相似视频关联分析技术综述
邓莉琼1，陈丹雯1，袁志民1，吴玲达1,2
(1. 国防科学技术大学信息系统工程重点实验室，长沙 410073；2. 装备指挥技术学院，北京 100016)
摘 要：对目前相似视频关联分析领域的相似视频理解、相似视频匹配、相似视频探测等进行比较和论述。介绍相似视频匹配方面的几种不同的匹配技术，探讨不同技术中存在的主要优势和缺陷，并介绍近年来在相似视频探测方面的最新技术和原理。结合实际应用讨论该领域目前存在的问题和发展趋势。
关键词关键词：：相似视频；关联分析；匹配技术；关键帧
Survey of Similarity Video Correlation Analysis Technology
DENG Li-qiong 1, CHEN Dan-wen 1, YUAN Zhi-min 1, WU Ling-da 1,2
(1. Science and Technology on Information Systems Engineering Laboratory, National University of Defense and Technology,
Changsha 410073, China; 2. College of Command and Technology on Equipment, Beijing 100016, China)
【Abstract 】This paper gives a detailed survey of the understanding of similarity video clips, the matching of similarity video clips and the detection of similarity video clips in videos events. And emphasizes on the presentation of kinds of video matching technology during similarity video detection, and discusses the advantages and limitations among them. The popular technologies in the detection are introduced. Combining with actual applications, the existing problems and potential tendency of these research directions are discussed.
【Key words 】similarity video; correlation analysis; matching technology; key frame
DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.15.069
计 算 机 工 程 Computer Engineering 第37卷 第15期
V ol.37 No.15 2011年8月 August 2011 ·多媒体技术及应用多媒体技术及应用·· 文章编号文章编号：：1000—3428(2011)15—0215—03 文献标识码文献标识码：：A 中图分类号中图分类号：：TP391
1 概述
在视频数据中，有一部分视频片段经常重复的出现，这
些视频片段可以用于分析视频数据[1]。重复的或近似重复(相
似)的视频检索近年来受到人们的普遍关注。探测重复的镜头
(帧序列)能减少需要存储的数据的数量，并且当移除重复镜
头后，有助于更快速地进行深入的视频分析。本文对目前相
似视频关联分析领域的相似视频理解、相似视频匹配、相似
视频探测等进行了论述。 2 相似视频关联技术 图1是相似视频关联技术方面的技术归纳。
图1 相似视频关联技术归纳
根据视频结构中不同的层次，视频结构为帧-镜头-故事
单元-视频，相应的匹配技术为相似关键帧探测(Near
Duplicate Keyframe Detection, NDK)-相似镜头探测(Near
Duplicate Shot Detection, NDSD)-相似视频片段探测(Near
Duplicate Video Clips, NDVC)、基于内容的重复片段探测
(Content-based Copy Detection, CBCD ，又名Identical Video
Segment Detection)-视频线程化技术、视频事件探测跟踪技术，除了底层的NDK 技术是针对图像以及最高层的事件探测跟踪是针对高层语义，中间的两层在研究技术上是一致的。本文统一将相似视频称呼为NDVC 。 3 相似视频匹配技术 相似视频匹配技术主要研究如何依据相似视频之间的相似度进行相似视频的匹配。可以将目前存在的针对相似视频匹配的相关工作分为5类。 3.1 基于文本的相似视频匹配
基于视频文本的相似度测量与文本领域中的TDT 研究
比较接近，因此，最初开展的研究首先通过自动语音识别技
术获得视频相应的文本信息，通过文本信息中的故事单元分
割和相似度分析。
文本在相似度计算中，按照对语句的分析深度来看主要
存在2种方法，一种是基于向量空间模型的方法[2]，该方法
把句子看成词的线性序列，不对语句进行语法结构分析，相
应的语句相似度衡量机制只能利用句子的表层信息。另一种
方法是对语句进行完全的句法与语义分析，对被比较的2个
句子进行深层的句法分析，并在依存分析结果的基础上进行
相似度计算。
3.2 基于关键帧的相似视频匹配 在视频的编辑过程中，报道相同事件的视频片段关键帧中通常包含有重复或者近似的场景和对象。这种关键帧视觉基金项目基金项目：：国家“863”计划基金资助重点项目(2009AA01Z335)；国家自然科学基金资助项目(60802080) 作者简介作者简介：：邓莉琼(1986－)，女，博士，主研方向：多媒体分析检索，图像匹配，视频关联；陈丹雯、袁志民，博士；吴玲达，教授、博士、博士生导师 收稿日期收稿日期：：2011-01-20 E-mail ：tigerss1016@https://www.doczj.com/doc/3d23198.html,
216 计算机工程2011年8月5日
上的重复性或者近似性，成为衡量视频是否具有关联关系的一个重要线索。即基于相似关键帧(NDK)进行相似度量。
针对视频关联分析的研究大部分是在NDK识别的基础上开展，NDK识别是一项具有挑战性的任务。早期一些研究主要通过底层的全局特征来衡量图像相似度。Odobez等使用颜色直方图来衡量视觉相似性。然而，建立在全局特征基础上的关键帧相似性衡量方法不够鲁棒。基于这一点，局部特征的提出解决了这个问题。
David G. Lowe在2004年总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法[3]，提出一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述子——SIFT描述子。该描述子主要利用关键点邻域的主方向作为该点的方向，从而实现描述子对尺度和方向的无关性。目前研究中存在不少基于局部特征的图像匹配算法，例如：SURF[4]和PCA-SIFT等。由于每个局部关键点使用128维的SIFT描述子，一幅图像通常有数百或上千个局部关键点，因此分析速度较慢。虽然PCA-SIFT使用主成分分析方法对描述子进行了降维，但是对速度的提升有限。SURF是一种快速鲁棒特征描述算法。近期大部分研究主要针对视觉模式进行识别：文献[5]首先研究了一种一一对称关键点匹配(one to one symmetric keypoint match)的过滤方法，该方法通过索引方法分别对这2个关键点与其他关键点遍历计算距离，如果不能满足这一条件则作为噪声过滤。这一方法须执行2次遍历，增加了匹配分析的时间。部分研究通过判断一对匹配关键点与邻近多对匹配关键点连接线在距离和方向上的一致性来进行过滤分析，并按照正确匹配关键点的数量来判断是否为NDK。
一个典型的基于相似关键帧视频匹配的方法是通过计算相似帧的数量来测量相似度。在文献[6]中，视频内部的相似度用2个视频之间的相似帧图像的数量来计算。2个视频之间的距离被定义为相似帧的数量在所有帧数量中所占的比例。文献[7]从分割好的视频镜头片段中抽取出一些关键帧，然后通过比较2个视频的关键帧集来计算视频之间的相似度。这一方法的主要缺陷是没有考虑序列信息。近年来，为了有效地进行视频检索，文献[8]提出了构建相似关键帧识别子数据库来提高分析效率的基本思路，即在数据库中设置相互之间具有重叠区间的时间片段，选择该时间片段的视频数据构建进行分析子数据库。
3.3 基于特征的相似视频匹配
基于特征的方法将视频归纳为指纹并用于快速检索。典型的例子包括使用全局颜色直方图将视频里的帧压缩为一个指纹。更先进的技术包括近年来提出的随机柱状图，其抽取出底层次的特征并使用locality sensitive hashing将其嵌入到高维空间里。得到的指纹不仅压缩且稀少，适合使用诸如矢量空间模型等索引方法进行快速检索。但由于指纹中常常忽略了时间信息，因此不支持部分相似视频的匹配。
文献[9]中提出了基于视频匹配的特征对齐方法(Signature Alignment, SA)。特征对齐首先通过计算相邻图像之间的相似度将每一帧转换为单一值序列。这种方法使用视频的局部序列前后关系，对特征变化是鲁棒的。然而，在实际应用中，除了镜头转换的案例外，相邻帧常常是十分相似的。因此，特征对齐的匹配方式还不够准确。虽然基于特征的方法加快了视频匹配的速度，但仍然有信息损失的缺点而易导致许多错误的搜索结果。3.4 基于轨迹的相似视频匹配
基于轨迹的方法沿着图像或视频序列跟踪兴趣点，使得关键点特征具有空间和时间的信息。例如，文献[10]利用轨迹来突出不同的运动行为，然后将行为标签分配给每个局部描述子。文献[11]使用一系列的轨迹来表示整个镜头，其中每个轨迹轮流被描述为离散的时间模式。一般而言，抽取出轨迹是一项十分耗时的工作，而且轨迹特征往往对镜头运动敏感，因此其鲁棒性局限于版本探测，对普通的相似帧探测并不鲁棒，尤其是涉及到视角变化的图像。
文献[12-13]通过基于序列匹配方式进行相似视频匹配，其优点是将时序信息考虑了进来。其中，文献[12]提出的编辑距离变量是目前在时间匹配上最鲁棒的方法，由于其保持了时间上的序列信息。EPR是第1个被提出的综合编辑距离和L1标准距离的方法。文献[13]中提出了一个基于无尺度量化的符号化方法，称为vString。实际特征值被映射为一些离散的类别，每个视频以多维度的视频字符串来表示。最后，使用vstring编辑距离进行相似度计算。这一工作同样没有减少视频特征的多维度性，因此，表示的方法不够紧凑。
4 相似视频
相似视频片段探测技术
片段探测技术
相似视频片段探测是一种用于探测反复出现在视频数据里的相似视频片段，当在包含上千个小时的视频数据库里进行检索时，会有一些视频片段反复出现在新闻数据里。这些视频片段能帮助揭示出重要的主题以及建立视频数据库的结构。NDVC的探测在2008年第1次作为视频检索国际评测(Video Retrieval Evaluation at TREC, TRECVID)的标准评测内容进入比赛，可见研究NDVC探测的重要意义。
Pinar Duygulu等在研究中认为，视频制作中有2条规则：(1)特定镜头的重复使用来提示特定的事件；(2)如果没有相同的，则选取相似的镜头或图标作为事件的标志。并在此基础上设计了一种方法来发现重复的视频片段并识别匹配相似的图标来探测和跟踪事件。该方法是一种启发式方法，对一些经验参数的设置非常敏感。文献[14]试图使用表1中对NDVC 的定义来识别和移除NDVC。他们提出了一个层次化的方法来对NDVC进行聚类和过滤，并证明了他们的方法能够有效地探测和减少在搜索列表中冗余的视频。
部分研究人员则更多地考虑时间上的限制，如文献[13]使用编辑距离。然而，这种方法仅适用于包含最多100个左右的视频数据集。目前最大的相似镜头探测系统是文献[15]中使用的方法，并将该方法应用于包含30 000个小时的视频数据库中。该方法包括用20维的空间和时间描述子来表示每个关键帧基于Harris探测的兴趣点。通过使用Hilbert curve 方法进行相似性的特征搜索，并使用投票过程来标志相似镜头。该方法必须存储每一帧所产生的大量数据，不适于实时操作。
文献[16]提出了基于HMM的方法来探测重复发生的视频片段。他们的模型大部分是用来寻找发生十分频繁的视频，其中大部分往往是商业广告而需要被移除。部分研究利用从I帧中抽取出来的视觉特征来探测重复的视频。由于数据的数量巨大，因此使用I帧的方法并不实用。
一个效率较好的NDVC探测系统还可以用于探测数字视频的版权侵犯。例如全球最大的视频共享网站YouTube就包含大量的涉及版权的电视和电影。一旦确定一个原始版权视频后，利用NDVC探测系统就可以自动地探测并移除掉该原始版权视频的所有拷贝版本。
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邓莉琼，陈丹雯，袁志民，等：相似视频关联分析技术综述
5 面临的问题
当前研究虽然取得了一定的进展，但也面临一系列迫切需要改进的问题：
(1)准确度与速度之间的平衡，相似关键帧识别方法的速度难以满足大规模视频数据库的需求。索引技术只是提高了数据的读取速度，对于匹配分析速度的提高非常有限。因此必须研究一种方法在本质上克服影响匹配分析速度的瓶颈，提高识别速度，满足大规模视频分析的要求。
(2)当前在相似视频匹配中过分依赖于相似关键帧的探测，往往忽略了具有相似关键帧却不是相似视频的特殊现象，应该准确定位相似关键帧在相似视频匹配中的作用。
(3)近似相似视频的探测，近年来人们认为具有相似场景内容的视频也可认为是近似相似视频，这一类视频在视觉上的相似度较小，因此，仅靠目前的相似视频探测的方法完全不能满足需求，需要提出更适合于近似视频的探测方法。
(4)在视频主题线程化技术的研究中算法在本质上还是利用文本信息。没有充分利用视觉信息，其次利用二叉树或者层次树并不能充分体现视频变化的历程。需要研究更加简单有效的方法来体现视频各个方面的变化历程。
(5)缺乏有效的评价机制，针对大量的相似视频探测工作，如何测量评价相似视频之间的相似度是一个需要深入研究的问题。
6 结束语
相似视频关联分析技术是一个充满希望与挑战的学科研究前沿，相关内容的深入研究必将对视频信息组织技术以及传统的数据挖掘技术产生极大的促进，同时也将在信息检索、决策支持、信息可视化等应用领域发挥积极的辅助作用。作为一个新兴的领域，目前还有很多问题没有解决。相似视频的关联分析研究，无论在理论上、技术上还是应用上都具有重要意义，是有效开展视频信息服务的保障，尤其在数字媒体技术飞速发展的今天，各种来源视频信息的大量涌现，使得该研究具有广阔的应用前景。
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编辑顾逸斐
邓莉琼，陈丹雯，袁志民，等：相似视频关联分析技术综述
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药物分析学现状及研究进展 药物是预防、治疗、诊断疾病和帮助机体恢复正常机能的物质。药品质量的优劣直接影响到药品的安全性与有效性，关系到患者的生命安危。虽然药品也是一种商品，但是由于其特殊性，对它的质量控制远比其他商品严格。因此必须运用各种有效手段，包括物理、化学生物学以及微生物学等等的方法，通过各个环节来全面保证、控制以及提高药品的质量。传统的药物分析手段大多包括化学方法来分析药物分子，控制药品质量。但是，如今的药物分析无论是分析领域，还是分析技术都已经大大的拓展。从静态发展到动态，从体外分析发展到体内分析，从品质分析发展到生物活性分析，从单一技术分析发展到联用分析，从小样本分析发展到高通量分析，从人工分析发展到计算机辅助分析，从而使得药物分析从20世纪初的一门分析技术，逐步发展成为一门日渐成熟的科学——药物分析学。药物分析学采用化学、物理、数学、生物学和信息学等分析理论和方法，结合现代化学、光谱、色谱及连用技术，对化学药物、中药/天然药物和生物技术的研发、生产、和临床应用等各环节进行全面的质量控制。 药物分析学作为药物科学研究的眼睛，梳理并逐步明确了重点方向的重大科学问题，形成了关键的技术和方法，观念不断更新，研究范围也不断拓宽。分析科学、计算化学、生物学等相关学科的发展，促进了药物分析学的理论、技术和方法的发展；药学学科的发展对药物分析学提出了更高的需求，药物分析学不仅是静态的化学药物、中药和生物技术药物的分析，而且拓展到对生物体内、代谢过程、工艺流程、反应历程的动态分析、检测和综合质量评价分析。基因组学、蛋白质组学和代谢组学在新药开发中日益受到重视，对药物分析学提出了新的挑战和机遇，药物分析学已从以物质为中心转移到与生命科学的结合，即药物成分和药物活性的相关分析。现就药物分析学的一些较重要发展领域和分析技术的进展作一概述。手性药物分析 美国药典药名字典所收载的药物中有一半至少含有一个不对称中心。而其中绝大多数人工合成的手性药物，例如90%抗癫痫药，β-受体激动剂和阻断剂、口服抗凝剂，50%抗炎药和局麻药都以其外消旋体供药用。生物系统由生物大分子组成，如蛋白质、糖脂、多核苷酸、受体等，这些生物大分子都由L-氨基酸和D-糖类构成，因而生物体是一个手性环境。在手性药物的两个对映体分子被引入体内后，具有手性的受体、酶蛋白质将其作为两个不同的化合物处理，因而药物对映体具有不同的代谢途径和药理作用，进而产生不同的疗效或毒副作用。另外，一些药物在体内发生手性转化，如S-(+)-布洛芬是优映体，但低活性的R-(-)-劣映体可在生物体内转化为高活性的S-(+)-体。由于个体差异等原因使用外消旋体不易控制有效剂量，特别是当肾功能减弱时，S-(+)-优映体易在体内蓄积，通过抑制肾环氧化酶，加剧肾局部缺血，而发生毒副反应。美国等国药品管理部门已要求在申请新手性药物时，提供每一种对映体的药动学、药理学和毒理学研究资料，并对研制外消旋体而不是单个对映体做出合理的解释。常规的分析方法用于外消旋体药物的药动学、浓度-效应关系研究时，会导致错误的结果。因此目前需要建立对映体选择性分析方法，用于研究手性药物对映体的药物动力学、药效学和手性药物的质量控制。 对映体的分离和测定在分离科学上曾被认为是最困难的工作之一。经典的分级结晶、旋光等方法的重现性或灵敏度欠佳。随着手性色谱学，尤其是手性高效液相色谱法、性气相色谱法和手性毛细管电泳法等的发展，为解决上述问题提供了有效的手段。色谱法分离药物对映体的方法可分为两大类：间接法（手性衍生化试剂法，CRD）和直接法。间接法采用手性衍生化试剂与手性胺类、醇类、羧酸类等反应形成非对映体衍生物。非对映体对在常规色谱系统中，根据非对映体分子的手性结构、手性中心所连接的基团、色谱系统的分离效率（包括溶
2012年第2期 1 500kV 输电线路故障诊断方法综述 魏智娟1 李春明2 付学文1 （1.内蒙古工业大学电力学院，呼和浩特 010080；2.内蒙古工业大学信息学院，呼和浩特 010080） 摘要 对近几年国内外具有代表的中外文献进行了学习研究，重点论述了输电线路故障诊断的四种方法：阻抗法，神经网络和模糊理论等智能算法，小波理论，行波法。综合输电线路的四种故障诊断方法，建议采用小波熵原理对输电线路故障模型进行故障类型识别，运用基于小波熵的单端行波测距方法实现故障定位。 关键词：故障诊断；阻抗法；智能算法；小波理论；行波法 The Survey on Fault Diagnosis in the 500kV Power Transmission Lines Wei Zhijuan 1 Li Chunming 2 Fu Xuewen 1 （1.The Power College of Inner Mongolia University of Technological, Inner Mongolia, Hohhot 010080; 2.The Information College of Inner Mongolia University of Technological, Inner Mongolia, Hohhot 010080） Abstract Based on the overview of typical literatures at home and abroad, this research focused on the four methods of failure diagnosis of transmission lines, namely, Impedance method, Intelligent method such as Neural Network Theory and Fuzzy Theory, Wavelet Theory and Traveling Wave method. And based on the synthesis of the four methods, this research suggested that simulation should be conducted to the failure models of transmission line by applying Wavelet Entropy Principle and the results of the simulation should be analyzed in order to identify the failure types; and the failure simulation should be conducted by the single traveling wave distance-testing method of wavelet entropy, and the results of the simulation should be analyzed in order to realize failure location. Key words ：failure diagnosis ；impedance method ；intelligent algorithm ；the Wavelet Theory ；the traveling wave method 超高压输电线路是电力系统的命脉，它担负着传送电能的重任，其安全可靠运行是电网安全的根本保证。输电线路在实际运行中经常发生各种故障，如输电线路的鸟害故障[1]、输电线路的风偏故障等[2]，及时准确地对输电线路进行故障诊断就显得非常重 要。国家电网公司架空送电线路运行规程明确规定 “220kV 及以上架空送电线路必须装设线路故障测 距装置”[3-4]。由于我国幅员辽阔，地形地貌的多样 性致使输电线路工作环境极为恶劣，输电线路发生 故障导致线路跳闸、电网停电，对电力系统安全运 行造成了很大威胁，所以，在线路发生故障后迅速 准确地进行故障诊断，减少因故障引起的停电损失， 降低寻找故障点的劳动强度，尽最大可能降低对整 个电力系统的扰动程度，确保电力系统的安全可靠稳定运行具有十分重要的意义。本文在总结前人的基础上，重点论述了超高压输电线路的4种故障诊断方法，建议采用小波熵原理对输电线路故障类型 进行故障识别，利用基于小波熵的单端行波测距方法实现故障定位。 1 输电线路故障诊断 当输电线路发生故障时，早先的故障定位通常是由经验丰富的运行人员在阅读故障录波图的基础上，综合电力用户提供的信息，进行预测、判断可能出现的故障位置，然后派巡线人员通过查线确认故障位置并及时排除故障。在电力市场竞争日渐激
对比式学情分析，提高远程智慧联动教学效益 成都高新新源学校谭琳王艳 摘要：远程智慧联动教学指的是教师在新媒体技术的支撑下，打破空间局限，实现异地同时同师授课。准确把握两个班的学情，是提高远程智慧联动教学效益的关键。对比式学情分析将学情看作一个流动的过程，重视学情的即时性，注重学情分析在“当下”，通过课前、课中、课后的对比式学情分析，便于老师制定和调整教学计划。 关键词：远程智慧联动学情分析 一、前言 “学习者的回归”是课程改革的重要理念。远程智慧联动课堂上教师在新媒体技术的支撑下，打破空间局限，实现异地同时同师授课，如何最大化这种远程智慧联动教学的效益，首先要解决的问题就是准确分析把握近端与远端学生学情。近端学生一般是授课教师所执教班级，教师对学生的学情了解比较清楚，但对远端学生而言，授课教师与学生彼此都是陌生的状态，授课教师对学生学情很难有准确的把握。那么怎样才能做到“准确”分析学情呢？这正是本研究所关注的一个重要内容。 事实上，前人对如何准确分析学情已经做了相当深入的研究。在中国知网上输入关键词“学情分析”很快就能搜索到多大5437条的相关研究成果。但当关键词改变为“远程教学学情分析”时，遗憾的是我们只搜到了0条结果。由此可见，远程智慧联动教学下如何准确分析学情尚为一块处女地，是一个有价值的研究点。但同时，我们无经验可借鉴，研究难度可想而知。但无论是传统课堂，还是远程智慧联动课堂学情分析面对的都是学生，有着一定的共同性。所以，我们再次将关键词更换为“学情分析的方法”，这次我们搜索到582条，但可采纳者仍旧不多，我们精选了5篇进行学习。随后，我们在国家哲学社会科学学术期刊数据库输入“学情分析”，查到相关文献142篇，我们精选了33篇进行学习，以期对我们的研究有所裨益。我们在谷歌镜像和国家哲学社会科学学术期刊数据库输入“远程教学学情分析”“远程学情”“远端学情”查找的结果都为0，因此，对传统课堂学情分析进行深入的文献研究，结合我们在实践中的经验和课堂
摘要文章简要介绍了从基于内容的视频分析与检索问题的提出到所涉及的关键 技术以及目前研究状况，并简要介绍了现阶段在这方面的研究热点及以后要做的工作。 一、问题的提出： 互联网的出现给人类带来了很大的便利，特别是实现资源共享之后的互联网，但面对这浩如烟海的资源到底哪些是对自己有利用价值的呢？而90年代以来，多媒体技术和网络技术的突飞猛进，人们正快速的进入一个信息化社会。现代技术已能运用各种手段采集和生产大量各种类型的多媒体信息数据，出现了数字图书馆、数字博物馆、数字电影、可视电话、交互电视、会议电视、点播视频服务、远程教育以及远程医疗等多种新的服务形式和信息交流手段，在众多的多媒体信息中最大也是最主要的一种就是视频信息，人类接受的信息约有70%来自视觉，视频所携带的信息量远远大于语音和数据。在视频信息高度膨胀的今天，随之而来的问题就是对海量视频信息的高效检索和浏览，即人们如何快速有效地查看大量的视频信息，并从中找出自己感兴趣的内容。 传统的视频信息检索方案是使用文字标示符进行检索，具体到对视频帧的查询是借助对帧图像的编号和注释来进行的，首先给帧图像加上一个对其描述的文字或数字注释，然后在检索时对注释进行检索，这样一来对帧图像的查询就变成了基于注释的查询。这种方法虽然简单，但不能完全满足对视频数据检索的需要，首先视频数据量很大，用手工方式添加注释工作量很大，而且效率很低；其次视频内容丰富很难用文字标签完全表达；再次文字描述是一种特定的抽象，特定的标签只适合特定的查询；最后文字标签是靠观察者加上去的，因此受主观因素的影响，不同的观察者可能有不同的描述[1]。从而需要一种客观全面的视频自动检索方法，基于内容的视频检索(Content-Based Video Retrieval，CBVR)应运而生。它根据视频的内容及上下文关系，对大规模视频数据库中的视频数据进行检索。提供这样一种算法:在没有人工参与的情况下,自动提取并描述视频的特征和内容。区别于传统的基于关键字的检索手段。融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术。 近年来随着多媒体信息在娱乐、商业、生产、医学、安全、国防、军事等领域的大量应用，基于内容的视频检索技术己经成为近年来国内外研究的热点问题研究视频数据的高效分类、处理和索引技术，建立和完善视频信息的快速浏览检索机制，开发功能强大、使用便捷的视频信息浏览检索系统，既具有极大的理论价值，也具有巨大的应用潜力。 二、解决方案： 视频标注:视频标注是通过人工的方式将某一段视频进行主观的属性标注，然后以文本的方法进行检索。视频标注技术己相当成熟，但有其固有的不足，第一，要人工手动完成，工作量极大，且效率很低。第二，某些视频和感知特征很难用文字来描述。第三，主观性很强，没有统一的标准，不同的人对同一段视频有不同的理解，必然导致不同的标注结果。 视频摘要:视频摘要以自动或半自动的方式，从原视频中提取有意义的部分，将它们合并而成的紧凑的、能充分表现视频语义内容的视频概要。视频摘要技术也有一定的发展，同时给基于内容的视频检索提供了思路，但与真正的基于内容
控制与制导 本文2009-03-27收到,作者分别系空军工程大学导弹学院硕士、硕士、博士生导师 多传感器目标数据融合及关键技术 黄 赫 李宝泽 曹泽阳 摘 要 介绍了多传感器数据 融合的研究现状和发展趋势,并介绍了一些先进的目标信息数据关联和目标跟踪技术,在定位和跟踪巡航导弹方面具有一定的意义。最后针对存在的难点和问题,提出了分坐标目标信息处理的方法。 关键词 巡航导弹 数据融 合 分坐标 滤波 引 言 在未来军事作战准备中,巡航导弹与反巡航导弹之间的斗争必将更加激烈复杂,传感器易受各种干扰或者隐身目标的影响,三维测量传感器信息可能变成二维信息,二维测量传感器信息可能变成一维信息,一维测量传感器信息可能丧失,这些信息很难被充分利用去跟踪和定位巡航导弹。若采用先进的数据关联和跟踪技术,进行数据融合,充分利用多传感器的信息,将对巡航导弹目标进行精确定位和跟踪有很大的好处,对提高打赢能力具有重要的价值。 1 目标数据融合的研究现状及发展趋势 近20年来,随着科学技术 的发展,种类更多、性能更优的各类传感器不断产生,各种面向复杂应用背景的多传感器系统也大量涌现。 自20世纪70年代开始,多传感器数据融合(M u l t i -S e n s o r D a t a F u s i o n ,M S D F )技术逐渐受到各国尤其是各国军方的重视。以美国为代表,在军方、大公司和院校相继成立了专门的实验室,研究和测试数据融合理论和算法、数据融合系统建立及融合算法评估。1986年美国国防部成立数据融合工作组联合指导实验室(T h e J o i n t D i r e c t o r s o f L a b o r a -t o r i e s D a t a F u s i o n W o r k i n g G r o u p ),其最终研究成果为J D L 模型的建立,该模型得到了广泛的认同[1] 。1988年,美国国防部将数据融合列为20世纪90年代重点研发的20项关键技术之一。在海湾战争结束后,美国国防部从实际战争中体会到了数据融合 技术的巨大潜力,更加重视信息自动综合处理技术的研究,并将通信局改为信息局,在C 3 I 中增加计算机,建立以数据融合中心 为核心的C 4 I 系统。1995—1998财年美国国防部启动的46项先期概念技术演示验证项目之一(战场了解和数据分发系统,B A D D ),通过对来自一组类型各异的传感器数据的融合处理,旨在增强指挥官对战场态势感知的能力。此外,在1998年美国国防部公布的《2010年联合作战设想》中,对作战能力要素“有效使用兵力”和“任务规划”的阐述中,都明确要求:“借助一体化辅助决策提供实时融合的作战空间态势,为快速搜索和捕获目标、作战协同和目标选择、目标移交和交战的信息处理提供支持”、“协同态势评估”、“作战空间的统一理解和表达” [2] 。以美 国为代表的西方各国看到了数据融合技术在军事上的重要效用和非凡前景,投入巨资开展研究。资料显示,美国每年用于数据融 ·50·飞航导弹 2009年第10期 DOI :10.16338/j .issn .1009-1319.2009.10.015
故障诊断理论方法综述 故障诊断的主要任务有：故障检测、故障类型判断、故障定位及故障恢复等。其中：故障检测是指与系统建立连接后，周期性地向下位机发送检测信号，通过接收的响应数据帧，判断系统是否产生故障；故障类型判断就是系统在检测出故障之后，通过分析原因，判断出系统故障的类型；故障定位是在前两部的基础之上，细化故障种类，诊断出系统具体故障部位和故障原因，为故障恢复做准备；故障恢复是整个故障诊断过程中最后也是最重要的一个环节，需要根据故障原因，采取不同的措施，对系统故障进行恢复一、基于解析模型的方法 基于解析模型的故障诊断方法主要是通过构造观测器估计系统输出，然后将它与输出的测量值作比较从中取得故障信息。它还可进一步分为基于状态估计的方法和基于参数估计的方法，前者从真实系统的输出与状态观测器或者卡尔曼滤波器的输出比较形成残差，然后从残差中提取故障特征进而实行故障诊断；后者由机理分析确定系统的模型参数和物理元器件之间的关系方程，由实时辨识求得系统的实际模型参数，然后求解实际的物理元器件参数，与标称值比较而确定系统是否发生故障及故障的程度。基于解析模型的故障诊断方法都要求建立系统精确的数学模型，但随着现代设备的不断大型化、复杂化和非线性化，往往很难或者无法建立系统精确的数学模型，从而大大限制了基于解析模型的故障诊断方法的推广和应用。 二、基于信号处理的方法 当可以得到被控测对象的输入输出信号，但很难建立被控对象的解析数学模型时，可采用基于信号处理的方法。基于信号处理的方法是一种传统的故障诊断技术，通常利用信号模型，如相关函数、频谱、自回归滑动平均、小波变换等，直接分析可测信号，提取诸如方差、幅值、频率等特征值，识别和评价机械设备所处的状态。基于信号处理的方法又分为基于可测值或其变化趋势值检查的方法和基于可测信号处理的故障诊断方法等。基于可测值或其变化趋势值检查的方法根据系统的直接可测的输入输出信号及其变化趋势来进行故障诊断，当系统的输入输出信号或者变化超出允许的范围时，即认为系统发生了故障，根据异常的信号来判定故障的性质和发生的部位。基于可测信号处理的故障诊断方法利用系统的输出信号状态与一定故障源之间的相关性来判定和定位故障，具体有频谱分析方法等。 三、基于知识的方法 在解决实际的故障诊断问题时，经验丰富的专家进行故障诊断并不都是采用严格的数学算法从一串串计算结果中来查找问题。对于一个结构复杂的系统，当其运行过程发生故障时，人们容易获得的往往是一些涉及故障征兆的描述性知识以及各故障源与故障征兆之间关联性的知识。尽管这些知识大多是定性的而非定量的，但对准确分析故障能起到重要的作用。经验丰富的专家就是使用长期积累起来的这类经验知识，快速直接实现对系统故障的诊断。利用知识，通过符号推理的方法进行故障诊断，这是故障诊断技术的又一个分支——基于知识的故障诊断。基于知识的故障诊断是目前研究和应用的热点，国内外学者提出了很多方法。由于领域专家在基于知识的故障诊断中扮演重要角色，因此基于知识的故障诊断系统又称为故障诊断专家系统。如图1.1
第六章小波变换的几个典型应用 6.1 小波变换与信号处理 小波变换作为信号处理的一种手段，逐渐被越来越多领域的理论工作者和工程技术人员所重视和应用，并在许多应用中取得了显著的效果。同传统的处理方法相比，小波变换取得了质的飞跃，在信号处理方面具有更大的优势。比如小波变换可以用于电力负载信号的分析与处理，用于语音信号的分析、变换和综合，还可以检测噪声中的未知瞬态信号。本部分将举例说明。 6.1.1 小波变换在信号分析中的应用 [例6-1] 以含躁的三角波与正弦波的组合信号为例具体说如何利用小波分析来分析信号。已知信号的表达式为 应用db5小波对该信号进行7层分解。xiaobo0601.m 图6-1含躁的三角波与正弦波混合信号波形 分析： （1）在图6－2中，逼近信号a7是一个三角波。 （2）在图6－3中细节信号d1和d2是与噪声相关的，而d3（特别是d4）与正弦信号相关。 图6-2 小波分解后各层逼近信号 图6-3 小波分解后各层细节信号 6.1.2 小波变换在信号降躁和压缩中的应用 一、信号降躁 1．工程中，有用信号一般是一些比较平稳的信号，噪声通常表现为高频信号。2．消躁处理的方法：首先对信号进行小波分解，由于噪声信号多包含在具有较高频率的细节中，我们可以利用门限、阈值等形式对分解所得的小波系数进行处理，然后对信号进行小波重构即可达到对信号的消躁目的。 小波分析进行消躁处理的3种方法： （1）默认阈值消躁处理。该方法利用ddencmp生成信号的默认阈值，然后利用wdencmp函数进行消躁处理。 （2）给定阈值消躁处理。在实际的消躁处理过程中，阈值往往可通过经验公式获得，且这种阈值比默认阈值的可信度高。在进行阈值量化处理时可利用函数wthresh。 （3）强制消躁处理。该方法时将小波分解结构中的高频系数全部置为0，即滤掉所有高频部分，然后对信号进行小波重构。方法简单，消躁后信号比较平滑，但易丢失信号中的有用成分。 小波阈值去噪方法是目前应用最为广泛的小波去噪方法之一。 3．信号降噪的准则： 1．光滑性：在大部分情况下，降噪后的信号应该至少和原信号具有同等的光滑性。
Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2015, 4(3), 17-22 Published Online August 2015 in Hans. https://www.doczj.com/doc/3d23198.html,/journal/airr https://www.doczj.com/doc/3d23198.html,/10.12677/airr.2015.43003 A Survey on Object Tracking Jialong Xu Aviation Military Affairs Deputy Office of PLA Navy in Nanjing Zone, Nanjing Jiangsu Email: pugongying_0532@https://www.doczj.com/doc/3d23198.html, Received: Aug. 1st, 2015; accepted: Aug. 17th, 2015; published: Aug. 20th, 2015 Copyright ? 2015 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.doczj.com/doc/3d23198.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Object tracking is a process to locate an interested object in a series of image, so as to reconstruct the moving object’s track. This paper presents a summary of related works and analyzes the cha-racteristics of the algorithm. At last, some future directions are suggested. Keywords Object Tracking, Track Alignment, Object Detection 目标跟踪相关研究综述 徐佳龙 海军驻南京地区航空军事代表室，江苏南京 Email: pugongying_0532@https://www.doczj.com/doc/3d23198.html, 收稿日期：2015年8月1日；录用日期：2015年8月17日；发布日期：2015年8月20日 摘要 目标跟踪就是在视频序列的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标的位置，建立起运动目标在各幅图像中的联系。本文分类总结了目标跟踪的相关工作，并进行了分析和展望。
工程机械故障诊断方法综述 谢祺 机0801-1 20080534 【摘要】：机械设备的检测诊断技术在现代工业生产中的作用不可忽视,从设备诊断的基本方法、内容和技术手段等多方面对我国机械设备诊断技术的现状进行了综述,并在此基础上分析并提出了该技术在今后的发展趋势。 【关键字】：机械设备诊断技术发展趋势 引言 随着科学技术的发展,机械设备越来越复杂,自动化水平越来越高,机械设备在现代工业生产中的作用和影响越来越大,与其有关的费用越来越高,机器运行中发生的任何故障或失效不仅会造成重大的经济损失,甚至还可能导致人员伤亡。通过对设备工况进行检测,对故障发展趋势进行早期诊断,找出故障原因,采取措施避免设备的突然损坏,使之安全经济地运转,在现代工业生产中起着重要的作用。开展机械设备故障检测与诊断技术的研究具有重要的现实意义。本文试图对机械设备故障监测诊断的内容、方法的现状及发展趋势进行探讨。 1机械故障诊断技术的历史 早在60年代末，美国国家宇航局(NASA)就创立美国机械故障预防MFPG(Machinery Fault Prevention Group)，英国成立了机械保健中心(UK，Machineral Health Monitoring Center)。由于诊断技术所产生的巨大的经济效益，从而得到迅速发展。但各个工程领域对故障诊断的敏感程度和需求迫切性并不相同。例如一台机械设备因故障停机检修并不导致全厂生产过程停顿，或对产品质量产生严重的影响，它对故障诊断的需求性就不那么迫切。反之，就非要有故障诊断技术不可。目前监视诊断技术主要用于连续生产系统或与产品质量有直接关系的关键设备。 机械故障诊断技术发展几十年来，产生了巨大的经济效益，成为各国研究的热点。从诊断技术的各分支技术来看，美国占有领先地位。美国的一些公司，如 Bently，HP等，他们的监测产品基本上代表了当今诊断技术的最高水平，不仅具有完善的监测功能，而且具有较强的诊断功能，在宇宙、军事、化工等方面具有广泛的应用。美国西屋公司的三套人工智能诊断软件（汽轮机TurbinAID，发电机GenAID，水化学ChemAID）对其所产机组的安全运行发挥了巨大的作用。还有美国通用电器公司研究的用于内燃电力机车故障排除的专家系统DELTA；美国NASA研制的用于动力系统诊断的专家系统；Delio Products公司研制的用于汽车发动机冷却系统噪声原因诊断的专家系统ENGING COOLING ADCISOR等。近年来，由于微机特别是便携机的迅速发展，基于便携机的在线、离线监测与诊断系统日益普及，如美国生产的M6000系列产品，得到了广泛的应用[2]。 英国于70年代初成立了机器保健与状态监测协会，到了80年代初在发展和推广设备诊断技术方面作了大量的工作，起到了积极的促进作用。英国曼彻斯特大学创立的沃森工业维修公司和斯旺西大学的摩擦磨损研究中心在诊断技术研究方面都有很高的声誉。英国原子能研究机构在核发电方面，利用噪声分析对炉体进行监测，以及对锅炉、压力容器、管道得无损检测等，起到了英国故障
基于学习分析的在线学习测评建模与应用 ———课程综合评价参考模型研究 孙洪涛1，郑勤华2，陈耀华2，陈 丽2 （1.中央民族大学现代教育技术部，北京 100081；2.北京师范大学远程教育研究中心，北京 100875） [摘 要]课程是在线学习的载体。课程评价是远程教育教学评价的重要组成部分。近年来，随着在线学习的迅速发展， 课程评价从内容到手段上都正经历着重要的转变。学习分析的发展为课程评价提供了新的途径。本研究首先提出了课程评价的概念框架，并通过学习分析构建了课程评价的模型，从媒体技术、学习资源、学习活动、学习支持和联通度五个维度对在线学习课程进行评价。在此模型的基础上，设计并开发了课程评价的学习分析工具，对所提出的模型进行了实际验证。最后，分析了基于学习分析的课程评价的特征和趋势。本研究为课程综合测评提供了理论参考，为学习分析技术在课程评价中的实际应用提供了方法上的借鉴。 [关键词]学习分析；课程综合评价参考模型；C-SERI ；课程评价[中图分类号]G434[文献标志码]A [作者简介]孙洪涛（1977—），男，山东青岛人。高级工程师，博士，主要从事学习分析、教育信息化规划等方面研究。 E-mail ：sun_htao@https://www.doczj.com/doc/3d23198.html, 。 基金项目：北京师范大学自主科研基金项目“学习者在线学习状态分析与可视化工具研发（项目编号：SKZZB2015013）”；中央高校基本科研业务费专项资金 一、引言 课程是远程教学的载体[1]，承载着远程教学的内容与过程。对于课程的评价是远程教育教学评价的重要组成部分。 在远程教育领域中，课程内涵丰富，并且在不断发展之中。课程从其本源意义上包含着学科教学科目和教学进程两个层面。《现代汉语词典》中将课程解释为学校教学的科目和进程。《中国大百科全书》（第二版）中将课程定义为课业及其进程，并列举了三种对课程的常见理解：课程即教学科目，课程即预期的学习结果或目标，课程即学习经验或体验。 [2] 教育行业标准中《在线课程建设》征求意见稿中指出，在线课程是在网络环境下组织某门课程的教学内容并实施的教学活动的总和。在线课程由在线学习 平台承载和运行。在线课程包括有组织的教学内容，有设计的教学活动，有记录的交互信息和对课程的教学分析。 [3] 国家开放大学将课程界定为实现专业培养 目标而开设的学科及其目的、内容、范围、活动、进程等的总和。一门课程是教学计划中的一个科目。[4]英国高等教育统计署(Higher Education Statistics Agency)发布的《什么是课程》研究报告中指出，课程具有广泛的内涵，课程的概念在高等教育周期的不同阶段有所不同。总体而言，课程是与一系列确定的学习结果相关的学习参与。[5]这个定义从课程的目的出发，强调了课程的参与过程。可见课程并非仅仅是科目与资源的集合，而更为强调学习过程和结果。 通过以上定义可见，课程的定义有广义和狭义之分。广义定义将课程界定为学科，由一系列课程构成科目体系；狭义的课程指一门具体课程，包含着课程
电力系统故障的智能诊断综述 发表时间：2016-06-30T14:34:41.580Z 来源：《电力设备》2016年第9期作者：李艳君蒋杰李玉玲李飞翔 [导读] 在电力系统中，设备故障诊断和厂站级的故障诊断经过了几十年的发展和改革，现今已经较为成熟，而电力系统层面的故障才刚刚开始。 李艳君蒋杰李玉玲李飞翔 （国网新疆检修公司新疆乌鲁木齐 830000） 摘要：常用的智能故障诊断技术有专家系统、人工神经网络、决策树、数据挖掘等，专家系统技术应用最广，最为成熟，但是也需要结合使用其他智能技术来克服专家系统技术自身的缺点。智能故障诊断技术的发展趋势主要有多信息融合、多智能体协同、多种算法结合等，并向提高智能性、快速性、全局性、协同性的方向发展。基于此，本文就针对电力系统故障的智能诊断进行分析。 关键词：电力系统；故障；智能诊断 引言 文章对电力系统故障的智能诊断进行了详细的阐述，通过对电力系统的简介，和对故障诊断的发展阶段进行了简要的分析，并阐述了电力系统故障的智能诊断实际应用存在的问题及对策，文章最后指出了电力系统故障的智能诊断的发展趋势。望文章的阐述推动电力系统故障的智能诊断的发展。 1电力系统概述 电力系统是由发电厂、送变电线路、供配电所和用电等环节组成的电能生产与消费系统。电力系统的主要功能是将自然界中的能源，通过先进的发电动力装置，将能源转换为电能。在通过输电线路和变压系统，将电能传送到各个用户。为了实现这一功能，电力系统在各个环节和不同层次还具有相应的信息与控制系统，对电能的生产过程进行测量、调节、控制、保护、通信和调度，以保证用户获得安全、优质的电能。 2电力系统故障智能诊断技术及发展现状 2.1智能故障诊断技术 传统的故障诊断方法分为基于信号处理和基于数据模型，均需要人工进行信息的处理和分析，缺乏自主学习能力。随着人工智能技术这一新方法的产生及发展，为故障诊断提供了初步的自动分析和学习的途径。人工智能技术能够存储和利用故障诊断长期积累的专家经验，通过模拟人大脑的逻辑思维进行推理，从而解决复杂的诊断问题。 目前在电网故障诊断领域出现了包括专家系统、人工神经网络、决策树理论、数据挖掘、模糊理论、粗糙集理论、贝叶斯网络、支持向量机及多智能体系统等技术以及上述方法的综合应用。 目前，在对电网故障智能诊断领域的研究中，依靠单一智能技术的系统多，信息的综合利用研究较少，协同技术的研究应用更少；投入运行的诊断系统多为专家系统，但是离线运行的多，在线运行的很少。即使广泛投入使用的专家系统也同样存在着：（1）知识的获取和管理问题，难以获取较高适应度和准确度的知识。（2）推理的效率问题。（3）故障诊断的在线应用问题，目前仅限于离线故障诊断，该结论不能指导对电网的实际控制。（4）故障诊断的动态分析问题，缺乏故障的动态分析，从而屏蔽了很多有用的细节，尤其是各元件之间的相互关联关系等。基于以上问题，采用决策树方法可以对系统信息进行归类梳理，可以提高专家系统的速度；通过粗糙集方法建立清晰的数学模型；采用数据挖掘和关联性规则可以提高故障诊断分析的准确度。这几种方法的结合应用有助于提高故障诊断的智能水平、效率和准确度。 2.2电力系统故障智能诊断发展现状 电力系统连锁故障分析理论与应用中提到，电力系统故障智能诊断是相对传统的故障诊断而言的。在传统的故障诊断方法可划分为两类。其一是关于信号出路的方法。其二是数学模型的方法。这些都需要人为地区判断和分析，这些方法应用是没有自动化的处理能力。故障的智能诊断是将传统的方法，与当下先进的计算机技术有效的结合，形成的人工智能技术的新方法，对电力系统的故障进行智能的诊断，这是故障诊断技术发展的新时期。 3智能故障诊断面临的问题和对策 3.1智能故障诊断面临的问题 知识的获取和管理问题，也可以说是规则的表达和维护问题。知识是专家系统行为的核心，如何根据系统的变化，获取具有较高适应度和准确度的知识（规则）。对知识的一致性、冗余性、矛盾性和完备性进行检验、维护和管理，是专家系统亟需解决的首要问题。 推理的效率问题，也可以说是如何解决规则组合爆炸的问题。规则库的规模增大以后，搜索的运算量迅速增长，尽管人们提出了许多算法，规则组合爆炸的问题还是没有得到满意的解决。 故障诊断的在线应用问题。以往的故障诊断离线运行，只能告诉调度员已有故障是如何发展的，因为运行方式的多变性，离线故障诊断结论不一定能够指导调度员对电网的实际控制；只有做到在线运行，才能及时帮助调度员进行控制决策。 故障诊断的动态分析问题。以往的故障诊断只能进行静态分析，忽略了故障动态过程的大量有用的细节，尤其是采用了高速保护的大型电网，更加需要分析动态过程，例如快速相继开断过程中的顺序和相互关系、复杂故障中各元件之间的相互影响、电压崩溃的动态过程、运行方式切换或调度控制过程对电网的影响等。 3.2智能故障诊断面临问题的解决对策 对于知识的获取和管理问题，可以采用提高故障诊断系统的学习能力的方法，如 ANN、数据挖掘、仿生学方法等。这些智能方法都有其优点和局限性，需要有针对性地应用。 对于推理的效率问题，可以采用计算速度更快的计算机硬件和软件算法，通信速度更快的数据采集和传输手段；数据挖掘是从各种复杂故障中发现最常见的故障或分解出简单故障的有力手段；建立系统的故障案例库，可以降低决策分析的计算量，提高诊断推理的效率。 对于故障诊断的在线应用和动态分析问题，可以采用更能够反映电网实时运行状态的信息，如广域量测系统、高速保护信息系统和故障录波信息系统、稳定控制系统等提供的动态数据；实时进行电网的灵敏度分析，动态分析电网的健康状况；增量挖掘技术只处理实时的
2005年研究生《小波理论及应用》复习题 1． 利用正交小波基建立的采样定理适合于：紧支集且有奇性（函数本身或其导数不连续）的函数（频谱无限的函数）。Shannon 采样定理适合于频谱有限的信号。 2． 信号的突变点在小波变换域常对于小波变换系数模极值点或过零点。并且信号奇异性大小同小波变换的极值随尺度的变化规律相对立。只有在适当尺度下各突变点引起的小波变化才能避免交迭干扰，可以用于信号的去噪、奇异性检测、图象也缘提取、数据压缩等。 3． 信号在一点的李氏指数表征了该点的奇异性大小，α越大，该点的光滑性越小，α越小，该点的奇异性越大。光滑点（可导）时，它的1≥α；如果是脉冲函数，1-=α；白噪声时0≤α。 4． 做出三级尺度下正交小波包变换的二进数图，小波包分解过程？说明小波基与小波包基的区别？ 5． 最优小波包基的概念：给定一个序列的代价函数，然后在小波包基中寻找使代价函数最小的基――最优基。 6． 双通道多采样率滤波器组的传递函数为： ()()()()()()()()()()()()()z X z G z G z H z H z X z G z G z H z H z Y z Y z Y -??????-++??????+=+=∧∧∧∧212121请根据此式给出理想重建条件： 为了消除映象()z X -引起的混迭：()()()()0=-+-∧ ∧z G z G z H z H
为了使()z Y 成为()z X 的延迟，要求：()()()()k CZ z G z G z H z H -∧∧=+ （C,K 为任一常数） 7． 正交镜像对称滤波器()()n h n g ,的()jw e G 与()jw e H 以2π=w 为轴左右对称。如果知道QMF 的()n h ，能否确定()()()n h n g n g ∧ ∧,,？ ()()()n h n g n 1-= ，()()()n g n h n 1--=∧ ， ()()()n h n g n 1-=∧ 8． 试列出几种常用的连续的小波基函数 Morlet 小波，Marr 小波，Difference of Gaussian （DOG ），紧支集样条小波 9． 试简述海森堡测不准原理，说明应用意义？ 10． 从连续小波变换到离散小波变换到离散小波框架－双正交小波变换－正交变换、紧支集正交小波变换，其最大的特点是追求变换系数的信息冗余小，含有的信息量越集中。 11． 解释紧支集、双正交、正交小波、紧支集正交小波、光滑性、奇异性。 12． 已知共轭正交滤波器组（CQF ）()n h 请列出()()()n g n h n g ∧ ∧,,。 ()()() ()()()()()()???????-=--=-=---=∧∧n h n N g n g n N h n h n N h n g n n 11 13． 共轭正交滤波器()()n g n h ,的()jw e G 与()jw e H 的关系与QMF 情况
编号 学士学位论文学习分析技术综述研究 学生姓名：陈晓霞 学号：20100604002 系部：信息工程技术系 专业：教育技术学 年级：2010级 指导教师：张宗虎 完成日期：2014 年 5 月10 日
摘要 随着社会的不断进步，科学技术的不断发展与更新，我们生活在一个信息膨胀、数据大爆发的时代，大数据时代已经让我们深陷其中，对着海量的信息、数据我们无从下手。在教育信息化的时代，教育领域已经部署了众多的学习管理系统，在这些软件系统中存储着海量的学习者信息及学习过程数据，从这些数据中挖掘出改进教学系统、提升学习效果的信息，在教育信息化领域一直有着巨大的吸引力；如何运用这些数据，使这些数据转换成有效信息、知识，并为教学决策、学习优化服务，也备受教育工作者以及学习者们的关注。学习分析技术有助于发挥学习过程中数据的价值，使数据成为审慎决策、优化学习的重要依据。 学习分析是一类运用先进的分析方法和分析工具预测学习结果、诊断学习中发生的问题、优化学习效果的教学技术。随着教育信息化的发展和在线学习方式的普及，学习分析已经开始被运用于教育教学实践中，并取得了一定的效果。为了解学习分析技术的研究和应用现状，本文运用文献分析法辨析了学习分析技术的基本内涵，讨论了其组成要素和应用模型，探索了其技术来源、分析方法和分析工具，深入分析了学习分析技术在国内外的应用情况。关键词：学习分析；信息技术教学；学习管理系统
Research of Learning Analytics Abstract With the continuous progress of society, science and technology continues to evolve and update, we live in an information expansion , the era of data explosion of big data era has let us get stuck , facing the vast amounts of information, data, we can not start. In the era of information technology in education , in the field of education has deployed a large number of learning management systems , information stored learners and learning process vast amounts of data in the software system, to improve the education system to dig out from these data to improve learning outcomes information in the field of information technology in education has always been a great attraction ; how to use these data to make these data into useful information , knowledge and decision-making for the teaching and learning optimization services, but also educators and learners much attention . Learning to play a value analysis technology helps the learning process data so that the data become prudent decision-making , and optimize an important basis for learning. Learn to analyze a class of applying advanced analytical methods and analytical tools to predict learning outcomes , the diagnosis of learning problems , optimize learning teaching techniques. With the development of information technology in education and popularization of online learning , the learning analysis has begun to be used in teaching practice in higher education , and achieved certain results. To understand the research and application of analytical techniques to learn , study literature analysis using Discrimination learning the basic content analysis techniques , discussed its constituent elements and application of the model to explore the sources of their technical , analytical methods and analysis tools , in-depth analysis a case study in the application of analytical techniques at home and abroad . Key words：learning analytics;information technology teaching;learning management system