CN105069793B - 一种异频架构下的李沙育图形翻转周期精确检测方法 - Google Patents

一种异频架构下的李沙育图形翻转周期精确检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种频架构下的李沙育图形翻转周期精确检测方法,包括以下步骤:A:将被测信号和标准信号同时输入数字示波器产生动态李沙育图形;B:利用高分辨率摄像机对准动态李沙育图形进行摄像,实时采集李沙育图形的每一帧图像并记录李沙育图形视频;C:将李沙育图形视频中重合程度最大的帧设为翻转周期的标记帧,第i个标记帧与第i+2个标记帧之间的时间间隔即为李沙育图形的翻转周期,i为任意自然数;D:根据步骤C中得到的李沙育图形的翻转周期,利用最小二乘算法得到李沙育图形的精确翻转周期。本发明能够精确快速的确定异频架构下的李沙育图形翻转周期,具有计算量小、计算结果稳定可靠的优点。

Description

一种异频架构下的李沙育图形翻转周期精确检测方法
技术领域
本发明涉及一种李沙育图形翻转周期检测方法,尤其涉及一种异频架构下的李沙育图形翻转周期精确检测方法。
背景技术
李沙育图形,也称为李萨如图形,是将被测频率的信号和频率已知的标准信号分别加至示波器的Y轴输入端和x轴输入端,在示波器显示屏上将出现一个合成图形。示波器的李沙育图形,广泛应用于频率和相位测量领域。而针对异频架构下的李沙育图形翻转周期,目前并无合适的检测方法,而通过研究人员的主观判断则存在着检测精确度低,确定速度慢,计算量大的缺点。
发明内容
本发明的目的是提供一种异频架构下的李沙育图形翻转周期精确检测方法,能够精确快速的确定异频架构下的李沙育图形翻转周期,具有计算量小、计算结果稳定可靠的优点。
本发明采用下述技术方案:
一种频架构下的李沙育图形翻转周期精确检测方法,包括以下步骤:
A:将被测信号和标准信号同时输入数字示波器,利用数字示波器产生动态李沙育图形;
B:利用高分辨率摄像机对准动态李沙育图形进行摄像,实时采集李沙育图形的每一帧图像并记录李沙育图形视频;
C:将李沙育图形视频中重合程度最大的帧设为翻转周期的标记帧,第i个标记帧与第i+2个标记帧之间的时间间隔即为李沙育图形的翻转周期,i为任意自然数;
D:根据步骤C中得到的李沙育图形的翻转周期,利用最小二乘算法得到李沙育图形的精确翻转周期。
所述的步骤C包括以下步骤:
C1:对于李沙育图形视频中的第i帧Fi(m,n),m和n分别表示第i帧图像的行和列;忽略第i帧Fi(m,n)中的色彩和饱和度信息,只保留亮度信息,并将亮度信息转变为具有256个灰度级的灰度图像I(m,n);
C2:对灰度图像I(m,n)进行分割得到二值图像J(m,n):
其中,Threshold为阈值,阈值依据图像采集质量进行设定;
C3:将二值图像J(m,n)中位于李沙育图形上的像素和背景上的像素分别用1和0表示,则二值图像J(m,n)的归一化面积为
其中,NAi表示第i帧图像的归一化面积,M×K表示李沙育图形视频的分辨率;
C4:对李沙育图形视频中所有的帧均进行步骤C1至步骤C3的处理,得到归一化面积实验曲线NA(i),1≤i≤NOF,其中NOF表示李沙育图形视频中的帧数;
C5:将归一化面积实验曲线NA(i)所产生的重合程度最大的帧设为翻转周期的标记帧,第i个标记帧与第i+2个标记帧之间的时间间隔即为李沙育图形的翻转周期,i为任意自然数;
设某段李沙育图形视频中总共有N个标记帧,第l个标记帧为李沙育图形视频中的第kl帧,则可以得到N-2个周期值,那么第p个翻转周期值为:
其中,τp为第p个翻转周期值,kp+2为第p+2个标记帧,kp为第p个标记帧,FR为李沙育图形视频的帧率。
所述的步骤D包括以下步骤:
D1:设李沙育图形的精确翻转周期为则有
其中,vp表示是指第p个翻转周期的瞬时翻转周期偏差;
D2:将步骤D1中求得的vp改写成矩阵形式,得
其中,
D3:由于τp不相关且精度相同,因此按照最小二乘准则,使VTV最小化,其中VT表示翻转周期偏差矩阵转置,V表示是翻转周期偏差矩阵,T表示翻转周期偏差矩阵的转置;然后,将VTV中的取一阶导数,并令该一阶导数为0,得:
将式(4)带入式(6)可得:
最终得到李沙育图形的精确翻转周期为
所述的步骤A中,高分辨率摄像机是指分辨率大于1000万像素的摄像机。
本发明首先利用数字示波器将被测信号和标准信号生成动态李沙育图形,然后通过高分辨率摄像机实时采集李沙育图形的每一帧图像并记录李沙育图形视频,将李沙育图形视频中重合程度最大的帧设为翻转周期的标记帧,并确定第i个(i为任意自然数)标记帧与第i+2个标记帧之间的时间间隔即为李沙育图形的翻转周期,最终利用最小二乘算法得到李沙育图形的精确翻转周期。本发明中,通过提高视频帧率获得超高的检测精度,同时具有算法简单实用、阈值设置非常简单的优点,仅需利用简单的图像分割法即可将李沙育图形从背景噪声中分离出来。本发明抗干扰能力强,可靠性高,能够精确快速的确定异频架构下的李沙育图形翻转周期。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明作以详细的描述:
如图1所示,本发明所述的异频架构下的李沙育图形翻转周期精确检测方法,包括以下步骤:
A:将被测信号和标准信号同时输入数字示波器,利用数字示波器产生动态李沙育图形;
B:利用高分辨率摄像机对准动态李沙育图形进行摄像,实时采集李沙育图形的每一帧图像并记录李沙育图形视频;
在利用高分辨率摄像机记录李沙育图形视频时,记录李沙育图形视频中的关键参数,如分辨率和帧率。所述的高分辨率摄像机是指分辨率大于1000万像素的摄像机。
C:将李沙育图形视频中重合程度最大的帧设为翻转周期的标记帧,第i个(i为任意自然数)标记帧与第i+2个标记帧之间的时间间隔即为李沙育图形的翻转周期。
所述的步骤C包括以下步骤:
C1:对于李沙育图形视频中的第i帧Fi(m,n),m和n分别表示第i帧图像的行和列;忽略第i帧Fi(m,n)中的色彩和饱和度信息,只保留亮度信息,并将亮度信息转变为具有256个灰度级的灰度图像I(m,n)。
C2:对灰度图像I(m,n)进行分割得到二值图像J(m,n):
其中,Threshold为阈值,阈值依据图像采集质量进行设定;
C3:将二值图像J(m,n)中位于李沙育图形上的像素和背景上的像素分别用1和0表示,则二值图像J(m,n)的归一化面积为
其中,NAi表示第i帧图像的归一化面积,M×K表示李沙育图形视频的分辨率;
C4:对李沙育图形视频中所有的帧均按照步骤C1至步骤C3进行处理,得到归一化面积实验曲线NA(i),1≤i≤NOF,其中NOF表示李沙育图形视频中的帧数;
C5:将归一化面积实验曲线NA(i)所产生的重合程度最大的帧设为翻转周期的标记帧,第i个(i为任意自然数)标记帧与第i+2个标记帧之间的时间间隔即为李沙育图形的翻转周期。设某段李沙育图形视频中总共有N个标记帧,第l个标记帧为李沙育图形视频中的第kl帧,则可以得到N-2个周期值,那么第p个翻转周期值为:
其中,τp为第p个翻转周期值,kp+2为第p+2个标记帧,kp为第p个标记帧,FR为李沙育图形视频的帧率。
D:根据步骤C中得到的翻转周期,利用最小二乘算法得到李沙育图形的精确翻转周期;
所述的步骤D包括以下步骤:
D1:设李沙育图形的精确翻转周期为则有
其中,vp表示是指第p个翻转周期的瞬时翻转周期偏差;
D2:将步骤D1中求得的vp改写成矩阵形式,得
其中,
D3:由于τp不相关且精度相同,因此按照最小二乘准则,使VTV最小化,其中VT表示翻转周期偏差矩阵转置,V表示是翻转周期偏差矩阵,T表示翻转周期偏差矩阵的转置;然后,将VTV中的取一阶导数,并令该一阶导数为0,得:
将式(4)带入式(6)可得:
最终得到李沙育图形的精确翻转周期为

Claims (3)

1.一种异频架构下的李沙育图形翻转周期精确检测方法,其特征在于:包括以下步骤:
A:将被测信号和标准信号同时输入数字示波器,利用数字示波器产生动态李沙育图形;
B:利用高分辨率摄像机对准动态李沙育图形进行摄像,实时采集李沙育图形的每一帧图像并记录李沙育图形视频;
C:将李沙育图形视频中重合程度最大的帧设为翻转周期的标记帧,第i个标记帧与第i+2个标记帧之间的时间间隔即为李沙育图形的翻转周期,i为任意自然数;
所述的步骤C包括以下步骤:
C1:对于李沙育图形视频中的第i帧Fi(m,n),m和n分别表示第i帧图像的行和列;忽略第i帧Fi(m,n)中的色彩和饱和度信息,只保留亮度信息,并将亮度信息转变为具有256个灰度级的灰度图像I(m,n);
C2:对灰度图像I(m,n)进行分割得到二值图像J(m,n):
<mrow> <mi>J</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>I</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;GreaterEqual;</mo> <mi>T</mi> <mi>h</mi> <mi>r</mi> <mi>e</mi> <mi>s</mi> <mi>h</mi> <mi>o</mi> <mi>l</mi> <mi>d</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>o</mi> <mi>t</mi> <mi>h</mi> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mi>s</mi> <mo>.</mo> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
其中,Threshold为阈值,阈值依据图像采集质量进行设定;
C3:将二值图像J(m,n)中位于李沙育图形上的像素和背景上的像素分别用1和0表示,则二值图像J(m,n)的归一化面积为
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其中,NAi表示第i帧图像的归一化面积,M×K表示李沙育图形视频的分辨率;
C4:对李沙育图形视频中所有的帧均进行步骤C1至步骤C3的处理,得到归一化面积实验曲线NA(i),1≤i≤NOF,其中NOF表示李沙育图形视频中的帧数;
C5:将归一化面积实验曲线NA(i)所产生的重合程度最大的帧设为翻转周期的标记帧,第i个标记帧与第i+2个标记帧之间的时间间隔即为李沙育图形的翻转周期,i为任意自然数;
设某段李沙育图形视频中总共有N个标记帧,第l个标记帧为李沙育图形视频中的第kl帧,则可以得到N-2个周期值,那么第p个翻转周期值为:
<mrow> <msub> <mi>&amp;tau;</mi> <mi>p</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>k</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mo>+</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>k</mi> <mi>p</mi> </msub> </mrow> <mrow> <mi>F</mi> <mi>R</mi> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> <mi>p</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>2</mn> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
其中,τp为第p个翻转周期值,kp+2为第p+2个标记帧,kp为第p个标记帧,FR为李沙育图形视频的帧率;
D:根据步骤C中得到的李沙育图形的翻转周期,利用最小二乘算法得到李沙育图形的精确翻转周期。
2.根据权利要求1所述的异频架构下的李沙育图形翻转周期精确检测方法,其特征在于,所述的步骤D包括以下步骤:
D1:设李沙育图形的精确翻转周期为则有
<mrow> <msub> <mi>v</mi> <mi>p</mi> </msub> <mo>=</mo> <mover> <mi>&amp;tau;</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;tau;</mi> <mi>p</mi> </msub> <mo>,</mo> <mi>p</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>2</mn> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>4</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
其中,vp表示是指第p个翻转周期的瞬时翻转周期偏差;
D2:将步骤D1中求得的vp改写成矩阵形式,得
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其中,
D3:由于τp不相关且精度相同,因此按照最小二乘准则,使VTV最小化,其中VT表示翻转周期偏差矩阵转置,V表示是翻转周期偏差矩阵,T表示翻转周期偏差矩阵的转置;
然后,将VTV中的取一阶导数,并令该一阶导数为0,得:
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3.根据权利要求1所述的异频架构下的李沙育图形翻转周期精确检测方法,其特征在于,所述的步骤A中,高分辨率摄像机是指分辨率大于1000万像素的摄像机。
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