卷积码毕业论文
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基于FPGA的HDB3码编译码器设计电子机械论文目 录摘 要 IAbstract II第1章 绪论 HDB3码简述 FPGA和其设计方法 FPGA/CPLD简介 FPGA设计方法 VHDL设计技术 VHDL简介 利用VHDL语言设计硬件电路的方法 本文所做的工作内容安排 6第2章 HDB3码编译原理 HDB3码的编码原理 HDB3码的译码原理 8第3章 HDB3数字信源 数字信源单元 HDB3编码单元 用CD22103A芯片实现 用VHDL建模实现 16第4章 HDB3译码器实现方法分析 25第5章 HDB3译码器的FPGA实现 HDB3译码器的FPGA设计流程 HDB3译码器设计的总体框图 双单极性变换模块 译码功能模块的设计 译码模块的VHDL设计 译码模块的原理图设计 误码检测模块设计 位同步提取模块设计 鉴相器模块的设计 滤波器的设计 数控振荡器的设计 简易显示模块 38第6章 Max-plusⅡ与HDB3译码器的仿真 MAX-PLUSⅡ简述 功能简介 设计流程 设计步骤 系统仿真与调试 编码部分仿真结果 译码模块仿真结果 误码检测模块仿真结果 位同步提取模块仿真结果 42结束语 44参考文献 45致 谢 46附录A 译码器总图 47附录B 锁相环总图 48附录C 滤波器电路图 49基于FPGA的HDB3码编译码器的设计摘 要：HDB3 码是基带传输系统中常用的码型。本设计是基于 EMP7128设计的一个完整的 HDB3 码的编译码器。给出了硬件设计电路图、软件设计流程和HDB3编译码器的仿真波形。本设计中编码器部分用了专用集成芯片CD22103和VHDL建模两种方法来实现。译码器中除了包含有译码的电路外，还包含有单双极性转换，误码检测和位同步提取等功能。双单极性变换的作用是使得双极性的 HDB3 码能够进入 CPLD，同时易于做数字逻辑分析。其中的位同步提取功能是利用超前滞后型数字锁相环从编码序列中提取出位同步信号，并把该信号作为译码部分的时钟。位同步模块中最为关键的一步是在 CPLD 实现若干个上升沿触发数字单稳。总体来说，该编译码器具有外围电路简单，工作稳定，抗干扰能力强等特点。此实现方法具有硬件设计简单、运行速度快、成本低等优点。同时由于CPLD可重复编程的特点，可以对它进行在线修改，便于设备的调试和运行。此编译码器已经过实际测试，运行稳定可靠，可用于实际电路中。关键词：HDB3码；FPGA；编译码器；位同步HDB3 Encoder Decoder Based on FPGAAbstract: HDB3 code is the commonly used code in the transmission system . It is an intact HDB3 encoder and decoder designed on the basis of EMP7128 to originally design. This paper presents the circuit diagram of hardware design, the flow of software design and the simulated waveform of HDB3 encoder and decoder. The encoder is designed on the basis CD22103A and VHDL language. Also include single polarity to bipolar conversion besides including the circuit of the decode in this design, code measured by mistake , and location synchronized signals picked out. The function that vary bipolar to one polarity makes ambipolar HDB3 code can introduce to CPLD and make digital logic analysis easy. Location among them draw function to utilize digital phase locking ring produce the synchronous signal in the location to draw from code array in step, and regard this signal as the clock of the part of the decoder. To location synchronous module the most crucial one is to realize several rise along touch off digital form steady in CPLD. On the whole, this encoder and decoder has simple outside circuit, works steadily and better anti-interference ability. The method has the advantages of simple hardware design, high speed and low cost. In addition, since CPLD can be reprogrammed, it can be repaired online, thus making it convenient to debug and run the equipment. Testing shows that this encoder and decoder has stable performance and therefore can be applied to : HDB3 code; FPGA; Encoder and Decoder; Location sychronized第1章 绪论 HDB3码简述现代通信借助于电和光来传输信息，数字终端产生的数字信息是以“1”和“0”两种代码（状态）位代表的随机序列，他可以用不同形式的电信号表示，从而构造不同形式的数字信号。在一般的数字通信系统中首先将消息变为数字基带信号，称为信源编码，经过调制后进行传输，在接收端先进行解调恢复为基带信号，再进行解码转换为消息。在实际的基带传输系统中，并不是所有电波均能在信道中传输，因此有基带信号的选择问题，因此对码型的设计和选择需要符合一定的原则。当数字信号进行长距离传输时，高频分量的衰减随距离的增大而增大，电缆中线对之间的电磁辐射也随着频率的增高而加剧，从而限制信号的传输距离和传输质量，同时信道中往往还存在隔直流电容和耦合变压器，他们不能传输直流分量及对低频分量有较大的衰减，因此对于一般信道高频和低频部分均是受限的。对于这样的信道，应使线路传输码型的频谱不含直流分量，并且只有很少的低频分量和高频分量。其次，传输码型中应含有定时时钟信息，以利于收端定时时钟的提取，在基带传输系统中，定时信息是在接收端再生原始信息所必需的。一般传输系统中，为了节省频带是不传输定时信息的，必须在接受端从相应的基带信号中加以提取。再次，实际传输系统常希望在不中断通信的前提下，能监视误码，如果传输码型有一定的规律性，那么就可以根据这一规律性来检测传输质量，以便做到自动监测，因此，传输码型应具有一定的误码检测能力。当然，对传输码型的选择还需要编码和解码设备尽量简单等要求，但以上的几点是最主要的考虑因素。HDB3码又叫三阶高密度双极性码，是基带电信设备之间进行基带传输的主要码型之一。该码具有以下特点：(1) 无直流分量，且低频分量也很少：其功率谱密度也与AMI码类似，其方波中丰富的高频分量同样被消除了。(2) 由于引入取代节，因而解决了AMI码在连‘0’过长时提取位定信号的困难。(3) 具有内在检错能力。由此可见，HDB3码是一种优良码，目前广泛应用于基带传输的接口码。
电子信息工程毕业论文题目参考
论文写作，简单的说，就是大专院校毕业论文的写作，包含着本科生的学士论文，研究生的硕士论文，博士生的博士论文，延伸到了职称论文的写作以及科技论文的写作。论文的题目是论文的关键，有画龙点睛之效。下面是我为大家整理的电子信息工程毕业论文题目，大家不妨多加参考。
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信道编码技术及电子系统工程应用的探讨论文
根据信道编码理论及编码、译码方法和技术的发展，结合工程实际从理论到实践进行了简要的阐述。
随着信息及信号传输技术的发展，应用电子领域也随之扩大并得到发展。通过对信源编码、信道编码、编码的方法，以及对压缩后的信息进行纠错编码，以抗击信道、网络及传输过程的误码或数据丢失，即信道编码问题的系统认识与理解对实际工程应用具有重要的意义。从电子系统工程的应用角度，对相关知识的理解与应用体会更为深刻。在此，就实际应用中贯穿其中的相关知识及带来的思考与启发扼要介绍。
一、信道编码理论及编、译码问题
衡量任何一个信号通信系统性能优劣的基本因素是有效性和可靠性，有效性是信道传输信息的速度快慢，可靠性是信道传输信息的准确程度。在数字通信系统中，信源编码是为了提高有效性，信道编码是为了提高可靠性，而在一个通信系统中，有效性和可靠性是互相矛盾的，也是可以互换的。我们可以用降低有效性的办法提高可靠性，也可以用用降低可靠性的办法提高有效性。而纠错编码，即信道编码问题是重点。
(一)编、译码问题
信道编码是以香农第二定理和香农第三定理为理论支持。在错误控制编码方面，主要是纠错线性分组码与非分组的卷积码。对于线性分组码，采用增加冗余码作为监督码，这样编出的码具有一定的检错和纠错能力。在译码方面，根据最大似然法译码，判断码的汉明距离，找到汉明距离最小的码，那就是在发送端传输过来的码。编码是一个比较抽象的概念，采用矩阵的描述方式表示编码，将输入的信息序列与生成矩阵相乘，那么就可以得到编码后的符号。在译码方面，通过奇偶校验矩阵就可以检测译码是否正确。
(二)关于卷积码
卷积码是编码不一样的领域，因为这种码在判决时用到过去的信息，也就是说，它是需要记忆的。这也就是卷积码得名的由来。卷积码的编码器由一个移位寄存器和相关逻辑电路组成，对每一个进入的信息帧，编码器都产生一个码字帧。当然，还可以画编码器的状态图，比较直观表示编码器根据输入情况而变化。根据状态图可画出网格图;由网格图很容易地知道卷积码的距离，这是卷积码译码的一个依据。卷积码用一个生成多项式矩阵表示，在编码方面极为方便，编码操作可以简单地描述为信息量矩阵与生成矩阵的乘积。而更加严谨、方便地表达，则需要生成函数。通过修改状态图，很容易得到生成函数。对生成函数的级数展开，可以很直观地得到汉明距离和输入路径的信息，最后还可以知道给定汉明距离全零路径的数量。
(三)Turbo码和LDPC码
Turbo码与LDPC码是两种性能接近香农极限的信道编码。Turbo码在低信噪比的情况下，性能比其他编码要好。Turbo码的优良性能在非实时数据通信方面被广泛采用。Turbo码是分组码和卷积码的“准”混合物。Turbo码有并行级联卷积码、串行级联卷积码和混杂级联卷积码三种不同的排列。因为有交织器的存在，所以编码器的纠错能力很好。LDPC码是一类可以用非常稀疏的校验矩阵或二分图定义的线性分组码，其特点是：译码算法具有线性复杂度可采用并行迭代方式，具有译码自校验特性，在高信噪比条件下能有效降低译码复杂度，提高误比特率性能;可以满足高性能信号通信要求。LDPC码以最低的复杂度提供了最好的性能。这意味着在同等性能情况下， LDPC码的复杂度只有Turbo码的1/4。与Turbo码相比，LDPC码尤其是非规则LDPC码具有非常出色的性能，优于迄今为止已知的其它编码方式。LDPC码与其它编码相比还有一些独特的优点：译码可以完全并行，因此可以获得更高的译码速度;译码器的复杂度大幅降低;译码是可验证的;非规则LDPC码具有天然的不等错误保护能力。
二、从信道编码定理看编、译码方法的发展
(一)信道编、译码方法的多样性
信道编码的'核心是“纠错”;信道编、译码的最终目的是实现信道与信号通信系统在可靠性指标下的优化。其方法是纠错编码，即抗干扰编码。奇偶校验码是一种检错分组码;由此原理派生出改进的：水平奇偶校验码、垂直奇偶校验码、群计数码等。定比码是一种只能发现错误的简单检错码，且需通过反向信道系统方能实现抗干扰。而重复码是前向纠错码，也是一种最简单的纠错码，实际应用较广泛。而由汉明码引出的线性分组码是一种具有线性代数关系的编码。在实际应用中，为得到希望的码长和信息位长度，将信息位缩减而得到原码的缩短码。在汉明码的基础上增加一位监督元，则产生增余汉明码或扩展汉明码，使纠错能力得到提高。而由完备码产生的完备译码、非完备译码，则反映了分组码的纠错能力是全部用于纠错，还是部分纠错检错。循环码是线性分组码中重要的一类码，从应用角度其编码与译码电路较为简单，易于实现;且编、译码方法方便、成熟。
(二)信道编、译码方法的发展过程与启示
不难看出，信道编码的方法是丰富多彩的。也是渐进发展，逐步完善的过程。由此可见，理论指导是发展的方向。对信道编码的理论支撑及方向的指引，使得信道编码方法沿着丰富而日臻完善、接近而趋于极限的方向发展。从这一发展过程可以看出，任何一种新的或衍生的方法，都是有局限性的。但这种局限和不完善性，并不会阻碍新的方法的产生和发展。旧的矛盾解决的同时，新的矛盾又会出现。正如，纠错检错能力的提高，对信息进行错误保护，以抵御信道或网络等信息传输过程的干扰所产生的误码或数据丢失的同时，也将使编码及信息传输效率降低。由于信道编码增加了数据量，其结果只能是以降低传送有用信息码率为代价。因此，不同的编码方式，其纠、检错的能力不同，编码效率(信息传输效率)也有所不同。
三、从工程应用实例看理论支撑点
(一)智能住宅小区建设中信道编码技术的应用
在工程中首次接触的，应用于数字电视地面广播(DTTB)的编码调制方案中，涉及到：以多级分组乘积码代替传统的串行级联编码结构，提高了频谱效率;同时采用一种多分辨率星座图，可在一个DTTB信道中提供3种级别的服务.在接收端采用基于MAX—LOG—MAP准则的迭代Turbo译码算法以获得可靠接收。仿真结果表明，在视觉门限BER=3×10-6处，高优先级码流的比特信噪比约为7dB，适用于高可靠性的服务.中优先级和低优先级码流可支持室外固定接收。由此，也加深了对并行级联卷积码的反馈迭代结构的理解。
(二)网络编码与网络安全
在网络工程中，接触到多址信道中联合网络编码和信道编码的设计方案。该方案利用LDPC码和网络编码的线性特性以及软输入软输出模块设计，不仅减少了编译码的复杂度，而且提高了编译码效率。同时，了解了网络——信道编码分离定理，以及该定理成立的条件，即当网络中的信道是确定型广播信道时，分离定理不成立。而信道安全编码与网络安全编码同样重要，又有所区别。信道编码问题，其核心是对传送的信息进行错误保护，以抗击信道或网络等信息传输媒介所带来的误码或数据丢失。而网络中的通信安全是网络编码研究的重要课题之一，网络安全编码更侧重于网络使用者信息及使用的安全层面。网络编码技术的发展可以大幅度提高网络的吞吐量。
四、结束语
专业技术的专长与拓展并存，这是专业技术发展的必然趋势。身处信息时代，信息科学是研究信息的获取、传输以及应用的科学，是信息资源与技术开发及其推广应用的理论基础，是信息技术及信息产业的核心。通信工程、电子信息工程、计算机科学、计算机应用等众多应用技术与信息科学、信息技术及信息产业息息相关。信道编码从理论上要解决理想编码器、译码器的存在性问题，即解决信道能传送的最大信息率的可能性和超过这个最大值时的传输问题;同时构造性的编码方法以及这些方法能达到的性能界限。筒言之，通过信道编码器和译码器来实现的用于提高信道可靠性的理论和方法。
盲反卷积函数毕业论文
所谓反卷积就是把Iout再变回Iin的过程，也就是去除了滤波器的效应。
但是这个过程往往比较困难。因为卷积操作往往会使得图像丢失信息，比如低通后的图像高频已经丢失，丢失的信息自然无法复原了。
尤其是实际中污染图像的系统往往还是未知的(噪声，人为破坏)，这就使恢复变得更为困难，在本科课程中，看见过一个最优化的恢复滤波器，即维纳滤波，其可以比较好(从误差角度上考虑)的恢复出图像原始的样子。
图像处理反卷积的应用
最早支持反卷积是因为图像去噪跟去模糊，知道图像去模糊时候会使用反卷积技术，那个是真正的反卷积计算，会估算核，会有很复杂的数学推导，主要用在图像的预处理与数字信号处理中。
本质上反卷积是一种图像复原技术，典型的图像模糊可以看成事图像卷积操作得到的结果，把模糊图像重新复原为清晰图像的过程常常被称为去模糊技术，根据模糊的类别不同可以分为运动模糊与离焦模糊，OpenCV支持对这两张模糊图像进行反卷积处理得到清晰图像。
反卷积的基本原理就是把图像转换到频率域，通过估算图像的核函数，在频率域对图像点乘计算之后，重新获取图像信息，转回为空间域。
主要操作都在频率域，转换通过离散傅里叶（DFT）变换与反变换，通过维纳滤波处理获取反模糊信息，OpenCV支持反卷积采用维纳滤波方式的去模糊，但是参数调整事一个大坑，基本上每张图像的参数都不一样，很难有相同的结果。
最近这些年，图像反模糊逐步被深度学习的方法引领，OpenCV提供的那几个函数越来越少的人知道，主要是通用性很差。
随着现代技术的高速发展，计算机联锁系统逐步取代电气联锁系统，如何保证计算机联锁 系统安全 可靠、长期稳定的运行并维护和及时处理好发生的故障。下面是我给大家推荐的计算机联锁 毕业 论文，希望大家喜欢!计算机联锁毕业论文篇一 试谈计算机联锁系统常见故障及处理 方法 【摘要】计算机联锁系统是铁路行车安全技术的保障系统，保证系统安全可靠、长期稳定的运行队运输生产具有重要意义。本文从计算机单元故障、通讯线路故障、切换故障、电源保障四个方面介绍了常见故障及其处理方法。 【关键词】计算机联锁;故障;处理方法 随着现代铁路的高速发展，计算机联锁系统逐步取代电气联锁系统，如何保证计算机联锁系统安全可靠、长期稳定的运行并维护和及时处理好发生的故障，对于铁路运输、行车安全具有重要作用。本文从维护的角度，对计算机联锁维护故障处理及维护工作提出几点参考意见，并对计算机联锁设备的故障类型与处理原则，常见故障及处理，以及具体计算机单元故障、通讯线路故障、切换故障、 电源故障 等方面分别进行了介绍。 1.计算机联锁设备故障处理的步骤 接到计算机联锁设备故障通知后，切忌盲目动设备。 首先应掌握故障现象、影响范围、对车务影响程度、分析联锁关系、排除车务错误操作的可能。 接着查看机房联锁机、控制台( 显示器 )、控显机(上位机)的运行状态，联锁机采集板、驱动板信息位指示灯状态是否正常，初步掌握信息，再决定如何处理，并将情况及时报段调度和车间。 再根据故障现象初步分析故障发生部位，区分室内故障还是室外故障，区分联锁机、控显机故障还是继电部分故障，不能马上区分时，简单故障如道岔扳不动、红光带等可跳开上述步骤，同普通故障一样处理，可通过借助控制台电流表、轨道测试盘、微机监测等设备进行判断处理。 2.计算机联锁设备的故障类型与处理原则 故障类型 计算机联锁系统的故障按性质，可分为硬件故障和软件故障。根据硬件故障发生的时间特征，可分为永久性故障#间歇性故障和瞬时故障。永久性硬件故障一旦发生即永久存在，故障排除前，故障设备不能恢复正常运行。永久性硬件故障通常由于元器件失效，连接线断线或短接等引起。 间歇性故障是重复发生，未经排除能自动消灭的故障现象，通常是由于元器件性能变化，接插件接触不良，焊点虚接等引起。瞬时故障通常是由于外界干扰因素引起的偶发性事件。软件故障是由于软件设计中存在的缺陷，在特定站场条件和特殊操作组合情况下，缺陷被暴露出来而引起的故障。 处理原则 对于永久性故障和间歇性故障处理，首先用备用设备替换故障设备，令故障设备退出运行，使系统恢复正常，然后对故障现象进行分析，对故障设备进行检查，找出故障原因，通过更换电路板或排除故障点加以解决。对于很难在短时间内找出发生的原因，应首先进行系统复位，恢复系统运行，然后对发生的故障前后的环境条件、信号设备状况、控制台操作情况做周密的调查和详细的记录，并结合历次处理故障发生时的记录，从中找出有规律性的条件因素。要注意对机房温度、电源情况、接地状态、天气情况等环境方面的情况进行分析，改善环境条件，防止故障发生。现场运行的软件，通常以固化的方式存储，不给现场人员提供查看和修改程序的方法和手段，软件的维护由设计单位终身负责。在计算机中执行的目标程序代码，可读性极差，又有严密的逻辑性，一条指令或一个代码错误就有可能靠造成系统的崩溃。因此不得不采取严格的保护 措施 。软件缺陷未经排除将永远存在，在相同的条件下可以再现故障，从重复发生的现象中找出规律性的因素，提供给设计单位，由设计单位改进软件设计，排除程序中的错误。 3.常见故障与处理方法 计算机联锁系统是由多台微机组成的分布式系统。每台微机由多个电路板构成，各微机之间通过网络互联，进行信息交换。系统响应第一个操作和完成第一项控制功能，都需要许多部件参与工作，因此一项功能的失败，可能由系统中的不同部件的多种不同原因引起。不同部件的故障，对系统功能的影响范围不同，而系统在同一时间发生的1个以上多重故障的概率极小。确定故障部位后，应首先采取主备系统切换的措施，尽快恢复系统运行，减少对运输的影响，然后对有故障的部分停机检修，排除故障。下面是常见的故障及处理方法。 计算机单元故障及处理方法 (1)联锁机：STD板故障，具体表现为STD 层运行灯停止闪烁，接受灯、中断灯灭，采集层、驱动层指示灯停闪、故障表示为CPU板故障。 处理方法：更换CPU板;STD层中断2灯灭，运行闪灯，但接发灯闪烁有一些灭灯，根据灭灯的位置，更换STD-01板(与监控机通信和联锁机通讯)。BJ-A0 板故障，STD运行灯、中断灯、报警灯均不闪烁，采集工作灯正常。处理方法：更换BJ板或紧固插座人。 (2)监控机：PC-01网卡故障，其联锁机STD层第1组接发灯闪烁不对，其他灯正常，并有“以联锁要通讯中断”的提示;以太网卡出现故障时提示为监控机与维修机通信中断，VGA显卡有故障时，显示屏无显示或者图形有缺陷。 处理方法：更换PC-01网卡则恢复正常，需要更换显卡或插接不牢。 通讯线路故障及处理方法 总线插头松动或插接不良，联锁机无法与监控机通信。而LS插头松动或插接不良，联锁机的工作机与备机不能同步。 处理方法：检查插头是否松动，只有完全接触良好，在按联机按钮主可同步。 切换故障及处理方法 联锁机零层切换板故障时，切换校核报错，某一监控机与联锁机通信中断，排除上述故障，控制台监视器和数字化仪切换板故障，会导致控制台显示屏和数字化仪不能正常随着监控机的切换而切换到工作中的监控机上，也可造成显示屏上无任何显示。 处理方法：此时排除外界电源因素的影响，则需要更换切换板，排除故障。 电源故障及处理方法 动态稳压电源故障，其故障会导致所有动态继电器的驱动失效，不能驱动室外设备。计算机电源故障，UPS电源，STD电源、采集电源、驱动电源及监控机电源出现故障后，其所带的负载均无法开启。 处理方法：检查输入电源工作情况，输出电源工作情况如果都正常，需要根据故障的点更换电源板件，恢复故障现象。 4.结束语 无论故障原因和故障现象如何变化，作为一名合格的联锁系统维护工作者，只要平时在工作中认真 总结 自己在工作中遇到的故障现象，坚持不断地学习，熟悉设备工作性能，才能准确判断出故障处所，维护好计算机联锁系统，保证铁路运输安全及设备的正常运营。 计算机联锁毕业论文篇二 试论计算机联锁系统的改造工程 摘要：铁路运输的安全性也就越来越凸显出其重要性，原有的铁路计算机信号联锁装置已无法适应现在形式的发展，需要对计算机联锁系统进行有效的改造。本文首先分析了铁路信号计算机联锁系统的性能要求，其次，介绍了计算机联锁系统设备布置及机房条件。同时，以一工程实例为例，就计算机联锁系统的改造进行了深入的探讨，提出了自己的建议和看法，具有一定的参考价值。 关键词：计算机;联锁系统;改造工程 一、前言 随着我国铁路运输的快速发展，我国的铁路里程已经位居世界之首，与此同时，也正在朝着高速、重载、高密的方向不断地发展，由此，铁路运输的安全性也就越来越凸显出其重要性，原有的铁路计算机信号联锁装置已无法适应现在形式的发展，需要对计算机联锁系统进行有效的改造。 二、铁路信号计算机联锁系统的性能要求分析 随着计算机联锁系统的优点越来越显现，过去曾经被广泛应用的继电联锁系统已经远远比不上计算机联锁系统的综合性能，所以可以毫无疑问地说，铁路信号朝着计算机联锁系统方向发展已经是一个必然的趋势，铁路信号计算机联锁系统的性能要求主要有以下一些方面，包括：高性价比、安全性、可靠性、适时性、可维护性等。 (一)实时性要求 计算机联锁系统必须及时输出关于信号和道岔之类的控制命令，通过对于输入变量的变化情况进行采集，来将车站各类表示信息及时刷新，并且以一种较为安全的形式来输出。 (二)经济性 计算机联锁系统的一个重要原因就是其经济性，这也是其能够将继电联锁系统进行取代的原因。计算机联锁系统在建筑、调试、设计、施工、制作等费用上都能够有效地降低成本。 (三)结构模块化与标准化 由于各个铁路站场有大有小，其各自的作业需求和规模都是不尽相同的，所以，在计算机联锁系统的软件和硬件中都必须具有模块化的结构特征，能够实现有效分离数据、真正实现程序化。 (四)功能扩展 在过去所使用的继电联锁系统中，一般来说，都只可以给用户提供基本的操作界面和联锁功能，除此之外，就没有其他的后续功能，而计算机联锁系统则不然，除了具有以上一些特点之外，还具有远程通信、故障分析、故障诊断、故障重演及其他管理功能。 三、计算机联锁系统设备布置及机房条件 本系统微机设备安装在三个19英寸的标准机柜内。三个机柜分别为联锁机柜A、联锁机柜B、监控机柜。 机柜尺寸：长×宽×高=600×750×1800mm。占用机房面积不小于15平米。室内设防静电地板。门窗防尘。设空调，夏季室内温度不超过25℃为宜。运转室内设行车控制台和图形显示器。机械室内安装继电器组合架和电源屏。机械室和运转室的环境条件与继电联锁的机械室和运转室条件相同。 本系统微机设备使用交流220V电源。电压值220V±10%。总容量不超过2KVA。由信号电源屏单独引出一路电源供给。采用两台 UPS，大站采用 UPS。由一台工作供给全部设备用电，另一台备用。经过电源控制箱的控制，两台UPS可以自动切换或人工切换。也可以不经过UPS直接供电。 输入和输出接口使用直流24V电源。电压范围24V±10%。由信号电源屏输出的直流24V电源供给。采用动态板时需另配一路动态板局部电源，电压为30V。 本系统要求为微机系统单独设置一根地线，接地电阻要求小于4欧姆。埋设地点与 其它 地线间距不小于20米。此地线上不得搭接其他设备。 四、计算机联锁系统的改造 (一)工程概况 将2002年津霸线上的意大利ANsALD0计算机联锁系统更换为北方交通大学的JD-I A型 计算机联锁系统。室外设备不动，室内组合架设备利旧改造，计算机及其I/O接口部分由旧设备更换为新设备。 (二)施工调查 在正式进行改造施工之前，务必应该掌握好原有的计算机联锁系统中旧设备的使用状况，掌握好旧设备的工作原理，做到将实物和图纸相互结合、相互对应;对于那些容易引起行车事故、容易出现问题的旧设备在施工工程中采取有效的防护措施;这样做的目的在于避免出现突发故障。 (三)施工 计算机联锁系统的改造施工主要包括两个部分，分别是开通当天施工和开通前施工。 (1)不能直接对旧系统计算机设备进行施工，这是因为有多个继电器固定在计算机设备上，在没有将其拆除之前都是在运转使用中的。所以，正是由于考虑到了这一点，在这次计算机联锁系统的改造工程中特意新加设了一个接口柜。新接口柜上引入空余接点及复示继电器的接点，而继电器正在使用的那些旧接点不要去动它们。 (2)有效地装配继电器线圈的连线，主要是计算机联锁驱动到接口柜的连线。因为在开通前，这些继电器都是处于运行工作状态，为了避免出现混线的问题，所以这部分接线不可以直接与线圈相连，只可以暂时配至到侧面端子。 (3)由于过去所采用的JD-IA型计算机联锁系统中，方向电路与系统结合的电路较为复杂，需要改造的地方也是很多，所以我们在整个的改造过程中，我们暂时不使用，封闭了方向电路与系统结合的电路 (4)对于计算机防雷柜到接口柜之间的所有电缆都进行提前施工，主要包括公共回线电缆、驱动电缆、采集电缆。 (5)需要提前做好与微机监测相关的各种配线，就近增加防护单元和隔离传感器。微机监测所能够涉及到的监测内容包括有：主灯丝断丝报警电路、电码化电流、电缆绝缘、电码化电压、接收电压/区间移频发送、道岔电流、轨道电压、电源屏输出/输入电压等。 (6)做好计算机联锁系统中设备保护地线和防雷地线的整个施工，这是因为计算机通信和采样之类的设备都是属于高频设备，这些高频设备很容易就会产生出较强的感应电压，如果不加以控制，后果不堪设想。人身防护地线必须采用铜板制作，尺寸为1500mm×l000mm×l0mm，引出线的截面不能够与其他设备地线同槽、同沟、面积不能小于40平方厘米，对地电阻不得大于4欧。而防雷地线与人身防护地线相比，危险度相对要小些，所以可以采用普通石墨地线，在施工过程中，为了避开其他设备，可以采用PVC管来防护防雷地线，对地电阻不得大于8Q。 (7)完善新增电源环线的施工。这些新增电源主要是指计算机联锁系统中新增复示继电器柜和接口柜中的KF、KZ电源，需要“点”施工。而对于复示继电器组合柜而言，需要对外部配线进行“点”施工，对于内部配线可以采取提前施工的方法。 (8)在完成好前面的七个施工步骤之后，就可以在开通的过程中，及时地将继电器配线进行更换，注意是计算机驱动中的。这样做的目的在于最大程度上有效地减少改造对运用的影响。 (四)改造过程中引入计算机联锁教学培训系统 在实际中，我们经常会发现，在计算机联锁设备开通使用后，电务维护人员对计算机联锁设备不熟悉，造成的维护不到位，故障后延时时间长，影响行车;车务操作人员由于对计算机联锁设备部熟悉操作不当，发生不应该影响行车的事情而影响行车，给铁路运输带来严重干扰，对铁路运输安全构成严重威胁。为了避免再次出现这个问题，在改造过程中我们引入计算机联锁教学培训系统。此教学培训系统能够模拟现场计算机联锁设备，实现了计算机联锁设备操作一致、计算机网络一致、计算机软件一致。通过使用该教学培训系统对电务、车务人员进行技术培训，能够大大提高现场维护人员和使用人员的技术水平。 计算机联锁教学培训系统的应用对电务、车务人员学习、熟悉计算机联锁设备及操作手续，分析、查找计算机联锁设备故障方面有着重要意义，有效地防止和减少了因使用人员对设备及操作功能不熟悉，而发生的故障延时。电务部门可以利用该教学培训系统对不明原因的故障进行分析，防止类似信号故障的重复发生，为减少计算机联锁设备故障起到积极的预防作用，从整体上提高了铁路设备的安全运用水平，提高了电务维修人员和车站值班人员的整体业务水平，保证了铁路运输安全，有良好的经济、社会效益和推广应用前景。 (五)改造后的使用效果 改造后的计算机联锁系统采用具有高可靠性的工业控制微机，运用网络通信技术构成多机分布式控制系统。联锁子系统采用动态冗余的双机热备结构，具有故障自动切换和人工切换功能，满足系统高可用性要求。联锁软件采用双份编码，模块化和结构化设计。程序设计标准化。安全输出采用动态驱动方式。表示信息输入采用动态编码方式，满足故障导向安全要求。控显子系统采用双机热备结构，采用控显机转换箱进行人工切换，满足系统高可用性要求。人机界面具有多种可选的操作方法和表示方式。操作方法可选按钮盘、数字化仪或鼠标。站场表示设备可选图形显示器(CRT)或光带表示盘。系统具有完善的自检测和故障诊断功能，并可提供远程监视，为设备维护提供有力的技术支持。系统具有与其它信息系统联网交换信息的能力。 参考文献： [1]王永信.车站信号自动控制[M].北京:中国铁道出版社,2002 [2]中国铁路通信信号总公司.铁路工程施工技术手册：信号[M].北京:中国铁道出版社,1996 [3]孟令韬.计算机联锁信息管理系统[D].铁道部科学研究院,2000 [4]祝庚.铁路信号计算机联锁系统的故障模型建立及故障诊断方法的研究[D].合肥工业大学,2003 [5]唐田田.计算机联锁系统软件可靠性设计方法的应用研究[D].合肥工业大学,2004 [6]王峰.铁路车站计算机联锁系统若干技术的探讨[D].南京工业大学,2005 [7]李谦,魏臻,陆阳.企业铁路调度集中底层通信协议研究[A].2008全国第十三届自动化应用技术学术交流会论文集[C].2008 计算机联锁毕业论文篇三 试谈计算机联锁软件测试方法 摘 要: 安全是铁路运输生产永恒的主题，联锁软件是保障铁路车站列车或机车作业安全的关键软件，而高效、充分的测试对于保证其安全性具有举足轻重的作用。 文章 描述了被测联锁系统的体系结构以及自动测试系统的设计，采用白盒法和黑盒法来完成对计算机联锁软件的结构测试和功能测试，并给出结构测试实例和黑盒测试框图。 关键词: 软件测试; 白盒法; 黑盒法 1、联锁软件自动测试方法 1. 1 联锁软件基本结构 本文所研究的内容主要针 对联 锁运算层进路控制模块( 见图 1) . 该模块的主要功能有: 1) 进路的建立; 2) 选排一致检查; 3) 进路锁闭; 4) 信号开放; 5) 信号保持开放; 6) 进路正常解锁; 7) 进路非正常解锁; 8) 道岔单操. 1. 2 联锁软件的白盒测试 白盒测试作为结构的测试方法,白盒测试又称结构测试、逻辑驱动测试或基于程序的测试。采用这一测试方法，测试者可以看到被测试的源程序，可分析程序的内部构造并且根据内部构造设计测试用例。白盒测试全面了解程序内部逻辑结构、对所有逻辑路径进行测试，它是穷举路径测试。在使用这一方案时，测试者必须检查程序的内部结构，从检查程序的逻辑着手，得出测试数据。 它的主要优点是： ①能够对程序内部特定部位进行覆盖测试; ②能发现以下类型的错误：程序内部控制结构不正确、程序内部数据结构不正确。 白盒测试的主要缺点是： ①只着眼于程序内部结构，对于在软件需求规格 说明书 中已有明确规定，但在软件实现时被遗漏的功能，无法检查出来; ②无法检验程序的外部特性。 白盒测试检测程序中的每条路径是否都按预定结果正确运行. 本文以进路建立中的进路搜索流程为例, 加以说明. 1. 2. 1 测试用例设计 正常退出路径为 AB - DG, 异常退出路径为 ABCEH. 其他三种路径均为中间结果. 因此, 在测试用例设计中, 覆盖这 5 条路径, 并监督输入参数、 中间结果及输出结果即可. 1. 3 联锁软件的黑盒测试 黑盒测试通常用作功能测试,，数据驱动测试或基于规格说明的测试。用这种方法进行测试时，被测程序被当作打不开的黑盒，因而无法了解其内部构造。在完全不考虑程序内部结构和内部特性的情况下，测试者只知道该程序输入和输出之间的关系或是程序的功能符合一定的函数关系。它必须依靠能够反映这一关系和程序功能的需求规格说明书考虑确定测试用例，并且推断测试结果的正确性，即所依据的只能是程序的外部特性。黑盒测试方法能够站在用户立场上进行测试，容易发现以下类型的错误：功能不对或遗漏、界面错误、数据结构或外部数据库访问错误、性能错误、初始化和终止错误等。 但黑盒测试方法有如下主要缺点：①依赖软件需求规格说明书的正确性。但我们并不能保证软件需求规格说明书是完全正确的。比如，在软件需求规格说明书中规定了多余的功能，或是漏掉了某些功能，这对于黑盒测试来说是完全无能为力的。②无法测试程序内部特定部位。 联锁软件黑盒自动测试框图如图 4 所示. 在该系统中, 被测的联锁软件在自身的宿主环境中运行, 整个被测系统通过网络接口接入到测试平台. 测试平台则是由测试软件系统和车站信号设备仿真系统组成. 测试软件系统由测试用例数据库运行结果记录数据库, 分析判断模块和网络通信模块组成, 参见图 5. 工作原理: 1) 根据指定的车站信号平面图( 数据文件) , 自动生成测试命令队列. 2) 由测试用例数据库向被测联锁软件输出模拟操作命令, 同时送运行结果记录数据库记录. 运行结果记录数据库还要接受被测联锁软件的输出驱动命令及车站信号设备仿真系统的状态信息后, 由分析判断模块根据预存结果与输入结果对比分析, 若一致, 则输出下一条模拟操作命令, 若不一致, 则由分析判断模块根据故障现象设计新的模拟测试命令, 重新测试. 若 3 次都存在故障, 则分析判断模块不再设计新的测试命令, 而是回到原来的测试命令队列中, 继续执行. 所有比较一致的结果会从运行结果记录数据库中删除, 而不一致的结果会被记录. 3) 设置设备状态模块能对指定信号设备注入故障, 模拟各种不正常的状态变迁, 已达到故障条件下的安全性测试目的. 2、联锁软件的安全性测试 联锁软件在正常输入条件下不仅能完成联锁软件应该完成的联锁控制功能, 其中还包含着基本的安全性需求. 1) 计算机联锁的软件系统必须达到软件制式检测要求的可靠性和安全性. 2) 计算机联锁软件的安全性完善度等级宜划分为 4 级, 由高至低依次为 4~ 1 级. 等级的划分等同于 EN50128 ( 铁路控制和防护系统软件) 和EN50129( 铁路安全电子系统) 的规定. 3、结论 软件测试的目的在于尽可能多的找出错误. 但这就涉及到如何合理的设计测试用例. 本系统在白盒测试中采用路径覆盖法, 在黑盒测试中采用了等价类划分法, 基对应有效数据的有效等价类和对应无效数据的无效等价类. 在安全性测试中采用了FTA 技术. 只有对软件进行了充分的、 合理的测试后, 才有可能使联锁软件达到更高的可靠性和安全性, 真正的服务于社会. 猜你喜欢： 1. 计算机应用毕业论文范本 2. 浅谈计算机联锁系统的论文 3. 铁路信号计算机联锁毕业论文 4. 车站计算机联锁论文
卷积神经网络的毕业论文
感受野（receptive field或者field of view）是卷积神经网络中的一个基本概念。与全连接层中每个输出值都与全部输入特征值有关不同的是，卷积层的一个输出值只与一部分的输入特征值有关。输入特征值中与输出特征值有关的部分就是它的感受野。 对于处于中心位置的特征值，对于输出的影响会更大，根据实验结果在一个接受野的影响分布是高斯分布。由此也引入了一个 有效感受野 的概念，因为高斯分布在中心位置强度更高，然后逐渐向周围递减。
我们想用数学的方法来描述一个接收野中的每个输入像素对网络上一个单元层的输出的影响程度，并研究这种影响是如何在输出单元的接收野内分布的。为了简化符号，我们只考虑每层上的一个信道，但是对于具有更多输入和输出的卷积层，可以很容易地得到类似的结果通道。 假设每层上的像素用（i，j）索引，其中心位于（0,0）。表示第层的第（i，j）个像素为 ，其中 作为网络的输入， 作为第n层的输出。我们要测量每个 对 贡献了多少。我们将这个中央输出单元的有效感受野（ERF）定义为包含任何输入像素且对其影响不可忽略的区域单位。 本文采用偏导数 ，j来度量 随 有多大的变化；因此，它是 相对于 重要性的自然度量。然而，这种度量不仅取决于网络的权值，而且在大多数情况下也依赖于输入，因此我们的大多数结果都是期望值大于输入分布。 偏导数 可以用反向传播法计算。在标准设置中，反向传播传播相对于某个损耗函数的误差梯度。假设我们有一个任意的损失函数l，根据链式规则，我们有 我们可以设置误差梯度 和 ，然后将这个梯度从那里传播回网络。得到的 ，相当于期望的\partial{y_{0,0}}}{\partial {x^0_{i,j}}。这里我们使用无显式损失函数的反向传播过程，并且该过程可以用标准神经网络轻松实现工具。 在下面我们首先考虑线性网络，其中这个导数不依赖于输入，而纯粹是网络权重和（i，j），它清楚地显示了感受野中像素的影响是如何分布的。然后我们继续考虑更现代的架构设计，并讨论非线性激活、dropout、子采样、空洞卷积和跳跃连接对ERF的影响。 最简单的情况：权值都等于1的卷积层 考虑使用k×k卷积核的步长为1的卷积层的情况，每层一个单通道，无非线性，叠加成一个深线性CNN。在这个分析中，我们忽略了所有层上的偏差。我们首先分析权值都等于1的卷积核。（推理过程公式好多，看原文吧……）
在本节中，我们将实证研究各种深层CNN架构的ERF。我们首先使用人工构造的CNN模型来验证我们分析中的理论结果。然后，我们提出了在实际数据集上训练深层cnn时ERF如何变化的观察结果。对于所有ERF研究，我们在输出平面的中心放置一个梯度信号1，在其他任何地方放置0，然后通过网络反向传播该梯度，得到输入的梯度。 验证理论结果 我们首先在人工构建的CNN中验证我们的理论结果。为了计算ERF我们使用随机输入，对于所有随机权重网络，我们进行适当的随机初始化。在本节中，我们验证以下内容结果：
ERF是高斯分布的 。如图所示在图1中，我们可以观察到均匀加权卷积核和随机加权，没有非线性激活卷积核的完美高斯形状，以及随机加权非线性激活的卷积核的近似高斯形状。加上ReLU非线性使得分布的高斯性变小，因为ERF的分布也取决于输入。另一个原因是ReLU单元的一半输入输出正好为零，而且很容易为输出平面上的中心像素设置零输出，这意味着感受野的路径无法到达输出，因此梯度都为零。在这里，ERF在不同的传输种子下平均运行20次。下图显示了具有20层随机权值、具有不同非线性的网络的ERF。在这里，结果是不同的随机权重以及不同的随机输入平均运行的100次的结果。在这种情况下，感受野更像高斯分布。
绝对增长和 相对收缩 。图2中，我们给出了ERF尺寸的改变和ERF相对于理论RF的比例随卷积层数的变化。ERF大小的最佳拟合线在对数域的斜率为，而ERF比值的拟合线斜率为。这表明ERF大小对于 呈线性增长，ERF比率对于 呈线性缩小。注意这里我们使用2个标准偏差作为ERF大小的测量值，即任何大于中心点1−的像素都被视为ERF。ERF大小由ERF中像素数目的平方根表示，而理论RF大小是平方的边长，在该边长中，所有像素对输出像素的影响都是非零的，无论多么小。所有实验是在超过20次的结果上平均得到的。
在训练过程中ERF是如何演变的 在这一部分中，我们将研究分类CNN和语义分割CNN最顶层的单元ERF在训练过程中是如何演变的。对于这两个任务，我们采用了 ResNet架构，它广泛地使用了skip-connection。分析表明，该网络的ERF应明显小于理论感受野。这是我们最初观察到的。有趣的是，随着网络的学习，ERF变得更大，并且在训练结束时，ERF明显大于初始ERF。 对于分类任务，我们在CIFAR-10数据集上训练了一个包含17个残差块的ResNet。在训练结束时，该网络的测试准确率达到89%。请注意，在这个实验中，我们没有使用池或降采样，而是专门关注具有跳过连接的体系结构。网络的精确度虽然不是最先进的，但仍然相当高。在图3中，我们显示了在训练开始时（随机初始化权重）和训练结束时，当达到最佳验证精度时，32×32图像空间上的有效感受野。请注意，我们网络的理论接收场实际上是74×74，大于图像大小，但是ERF仍然可以完全填充图像。比较训练前后的结果，我们发现有效感受野有所增加很明显。 对于语义分割任务利用CamVid数据集进行城市场景分割。我们训练了一个“前端”模型，它是一个纯粹的卷积网络，它预测输出的分辨率略低。该网络与VGG网络在许多以前的著作中所起的作用相同。我们训练了一个ResNet，16个残差块交错，每个子采样操作的因子为2。由于这些子采样操作，输出是输入大小的1/16。对于这个模型，顶层卷积层单元的理论感受野为505×505。然而，如图3所示，在训练开始时，ERF只得到直径为100的部分。我们再次观察到，在训练过程中，ERF的尺寸增大，最后达到直径约为150的直径。
上述分析表明ERF只占理论接收野的一小部分，这对于需要较大接收能力的任务是不可取的领域。 新的初始化。 一增加有效感受野的简单方法是控制初始权重。我们提出了一种新的随机权值初始化方案，使得卷积核中心的权值具有较小的尺度，而外部的权值较大，这使得中心的集中度向外围扩散。实际上，我们可以用任何初始化方法对网络进行初始化，然后根据中心低标度、外标度高的分布来调整权重。 在极端情况下，我们可以优化w（m）以使ERF大小最大化，或者等价地使等式（前面推公式部分里的公式）中的方差最大化。解决这个优化问题的结果是在卷积核的4个角上平均地设置权重，而其他地方都是0。但是，使用此解决方案进行随机权重初始化过于激进，并且将大量权重保留为0会使学习变慢。这种想法的温和版本通常是有效的更好。 我们用这种初始化方法训练了一个用于CIFAR-10分类任务的CNN，使用了几种随机种子。在一些情况下，与更标准的初始化相比，我们的训练速度提高了30%。但总的来说，这种方法的好处并不总是如此很重要。 我们请注意，无论我们如何改变w（m），有效感受野仍然是高斯分布的，因此上述建议只解决了问题部分。 改变构架。 一个潜在的更好的方法是对cnn进行架构上的更改，这可能会改变在更基本的方面。例如，我们不用将CNN中的每个单元连接到本地矩形卷积窗口，而是可以使用相同的连接数将每个单元稀疏地连接到下层的一个较大区域。空洞卷积属于这一类，但我们可以进一步推进，并使用不类似网格的稀疏连接。
与生物神经的联系网络。 在我们的分析表明，深部CNN中的有效接收场实际上比我们以前想象的要慢得多。这表明即使经过许多卷积层，仍然保留了许多局部信息。这一发现与深层生物网络中一些长期持有的相关概念相矛盾。哺乳动物视觉系统的一个普遍特征是分为“什么”和“哪里”路径。沿着what或where路径进行，连通性的性质逐渐改变：感受野大小增加，空间组织变得松散，直到没有明显的视网膜色素组织；视网膜脱离意味着单个神经元对视野中的面部等物体做出反应。然而，如果ERF比RF小，这表明表示可以保留位置信息，同时也提出了一个有趣的问题，即这些区域在发育过程中的大小变化。 我们的分析的第二个相关影响是，它表明卷积网络可能会自动地产生一种中心凹表现形式。人类视网膜中央凹只在中心像素附近提取高分辨率信息。等分辨率的子场的排列使得它们的大小随着距中心的距离而增大固定。在视网膜的外围，低分辨率的信息是从图像的较大区域提取的。一些神经网络已经明确地构造了这种形式的表示。然而，由于卷积网络形成高斯感受野，其底层表示自然会有这种感受野特性。 与之前研究的联系。 虽然CNN中的感受野尚未得到深入研究，一些人在计算方差如何通过网络演化方面进行了类似的分析。他们开发了一个很好的卷积层初始化方案，遵循的原则是方差在经过网络。 研究人员为了理解神经网络是如何工作的，我们还利用了可视化技术。[14] 展示了使用自然图像先验的重要性，以及卷积层的激活将代表什么。[22]使用反褶积网络来显示图像中像素点与被激活神经元之间的关系。[23]对感受野进行了实证研究，并将其作为定位的提示。也有可视化研究使用梯度上升技术[4]产生有趣的图像，如[15]。这些都集中在单位激活或特征图上，而不是我们在这里研究的有效感受野。
本文对CNN的感受野进行了细致的研究，并对有效感受野大小进行了初步探讨。特别地，我们已经证明了在感受野内的影响分布是渐近高斯的，有效感受野只占整个理论感受野的一小部分。实证结果与我们建立的理论相呼应。我们认为这只是有效感受野研究的一个开始，它为深入了解CNN提供了一个新的视角。在未来的研究中，我们希望更多地研究在实践中影响有效感受野的因素以及如何更好地控制这些因素。
这两天在公司做PM实习，主要是自学一些CV的知识，以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题，学习的主要方式是在知网检索了篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系，后面还会继续更新图片相似度计算（以图搜图）等方面的学习成果 将这两天的学习成果在这里总结一下。你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题（主要是卷积神经网络CNNs）的基础过程和原理，但这里不会深入到技术的实现层面。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 ————维基百科 通常而言，计算机视觉的研究包括三个层次： （1）底层特征的研究： 这一层次的研究主要聚焦如何高效提取出图像对象具有判别性能的特征，具体的研究内容通常包括：物体识别、字符识别等 （2）中层语义特征的研究： 该层次的研究在于在识别出对象的基础上，对其位置、边缘等信息能够准确区分。现在比较热门的：图像分割；语义分割；场景标注等，都属于该领域的范畴 （3）高层语义理解： 这一层次建立在前两层的基础上，其核心在于“理解”一词。 目标在于对复杂图像中的各个对象完成语义级别的理解。这一层次的研究常常应用于：场景识别、图像摘要生成及图像语义回答等。 而我研究的问题主要隶属于底层特征和中层语义特征研究中的物体识别和场景标注问题。
人类的视觉工作模式是这样的： 首先，我们大脑中的神经元接收到大量的信息微粒，但我们的大脑还并不能处理它们。 于是接着神经元与神经元之间交互将大量的微粒信息整合成一条又一条的线。 接着，无数条线又整合成一个个轮廓。 最后多个轮廓累加终于聚合我们现在眼前看到的样子。 计算机科学受到神经科学的启发，也采用了类似的工作方式。具体而言，图像识别问题一般都遵循下面几个流程
（1）获取底层信息。获取充分且清洁的高质量数据往往是图像识别工作能否成功的关键所在 （2）数据预处理工作，在图像识别领域主要包括四个方面的技术：去噪处理（提升信噪比）、图像增强和图像修复（主要针对不够清晰或有破损缺失的图像）；归一化处理（一方面是为了减少开销、提高算法的性能，另一方面则是为了能成功使用深度学习等算法，这类算法必须使用归一化数据）。 （3）特征提取，这一点是该领域的核心，也是本文的核心。图像识别的基础是能够提取出足够高质量，能体现图像独特性和区分度的特征。 过去在10年代之前我们主要还是更多的使用传统的人工特征提取方法，如PCA\LCA等来提取一些人工设计的特征，主要的方法有（HOG、LBP以及十分著名的SIFT算法）。但是这些方法普遍存在（a）一般基于图像的一些提层特征信息（如色彩、纹理等）难以表达复杂的图像高层语义，故泛化能力普遍比较弱。（b）这些方法一般都针对特定领域的特定应用设计，泛化能力和迁移的能力大多比较弱。 另外一种思路是使用BP方法，但是毕竟BP方法是一个全连接的神经网络。这以为这我们非常容易发生过拟合问题（每个元素都要负责底层的所有参数），另外也不能根据样本对训练过程进行优化，实在是费时又费力。 因此，一些研究者开始尝试把诸如神经网络、深度学习等方法运用到特征提取的过程中，以十几年前深度学习方法在业界最重要的比赛ImageNet中第一次战胜了SIFT算法为分界线，由于其使用权重共享和特征降采样，充分利用了数据的特征。几乎每次比赛的冠军和主流都被深度学习算法及其各自改进型所占领。其中，目前使用较多又最为主流的是CNN算法，在第四部分主要也研究CNN方法的机理。
上图是一个简易的神经网络，只有一层隐含层，而且是全连接的（如图，上一层的每个节点都要对下一层的每个节点负责。）具体神经元与神经元的作用过程可见下图。
在诸多传统的神经网络中，BP算法可能是性能最好、应用最广泛的算法之一了。其核心思想是：导入训练样本、计算期望值和实际值之间的差值，不断地调整权重，使得误差减少的规定值的范围内。其具体过程如下图：
一般来说，机器学习又分成浅层学习和深度学习。传统的机器学习算法，如SVM、贝叶斯、神经网络等都属于浅层模型，其特点是只有一个隐含层。逻辑简单易懂、但是其存在理论上缺乏深度、训练时间较长、参数很大程度上依赖经验和运气等问题。 如果是有多个隐含层的多层神经网络（一般定义为大于5层），那么我们将把这个模型称为深度学习，其往往也和分层训练配套使用。这也是目前AI最火的领域之一了。如果是浅层模型的问题在于对一个复杂函数的表示能力不够，特别是在复杂问题分类情况上容易出现分类不足的弊端，深度网络的优势则在于其多层的架构可以分层表示逻辑，这样就可以用简单的方法表示出复杂的问题，一个简单的例子是： 如果我们想计算sin(cos(log(exp(x))))， 那么深度学习则可分层表示为exp(x)—>log(x)—>cos(x)—>sin(x)
图像识别问题是物体识别的一个子问题，其鲁棒性往往是解决该类问题一个非常重要的指标，该指标是指分类结果对于传入数据中的一些转化和扭曲具有保持不变的特性。这些转化和扭曲具体主要包括了： （1）噪音（2）尺度变化（3）旋转（4）光线变化（5）位移
该部分具体的内容，想要快速理解原理的话推荐看[知乎相关文章] ( )， 特别是其中有些高赞回答中都有很多动图和动画，非常有助于理解。 但核心而言，CNN的核心优势在于 共享权重 以及 感受野 ，减少了网络的参数，实现了更快的训练速度和同样预测结果下更少的训练样本，而且相对于人工方法，一般使用深度学习实现的CNN算法使用无监督学习，其也不需要手工提取特征。
CNN算法的过程给我的感觉，个人很像一个“擦玻璃”的过程。其技术主要包括了三个特性：局部感知、权重共享和池化。
CNN中的神经元主要分成了两种： （a）用于特征提取的S元，它们一起组成了卷积层，用于对于图片中的每一个特征首先局部感知。其又包含很关键的阈值参数（控制输出对输入的反映敏感度）和感受野参数（决定了从输入层中提取多大的空间进行输入，可以简单理解为擦玻璃的抹布有多大） （b）抗形变的C元，它们一起组成了池化层，也被称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。 （c*）激活函数，及卷积层输出的结果要经过一次激励函数才会映射到池化层中，主要的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout等。
也许你会抱有疑问，CNN算法和传统的BP算法等究竟有什么区别呢。这就会引出区域感受野的概念。在前面我们提到，一个全连接中，较高一层的每个神经元要对低层的每一个神经元负责，从而导致了过拟合和维度灾难的问题。但是有了区域感受野和，每个神经元只需要记录一个小区域，而高层会把这些信息综合起来，从而解决了全连接的问题。
了解区域感受野后，你也许会想，区域感受野的底层神经元具体是怎么聚合信息映射到上一层的神经元呢，这就要提到重要的卷积核的概念。这个过程非常像上面曾提到的“神经元与神经元的联系”一图，下面给大家一个很直观的理解。
上面的这个过程就被称为一个卷积核。在实际应用中，单特征不足以被系统学习分类，因此我们往往会使用多个滤波器，每个滤波器对应1个卷积核，也对应了一个不同的特征。比如：我们现在有一个人脸识别应用，我们使用一个卷积核提取出眼睛的特征，然后使用另一个卷积核提取出鼻子的特征，再用一个卷积核提取出嘴巴的特征，最后高层把这些信息聚合起来，就形成了分辨一个人与另一个人不同的判断特征。
现在我们已经有了区域感受野，也已经了解了卷积核的概念。但你会发现在实际应用中还是有问题： 给一个100 100的参数空间，假设我们的感受野大小是10 10，那么一共有squar（1000-10+1）个，即10的六次方个感受野。每个感受野中就有100个参数特征，及时每个感受野只对应一个卷积核，那么空间内也会有10的八次方个次数，，更何况我们常常使用很多个卷积核。巨大的参数要求我们还需要进一步减少权重参数，这就引出了权重共享的概念。 用一句话概括就是，对同一个特征图，每个感受野的卷积核是一样的，如这样操作后上例只需要100个参数。
池化是CNN技术的最后一个特性，其基本思想是： 一块区域有用的图像特征，在另一块相似的区域中很可能仍然有用。即我们通过卷积得到了大量的边缘EDGE数据，但往往相邻的边缘具有相似的特性，就好像我们已经得到了一个强边缘，再拥有大量相似的次边缘特征其实是没有太大增量价值的，因为这样会使得系统里充斥大量冗余信息消耗计算资源。 具体而言，池化层把语义上相似的特征合并起来，通过池化操作减少卷积层输出的特征向量，减少了参数，缓解了过拟合问题。常见的池化操作主要包括3种： 分别是最大值池化（保留了图像的纹理特征）、均值池化（保留了图像的整体特征）和随机值池化。该技术的弊端是容易过快减小数据尺寸，目前趋势是用其他方法代替池化的作用,比如胶囊网络推荐采用动态路由来代替传统池化方法，原因是池化会带来一定程度上表征的位移不变性，传统观点认为这是一个优势，但是胶囊网络的作者Hinton et al.认为图像中位置信息是应该保留的有价值信息，利用特别的聚类评分算法和动态路由的方式可以学习到更高级且灵活的表征，有望冲破目前卷积网络构架的瓶颈。
CNN总体来说是一种结构，其包含了多种网络模型结构，数目繁多的的网络模型结构决定了数据拟合能力和泛化能力的差异。其中的复杂性对用户的技术能力有较高的要求。此外，CNN仍然没有很好的解决过拟合问题和计算速度较慢的问题。
该部分的核心参考文献： 《深度学习在图像识别中的应用研究综述》郑远攀,李广阳,李晔.[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. 深度学习技术在计算机图像识别方面的领域应用研究是目前以及可预见的未来的主流趋势，在这里首先对深度学习的基本概念作一简介，其次对深度学习常用的结构模型进行概述说明，主要简述了深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）、胶囊网络（CapsNet）以及对各个深度模型的改进模型做一对比分析。
深度学习按照学习架构可分为生成架构、判别架构及混合架构。 其生成架构模型主要包括： 受限波尔兹曼机、自编码器、深层信念网络等。判别架构模型主要包括：深层前馈网络、卷积神经网络等。混合架构模型则是这两种架构的集合。深度学习按数据是否具有标签可分为非监督学习与监督学习。非监督学习方法主要包括：受限玻尔兹曼机、自动编码器、深层信念网络、深层玻尔兹曼机等。 监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。大量实验研究表明，监督学习与非监督学习之间无明确的界限，如：深度信念网络在训练过程中既用到监督学习方法又涉及非监督学习方法。
[1]周彬. 多视图视觉检测关键技术及其应用研究[D].浙江大学,2019. [2]郑远攀,李广阳,李晔.深度学习在图像识别中的应用研究综述[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. [3]逄淑超. 深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究[D].吉林大学,2017. [4]段萌. 基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D].郑州大学,2017. [5]李彦冬. 基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D].电子科技大学,2017. [6]李卫. 深度学习在图像识别中的研究及应用[D].武汉理工大学,2014. [7]许可. 卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D].浙江大学,2012. [8]CSDN、知乎、机器之心、维基百科
关于卷积论文范文资料
感受野（receptive field或者field of view）是卷积神经网络中的一个基本概念。与全连接层中每个输出值都与全部输入特征值有关不同的是，卷积层的一个输出值只与一部分的输入特征值有关。输入特征值中与输出特征值有关的部分就是它的感受野。 对于处于中心位置的特征值，对于输出的影响会更大，根据实验结果在一个接受野的影响分布是高斯分布。由此也引入了一个 有效感受野 的概念，因为高斯分布在中心位置强度更高，然后逐渐向周围递减。
我们想用数学的方法来描述一个接收野中的每个输入像素对网络上一个单元层的输出的影响程度，并研究这种影响是如何在输出单元的接收野内分布的。为了简化符号，我们只考虑每层上的一个信道，但是对于具有更多输入和输出的卷积层，可以很容易地得到类似的结果通道。 假设每层上的像素用（i，j）索引，其中心位于（0,0）。表示第层的第（i，j）个像素为 ，其中 作为网络的输入， 作为第n层的输出。我们要测量每个 对 贡献了多少。我们将这个中央输出单元的有效感受野（ERF）定义为包含任何输入像素且对其影响不可忽略的区域单位。 本文采用偏导数 ，j来度量 随 有多大的变化；因此，它是 相对于 重要性的自然度量。然而，这种度量不仅取决于网络的权值，而且在大多数情况下也依赖于输入，因此我们的大多数结果都是期望值大于输入分布。 偏导数 可以用反向传播法计算。在标准设置中，反向传播传播相对于某个损耗函数的误差梯度。假设我们有一个任意的损失函数l，根据链式规则，我们有 我们可以设置误差梯度 和 ，然后将这个梯度从那里传播回网络。得到的 ，相当于期望的\partial{y_{0,0}}}{\partial {x^0_{i,j}}。这里我们使用无显式损失函数的反向传播过程，并且该过程可以用标准神经网络轻松实现工具。 在下面我们首先考虑线性网络，其中这个导数不依赖于输入，而纯粹是网络权重和（i，j），它清楚地显示了感受野中像素的影响是如何分布的。然后我们继续考虑更现代的架构设计，并讨论非线性激活、dropout、子采样、空洞卷积和跳跃连接对ERF的影响。 最简单的情况：权值都等于1的卷积层 考虑使用k×k卷积核的步长为1的卷积层的情况，每层一个单通道，无非线性，叠加成一个深线性CNN。在这个分析中，我们忽略了所有层上的偏差。我们首先分析权值都等于1的卷积核。（推理过程公式好多，看原文吧……）
在本节中，我们将实证研究各种深层CNN架构的ERF。我们首先使用人工构造的CNN模型来验证我们分析中的理论结果。然后，我们提出了在实际数据集上训练深层cnn时ERF如何变化的观察结果。对于所有ERF研究，我们在输出平面的中心放置一个梯度信号1，在其他任何地方放置0，然后通过网络反向传播该梯度，得到输入的梯度。 验证理论结果 我们首先在人工构建的CNN中验证我们的理论结果。为了计算ERF我们使用随机输入，对于所有随机权重网络，我们进行适当的随机初始化。在本节中，我们验证以下内容结果：
ERF是高斯分布的 。如图所示在图1中，我们可以观察到均匀加权卷积核和随机加权，没有非线性激活卷积核的完美高斯形状，以及随机加权非线性激活的卷积核的近似高斯形状。加上ReLU非线性使得分布的高斯性变小，因为ERF的分布也取决于输入。另一个原因是ReLU单元的一半输入输出正好为零，而且很容易为输出平面上的中心像素设置零输出，这意味着感受野的路径无法到达输出，因此梯度都为零。在这里，ERF在不同的传输种子下平均运行20次。下图显示了具有20层随机权值、具有不同非线性的网络的ERF。在这里，结果是不同的随机权重以及不同的随机输入平均运行的100次的结果。在这种情况下，感受野更像高斯分布。
绝对增长和 相对收缩 。图2中，我们给出了ERF尺寸的改变和ERF相对于理论RF的比例随卷积层数的变化。ERF大小的最佳拟合线在对数域的斜率为，而ERF比值的拟合线斜率为。这表明ERF大小对于 呈线性增长，ERF比率对于 呈线性缩小。注意这里我们使用2个标准偏差作为ERF大小的测量值，即任何大于中心点1−的像素都被视为ERF。ERF大小由ERF中像素数目的平方根表示，而理论RF大小是平方的边长，在该边长中，所有像素对输出像素的影响都是非零的，无论多么小。所有实验是在超过20次的结果上平均得到的。
在训练过程中ERF是如何演变的 在这一部分中，我们将研究分类CNN和语义分割CNN最顶层的单元ERF在训练过程中是如何演变的。对于这两个任务，我们采用了 ResNet架构，它广泛地使用了skip-connection。分析表明，该网络的ERF应明显小于理论感受野。这是我们最初观察到的。有趣的是，随着网络的学习，ERF变得更大，并且在训练结束时，ERF明显大于初始ERF。 对于分类任务，我们在CIFAR-10数据集上训练了一个包含17个残差块的ResNet。在训练结束时，该网络的测试准确率达到89%。请注意，在这个实验中，我们没有使用池或降采样，而是专门关注具有跳过连接的体系结构。网络的精确度虽然不是最先进的，但仍然相当高。在图3中，我们显示了在训练开始时（随机初始化权重）和训练结束时，当达到最佳验证精度时，32×32图像空间上的有效感受野。请注意，我们网络的理论接收场实际上是74×74，大于图像大小，但是ERF仍然可以完全填充图像。比较训练前后的结果，我们发现有效感受野有所增加很明显。 对于语义分割任务利用CamVid数据集进行城市场景分割。我们训练了一个“前端”模型，它是一个纯粹的卷积网络，它预测输出的分辨率略低。该网络与VGG网络在许多以前的著作中所起的作用相同。我们训练了一个ResNet，16个残差块交错，每个子采样操作的因子为2。由于这些子采样操作，输出是输入大小的1/16。对于这个模型，顶层卷积层单元的理论感受野为505×505。然而，如图3所示，在训练开始时，ERF只得到直径为100的部分。我们再次观察到，在训练过程中，ERF的尺寸增大，最后达到直径约为150的直径。
上述分析表明ERF只占理论接收野的一小部分，这对于需要较大接收能力的任务是不可取的领域。 新的初始化。 一增加有效感受野的简单方法是控制初始权重。我们提出了一种新的随机权值初始化方案，使得卷积核中心的权值具有较小的尺度，而外部的权值较大，这使得中心的集中度向外围扩散。实际上，我们可以用任何初始化方法对网络进行初始化，然后根据中心低标度、外标度高的分布来调整权重。 在极端情况下，我们可以优化w（m）以使ERF大小最大化，或者等价地使等式（前面推公式部分里的公式）中的方差最大化。解决这个优化问题的结果是在卷积核的4个角上平均地设置权重，而其他地方都是0。但是，使用此解决方案进行随机权重初始化过于激进，并且将大量权重保留为0会使学习变慢。这种想法的温和版本通常是有效的更好。 我们用这种初始化方法训练了一个用于CIFAR-10分类任务的CNN，使用了几种随机种子。在一些情况下，与更标准的初始化相比，我们的训练速度提高了30%。但总的来说，这种方法的好处并不总是如此很重要。 我们请注意，无论我们如何改变w（m），有效感受野仍然是高斯分布的，因此上述建议只解决了问题部分。 改变构架。 一个潜在的更好的方法是对cnn进行架构上的更改，这可能会改变在更基本的方面。例如，我们不用将CNN中的每个单元连接到本地矩形卷积窗口，而是可以使用相同的连接数将每个单元稀疏地连接到下层的一个较大区域。空洞卷积属于这一类，但我们可以进一步推进，并使用不类似网格的稀疏连接。
与生物神经的联系网络。 在我们的分析表明，深部CNN中的有效接收场实际上比我们以前想象的要慢得多。这表明即使经过许多卷积层，仍然保留了许多局部信息。这一发现与深层生物网络中一些长期持有的相关概念相矛盾。哺乳动物视觉系统的一个普遍特征是分为“什么”和“哪里”路径。沿着what或where路径进行，连通性的性质逐渐改变：感受野大小增加，空间组织变得松散，直到没有明显的视网膜色素组织；视网膜脱离意味着单个神经元对视野中的面部等物体做出反应。然而，如果ERF比RF小，这表明表示可以保留位置信息，同时也提出了一个有趣的问题，即这些区域在发育过程中的大小变化。 我们的分析的第二个相关影响是，它表明卷积网络可能会自动地产生一种中心凹表现形式。人类视网膜中央凹只在中心像素附近提取高分辨率信息。等分辨率的子场的排列使得它们的大小随着距中心的距离而增大固定。在视网膜的外围，低分辨率的信息是从图像的较大区域提取的。一些神经网络已经明确地构造了这种形式的表示。然而，由于卷积网络形成高斯感受野，其底层表示自然会有这种感受野特性。 与之前研究的联系。 虽然CNN中的感受野尚未得到深入研究，一些人在计算方差如何通过网络演化方面进行了类似的分析。他们开发了一个很好的卷积层初始化方案，遵循的原则是方差在经过网络。 研究人员为了理解神经网络是如何工作的，我们还利用了可视化技术。[14] 展示了使用自然图像先验的重要性，以及卷积层的激活将代表什么。[22]使用反褶积网络来显示图像中像素点与被激活神经元之间的关系。[23]对感受野进行了实证研究，并将其作为定位的提示。也有可视化研究使用梯度上升技术[4]产生有趣的图像，如[15]。这些都集中在单位激活或特征图上，而不是我们在这里研究的有效感受野。
本文对CNN的感受野进行了细致的研究，并对有效感受野大小进行了初步探讨。特别地，我们已经证明了在感受野内的影响分布是渐近高斯的，有效感受野只占整个理论感受野的一小部分。实证结果与我们建立的理论相呼应。我们认为这只是有效感受野研究的一个开始，它为深入了解CNN提供了一个新的视角。在未来的研究中，我们希望更多地研究在实践中影响有效感受野的因素以及如何更好地控制这些因素。
傅里叶变换和卷积题目的论文
傅里叶变换的卷积特性：就是用各种频率不同的周期函数（频域）线性表示原始函数（时域），必然具有线性性。
傅里叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。
在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。最初傅里叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。
尽管最初傅里叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。"任意"的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式；
而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类，这一想法跟化学上的原子论想法何其相似！奇妙的是，现代数学发现傅里叶变换具有非常好的性质，使得它如此的好用和有用，让人不得不感叹造物的神奇：
1、傅里叶变换是线性算子，若赋予适当的范数，它还是酉算子；
2、傅里叶变换的逆变换容易求出，而且形式与正变换非常类似；
3、正弦基函数是微分运算的本征函数，从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内，频率是个不变的性质，从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取；
4、著名的卷积定理指出：傅里叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算，从而提供了计算卷积的一种简单手段；
5、离散形式的傅里叶变换可以利用数字计算机快速的算出（其算法称为快速傅里叶变换算法（FFT))。
正是由于上述的良好性质，傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。
这两个式子的'*'应该是第一个是卷积，而第二个是乘号，第一个用到时域相乘对应频域卷积，第二个是频域相乘，对应时域卷积。跟复变函数没啥关系