 深入研究固体的热运动规律容易发现，无论是爱因斯坦固体模型，还是德拜模型(尽管低温德拜 定律与实验符合很好)，都严重地偏离固体的内能规律，缺乏科学合理性。 根据德拜理论，固体原子数为 ，玻尔兹曼常数为 ，德拜温度为 ，温度为 ，德拜固体内能 为： [ 1 ] (1) (1)式表明，在有限温度内德拜内能总是小于 。德拜模型中固体0点内能为： [ 2 ] (2) 在低温范围德拜热容量 定律被认为精确地揭示了固体热容量的规律，“The Debye model correctly predicts the low temperature dependence of the heat capacity” [ 3 ] 。 但是(1)式德拜内能严重偏离固体的内能规律，缺乏科学合理性。如图1，设高温条件下，固体内能为 ，温度由 下降为 ，固体热能内能减少量 为： (3) 因此，温度为 固体内能为 ，即： (4) (4)式中 ，因此任意温度 ，固体的内能总是大于 。德拜固体内能总小于 的认识， 图1. 拜德内能与固定内能比较 其科学性值得商榷。 温度降为绝对0度，固体的内能为 ，即0点内能或0点能， 大小为： (5) 0点能是固体微观热运动的固有属性，内能参考点的不同选择，不影响0点能的大小。 德拜内能(1)式和固体内能(4)式比较如图1。图中紫色区域(即 )，只是内能的一部分，而不是内能的全部。温度从绝对0度升至高温T，固体内能实际增加量仅为 ，而不是 。即： 根据(4)式和图1，我们可以得出以下结论：一是任意温度T，固体的内能 。德拜内能 (包括爱因斯坦内能)，没有揭示固体内能的规律。二是温度由绝对0度升值高温T，内能实际增量仅为 ，德拜内能增加量为 ，夸大了内能的增加量。三是绝对0度固体内能为 ，而不是0(德拜0点能理解为参考点)。四是温度越低，德拜内能与固体内能的偏差越大，绝对0度达到最大，此时偏差值为 ，所谓德拜模型在低温是精确的观点值得商榷。总之，德拜内能严重偏离固体的内能规律，缺乏科学合理性。德拜热容量 定律与实验符合很好，只是美丽的误会而非科学。
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user: 2. 固体统计基础 2.1. 原子能级 研究固体的统计规律，首先必须解决微观粒子的能级。现有物理学理论认为，无论是高温还是低温，固体中原子的热运动都是振动形式，振动恢复力来源于原子间的相互作用，温度越高原子振动幅度越大，这种观点值得商榷。本文认为：固体中原子热运动形式，高温条件下呈振动形式，低温条件下原子振动失谐，热运动形式退化为陷阱中的自由粒子 [ 4 ] 。原子热运动形式以及热运动能量随温度变化规律如图2，图中红色虚线部分的运动，因超过原子运动允许的最大幅度而无法实现。 根据图2，原子热运动能量由动能 与势能 组成。即： (6) 其中， 为剩余动能(图2中蓝色区域)，不可对外释放 [ 4 ] 。若固体原子数量为 ，热容量为 ，玻尔 图2. 原子热运动形式随温度变化而改变 兹曼常数为 。则温度为 ，剩余动能 为： (7) 图2中剩余动能之上的黄色锯齿部分，为可对外释放的动能 ，其平均值与势能平均值相等，且为互补关系。即： (8) 若原子质量为 ，热运动幅度为 ，普朗克常数为 ， 。则原子热运动的弹性恢复系数 ，势能 的分别为： [ 4 ] (9) 根据(9)式，温度、原子质量是决定原子热运动弹性恢复系数的因素。温度、原子质量和原子运动半径是原子热运动势能的决定因素。 若原子热运动最大幅度为 ，那么原子势能的最大值 为： [ 4 ] (10) (10)式表明，原子质量、质心运动最大幅度 ，温度 等对最大势能都有重要的影响。 由于 是势能 、可释放动能 的最大值，它是积分的上限。不仅如此，它还是划分高温和低温的依据。 为低温区，反之 则为高温区。因此，在相同的温度条件下，原子质量越大，高温条件越容易满足，这是大质量原子组成的固体德拜温度低(如Hg:71.9K，Pb:105 K)，小质量原子组成的固体德拜温度高(如C:2230 K，Be:1440 K)的内在原因。 原子热运动幅度为 ，且 、 为互补关系。因此有： (11) 综上所述本文认为，温度为 条件下，原子热运动能量范围为： (12) (12)式界定的原子热运动能量范围如图3。 2.2. 原子微观状态密度函数 研究微观统计的另一个重要问题微观状态密度函数。本文认为：原子运动形式为简谐振动，把简谐振动“准粒子”化，认为微观状态数 ，忽视 约束条件，缺乏科学依据和严密论证，没有合理性。 本文从微观状态的最基本定义 [ 2 ] 出发，建立固体微观状态密度函数。在 空间中 、 的体积元内，微观状态数 为： 把动能 ，势能 ，以及(9)式关系 代入上式得： (13) 图3. 原子热运动能级 (13)式中，固体微观状态密度函数为 ： (14) 根据(6)式、(7)式、图2、图3，若温度较高条件下， ， 。令： 、 进行变量代换，并对 在 积分，则(14)式态密度函数可以表为： (15) (15)式讨论高温固体统计问题极为方便。但是，在低温条件下( ， )不成立，(15)式不适用，而(14)式对任意温度适用。 爱因斯坦固体理论中，能级为 ，为分离能级；德拜理论中，态密度函数或德拜频谱为 [ 2 ] 。可见，温度对爱因斯坦固体和德拜声子理论的态密度没有影响。而(14)和(15)式表明，无论是高温还是低温情况，温度对态密度函数都有重要的影响。 2.3. 粒子分布 爱因斯坦固体理论应用玻尔兹曼分布律，而德拜固体理论应用玻色分布律。本文认为，固体的微观结构如图4，原子位置相对固定，热运动局限在平衡位置附近，原则上可以对每个原子编号加以辨认，而且固体的原子数恒定不变。系统属于粒子数恒定、可辨认的定域系统，适用玻尔兹曼分布律。 在(14)式态密度函数基础上，根据玻尔兹曼统计规律，动能在 、势能在 范围内的粒子数为： (16) 根据图3界定的能级范围，以及固体原子数量恒定为 自然条件。有： (17) 其中： 是势能的最大值，亦即积分上限。(17)式可以确定参量 ，进而确定原子的分布。 图4. 固体微观结构 2.4. 固体的内能 固体的内能 为原子热运动能量总和。即： (18) 理论上，根据(14)、(17)、(18)式可以计算任意温度下固体的能量，但被积函数复杂，实际计算难度较大。下面我们分别研究高温和低温情况下固体的统计问题。
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user: 3. 低温 条件下固体统计规律 3.1. 低温条件下态函数 根据(13)式，在 空间中 、 的体积元内，微观状态数 为： 因此，原子的微观状态数为： (19) 在低温条件下， ， ， 。因此，在忽略小量条件下，且考虑 ，上式积分结果： (20) (20)式中，令 ， 本身也是原子的一种状态，类似 中， 是一种状态。因此，绝对0度的状态隐含在(20)式中，此时原子的运动状态 。因此，低温条件下原子运动状态总数为： (21) 德拜固体理论中，声子的状态总数为 ；爱因斯坦固体理论中，原子的能级 是非负整数，状态总数为无穷多，它们与温度无关。与德拜理论、爱因斯坦理论比较，本文认为温度对固体的物理量有重大的影响。在温度较低的条件下，(21)式原子的状态总数，不仅与原子的质量 、0点能 以及最大运动半径 等固体的性质有关，而且温度对状态总数具有重要的影响，温度升高微观状态总数以 迅速增加。在绝对0度的条件下，每个原子的状态唯一，都处于0点运动，能量为 ，即所谓的基态；系统的状态总数 也是唯一的。 3.2. 粒子分布密度函数 根据(16)式，低温条件下，能量在 能量范围内的粒子数为： (22) 固体原子数为 。 、 的积分上限 ： (23) 低温条件下， ， ，因此： ， (23)式简化为： (24) 忽略小量，上式积分结果： (25) 由(25)式可解得： (26) 把(26)式代入(22)式并忽略小量，可得低温粒子分布为： (27) 因此，低温条件下粒子的分布密度函数 ： (28) (28)式表明，在低温条件下， 递增(增量 )对 影响微乎其微，即剩余动能占主导地位的低温条件下，动能微小变化对原子分布密度影响较小；而势能增加对原子分布密度影响显著。 (28)式表明，在 的低温条件下，能级越高粒子分布密度越大，即原子尽可能占据高能态。而德拜等现有内能理论认为，低温时原子集中分布在于 以下的低能级。 两种认识差别的原因：德拜等现有理论认为原子内能远小于 ，声子能级结构是固定的，不随温度变化，低温时原子集中分布在 以下的低能级。 但是，根据(4)式以及图1，本文认为低温时固体原子的内能远大于 ，原子最高能级由固体的属性(如原子的质量、质心最大运动幅度等)和温度共同决定，温度对原子能级具有决定性影响作用，低温时能级范围很小，且最高能级小于 。如图5，绿色区域为能级范围，即使是最高能级 ，也比 低。在外界热源 高，原子内部允许的最高能级 低的条件下，原子尽可能占据 附近的高能态。 3.3. 低温条件下固体热容量 根据粒子分布密度函数(28)式，低温条件下系统的能量 ： (29) (29)式中，第一项 是原子的基态能量，即0点能，它与温度无关，对热容量没有贡献。第二项 图5. 低温能级与kT比较 ，是温度由绝对0度升高为 ，动能的增量。第三项 ，是温度由绝对0度升高为 ，势能的增量。 根据(29)式，低温条件下温度升高，势能的增量大于动能的增量。低温条件下原子振动失谐，热运动动能大于势能，温度升高原子振动势能比动能增加更快，热运动动能与势能的差逐步缩小，原子振动失谐的情况逐步改善。高温条件下，原子热运动形式为完全简谐振动，热运动动能与势能相等。 把 代入(29)式得： (30) 因此，低温条件下固体热容量 为： (31) 低温条件下，固体热容量近似与温度 成正比例关系 [ 5 ] 。物理学理论认为，低温固体晶格热容量德拜 定律准确，热容量与温度 成正比，主要是电子对固体热容量的影响 [ 5 ] 。作者认为，不存在免费午餐，价电子在金属中运动需要消耗能量，金属价电子不是也不可能是自由电子 [ 6 ] 。(31)式表明低温条件下，原子对固体的热容量 的贡献大小，与温度 成正比例关系。 根据周期表元素的原子半径周期性变化，但变化幅度不显著，本文认为不同固体 差别不显著，原子质量对低温固体热容量起主导作用，在相同低温条件下，小质量原子组成的固体热容量小，大质量原子组成的固体热容量大，这是低温条件下C(金刚石)、B、Be等固体，热容量远小于重金属热容量的内在原因。 德拜热容量理论、爱因斯坦热容量理论，粒子热运动形式是简谐振动，温度升高动能和势能等量增加，对固体热容量的贡献均等。但是，(31)式表明：低温条件下，原子的势能变化对热容量的贡献，大于动能变化对热容量的贡献。
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user: 4. 高温 条件下固体统计规律 4.1. 粒子分布密度函数 在高温条件下， ，根据(7)式，剩余动能 为0。根据(10)式，势能 和可对外释放的动能 的上限 。根据(15)式，以及粒子总数为 自然条件。故有： 即： (32) 因此有： (33) 根据(33)式，可得粒子分布密度函数 为： (34) 4.2 高温条件下固体内能&热容量 高温条件下固体的内能，根据(34)式，固体内能 为： (35) 高温固体热容量 ： (36) 即高温条件下固体热容量为 ，符合Dulong-Petit Law。 必须说明：根据数学规律，固体热容量 ：由 ，必然要求能量从 的上方趋近 。德拜内能、爱因斯坦内能都是从 的下方趋近 ，不可能得出热容量 ：由 的结论。 4.3. 最可几能量、平均能量、方均根能量 最可几能量 ：几何特征是分布密度的导函数为0，即 。物理意义是粒子分布最集中的能级，即粒子分布密度最大的能级。根据(34)式： 可得： (37) 方均根能量 。根据(34)式有： (38) 因此，方均根能量 为： (39) 另外，根据(35)式，固体平均能量为 。 因此，最可几能量 、平均能量为 、方均根能量 的比值： (40) 4.4. 有效体积&占空比 固体原子间存在强烈的相互作用，原子热运动限制在平衡位置附近很小的范围，质心运动空间仅占原子体积很小的一部分。爱因斯坦固体理论，没有研究质心运动空间占固体体积的比例问题。德拜理论中，声子弥漫整个固体体积，不涉及质心运动空间占固体体积比例的问题。本文对此问题进行研究。 定义新的物理量—有效体积 和有效体积占空比 。其中，有效体积指原子质心运动空间的总和；有效体积占空比指有效体积占固体体积的比例。 设原子数为 ，固体体积为 ，温度为 条件下， 原子的运动幅度为 。根据定义，有效体积 和有效体积占空比 分别为： (41) 在高温条件下，固体中原子运动形式可视为简谐振动，原子 的热运动能量 ，与振动振动幅度 之间存在 关系。因此 原子热运动有效体积 为： (42) 把 ，以及(34)式代入上式求积。即固体有效体积： (43) (43)式表明，确定的固体，原子的数量 一定，原子热运动有效体积，只与原子的质量和温度有关，而与原子半径、压强无关。 原子运动幅度由能量和弹性系数共同决定，这两者都与原子半径无关，因此有效体积与原子半径无关。根据图4固体微观模型，原子质心运动空间界定在 (原子质心运动的最大半径)为半径的刚性球壳之内，外界压强只对原子间的相互作用(图4中弹簧 )产生影响作用，而对球壳内的质心振动恢复系数 不产生作用。因此，原子半径、压强无关与质心运动有效体积的大小无关。 日常生活中，我们对固体的体积、密度等了解更具体，而对原子数量理解较抽象，因此我们对(43)式的表达进行适当的变换，以便于应用。若原子体积为 ，固体体积 ，固体质量密度 ，把它们代入(43)式可得： (44) 有效体积占空比 为有效体积占固体体积的比例： (45) (45)式表明：在相同的温度条件下，组成固体原子的质量越大，热运动有效体积的占空比越小，原子热运动幅度越小。反之，组成固体原子的质量越小，热运动有效体积的占空比越大，原子热运动幅度越大。 应当说，压强对固体的体积有所影响，但是固体的弹性模量很大，压强变化不很大的条件下，对固体体积的影响微乎其微，压强对固体有效体积占空比没有实际意义的影响作用。 (45)式表明：固体温度越高有效体积占空比越小，温度越低有效体积占空比越大。表明原子热运动幅度随温度升高而减小，随温度降低而增大。因此，“温度越高原子热运动半径越大，温度越低原子热运动半径越小”理论观点的正确性值得商榷。 根据(45)式，我们计算几种固体在德拜温度条件下的 值如表1。数据表明，固体在德拜温度时，原子运动空间占固体体积的比例不到万分之一。 原子热运动幅度与半径比。如图4固体微观结构模型，假设固体原子为边长 的正方体，体积为 ，质心运动空间为半径 的球体，体积为 。根据有效体积占空比关系，可得原子质心运动幅度 与原子半径 的比值为： (46) 物理学认为，常温条件下对大多数晶体而言，晶格振动幅度的数量级为0.1Å，不到晶格距离的十分之一 [ 7 ] 。根据(46)式，我们计算几种固体的 比值如表1所示，反映了在德拜温度条件下，原子质心热运动幅度，约为原子半径的 。(46)式的计算结果，符合物理学关于晶格振动幅度的认识结论。
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user: 5. 小结 本文是创新性基础理论研究论文，得出若干原创性的理论观点。文章认为： (1) 温度对固体微观粒子运动能带范围、态密度、分布密度等都居于主要的影响。 (2) 任意温度 ，固体的内能总是大于 ，温度升高固体的能量趋近于 。现有理论认为，固体的内能总是小于 ，温度升高固体的能量趋近于 。两种观点显著差别。 Table 1 The ratio of atomic motioning volume to solid volume γ & the ratio of atomic motioning radius to atomic radius r/a， of some kinds of solids in Debye temperatur 固体名称 德拜温度 固体密度 原子质量数 γ(T)10 −5 r/a 金刚石 2230 5.52 12 3.5 0.041 Cu 343 8.9 64 2.2 0.035 K 91 0.89 39 5.6 0.047 Pb 105 11.3 207 0.89 0.026 Hg 71 13.6 200 2.1 0.034 表1. 几种固体在德拜温度有效体积占空比γ 和运动幅度半径比r/a Table 2 Comparison of this paper’s viewpoints with those of Debye theor 序号 比较项目 本文看法 德拜理论 1 微观粒子及性质 原子，实体粒子，总数确定为N 声子，准粒子，总数不确定 2 能级结构 由固体性质以及温度等决定 与温度无关 3 态密度函数 温度对态密度有重大影响 与温度无关 4 统计规律 波尔兹曼分布 波色分布 5 低温能量 与温度 正比 与温度 正比 6 低温热容量与温度关系 与温度 正比，且势能增加对热容量的贡献，比动能增加对热容量的贡献大。 与温度 正比 7 质心运动占空比 占固体空间很小比例 准粒子弥漫整个固体体积 表2. 本文观点与德拜理论比较 (3) 低温条件下固体热容量与温度T成正比例关系，且势能增加对热容量的贡献大于动能增加对热容量的贡献等。 本文的观点与德拜理论比较归纳如表2。
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user: 摘 要 导航卫星的广播星历拟合是卫星导航系统中一个重要的技术环节，影响到用户的定位精度。本文推导了星历参数的拟合算法，并且通过算例得到了较高精度的参数拟合结果。参数的拟合结果中大数量级的拟合参数达到了1.0e+06及以上的拟合精度，小量级的参数拟合精度受到计算机浮点数的精度影响较大，有待进一步提高。文中分析了不同拟合历元数对参数拟合结果的影响，通过探测突变的拟合历元，有助于寻找最佳的拟合时长。 关键词 :拟合广播星历，最佳拟合时长，浮点数位数，小量级参数拟合
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user: 1. 引言 在GPS定位中，为了确定地面点的坐标，必须先确定卫星的坐标。卫星坐标的计算主要依靠卫星的星历。GPS星历分为精密星历和广播星历两类。它们各有优缺点，前者精度较高，但是存在延时，主要用于事后处理，例如IGS精密星历，通常采用SP3格式，以卫星在地固坐标系中离散点的坐标(和速度)提供给用户使用；后者的经度较低，但是能够实时转发给用户，用于实时的导航和定位。广播星历由GPS的地面运行控制中心站计算得到，以广播星历参数的形式提供给用户使用 [ 1 ] 。 目前，许多国家都在建设自己的卫星导航系统，导航卫星的广播星历拟合是卫星导航系统中一个重要的技术环节 [ 2 ] 。它的选择和设计不仅决定了导航卫星星历所能达到的精度，而且还决定了导航用户算法的复杂程度 [ 3 ] 。本文用精密星历进行广播星历参数的拟合，并对计算过程的方程病态性加以分析、并利用奇异值截断法进行计算改进，得到一个可靠的结果。
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user: 2. 广播星历表达式 GPS广播星历具有16个参数，包括星历参考时刻 ；6个开普勒根数：卫星轨道半长轴平方根 、卫星轨道偏心率 、参考时刻 的轨道倾角 、当前时间周开始时刻的升交点赤经 、近地点角距 ；参考时刻 的平近点角 ；9个摄动参数：平近地点角速度的改正数 、升交点赤经的变化率 、轨道倾角的变化率 、升交角距的正、余弦调和改正项振幅 、 、轨道倾角的正、余弦调和改正项振幅 、 、地心距的正、余弦调和改正项振幅 、 。 GPS星历表中的时间和坐标分别属于GPS时间系统和WGS-84坐标系。在GPS数据处理中，常利用卫星的星历表参数来计算卫星天线相位中心在WGS-84坐标系中的位置，其具体计算过程及相应的表达式如下 [ 1 ] [ 4 ] 1) 半长轴： 2) 卫星平均角速度： 3) 瞬时历元到参考历元的时间差： 4) 平角速度： 5) 平近点角： 6) 偏近点角 ： 7) 真近点角 ： 8) 维度参数： 9) 周期改正项： 10) 改正后的纬度参数： 11) 改正后的向径： 12) 改正后的倾角： 13) 升交点的经度： 14) 卫星在轨道平面内的坐标： 15) 卫星在WGS-84坐标系中的坐标： 其中 和 分别为地球引力常数和地球自转角速度。
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user: 3. 广播星历拟合方法 3.1. 计算模型 将上节中卫星的坐标表示成位置向量： (1) 因此广播星历计算卫星坐标可以表示为如下形式 [ 5 ] ： (2) 其中 是要计算卫星坐标的时刻，已知。参数 也是作为已知量给出的，因此只需对余下15个参数求偏导数便可得到线性化的观测方程： (3) 由(3)式可得，单历元的误差方程为： (4) 其中 令 其中 为观测历元总数。由此可得总的观测误差方程为： (5) 式中 含有15个参数，因此只要 即可根据最小二乘原理 [ 1 ] [ 6 ] ，利用间接平差解得广播星历参数的改正数： (6) (7) 根据(5)、(6)、(7)式进行间接平差迭代求解。迭代的收敛条件为： (8) 其中， 是预先给定的阈值，取1.0e−05， 是第 次迭代的单位权方差。 3.2. 数值导数计算系数矩阵B B阵为(3)中观测方程系数的矩阵形式，可以通过解析法求偏导计算，但解析法较为复杂不利于计算机运算，本文采用数值导数的方式计算。 由偏导数的定义： (9) 当 足够小的时候，这一导数可以近似写成数值导数的形式 (10) 结合本文系数阵B阵的实际，则有 (11) 因此误差方程系数阵 第一列为： (12) 其他偏导系数同理可依次求出，此处略。
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user: 4. 算例分析 本文采用GPS星期第1765周第一天即2013年11月03日的IGS精密星历作为观测值，拟合当日格林尼治时间12 h参考时刻的广播星历参数。IGS精密星历提供的卫星坐标时间间隔为15分钟。由计算模型可知，只要历元数大于5便能根据最小二乘原理进行间接平差。本文用不同的历元数进行拟合计算，并比较不同拟合历元数所得广播星历的精度。将拟合的广播星历参数计算参考历元时刻的卫星坐标与精密星历对应时刻的坐标差异作为广播星历精度的评价指标。最后将最优的拟合参数与当日卫星所发送的广播星历进行比较，说明实际的应用意义。 15个广播星历参数中9个摄动参数的初值设为0，6个轨道根数的初值如表1所示。 本文数值导数的增量为1.0e−08。 Table 1 Six-orbital initial valu 参数 初值 5154 0.9 0.01 2 2.5 2.5 表1. 六个轨道根数的初值 4.1. 不同拟合历元个参数变化 不同拟合历元，各参数的变化情况略有不同，但在某一特定历元大部分参数出现了曲线的突变，这样的变化有助于我们找出最佳的拟合历元。下面以卫星11号，2013年11月03日格林尼治12:00的广播参数拟合为例，说明各参数不同拟合历元的参数变化，各参数的变化曲线见图1。 图1. (a) 广播星历参数不同拟合历元数的参数结果变化曲线(1~9参数)。其中第1到第9参数分别是： ；(b) 广播星历参数不同拟合历元数的参数结果变化曲线(10~15参数)。其中第10到第15参数分别是： 从各参数的变化情况可以看出，参数变化的出现在两个历元出。其一为9个拟合历元处，另一个为17个拟合历元处。其中在9个拟合历元处出现转折的参数为： ，而在17个拟合历元处出现转折的参数分别为： 。从参数的变化情况来看，可以初步断定最佳的拟合历元数应该在9到17个历元之间。参数在特定的拟合历元数发生突变的原因有待于进一步的研究。 4.2. 拟合参数与实际广播星历参数的比较 为了比较拟合广播星历的实际应用价值，下面将拟合计算所得的参数与相同参考时刻相同卫星发布的广播星历进行比较，比较结果见表2。 表2中给出了卫星11号2013年11月03日格林尼治12：00为参考时刻的，15个拟合历元数过拟合的结果与当日卫星广播的结果的比较。从表中可以看出，拟合参数均达到了较高的精度，证明算法的正确性以及使用性。同时结果中存在不足的是，对于极小量级的参数的拟合效果不佳。这个主要原因为计算机浮点数的精度有限，因此为了提高参数的拟合参数因该加大浮点数的位数，以获得高精度的拟合结果。
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user: 5. 结论 本文推导了拟合广播星历的方法，并且在求取误差方程系数阵时引入数值导数的方法。最后通过算例证明了方法是正确的。 通过算例的分析可知，不同的拟合历元数所得参数的结果具有差异，并且参数值在特定的拟合历元数出现明显的突变与转折。该转折的具体原因有待进一步的研究。不过笔者断定转折有助于我们决定最 Table 2 Comparison of fitting parameters and parameters of satellite broadcastin 参数 拟合值 广播星历值 差值 相对误差 1 5.1536774269E+03 5.1536772938E+03 −1.3307419249E−04 −2.58E−08 2 7.0354957738E−09 7.0088633759E−09 −2.6632397903E−11 −3.80E−03 3 −3.7920565558E−01 −3.7920578950E−01 −1.3391738113E−07 3.53E−07 4 1.4751157084E−02 1.4751165989E−02 8.9049194511E−09 6.04E−07 5 1.2355322795E+00 1.2355323861E+00 1.0657108063E−07 8.63E−08 6 3.6510600404E−06 3.6619603634E−06 1.0900322987E−08 2.98E−03 7 −1.2675470388E+01 −1.2625000000E+01 5.0470387678E−02 −4.00E−03 8 1.5255678019E−07 1.6391277313E−07 1.1355992938E−08 6.93E−02 9 −5.1516177681E−07 −5.0105154514E−07 1.4110231665E−08 −2.82E−02 10 2.6970820145E+02 2.6965625000E+02 −5.1951445255E−02 −1.93E−04 11 −9.4441570740E−08 −1.0803341866E−07 −1.3591847916E−08 1.26E−01 12 8.8906911228E−01 8.8906914338E−01 3.1097491582E−08 3.50E−08 13 −1.7800478874E−10 −1.8679349498E−10 −8.7887062406E−12 4.71E−02 14 1.6303709456E+00 1.6303710645E+00 1.1895197471E−07 7.30E−08 15 −9.6087944750E−09 −9.5975426333E−09 1.1251841732E−11 −1.17E−03 表2. 拟合参数与卫星广播参数的比较 佳的拟合历元数。最后本文将拟合的结果与实际的广播参数进行了比较。从比较的结果中可以看出，应用本文所述的方法得到了较高精度的广播星历参数，具有很高的实际运用价值。但是极小量级的参数收到了计算机浮点数精度的影响，未能达到很高的精度。所以应该增加浮点数的位数，以获得高精度小量级参数。
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user: 摘 要 本文以开发傣语语音合成系统为目的，重点研究傣语文本中的数字归一化和特殊字符归一化问题。数字和特殊字符都属于傣语文本中的非标准词，文本归一化的主要目的是用标准词表示非标准词的发音。归一化处理过程包括：非标准词识别、歧义判断、消歧处理和非标准词转换为标准词4个步骤。本文采用基于规则和上下文关键词相结合的方法识别非标准词，利用正则表达式判断其歧义类型，根据转换规则对非标准词进行消歧并确定其正确的傣文读音。实验结果表明，本文提出的文本归一化方法的正确率达到了94.6%，可以完全满足傣语文语转换系统前端文本分析的需求，并具有良好的自然语言处理应用价值。 关键词 :傣语，语音合成，文本分析，归一化
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user: 1. 引言 中国傣族是一个历史悠久的民族，傣语是傣族人民使用的语言，全球约有6600万左右的人口使用傣语 [ 1 ] 。据不完全统计，中国少数民族语言有80多种，傣语是在汉藏语的基础上发展起来的一门独立语言，属于汉藏语系壮侗语族傣语支，在类型上同汉语一样是单音节为主的有声调语言，它是一种拼音文字，其字符为傣语字符 [ 2 ] 。由于西双版纳傣语的历史最为悠久，较多的保留了固有的语言习惯，所以，本文以西双版纳新傣文作为语音合成的研究对象。 虽然语音合成技术的研究已有较长时间，但大多仍集中在中英文语言的合成，对少数民族语言涉及较少 [ 3 ] 。近年来，少数民族语言的语音合成研究逐渐引起了研究者的关注，但主要集中在维吾尔语、蒙古语、藏语等语言中，对傣语研究仍是少有提及。而在我国云南，使用傣语的傣族同胞不在少数，为了促进傣族同胞的信息化发展，研究傣语语音合成的重要性不言而喻。 语音合成包括前端文本分析和后端语音合成。前端文本处理是研究傣语语音合成的前提工作，在语言层、语法层、语义层的处理工作可以归结为前端的文本分析 [ 4 ] 。针对傣语的特点，傣语的文本分析的工作包括文本归一化、分词、傣语音素罗马化以及汉语音素罗马化四个部分。本文重点研究傣语文本归一化问题，主要从数字归一化和特殊字符归一化两方面进行详细阐述。
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user: 3. 傣语文本归一化实现 经过对傣语语料文本的统计，我们发现本文语料文本包括数字和特殊符号两种形式的非标准词，所以，本文主要研究数字归一化和特殊符号归一化。 傣文数字包括阿拉伯数字、傣语数字、傣语读音三种形式，数字归一化的目的就是将数字的字符形式转换成读音形式。阿拉伯数字有两种语义：数值和数码。对于数码形式的归一化，只需根据转换规则直接转换即可，如手机号码“13598689545”其读音形式为 “ᦓᦹᧂᧈᦉᦱᧄᦠᦱᧉᦂᧁᧉᦔᦶᧆᧈᦠᦷᧅᦔᦶᧆᧈᦂᧁᧉᦠᦱᧉᦉᦲᧈᦠᦱᧉ”。而对于数值形式的归一化，除了将单个数字转换成读音形式外，还需添加权重标识符。下面我们以傣文“ᦉᦱᧄᦓᦹᧂᧈᦉᦸᧂ，᧓᧑᧒”为例，阐述具体实现过程，上述傣文包含傣语数字᧓᧑᧒(201)其归一化流程如图2所示。 1. 非标准词识别 利用正则匹配识别非标准词为“，᧓᧑᧒”。 2. 歧义判断与消歧 通过歧义判断，判断其是数码还是数值，若为数码，按照表2所示的规则将其转换成傣语读音形式即可；若为数值，就按照以下步骤进行归一化。 3. 添加权重标识符 利用正则表达式匹配到字符串“，᧓᧑᧒”。确定该字符串索引位置为12(从0开始)。由于该数值是三位数，所以，第一个权重标识符“ᦣᦾᧉ(百)”应添加于“᧓”后，即傣文索引位置为12 + 2，即14。第二个权重标识符“ᦉᦲᧇ(十)”应添加于“᧑”之后。由于前面已添加了“ᦣᦾᧉ(百)”，这时傣文为“ᦉᦱᧄᦓᦹᧂᧈᦉᦸᧂ，᧓ᦣᦾᧉ᧑᧒”，所以索引为20。数值中添加的多个权重可通过循环的方式插入傣文字符串，但是需要计算下次添加的索引位置。这里的20 等于14加上ᦣᦾᧉ的字符数3，加上两个空格符2及᧑的字符数1。若数值处于句首，由于匹配到的字符串不含“，”索引位置偏移不同。因此，数值处于句中还是句首应分开处理。 4. 处理个位1(᧑) 添加权重后，首先要处理个位1。在处理前，首先得判断哪些1处于个位。这里也可利用正则进行判断。正则表达式能否准确的匹配出我们需要的字符，关键是能否抓住该字符的核心特征。若我们仅用“᧑”来匹配个位1，则会将不处于个位的1挑选出来。添加权重之后，个位1有一个关键特征，其前面必定是标识符“ᦉᦲᧇ (十)”。据此可编写正则：“ᦉᦲᧇ\s᧑[^᧐᧑᧒᧓᧔᧕᧖᧗᧘᧙]”。找出个位1后，就可将这里的1(᧑)替换为“ᦀᦵᧆ”。 5. 处理中间0 最后处理中间0，为提高效率，先判断傣文中是否包含“᧐(0)”，包含了才处理。若数值中包含中间 图2. ᦉᦱᧄᦓᦹᧂᧈᦉᦸᧂ，᧓᧑᧒的归一化流程 Table 4 The transliteration rules of special characte 特殊字符 傣语读音 特殊字符 傣语读音 > ᦜᦻᦜᦵ A ᦁᦵᧀᧈ + ᦢᦷᧅᧈ C ᦌᦲᧈ = ᦑᦸᧈᦡᦺᧉ E ᦍᦲᧈ @ ᦁᦵ G ᦋᦲᧈ * ᦉᦲᧈ I ᦀᦻᧈ 表4. 傣语特殊字符转写规则 0，如：“102”、“1002”、“1022”。为了便于处理，仍然要抓住其关键特征。即不在个位的0，它们可作为十位，百位，千位，万位，在添加权重之后，相应的字符为“᧐ᦖᦹᧃ”、“᧐ᦗᧃ”、“᧐ᦣᦾᧉ”、“᧐ᦉᦲᧇ”。只要出现上述字符串，那么肯定属于中间0。只需将上述字符串替换为“ᦔᦻ(多)”即可。若是连续的几个0，那么替换完后会出现多个“ᦔᦻ”。再将“ᦔᦻᦔᦻᦔᦻ”、“ᦔᦻᦔᦻ”等，进一步替换为“ᦔᦻ”即可。 6. 将傣语数字转为傣语读音 依照规则将数值权重添加后，就需将相应的傣文数字转换为傣文发音。由于两者之间一一对应，且不存在任何包含关系，将傣文数字逐个替换即可。 除了将数字归一化为标准傣语外，还要将一些特殊字符转为标准傣语。经过消歧处理后，剩下的特殊字符都是不存在歧义的。所以，特殊字符的归一化只需按照表4所示的转写规则一一替换即可。
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user: 4. 实验结果与分析 本文主要讲述了傣语归一化的实现过程，主要分为四个步骤：非标准词识别，歧义判断，消歧处理，非标准词转换为标准词。归一化的难点在于歧义判断与消歧处理。这里歧义判断是依据正则表达式来判断。依据编写好的正则，来匹配出存在歧义的非标准词。当匹配出歧义时，又需要依据相关规则与关键字来消歧。对于纯数字类非标准词，主要分为数码与数值两种读法。大部分的纯数字是读数值的，因此在归一化时还需要依据数值的大小添加“万”、“千”、“百”等权重，这也是归一化时的一个难点。 本文语料文本包括非标准词3750个，其中基本非标准词的比例为62.6%，歧义非标准词的比例为37.4%。集外测试的语料文本共有3288句，其中含有非标准词8360个，基本非标准词的比例为58.5%，歧义非标准词的比例为41.5%。 采用本文方法，集内测试正确消歧非标准词1335个，消歧正确率为95.2%；正确归一化非标准词3638个，归一化正确率为97.0%。集外测试正确消歧非标准词3230个，消歧正确率为93.1%；正确归一化非标准词8025个，归一化正确率为96.0%。 另外，傣语文本中共包含2571个字符形式的傣语数字，因不存在歧义现象，按规则进行转写后，正确率为100%，达到预期要求。 从实际应用的效果表明，为提高傣语文语转换系统合成语音的质量，本文提出的归一化方法还有进一步改进的空间。在后续研究中不仅可以考虑增大词典的规模，还可以考虑釆用跳跃式的词串匹配方式来进行关键词的匹配。
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user: 摘 要 局部二值模式(Local binary pattern， LBP)是一种像素层的局部特征，编码了中心像素与周围像素之间的相对强度值。由于其理论简单、计算高效，具有较高的特征辨别力和较低的计算复杂度，因此在纹理分类、人脸识别和表情检测等计算机视觉领域得到了广泛的应用，进而提出了许多LBP扩展方法，在辨别性、鲁棒性和计算效率方面有了很大提高。鉴于LBP的理论意义和使用价值，为使研究者对LBP有一个更为全面的认识和了解，便于深入研究，在前面综述文献的基础上进一步对LBP及其扩展模式进行综述，归纳了LBP改进模式的结构和LBP在不同领域中的具体应用，分析了基本LBP方法及其扩展方法结构和其优缺点，在辨别性、低维性、不变性方面与局部描述符进行了对比，总结了LBP扩展模式的应用领域。最后指出LBP扩展模式有待继续完善和发展的研究方向。 关键词 :局部二值模式，纹理分析，人脸识别，多特征融合
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user: 1. 引言 局部二值模式(Local Binary Pattern， LBP)最早起源于纹理分析领域，由Ojala [ 1 ] 等人提出。该方法计算简单且有较高的特征鉴别力，因此被广泛应用于图像处理和计算机视觉领域，如纹理分类 [ 2 ] - [ 6 ] 、人脸识别 [ 7 ] [ 8 ] 、图像检索 [ 9 ] 、人脸检测 [ 10 ] [ 11 ] 和人脸表情分析 [ 12 ] 等，进而也引发了LBP的研究热潮，提出了许多LBP扩展方法。 纹理分析 [ 13 ] - [ 15 ] 是指通过相关的图像处理技术从图像中获得纹理定性描述的过程，可由统计的分析方法和结构的分析方法来实现。近年来，基于LBP的纹理分析方法凭借其简单的理论结构、计算的效率和优越的分类效果成为先进的纹理分析方法之一，是统计和结构的分析方法的结合，在纹理分析和人脸识别上得到了充分的研究和应用，取得了良好的辨别效果，并在模式识别领域和计算机视觉中占有重要地位 [ 16 ] [ 17 ] 。LBP通过局部模式分析纹理，打破了传统的在像素层上的纹理分析方法。 理想的描述子应该具备以下特征：1) 低维性；2) 较强的辨别力；3) 稳健的不变性；4) 对噪声具有鲁棒性。如何高效提取低维、简单且对噪声具有鲁棒性，对光照具有不变性的纹理特征，实现高性能的纹理分析一直是人们研究的热点问题。 近年来，LBP方法及其扩展方法的研究非常活跃，在计算机视觉及应用领域的主流国际会议(如CVPR (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)、ICCV (International Conference on Computer Vision)、ICISP (International Conference on Image and Signal Processing)、ICIP (International Conference on Image Processing))以及一些国际权威期刊(如IEEE Transactions on Image Processing，International Journal of Computer Applications，IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，International Journal of Computer Vision)上每年都有很多论文发表，年影响因子较高，高达4.352。 目前，已有文献对LBP方法进行了综述。文献 [ 18 ] 从理论模型改进方法的特点归纳了LBP方法，文献 [ 19 ] 主要总结了不同应用领域中LBP的具体结构。相比于上述两篇综述，本文融入了更新进展的文献，比较全面地综述了基本的LBP方法，对于LBP的扩展形式具体的总结了更多的模型结构，其中，LBP的理论扩展从阈值、尺度大小、预处理、多特征融合等方面展开论述，LBP的应用从纹理分析、人脸识别、表情检测等领域进行表述，并用实例进行了具体的展示。进一步，增加了LBP扩展方法在低维性、计算复杂度、辨别性和不变性几个方面的对比分析，并以表格形式更直观的对各个理论扩展模型的具体应用领域进行了归纳与总结。最后，分析了LBP扩展模式的进一步研究和发展方向。
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user: 2. 基本的局部二进制模式 2.1. 局部二值模式 局部二值模式(LBP)由Ojala等 [ 1 ] 人提出，是一种灰度范围内的点像素层级的纹理度量。LBP最初定义在3 × 3像素块中，以8邻域为例，将其中心像素点值作为阈值，与周围8个像素点值做比较，如果周围邻域像素点值大于等于阈值，则该邻域像素点位置就记为1，否则记为0。然后将阈值化后的值分别与对应位置像素的权重相乘再相加计算的值即为LBP值。其计算公式如下： 其中， 是邻域半径， 为中心像素点的灰度值， 代表中心像素点 周围邻域像素点的个数， 表示第 个邻域像素点的灰度值。计算原理如图1所示。 为了改善原始LBP邻域尺度大小和邻域样本点数目的局限性，Ojala等 [ 3 ] [ 4 ] 对LBP进行推广，得到了更具有一般特性的LBP通用模式 [ 4 ] [ 20 ] [ 21 ] 。在灰度图像I(x，y)中，定义一个半径为R的圆环形邻域有P个邻域像素点，g c 为中心像素的灰度值，g p 为第P个邻域像素的灰度值。于是邻域像素点的坐标为： 图2为三种不同R、P值对应的圆环形邻域。 2.2. 一致LBP描述子 在纹理分析应用中，LBP会产生2 P 种模式。显然，LBP模式的种类会随着邻域样本点个数的增加而呈指数增加，进而特征向量维数将巨增，影响特征提取计算速度和识别效率。为解决特征维数巨增这一问题，Ojala等 [ 3 ] 人对LBP提出了“统一模式” (Uniform pattern)。在阈值化后的二值串中进行一次循环运算时，二值0到1或者1到0转变次数最多只产生2次的，称该模式为一致LBP。其余情况统称为非一致LBP。例如，模式00000000 (0次转变)、01110000 (2次转变)、11001111 (2次转变)是统一模式，被称为一致LBP。而11001001 (4次转变)、01010011 (6次转变)不是统一模式，被称为非一致LBP。 当邻域有P个样本点时，一致LBP产生的模式种类为P(P − 1) + 3，大大减少了特征的维数，提高了计算效率。图3 [ 22 ] 展示了以R为半径的8邻域的58种不同的一致模式。 2.3. 旋转不变LBP描述子 为使图像具有旋转不变性，Ojala等 [ 3 ] [ 20 ] [ 21 ] 又提出了旋转不变LBP。通过旋转圆形邻域得到一系列的初始定义的LBP，取其最小值作为旋转不变LBP的值，公式表示如下： 图1. 中心像素值为83的LBP编码计算过程 图2. 不同的P，R值对应的圆形邻域 图3. 在(8， R)邻域内的58种不同的一致模式 其中， 是旋转函数，表示将 向右旋转 位。以LBP 8，1 为例，码值分别为10000000， 01000000，00100000，00010000，00001000，00000100，00000010，00000001的模板在旋转不变局部二进制下对应的模板都是00000001。图4展示了8个模板可以看成同一个模板不同方向旋转的结果。 图4. 8个模板可以看成同一个模板不同方向旋转的结果 2.4. 旋转不变一致LBP描述子 为进一步加强LBP的旋转不变性和辨别力，提高计算速度，于是Ojala等 [ 1 ] [ 3 ] 人将旋转不变LBP与统一模式结合，得到了旋转不变一致LBP，公式表示如下： 其中， 表示0到1或者1到0的转变次数。 的上标riu2表示该方法使用了旋转不变一致模式。大量的旋转不变和光照不变的纹理实验表明，旋转不变一致LBP具有良好的低维性和不变性，可以很好的应用于图像分类。
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user: 6. 研究展望 本文综述了基本LBP及其扩展模式，通过与其他局部描述子比较不变性、计算复杂度、辨别力和特征向量维数，充分说明了LBP描述子理论简单，计算复杂度低，特征向量低维，易于实际应用的优势。此外，本文总结了相应LBP扩展模式的具体应用领域，便于研究者快速查找对应扩展模式的应用范围。目前，LBP已经取得了很多的研究成果，并在纹理分类和人脸识别领域得到了广泛而深入的研究，同时也是医学图像分析、指纹识别、动态目标检测、模式识别等计算机视觉领域关注的热点。面对实际工程中日益复杂的自然图像，仍然需要在理论和算法方面不断创新，以更好地表达图像，进一步推进LBP方法的广泛应用。LBP扩展模式进一步研究和发展方向有： 1) 继续增强LBP方法对光照变化和噪声干扰的鲁棒性。不管在纹理分析，还是人脸识别的应用中，LBP对光照变化和噪声干扰尤为敏感。一般来讲改变阈值可以增强LBP对光照和噪声的鲁棒性，但是否可以通过其他方法进一步改善LBP对光照变化和噪声干扰的鲁棒性有待进一步研究。 2) 挖掘计算快速有效的、且与基本LBP方法具有互补性的局部描述子，以增强表达力和计算效率。若将计算复杂度高的特征描述子与LBP相结合，不仅会降低计算效率，而且还会掩盖LBP的优点。故寻找与基本LBP互补的有效特征是深入研究的一个方向。 3) 探索适用于多种类型图像库的LBP方法。目前已经存在许多适用于不同类型图像的LBP特征提取方法，但是还没有任何一种基于LBP的扩展方法适用于所有类型的图像，它们对图像库有一定的依赖性。因此，要对各种LBP扩展方法深入研究，并进行适当的结合，发展适用于多种类型的图像库，如一般场景图像、遥感图像等。 4) 彩色图像上的LBP方法扩展。以前研究工作的图像数据大多数集中在灰度图像上，近年来随着图像采集设备技术的提升，彩色图像越来越成为主流，且彩色图像对于特征的表达更加丰富，不同通道有不同的贡献，3D-LBP逐渐受到研究者的关注。此外，也可以考虑将其他颜色特征与基本LBP结合，提取更具辨别力和表达力的特征。因此，LBP方法在彩色图像数据上的扩展有待深入研究。 5) 融合其他特征扩大LBP应用领域。LBP方法应用最成功的两个领域是纹理分类和人脸识别，虽然也涉猎其他一些领域，但是仍需进一步研究与完善。目前，已有研究者开始对多特征融合进行研究，特征间相互取长补短，以适用于不同类型图片库和不同领域。多种特征融合方法已经成为特征提取问题研究的重点，还需要不断地研究和完善。因此，要想在更广泛的领域应用LBP方法，进一步深入研究LBP和其他特征的融合问题很有必要。
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user: 摘 要 介绍了一种融合GPRS/SMS与以太网混合组网技术的地下水位远程在线监测终端，用于远程双向数据通信；通过引入Salvo操作系统，方便系统功能扩展和裁剪，使终端具有多任务、实时性的特点。对山区地下水位一年的监测数据应用表明，采用Salvo嵌入式操作系统、混合组网和太阳能市电互补供电方式，保证了远程在线监测终端具有可靠性、稳定性的同时，具备了实时性、在线连续监测等特点。 关键词 :Salvo操作系统，GPRS，短信服务SMS，以太网
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user: 1. 引言 为及时掌握我国地下水实际情况，解决地下水研究数据缺乏的障碍，因此建立完善的地下水监测网络是非常必要的 [ 1 ] [ 2 ] 。近年来地下水位监测的新技术新手段主要有传感网技术、水文地球物理方法、遥感技术、现场多参数水质监测等 [ 3 ] 。 为充分利用传感器网络提供大量、高质量的实测数据，解决目前地下水位监测点分散，数据采集频次高，监测设备功能单一等缺点，本文针对水资源研究的需要，设计了基于Salvo嵌入式操作系统的地下水位远程监测终端，终端采用ATMega128控制器，GPRS/SMS自主切换和以太网技术的混合组网通信方式，使终端和网络间实现“永远在线”的连接，太阳能市电互补供电方式提高了终端的稳定性，更加适合多种环境的地下水位监测现场。通过引入嵌入式操作系统Salvo，很好地解决了地下水位的自动采集，自动存储，远程双向传输功能，保证了监测设备和监测数据的稳定可靠。
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user: 2. 操作系统Salvo及任务分配 Salvo是一款基于优先级任务切换、支持事件驱动的多任务嵌入式实时操作系统(RTOS)，主要特点是占用内存资源少，功能强大，工作稳定可靠，尤其适合内存资源少的单片机应用，而且对于多个任务同一个优先级， Salvo以时间片(round-robin)循环方式切换，同时Salvo占用RAM的大小取决于用户定义的变量和调用的应用函数，支持的任务和事件数量，一般典型设计系统占用RAM为1~2 k。 基于RTOS软件开发的主要工作是任务分配以及明确任务功能和编写任务代码 [ 4 ] 。为了减少Salvo在任务切换时占用过多的系统资源，根据上述分析，应尽量减少任务数量和全局变量数，因此本文中Salvo配置成以多任务运行、二进制信号、事件消息驱动，基于优先级和基于时钟的实时任务操作系统。系统时隙为2 ms，通过Timer1中断获取。系统共配置6个任务，其中2个任务被配置成等待状态，包括4个事件配置，2个消息事件(message)，2个二进制信号事件(bin semphere)。图1是系统任务通信及占用硬件资源示意图。