一種異頻架構(gòu)下的李沙育圖形翻轉(zhuǎn)周期精確檢測方法
【技術(shù)領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種李沙育圖形翻轉(zhuǎn)周期檢測方法，尤其涉及一種異頻架構(gòu)下的李沙 育圖形翻轉(zhuǎn)周期精確檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 李沙育圖形，也稱為李薩如圖形，是將被測頻率的信號和頻率已知的標準信號分 別加至示波器的Y軸輸入端和X軸輸入端，在示波器顯示屏上將出現(xiàn)一個合成圖形。示波 器的李沙育圖形，廣泛應用于頻率和相位測量領域。而針對異頻架構(gòu)下的李沙育圖形翻轉(zhuǎn) 周期，目前并無合適的檢測方法，而通過研究人員的主觀判斷則存在著檢測精確度低，確定 速度慢，計算量大的缺點。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是提供一種異頻架構(gòu)下的李沙育圖形翻轉(zhuǎn)周期精確檢測方法，能夠 精確快速的確定異頻架構(gòu)下的李沙育圖形翻轉(zhuǎn)周期，具有計算量小、計算結(jié)果穩(wěn)定可靠的 優(yōu)點。
[0004] 本發(fā)明采用下述技術(shù)方案：
[0005] -種頻架構(gòu)下的李沙育圖形翻轉(zhuǎn)周期精確檢測方法，包括以下步驟：
[0006] A :將被測信號和標準信號同時輸入數(shù)字示波器，利用數(shù)字示波器產(chǎn)生動態(tài)李沙育 圖形；
[0007] B :利用高分辨率攝像機對準動態(tài)李沙育圖形進行攝像，實時采集李沙育圖形的每 一幀圖像并記錄李沙育圖形視頻；
[0008] C :將李沙育圖形視頻中重合程度最大的幀設為翻轉(zhuǎn)周期的標記幀，第i個標記幀 與第i+2個標記幀之間的時間間隔即為李沙育圖形的翻轉(zhuǎn)周期，i為任意自然數(shù)；
[0009] D :根據(jù)步驟C中得到的李沙育圖形的翻轉(zhuǎn)周期，利用最小二乘算法得到李沙育圖 形的精確翻轉(zhuǎn)周期。
[0010] 所述的步驟C包括以下步驟：
[0011] Cl :對于李沙育圖形視頻中的第i幀F(xiàn)1On, n)，m和n分別表示第i幀圖像的行和 列；忽略第i幀F(xiàn)1(I^n)中的色彩和飽和度信息，只保留亮度信息，并將亮度信息轉(zhuǎn)變?yōu)榫?有256個灰度級的灰度圖像I(m，n);
[0012] C2 :對灰度圖像I(m,n)進行分割得到二值圖像J(m,n):
[0014] 其中，Threshold為閾值，閾值依據(jù)圖像采集質(zhì)量進行設定；
[0015]C3:將二值圖像J(m，n)中位于李沙育圖形上的像素和背景上的像素分別用1和0 表示，則二值圖像J(m，n)的歸一化面積為
[0017] 其中，NA1表示第i幀圖像的歸一化面積，MXN表示李沙育圖形視頻的分辨率；
[0018]C4:對李沙育圖形視頻中所有的幀均進行步驟Cl至步驟C3的處理，得到歸一化面 積實驗曲線NA(i)，1彡i彡N0F，其中NOF表示李沙育圖形視頻中的幀數(shù)；
[0019]C5:將歸一化面積實驗曲線NA(i)所產(chǎn)生的重合程度最大的幀設為翻轉(zhuǎn)周期的標 記幀，第i個標記幀與第i+2個標記幀之間的時間間隔即為李沙育圖形的翻轉(zhuǎn)周期，i為任 意自然數(shù)；
[0020] 設某段李沙育圖形視頻中總共有N個標記幀，第1個標記幀為李沙育圖形視頻中 的第匕幀，則可以得到N-2個周期值，那么第p個翻轉(zhuǎn)周期值為：
[0022] 其中，Tp為第p個翻轉(zhuǎn)周期值，kp+2為第p+2個標記幀，kp為第p個標記幀，F(xiàn)R為 李沙育圖形視頻的幀率。
[0023] 所述的步驟D包括以下步驟：
[0024]Dl:設李沙育圖形的精確翻轉(zhuǎn)周期為€，則有
[0030]D3:由于Tp不相關(guān)且精度相同，因此按照最小二乘準則，
[0031]VtV=min(6)；
[0032] 其中Vt表示翻轉(zhuǎn)周期偏差矩陣轉(zhuǎn)置，V表示是翻轉(zhuǎn)周期偏差矩陣，T表示翻轉(zhuǎn)周期 偏差矩陣的轉(zhuǎn)置。
[0033]將式（6)對f取一階導數(shù)，并令其為0,得：
[0039] 所述的步驟A中，高分辨率攝像機是指分辨率大于1000萬像素的攝像機。
[0040] 本發(fā)明首先利用數(shù)字示波器將被測信號和標準信號生成動態(tài)李沙育圖形，然后通 過高分辨率攝像機實時采集李沙育圖形的每一幀圖像并記錄李沙育圖形視頻，將李沙育圖 形視頻中重合程度最大的幀設為翻轉(zhuǎn)周期的標記幀，并確定第i個（i為任意自然數(shù)）標記 幀與第i+2個標記幀之間的時間間隔即為李沙育圖形的翻轉(zhuǎn)周期，最終利用最小二乘算法 得到李沙育圖形的精確翻轉(zhuǎn)周期。本發(fā)明中，通過提高視頻幀率獲得超高的檢測精度，同時 具有算法簡單實用、閾值設置非常簡單的優(yōu)點，僅需利用簡單的圖像分割法即可將李沙育 圖形從背景噪聲中分離出來。本發(fā)明抗干擾能力強，可靠性高，能夠精確快速的確定異頻架 構(gòu)下的李沙育圖形翻轉(zhuǎn)周期。
【附圖說明】
[0041] 圖1為本發(fā)明的流程示意圖。
【具體實施方式】
[0042] 以下結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作以詳細的描述：
[0043] 如圖1所示，本發(fā)明所述的異頻架構(gòu)下的李沙育圖形翻轉(zhuǎn)周期精確檢測方法，包 括以下步驟：
[0044] A:將被測信號和標準信號同時輸入數(shù)字示波器，利用數(shù)字示波器產(chǎn)生動態(tài)李沙育 圖形；
[0045] B:利用高分辨率攝像機對準動態(tài)李沙育圖形進行攝像，實時采集李沙育圖形的每 一幀圖像并記錄李沙育圖形視頻；
[0046] 在利用高分辨率攝像機記錄李沙育圖形視頻時，記錄李沙育圖形視頻中的關(guān)鍵參 數(shù)，如分辨率和幀率。所述的高分辨率攝像機是指分辨率大于1000萬像素的攝像機。
[0047] C:將李沙育圖形視頻中重合程度最大的幀設為翻轉(zhuǎn)周期的標記幀，第i個（i為任 意自然數(shù)）標記幀與第i+2個標記幀之間的時間間隔即為李沙育圖形的翻轉(zhuǎn)周期。
[0048] 所述的步驟C包括以下步驟：
[0049]Cl:對于李沙育圖形視頻中的第i幀F(xiàn)1 (m，n)，m和n分別表示第i幀圖像的行和 列；忽略第i幀F(xiàn)1(I^n)中的色彩和飽和度信息，只保留亮度信息，并將亮度信息轉(zhuǎn)變?yōu)榫?有256個灰度級的灰度圖像I(m，n)。
[0050] C2 :對灰度圖像I(m,n)進行分割得到二值圖像J(m,n):
[0052] 其中，Threshold為閾值，閾值依據(jù)圖像采集質(zhì)量進行設定；
[0053]C3:將二值圖像J(m，n)中位于李沙育圖形上的像素和背景上的像素分別用1和0 表示，則二值圖像J(m，n)的歸一化面積為
[0055] 其中，NA1表示第i幀圖像的歸一化面積，MXN表示李沙育圖形視頻的分辨率；
[0056]C4:對李沙育圖形視頻中所有的幀均按照步驟Cl至步驟C3進行處理，得到歸一化 面積實驗曲線NA(i)，1彡i彡N0F，其中NOF表示李沙育圖形視頻中的幀數(shù)；
[0057]C5:將歸一化面積實驗曲線NA(i)所產(chǎn)生的重合程度最大的幀設為翻轉(zhuǎn)周期的標 記幀，第i個（i為任意自然數(shù)）標記幀與第i+2個標記幀之間的時間間隔即為李沙育圖形 的翻轉(zhuǎn)周期。設某段李沙育圖形視頻中總共有N個標記幀，第1個標記幀為李沙育圖形視 頻中的第匕幀，則可以得到N-2個周期值，那么第p個翻轉(zhuǎn)周期值為：
[0059] 其中，Tp為第p個翻轉(zhuǎn)周期值，kp+2為第p+2個標記幀，kp為第p個標記幀，F(xiàn)R為 李沙育圖形視頻的幀率。
[0060] D :根據(jù)步驟C中得到的翻轉(zhuǎn)周期，利用最小二乘算法得到李沙育圖形的精確翻轉(zhuǎn) 周期；
[0061] 所述的步驟D包括以下步驟：
[0062]Dl:設李沙育圖形的精確翻轉(zhuǎn)周期為f，則有

[0068] D3 :由于Tp不相關(guān)且精度相同，因此按照最小二乘準則，
[0069] VtV=min(6)
[0070] 其中Vt表示翻轉(zhuǎn)周期偏差矩陣轉(zhuǎn)置，V表示是翻轉(zhuǎn)周期偏差矩陣，T表示翻轉(zhuǎn)周期 偏差矩陣的轉(zhuǎn)置。
[0071] 將式（6)對f取一階導數(shù)，并令其為0,得：
【主權(quán)項】
1. 一種頻架構(gòu)下的李沙育圖形翻轉(zhuǎn)周期精確檢測方法，其特征在于：包括以下步驟： A :將被測信號和標準信號同時輸入數(shù)字示波器，利用數(shù)字示波器產(chǎn)生動態(tài)李沙育圖 形； B :利用高分辨率攝像機對準動態(tài)李沙育圖形進行攝像，實時采集李沙育圖形的每一幀 圖像并記錄李沙育圖形視頻； C :將李沙育圖形視頻中重合程度最大的幀設為翻轉(zhuǎn)周期的標記幀，第i個標記幀與第 i+2個標記幀之間的時間間隔即為李沙育圖形的翻轉(zhuǎn)周期，i為任意自然數(shù)； D :根據(jù)步驟C中得到的李沙育圖形的翻轉(zhuǎn)周期，利用最小二乘算法得到李沙育圖形的 精確翻轉(zhuǎn)周期。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的頻架構(gòu)下的李沙育圖形翻轉(zhuǎn)周期精確檢測方法，其特征在 于，所述的步驟C包括以下步驟： Cl :對于李沙育圖形視頻中的第i幀F(xiàn)i (m，n)，m和η分別表示第i幀圖像的行和列；忽 略第i幀F(xiàn)i (m，η)中的色彩和飽和度信息，只保留亮度信息，并將亮度信息轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂?56 個灰度級的灰度圖像I (m, η); C2 :對灰度圖像I (m，η)進行分割得到二值圖像J(m，η):其中，Threshold為閾值，閾值依據(jù)圖像采集質(zhì)量進行設定； C3:將二值圖像J(m，η)中位于李沙育圖形上的像素和背景上的像素分別用1和0表 示，則二值圖像J (m，η)的歸一化面積為其中，NA1表示第i幀圖像的歸一化面積，MXN表示李沙育圖形視頻的分辨率； C4 :對李沙育圖形視頻中所有的幀均進行步驟Cl至步驟C3的處理，得到歸一化面積實 驗曲線NA(i)，1彡i彡N0F，其中NOF表示李沙育圖形視頻中的幀數(shù)； C5 :將歸一化面積實驗曲線NA(i)所產(chǎn)生的重合程度最大的幀設為翻轉(zhuǎn)周期的標記 幀，第i個標記幀與第i+2個標記幀之間的時間間隔即為李沙育圖形的翻轉(zhuǎn)周期，i為任意 自然數(shù)； 設某段李沙育圖形視頻中總共有N個標記幀，第1個標記幀為李沙育圖形視頻中的第 匕幀，則可以得到N-2個周期值，那么第p個翻轉(zhuǎn)周期值為： 其中，τ p為第p個翻轉(zhuǎn)周期值，k p+2為第p+2個標記幀，k p為第p個標記幀，F(xiàn)R為李沙 育圖形視頻的幀率。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的頻架構(gòu)下的李沙育圖形翻轉(zhuǎn)周期精確檢測方法，其特征在 于，所述的步驟D包括以下步驟： Dl:設李沙育圖形的精確翻轉(zhuǎn)周期為τΛ，則有其中，Vp表示是指第P個翻轉(zhuǎn)周期的瞬時翻轉(zhuǎn)周期偏差； D2 :將步驟Dl中求得的^改寫成矩陣形式，得D3 :由于τρ不相關(guān)且精度相同，因此按照最小二乘準則， VtV = min (6)； 其中^表示翻轉(zhuǎn)周期偏差矩陣轉(zhuǎn)置，V表示是翻轉(zhuǎn)周期偏差矩陣，T表示翻轉(zhuǎn)周期偏差 矩陣的轉(zhuǎn)置。 將式（6)對f取一階導數(shù)，并令其為0,得：最終得到李沙育圖形的精確翻轉(zhuǎn)周期為τΛ:4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的頻架構(gòu)下的李沙育圖形翻轉(zhuǎn)周期精確檢測方法，其特征在 于，所述的步驟A中，高分辨率攝像機是指分辨率大于1000萬像素的攝像機。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種頻架構(gòu)下的李沙育圖形翻轉(zhuǎn)周期精確檢測方法，包括以下步驟：A：將被測信號和標準信號同時輸入數(shù)字示波器產(chǎn)生動態(tài)李沙育圖形；B：利用高分辨率攝像機對準動態(tài)李沙育圖形進行攝像，實時采集李沙育圖形的每一幀圖像并記錄李沙育圖形視頻；C：將李沙育圖形視頻中重合程度最大的幀設為翻轉(zhuǎn)周期的標記幀，第i個標記幀與第i+2個標記幀之間的時間間隔即為李沙育圖形的翻轉(zhuǎn)周期，？i為任意自然數(shù)；D：根據(jù)步驟C中得到的李沙育圖形的翻轉(zhuǎn)周期，利用最小二乘算法得到李沙育圖形的精確翻轉(zhuǎn)周期。本發(fā)明能夠精確快速的確定異頻架構(gòu)下的李沙育圖形翻轉(zhuǎn)周期，具有計算量小、計算結(jié)果穩(wěn)定可靠的優(yōu)點。
【IPC分類】G06T7/20, G06T7/00
【公開號】CN105069793
【申請?zhí)枴緾N201510485838
【發(fā)明人】杜保強, 蔡超峰, 耿鑫, 鄒東堯, 席廣永, 張勇, 湯耀華
【申請人】鄭州輕工業(yè)學院
【公開日】2015年11月18日
【申請日】2015年8月10日