采用针对静态背景下的基于Surendra背景更新算法的背景减除法对运动人体进行检测.为视频场景建立自适应的背景模型，通过原始图像和背景模型差分获得前景图像，再对检测出来的图像进行了二值化、数学形态学分析、连通分析、尺度归一等一系列图像预处理工作，为跟踪与识别奠定了基础.重点讨论了二值化自适应阈值选择的多种方法，总结出Kapur熵阈值选取法的优越性. ### 用于步态识别的行人轮廓提取 #### 摘要与引言 本文提出了一种基于Surendra背景更新算法的背景减除法来检测静态背景下的运动人体。为了实现这一目标，首先为视频场景建立了一个自适应背景模型。然后，通过原始图像与背景模型之间的差异提取前景图像。接下来，对提取出的图像进行一系列预处理操作，包括二值化、数学形态学分析、连通分析以及尺度归一化等，这些操作为后续的跟踪与识别提供了基础。特别地，本文重点讨论了二值化过程中自适应阈值选择的多种方法，并总结出了Kapur熵阈值选取法的优势。 #### 运动人体检测 在步态识别领域，准确地检测和提取行人的轮廓是非常关键的一步。目前，常见的运动人体检测方法主要有三种：背景减除法、帧间差分法和光流法。本研究中采用的是背景减除法。 ##### 背景减除法 背景减除法是一种常用的方法，它通过对比当前帧与背景模型之间的差异来提取前景物体。背景模型可以通过多种方式建立，其中一种方法是利用Surendra提出的背景更新算法。这种方法可以动态调整背景模型以适应环境的变化，从而提高检测的准确性。 #### 图像预处理 在获取到前景图像之后，需要对其进行一系列预处理操作以去除噪声并提取有用信息。这些预处理步骤包括： 1. **二值化**：将图像转换为只有黑白两种颜色的二值图像。选择合适的阈值是关键，因为不同的阈值会影响到前景的提取效果。本文讨论了多种自适应阈值选择方法，并强调了Kapur熵阈值选取法的优点。该方法通过最大化图像的信息熵来确定最佳阈值，从而在保持图像细节的同时减少噪声的影响。 2. **数学形态学分析**：通过对图像进行膨胀和腐蚀等操作来去除小的噪声点或填充物体内部的小孔洞，进而优化图像的质量。 3. **连通分析**：识别和分离图像中的连通区域，这对于区分不同的人体轮廓至关重要。 4. **尺度归一化**：由于不同人或者不同拍摄角度可能会导致图像尺寸的变化，因此需要对图像进行尺度归一化，以确保所有图像具有相同大小，方便后续处理。 #### 二值化阈值选择 在二值化过程中，阈值的选择对于提取高质量的行人轮廓至关重要。本文探讨了多种阈值选择方法，并指出Kapur熵阈值选取法的优势。这种方法的基本思想是通过最大化图像的信息熵来确定最佳阈值。信息熵表示图像中灰度级分布的不确定性。当图像被分割成前景和背景两部分时，每一部分的信息熵应该尽可能大，这意味着分割后的两部分应该具有最大的区别性。Kapur熵阈值选取法通过计算每个可能的阈值对应的总熵，并选择使总熵最大的阈值作为最佳阈值。这种方法能够自动适应图像的亮度变化，从而提高轮廓提取的准确性。 #### 结论 本文介绍了一种用于步态识别的行人轮廓提取方法，该方法通过背景减除法检测运动人体，并对提取的图像进行了一系列预处理操作，包括二值化、数学形态学分析、连通分析以及尺度归一化等。特别是，在二值化过程中，采用了Kapur熵阈值选取法来自动确定最佳阈值，这种方法能够有效提高轮廓提取的准确性。通过这些技术和方法的应用，可以为步态识别提供更加可靠的基础数据。

针对无刷双馈电机三电平直接转矩控制算法进行研究,相对于传统的两电平直接转矩控制算法,增加了电 压矢量的可选择性,并有效地减小了转矩脉动,获得了更好的磁链轨迹.同时在 PSIM 软件中建立了三电平直接转矩仿真算法模型并进行了验证.实验结果表明:该算法显著提高了无刷双馈电机的控制系统的鲁棒性和动态性能.

内容概要：本文围绕2025年第十一届全国大学生统计建模大赛“统计创新应用 数据引领未来”的主题，探讨多领域数据分析与模型构建的具体思路。文章从金融风险预警、智慧城市交通、公共卫生疫情防控、环境监测治理以及跨学科融合五个方面详细介绍各选题的研究框架、数据来源、方法论及创新点，强调在确保统计理论严谨性的基础上，融合大数据、机器学习、人工智能等新技术，为参赛队提供系统性、操作性强的选题指导与思路参考，旨在为未来数据驱动决策和社会治理提供有效支持。 适合人群：准备参加全国大学生统计建模大赛的学生团队，特别是对统计学、数据科学及相关应用领域感兴趣的学生。 使用场景及目标：①帮助参赛队伍理解如何在各个领域中应用统计学与新兴技术；②指导参赛队伍在确保数据真实性和模型严谨性的前提下，设计具有创新性和实际应用价值的建模方案；③为参赛队伍提供详细的选题方向和研究框架，助力他们在比赛中取得优异成绩。 阅读建议：本文不仅提供了丰富的理论背景和选题指导，还强调了实际应用的重要性。因此，在阅读过程中，参赛队伍应重点关注如何将理论与实践相结合，同时注意遵守大赛的各项规定，确保论文的学术性和规范性。此外，对于文中提到的创新点和技术细节，参赛队伍可以通过查阅更多相关文献来加深理解并应用于自己的项目中。

使用Panel Data模型进行不同路段交通事故的统计回归，可以识别路段样本间的固有差异以及未观测到的变量影响。作者介绍了个体固定效应模型和随机效应模型的建立过程和相关检验，并以京津塘高速为例，分别建立了一般混合回归模型、个体固定效应模型和随机效应模型，通过Hausman检验比较模型效果，最终得出个体固定效应模型更加合理、适合于高速公路事故分析的结论。

2024年四川中烟C类考试真题（计算机类）的知识点： 一、考试大纲与要求 四川中烟C类计算机考试涵盖了计算机基础知识、专业软件应用、网络技术、数据库技术等多个领域。考试着重考查考生对计算机技术的理解及其在实际工作中的应用能力。考生需要具备扎实的计算机科学与技术理论基础，并且能够熟练操作计算机及常用办公软件。 二、计算机基础知识 这部分内容包括计算机硬件组成、操作系统原理、计算机网络基础等。硬件组成主要考察CPU、内存、存储设备、输入输出设备等的工作原理和基本性能指标。操作系统原理则关注进程管理、内存管理、文件系统等概念。计算机网络基础则重点在TCP/IP模型、网络通信协议、IP地址配置等方面。 三、专业软件应用 专业软件应用部分涉及常见的办公软件、图形图像处理软件等。办公软件部分主要考察Microsoft Office套件的使用，特别是Word、Excel、PowerPoint等软件的功能和高级应用。图形图像处理部分可能涉及到Photoshop或其他图像处理软件的基础使用技巧和应用。 四、网络技术 网络技术部分着重考察网络设备的配置、网络故障排除、网络安全等方面的知识。考生需要掌握路由器、交换机等网络设备的配置方法，了解网络故障的一般排查流程，以及掌握基本的网络安全防护措施。 五、数据库技术 数据库技术部分则考查SQL语言的使用、数据库设计原理、数据管理等。考生需要熟悉SQL语言的基本语句、数据表的创建与维护，理解关系型数据库的基本设计原则，以及掌握数据备份、恢复的基本技术。 六、实际操作能力 四川中烟C类考试重视考生的实际操作能力，可能会设置一定比例的上机操作题目。这些题目要求考生现场演示软件的具体操作过程，或解决实际问题。因此，考生需要在备考过程中加强对常用软件的实操训练，提高解决实际问题的能力。 七、最新技术趋势 考试内容可能会涉及云计算、大数据、人工智能等当前热门技术领域的一些基础知识。考生需要对这些新技术有一个大概的认识和了解，尤其是它们在烟草行业中的应用情况。 八、考试策略和应试技巧 考生应提前熟悉考试的格式和题型，理解各部分分值比重，合理分配答题时间。针对选择题、填空题、简答题、案例分析题等不同题型制定相应的应答策略。对于需要编写代码或配置网络的实操题目，考生应多加练习，熟悉相关工具和环境的使用。 以上知识点是根据2024年四川中烟C类考试真题（计算机类）的概括，考生应根据自身情况，有针对地准备和复习，力求在考试中发挥出最佳水平。

原服务量数据来自于某客服中心从2016年至2018年7月的数据中心记录。2016年至2017年上半年数据为按照每小时进行数据统计，2017年下半年至2018年上半年数据为按时间点记录，含服务初始时间与结束时间。信息已进行脱敏处理并且进行了按小时为单位的统计，如需参考使用，请注明出处（网址）。

根据提供的华为2021-2023年数字IC笔试真题的部分内容，我们可以从中提炼出以下几个重要的知识点： ### 1. 脉冲波形整形电路 **知识点概述**： - **施密特触发器（Schmitt Trigger）**：是一种能够对输入信号进行整形并消除噪声干扰的电路。其工作原理是通过设置不同的阈值电压来实现对输入信号的检测，并输出相应的电平。 **应用场景**： - 在数字电路中，施密特触发器常用于信号的清理和整形，确保后续电路接收到的是清晰、稳定的信号。 - 例如，在传感器信号处理、通信接口电路等场合都能见到施密特触发器的应用。 ### 2. 信号位宽匹配问题 **知识点概述**： - **位宽匹配原则**：在数字电路设计中，信号位宽的匹配是非常关键的一环。不正确的位宽匹配会导致数据丢失或出现不确定的状态（X态）。 - **VCS 仿真工具**：Verilog Compiler Simulator（VCS）是一款广泛使用的数字电路仿真软件，用于验证设计的功能正确性。 **关键概念**： - 当位宽较窄的信号赋值给位宽较宽的信号时，可能会导致高几位被填充为不确定状态（X态），这通常是因为缺少明确的位扩展规则所致。 - VCS仿真中，如果位宽不匹配，则默认将超出部分填充为X态，这可能会影响仿真结果的准确性。 ### 3. 组合逻辑电路与时序逻辑电路 **知识点概述**： - **组合逻辑电路**：输出仅取决于当前输入的电路，不包含记忆元件。 - **时序逻辑电路**：输出不仅取决于当前输入，还取决于之前的状态，因此包含记忆元件（如寄存器、触发器等）。 **案例分析**： - 选项中提到的Carry-Lookahead Adders（进位预视加法器）属于组合逻辑电路的一种，它用于提高多位加法器的速度。 - D Flip-Flop（D触发器）、Latch等属于时序逻辑电路，它们具有记忆功能，用于存储数据。 ### 4. System Verilog 中的 module 和 program **知识点概述**： - **module**：System Verilog 中最基本的封装单元，用于定义硬件行为。 - **program**：一种特殊的module，用于描述可重用的代码段，通常与测试平台或仿真脚本配合使用。 **关键区别**： - Program 中可以使用initial块，而且它会优先于module中的initial块执行。 - Program 中不能直接实例化module，但可以实例化其他program。 ### 5. 阻塞赋值与非阻塞赋值 **知识点概述**： - **阻塞赋值**（`=`）：赋值立即完成，常用于组合逻辑电路。 - **非阻塞赋值**（`<=`）：赋值在当前时间周期结束时完成，适用于时序逻辑电路。 **应用场景**： - 在时序电路设计中，通常推荐使用非阻塞赋值，因为它能更好地模拟实际电路的行为，避免潜在的竞态条件问题。 ### 6. 传输门 **知识点概述**： - **传输门**：一种由互补的NMOS和PMOS晶体管组成的电路，用于控制信号的传递。 - 通过利用NMOS和PMOS的互补特性，传输门可以有效地解决阈值电压损失问题，确保信号传输的完整性。 ### 7. 降低电路翻转率的方法 **知识点概述**： - **降低电路翻转率**：在数字电路设计中，减少电路中信号状态的频繁变化，有助于降低功耗。 - **方法举例**： - 保持输入信号稳定，减少不必要的状态变化。 - 使用Gray码或One-hot编码来减少状态变化的数量。 - 减少电路中的glitch现象。 **不适用方法**： - 重新安排if-else表达式将毛刺或快变化信号移至逻辑锥体的前部，这种方法主要用于逻辑综合的优化，而不是直接降低翻转率。 以上是根据给定的华为2021-2023年数字IC笔试真题部分内容所总结的关键知识点，希望对读者理解数字IC设计的相关概念有所帮助。

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