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第38卷　第6期2004年6月　西　安　交　通　大　学　学　报J OU RNAL OF XI′AN J IAO TON G UN IV ERSIT YVol.38　№6J un.2004一种改进的单速率三色标记器安智平1,张德运1,高　磊1,丁会宁2(1.西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安;2.西安交通大学西北网络中心,710049,西安)摘要:提出了一种改进的单速率三色标记算法.该算法用两个上三角矩阵表示标记器之间的令牌借用关系,在某一个标记器对应的数据流(或者聚合流)空闲时,能够把多余的令牌按照一定的概率借用给需要令牌的数据流;在某个数据流繁忙时,若发现自己目前的令牌不足,就向原来借用自己令牌的数据流索还一定的令牌.该算法能在区分服务环境下对确保传输的分组丢弃优先级进行标记.仿真结果表明,相对于原来的单速率三色标记算法,该算法能够提供较高的吞吐量.关键词:服务质量;区分服务;标记器中图分类号:TP393　文献标识码:A　文章编号:0253-987X(2004)06-0595-04Improved Single R ate Three Color MarkerA n Zhi pi ng1,Zhang Deyun1,Gao L ei1,Di ng Hui ni ng2(1.School of Electronics and Information Engineering,Xi′an Jiaotong University,Xi′an710049,China;2.Northwest Network Center,Xi′an Jiaotong University,Xi′an710049,China)Abstract:An improved Sr TCM(single rate three color marker)algorithm in which the borrow relation between two upper triangle matrices’markers is applied is proposed for marking packets in Diff Serv network.When the data flow(or aggregated flows)of a corresponding marker is idle,it permits to lend it’s superfluous tokens to other busy flows according to certain probability.When the data flow is busy,if it found itself that the tokens are not enough,it can take back some of tokens that has been lent to the other flows before.This algorithm can be used to drop the priority of the mark to assure forwarding packets in Diff Serv network.The simulation results indicate that the proposed algorithm provides higher throughput than the original Sr TCM.K eyw ords:quality of service;Dif f Serv;m arker 近年来,IETF提出了两种QoS服务模型:集成服务(Int Serv)和区分服务(Diff Serv)[1,2].由于路由器需要保存每一个数据流的状态,因此集成服务扩展性很差.相比较而言,区分服务对数据流采用先分类聚集再提供服务的方法来实现数据流的可预测性传输,它对QoS的支持粒度决定于传输服务的分级层次,各网络节点中存储的状态信息数量也正比于服务级别的数量,因此区分服务具有良好的可扩展性[3,4].在区分服务模型中有两类路由器:边界路由器和核心路由器.边界路由器处于不同的区分服务域之间,它们要保证进入一个区分服务域的流量符合区分服务区间达成的服务等级约定(SLA).该路由器首先对分组进行分类聚合处理,然后根据流量调节约定(TCA)对分组进行标记与整形.核心路由器只需要根据分组头中带有的标记来提供不同的转发服务.在标记的过程中,由度量器对每一个聚合流进行度量,然后根据约定的业务量描述对分组进行标记,即标记服务种类和优先级.收稿日期:2003-08-03.　作者简介:安智平(1972～),男,博士生;张德运(联系人),男,教授,博士生导师.　基金项目:国家“八六三”面向网络的实时多任务操作系统资助项目(863-306-ZT05-02-4).1　单速率三色标记器单速率三色标记器(Sr TCM)能够度量IP分组流,并把分组标记为绿色、黄色或红色.如果到达的分组未超过承诺突发尺寸,则把它标记为绿色;如果超过了承诺突发尺寸而未超过超额突发尺寸,则把它标记为黄色;否则,标记为红色[5].单速率三色标记器可以用在网络入口处来管制服务.单速率三色标记器有两种工作模式:色盲模式和感色模式.在色盲模式下,假定所有的分组都是未经标记的.在感色模式下,假定所有输入的分组已经被标记为绿色、黄色或红色.配置单速率三色标记器时要指定3个参数:承诺信息速率R C、承诺突发尺寸S C和超额突发尺寸S E.其中,S C和S E要大于0,并且至少应该大于等于最大的分组长度.标记器的行为由它的模式和令牌速率均为R C 的两个令牌桶C和E决定.令牌桶C的深度为S C,令牌桶E的深度为S E.令牌桶C和令牌桶E最初是满的,也就是说T(C)=S C,T(E)=S E(T(X)表示令牌桶X中的令牌数).之后,每1/R C s到达一个令牌,如果令牌桶C未满,则把该令牌放入令牌桶C中;如果令牌桶C已满而令牌桶E未满,则把该令牌放入令牌桶E中;否则,丢弃该令牌.当在时刻t到达了一个大小为B字节的分组F,可按照下面的算法步骤对该分组进行标记.(1)色盲模式:IF((T(C)—B)≥0)THENM(F)←GREENT(C)←T(C)-BEL SE IF((T(E)—B)≥0)THENM(F)←YELLOWT(E)←T(E)-BEL SEM(F)←REDEND IF其中,M(F)表示分组F的标记颜色,RED、YEL2 LOW和GREEN分别表示红色、黄色和绿色.(2)感色模式:IF((T(C)—B)≥0)&&(M(F)= GREEN)THENM(F)←GREENT(C)←T(C)-B EL SE IF((T(E)—B)≥0)&&((M(F) =GREEN)||(M(F)=YELLOW))THEN M(F)←YELLOW T(E)←T(E)-BEL SE M(F)←REDEND IF对于确保传输的每一跳行为,分组的标记颜色可以对应为分组的丢弃优先级.在单速率三色标记器中,由于各个标记器独立地处理自己的数据流,如果某个数据流暂时空闲,那么它的令牌就会被丢弃,而这时可能会导致数据流比较繁忙却无足够的令牌可用,由此造成网络带宽的浪费.因此,需要对该算法进行改进.2　改进的单速率三色标记器为了避免浪费暂时不需要的令牌,本文允许空闲数据流将令牌借给其他数据流使用.用两个n×n(n表示标记器的个数)的上三角矩阵A和B表示不同的标记器之间的令牌借用情况.A[i,j]表示标记器i的令牌桶C借用了标记器j的令牌桶C的令牌数量;B[i,j]表示标记器i的令牌桶E借用了标记器j的令牌桶E的令牌数量.A[i,j]和B[i, j]的元素都是整数,如果元素的值大于0,表示标记器i借用了标记器j的A[i,j]个令牌;如果小于0,表示标记器j借用了标记器i的|A[i,j]|个令牌.假定系统中目前有n个标记器,每一个标记器分别对应于一个数据流(单个流或者聚合流),标记器i的承诺信息速率为R C[i],令牌桶分别为C[i]和E[i],相对应的承诺突发尺寸和超额突发尺寸分别为S C[i]和S E[i].对于所有的标记器,令牌桶在最初都是满的,也就是说T(C[i])=S C[i],T(E[i])=S E[i],i= 1,…,n.之后,T(C[i])会每秒钟增加R C[i]次,每次增加1,最大不超过S C[i].在增加令牌前,如果发现令牌桶C[i]已满,则把该令牌按照一定的概率借给其他的标记器的令牌桶C使用.为了防止某个数据流为了获得额外的令牌而总是以较高的速率发送,限制它借用的令牌不能超过它自己的令牌桶深度.标记器i的C令牌桶借用令牌数的计算式为L(C[i])=∑i-1j=1A[j,i]-∑nj=i+1A[i,j](1) 标记器i的E令牌桶借用的令牌数的计算式为695西　安　交　通　大　学　学　报 第38卷　L (E[i ])=∑i -1j =1B [j ,i ]-∑nj =i +1B [i ,j ](2) 假如当前的令牌要放入令牌桶C[m ],但是该令牌桶已满,而相对应的令牌桶E[m ]未满,也就是说T (C[m ])=S C [m ]且T (E[m ])<S E [m ],那么就以概率P E =1-T (E[m ])S E [m ](3)把该令牌放入该标记器的令牌桶E 内,以(1-P E )的概率将该令牌借用给其他的标记器.确定把令牌借用给其他标记器后,再以概率p C (i )=S C [i ]-T (C[i ])∑k ∈{x|L (C[x ])<S C[x ]}(S C [k ]-T (C[k ]))i ∈{x |L (C[x ])<S C [x ]}(4)放入令牌桶C[i ]中.假如按式(4)的计算结果把该令牌最终放入了标记器i 的令牌桶C 中,那么需要更新矩阵A 的值,更新公式为A [m ,i ]=A [m ,i ]+1,　m <i A [i ,m ]=A [i ,m ]-1,　m >i(5)如果T (E[m ])=S E [m ],说明令牌桶E[m ]也是满的;集合{x |L (C [x ])<S C [x ]}为空,说明目前所有标记器的C 令牌桶都是满的,因此需要把该令牌借给某个标记器的E 令牌桶,并以概率p E (i )=S E [i ]-T (E[i ])∑k ∈{x|L (E[x ])<S E[x ]}(S E [k ]-T (E[k ]))i ∈{x |L (E[x ])<S E [x ]}(6)把该令牌放入令牌桶E[i ]中.假如按式(6)的计算结果把该令牌最终放入了标记器i 的令牌桶E 中,那么需要更新矩阵B 的值,更新公式为B [m ,i ]=B [m ,i ]+1,　m <i B [i ,m ]=B [i ,m ]-1,　m >i(7)如果所有的令牌桶获得该令牌的概率都是0,就表示要么其余标记器的令牌桶E 已经借用了过多的令牌,要么令牌桶已经满了,就只有丢弃该令牌.当一个大小为B 字节的分组F 到达标记器i 且等待标记时,首先要对令牌桶进行借用调整,调整的步骤如下.(1)检查令牌桶C [i ]中是否有足够的令牌数,如果是,说明不需要调整,转步骤(7);否则继续.(2)检查令牌桶C[i ]借出的令牌数加上目前的令牌数是否是足够的,如果不够,转步骤(4);否则继续.(3)对令牌桶C[i ]的令牌数进行调整,然后转步骤(7).(4)检查令牌桶E[i ]是否有足够的令牌数,如果是,转步骤(7);否则继续.(5)检查令牌桶E[i ]借出的令牌数加上目前的令牌数是否是足够的,如果是,转步骤(6);否则转步骤(7).(6)对令牌桶E[i ]的令牌数进行调整.(7)调整结束.对令牌桶C[i ]的调整,实际上就是收回C[i ]原来借出的令牌,也就是从原来借了C[i ]令牌的令牌桶中拿出一些令牌再放回令牌桶C[i ]中.具体的归还数量按照原来借用数量的比例分配,如果某个令牌桶目前的令牌数量少于它借用的数量,那么它暂不参与令牌的调整.如果所有的令牌桶都没有足够的令牌参与调整,就跳过令牌调整操作.令牌桶C[k ]应该归还的令牌数量为Z (C[k ])=L (C[k ])∑j ∈{x|L (P[x ])<T (C[x ])}L (C[j ])(B -T (C[i ])),　k ∈{x |L (P[x ])<T (C[x ])}(8)按照式(8)的计算结果,从令牌桶C[k ]中拿出一定量的令牌放入令牌桶C[i ],并按A [k ,i ]=A [k ,i ]+Z (C[k ]),　k <iA [i ,k ]=A [i ,k ]-Z (C[k ]),　k >i (9)更新矩阵A ,这样就完成了对令牌桶C 的调整.令牌桶E 的调整过程与令牌桶C 的调整过程相类似.令牌桶调整结束后,再对分组进行标记,标记的过程与原单速率三色标记算法相同.3　仿真试验与分析IETF 在RFC2957中定义了4类转发行为,即AF1、AF2、AF3和AF4,每一类中又定义了3种丢弃优先级别[6].下面在OPN ET8环境下的仿真试验中,分别用改进的标记算法和原来的单速率三色标记算法对分组进行优先级标记,红色、黄色和绿色分别对应丢弃的优先级别的高、中和低.仿真模型如图1所示,其中的4个客户端分别对应一个数据流,边界路由器对数据流分组进行标记,核心路由器负责根据标记对分组转发.核心路由器的转发能力为10Mb/s .客户1～客户4的数据分别是以平均速率为400kb/s 、600kb/s 、1Mb/s 和2Mb/s 的UDP 视795　第6期 安智平,等:一种改进的单速率三色标记器图1　改进的单速率三色标记器仿真模型频流.表1是没有背景流量时,采用原始标记算法和改进标记算法得到的流量数据.表2是在核心路由器上加了一个4Mb/s的背景流量后得到的流量数据.从表1和表2可知,不论是在轻载还是重载情况下,改进的算法都能够获得较高的吞吐量.在没有背景流量时,数据流编号4获得了超过R C的流量,这是因为核心路由器比较空闲,标记为高丢弃优先级的分组也可转发.从表2可知,当核心路由器繁忙时(有背景流量时),即使客户4仍然以高于R C的速率发送分组,但获得的流量没有超过R C,这说明改进的算法虽然允许令牌借用,但仍然表1　无背景流量时的流量数据数据流编号f/kb・s-1R C/kb・s-1R′C/kb・s-1f orig/kb・s-1f impr/kb・s-1 140040048037239126006007205615783100010001200922962420001500180016231742 注:f为原始流量;R C为承诺信息速率;R′C为承诺峰值速率;f orig为原始标记算法下的流量;f impr为改进的标记算法下的流量.表2　有背景流量时的流量数据数据流编号f/kb・s-1R C/kb・s-1R′C/kb・s-1f orig/kb・s-1f impr/kb・s-1 140040048030635426006007204425283100010001200732840420001500180010871317 注:f为原始流量;R C为承诺信息速率;R′C为承诺峰值速率;f orig为原始标记算法下的流量;f impr为改进的标记算法下的流量.能够防止恶意数据流使用过多的带宽.4　结　论本文描述了一种改进的单速率三色标记算法.该算法能够在一个数据流或者聚合流空闲时把令牌分发给令牌不够用的数据流;当该数据流突发时,如果令牌不够用,可以收回以前分发给其他数据流的令牌.该算法通过动态调整令牌可减少令牌的浪费,提高数据流的吞吐量,从而提高了网络的利用率.通过仿真试验验证了该算法不论是在轻载时还是重载时,都能提供较高的吞吐量.参考文献:[1]　Beherr L.Multimedia networks issues and challenges[J].Computer,1995,28(4):68～69.[2]　Stallings W.High2speed networks and Internet:perfor2mance and quality of service[M].Beijing:China Ma2 chine Press,2002.485～491.[3]　RFC1633-1994,Integrated services in the Internet ar2chitecture:an overview[S].[4]　RFC2475-1998,An architecture for differentiated ser2vices[S].[5]　RFC2697-1999,A single rate three color marker[S].[6]　RFC2957-1999,Assured forwarding PHB group[S].(编辑　苗　凌)895西　安　交　通　大　学　学　报 第38卷　。

CBME2013所有录⽤论⽂xls 序号作者单位01夏威1,2,3，⾼欣3*，王雷1,2,3，周志勇1,2,3，张冉1,2,31中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，长春 130000；2中国科学院⼤学，北京 100049；3中国科学院苏州⽣物医学⼯程技术研究所医学影像室，苏州 21516302胡振红1，遇涛2，李⼩俚11北京师范⼤学认知神经科学与学习国家重点实验室，北京 1008752 ⾸都医科⼤学宣武医院，北京 10005303杨琳，徐灿华，代萌，付峰，董秀珍第四军医⼤学⽣物医学⼯程学院　西安　71003204李彦东,杨滨,徐灿华,付峰,董秀珍第四军医⼤学⽣物医学⼯程系，陕西西安71003205李韬，李剑君，朱键，赵军武⽣物医学信息⼯程教育部重点实验室，西安交通⼤学⽣命科学与技术学院，西安，71004906郭⼤龙尤富⽣代萌史学涛付峰杨滨徐灿华董秀珍第四军医⼤学⽣物医学⼯程系，陕西西安71003207王远军，尹伟，聂⽣东上海理⼯⼤学医疗器械与⾷品学院，20009308王洁然1，王化祥1*，徐晓2，庞珊1，侯海岭11(天津⼤学电⽓与⾃动化⼯程学院，天津300072)2(天津医科⼤学总医院放疗科，天津 300052)09刘志勇，孙⾦玮哈尔滨⼯业⼤学智能测试及信息处理技术研究所，150001 10周⼩龙，聂⽣东上海理⼯⼤学医学影像⼯程研究所上海20009311张冉1,2,3王雷1,2,3夏威1,2,3⾼欣2*（1．中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033）（2．中国科学院苏州⽣物医学⼯程技术研究所，医学影像室，江苏苏州215163）（3．中国科学院⼤学，北京 100049）12周⽂征，王意喆，张千，薛凡凡，菅喜岐天津医科⼤学⽣物医学⼯程学院，30007013王晓飞聂⽣东上海理⼯⼤学医疗器械与⾷品学院，上海20009314董琪，庄柳静，胡靓，杜⽴萍，刘清君，王平浙江⼤学⽣物医学⼯程与仪器学院⽣物传感器国家专业实验室⽣物医学⼯程教育部重点实验室浙江杭州31002715宋轶琳1，蔚⽂婧1,2，⽯⽂韬1，林楠森1，刘春秀1，蒋庭君1,2，蔡新霞1,21、中国科学院电⼦学研究所传感技术国家重点实验室， 1001902、中国科学院⼤学，10019016王蜜霞1，林楠森1，徐声伟1，⽯⽂韬1，蒋庭君1,2，宋轶琳1，刘春秀1，蔡新霞1,21 中国科学院电⼦学研究所传感技术联合国家重点实验室(北⽅基地)，1001902 中国科学院⼤学17崔冬1 边志杰1 刘静1王⾦焕1 李秋俐2 王磊2*1燕⼭⼤学，信息科学与⼯程学院，秦皇岛，0660042第⼆炮兵总医院神经内科，北京，10008818徐声伟1，周帅1,3，向寅2，周基阳1,3，王蜜霞1，宋轶琳1，张冰尘2，蔡新霞1,31 中国科学院电⼦学研究所传感技术国家重点实验室（北⽅基地），1001902 中国科学院电⼦学研究所微波成像技术国家级重点实验室，1001903 中国科学院⼤学，10019019王⼒1,2，刘春秀1，徐声伟1，蒋庭君1,2，盖淑萍1,2，周基阳1,2，蔡新霞1,21 中国科学院电⼦学研究所传感技术国家重点实验室（北⽅基地），1001902 中国科学院⼤学20张威，周连群，李传宇，姚佳，吴⼀辉中科院苏州⽣物医学⼯程技术研究所，邮编：21516321郭苗苗，徐桂芝，周茜，郭磊，陈云芝河北⼯业⼤学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室，天津，30013022周到，黄敏，⾼军峰，官⾦安中南民族⼤学⽣物医学⼯程学院认知科学国家民委重点实验室湖北武汉 43007423⾼⽟宝，周炜红，刘飞鹏，罗语溪中⼭⼤学⼯学院，51000624王乐凡，刘志勇，朱政，孙⾦玮哈尔滨⼯业⼤学智能测试及信息处理技术研究所，15000125翁国军，李剑君，朱键，赵军武西安交通⼤学⽣命科学与技术学院，⽣物医学信息⼯程教育部重点实验室. 西安 71004926庄柳静1，胡宁1，董琪1，许科帝2，郑筱祥2，王平11浙江⼤学⽣物传感器国家专业实验室，⽣物医学⼯程教育部重点实验室，⽣物医学⼯程系，浙江杭州 3100272浙江⼤学求是⾼等研究院浙江杭州 31002727LI Rihui（李⽇辉）,GAO Jinwu, WANGHongbin, JIANG QingSchool of Engineering, Sun Yat-SenUniversity, Guangzhou 510006, China （中⼭⼤学⼯学院⽣物医学⼯程专业 510006）28欧阳梅，⽥⼼*天津医科⼤学，⽣物医学⼯程学院，邮编300070 29郭燕荣1 林浩铭1 郑翊2 沈园园1 张新宇1 汪天富1 陈思平1陈昕11．医学超声关键技术国家地⽅联合⼯程实验室，⼴东省⽣物医学信息检测与超声成像重点实验室，深圳⼤学医学院⽣物医学⼯程系,深圳，518060；2．美国 St. Cloud State University 电⼦与计算机⼯程系，5630130谢家存，⽥⼼天津医科⼤学⽣物医学⼯程学院，300070 31(与12号重复)32魏婧，⽥⼼天津医科⼤学⽣物医学⼯程学院，300070 33刘迢迢，⽥⼼天津医科⼤学，300070 34张斌，孙⾦玮，陆⽮超哈尔滨⼯业⼤学智能测试与信息处理技术研究所，15000135王意喆，张千，周⽂征，薛凡凡，菅喜岐天津医科⼤学⽣物医学⼯程学院，30007036张晓帆⽥⼼天津医科⼤学⽣物医学⼯程学院邮编：30007037邓敏郑建⽴上海理⼯⼤学医疗器械与⾷品学院上海20009338郭雪梅1，南群2，翟飞3，王赛楠4，张会娟5北京⼯业⼤学，10012439李双燕，⽥⼼天津医科⼤学⽣物医学⼯程学院，天津，30007040周峥, 林⼀聪，周宇，郑政上海理⼯⼤学医疗器械与⾷品学院，20009341⽥宇#，徐新宇#，⽥⼼天津医科⼤学⽣物医学⼯程学院 30007042王弟亚，赵晓燕，翟宇，⾕晓林，万明习西安交通⼤学⽣命科学与技术学院，71004943赵栋，廖洪恩清华⼤学医学院，北京 10008444张顺起，殷涛，刘志朋**中国医学科学院北京协和医学院⽣物医学⼯程研究所，邮编 30019245王璐1，冯澍婷2，徐礼胜2,3，于恩泽21.东北⼤学信息科学与⼯程学院沈阳110004；2. 东北⼤学中荷⽣物医学与信息⼯程学院沈阳 110004；3. 医学影像计算教育部重点实验室沈阳 11081946⽯路遥，陈阳，庄志昆，庄志昆，舒华忠，舒华忠，罗⽴民东南⼤学影像科与技术实验室，南京21009647习佳宁，刘元宁，王明会，冯焕清，李骜中国科学技术⼤学信息科学与技术学院，合肥23002748徐珍珠魏玲李颖洁2上海⼤学通信与信息⼯程学院，上海 200072 49王君1，周洁1，许迎科1，王慷慨2，王菊2，刘涌2，刘清君1，王平11浙江⼤学，⽣物医学⼯程系，⽣物传感器国家专业实验室，杭州 3100272浙江⼤学，材料科学与⼯程学系，硅材料国家重点实验室，杭州 31002750刘军涛1，林楠森1，宋轶琳1，徐声伟1，蔡新霞1，21. 中国科学院电⼦学研究所传感技术联合国家重点实验室，北京1001902. 中国科学院⼤学，北京10019051尹尹, 郭燕荣，林浩铭，陈昕, 张新宇医学超声关键技术国家地⽅联合⼯程实验室，⼴东省⽣物医学信息检测与超声成像重点实验室，深圳⼤学医学院，深圳 51806052周洁，邹玲，王琴，苏凯麒，王平浙江⼤学，⽣物传感器国家专业实验室，⽣物医学⼯程教育部重点实验室⽣物医学⼯程与仪器科学学院，杭州，31002753唐姗姗，秦旭磊，王素品，万明习西安交通⼤学⽣物医学信息⼯程教育部重点实验室西安71004954哈达，王旭，万浩，赵会欣，徐宁，张⽂，孙启永，李海波，王平浙江⼤学，⽣物传感器国家专业实验室，⽣物医学⼯程教育部重点实验室⽣物医学⼯程与仪器科学学院，杭州，31002755张千王意喆周⽂征薛凡凡菅喜岐天津医科⼤学⽣物医学⼯程学院，30007056关宇波，陆明珠，沈志龙，万明习西安交通⼤学⽣物医学信息⼯程教育部重点实验室西安71004957崔洁徐永红燕⼭⼤学⽣物医学⼯程研究所, 秦皇岛 066004 58蔚⽂婧1,2，宋轶琳1，刘春秀1，⽯⽂韬2，蔡新霞1,21中国科学院电⼦学研究所传感技术国家重点实验室（北⽅基地），1001902中国科学院⼤学， 10019059胡宁，苏凯麒，曹端喜，黎洪波，邹玲，王天星，王平浙江⼤学，⽣物传感器国家专业实验室，⽣物医学⼯程教育部重点实验室⽣物医学⼯程与仪器科学学院，杭州，31002760李国军1,2，曾孝平1，李少华1，周晓娜21重庆⼤学通信⼯程学院，4000442重庆通信学院，40003561王⽂娟，彭珏，汪天富，陈思平医学超声关键技术国家地⽅联合⼯程实验室，⼴东省⽣物医学信息检测与超声成像重点实验室，深圳⼤学医学院深圳 51806062吕坤勇，宋成利上海理⼯⼤学教育部微创医疗器械⼯程研究中⼼，上海 200093 63张政波1 王步青1 柴晓珂2王卫东1? 郑捷⽂3吴昊1 李开元1 刘洪运11（解放军总医院医学⼯程保障中⼼，北京100853）2（解放军总医院解放军医学院，北京100853）3 (中国⼈民解放军总后勤部军需装备研究所，北京 100010)64邹莹畅1,张希1, 张轩朗1, 安超1, 陈⾠星1, 胡艳婕2，应可净2，王平11浙江⼤学⽣物传感器国家专业实验室，⽣物医学⼯程教育部重点实验室⽣物医学⼯程与仪器科学学院，浙江杭州3100272浙江⼤学附属邵逸夫医院，呼吸内科，浙江杭州 31002765罗洪艳1，黄维1，潘进洪266杜义浩，赵鹏，魏秀利，吴晓光，谢平燕⼭⼤学电⽓⼯程学院，06600467朱听清华⼤学⽣命科学学院，10008468万浩，张⽂，赵会欣，哈达，王旭，孙启永，王平浙江⼤学⽣物传感器国家专业实验室，⽣物医学⼯程教育部重点实验室，⽣仪学院，杭州31002769赵会欣1,2，王旭1，哈达1，万浩1，徐宁1，王平11浙江⼤学⽣物传感器国家专业实验室，⽣物医学⼯程教育部重点实验室，⽣物医学⼯程与仪器科学学院，杭州 3100272中国计量学院信息⼯程学院，杭州 31002770龚艺，王强，邹亮，冯焕清，李骜，王明会中国科学与技术⼤学信息科学技术学院，合肥23002771何琼1,2，林芳2，乔媛慧2，刘庆凯21清华⼤学医学院，北京，1000842⾸都医科⼤学⽣物医学⼯程学院，北京，10006972汪洪彬，许欢，杨锦，马乐，宋嵘中⼭⼤学⼯学院⼴东省⽣物传感及医疗仪器重点实验室，51000673邹佳，黄⼒宇西安电⼦科技⼤学⽣命科学技术学院，陕西西安 710071 74赵灵犀1，卓长华2,3,4，周宇1，成宇帆3,5，李殿⽴1，宋成利1，李⼼翔2,31.上海理⼯⼤学微创医疗器械⼯程研究中⼼，上海2000932.复旦⼤学附属肿瘤医院⼤肠外科，上海2000323.复旦⼤学上海医学院肿瘤学系，上海2000324. 福建医科⼤学教学医院福建省肿瘤医院腹外科，福州3500145.复旦⼤学附属肿瘤医院病理科，上海 20003275⾼燕妮1 章浩伟1苑成梅2 刘颖1 张可1 丁宇清11上海理⼯⼤学医疗器械与⾷品学院，2000932上海交通⼤学医学院附属精神卫⽣中⼼⼼境障碍科，20003076祁勇翔1,2 ⾕雪莲1李中华2 宋成利11（上海理⼯⼤学教育部微创医疗器械⼯程研究中⼼，上海，200093）2（上海微创医疗器械（集团）有限公司，上海，201203）77Jin Yang(杨锦),Dongjing Yang, RongSongSchool of Engineering, Sun Yat-senUniversity, Guangzhou, 510006(中⼭⼤学⼯学院⽣物医学⼯程)78徐⽂栋，周宇，宋成利*，任彬彬，游国鹏上海理⼯⼤学，教育部微创医疗器械⼯程研究中⼼，20009379陈⼩刚，陈志凯，⾼上凯，⾼⼩榕清华⼤学医学院⽣物医学⼯程系，北京 100084 (以下为第2批) 80李翔1 张飞1李天骄2 *1 福建中医药⼤学康复医学院 3501222 福建中医药⼤学附属康复医院 35000381吴超华1，吴畏1,2，⾼上凯1，⾼⼩榕11清华⼤学⽣物医学⼯程系，北京 1000842华南理⼯⼤学⾃动化科学与⼯程学院，⼴州51064082邓恩泽1，陈伟2，丁辉1，林昊11. 电⼦科技⼤学⽣命科学与技术学院，神经信息教育部重点实验室，⽣物信息学中⼼，成都, 6100542. 河北联合⼤学理学院，基因组学与计算⽣物学中⼼，唐⼭，06300083王秉操王殊轶毕东东上海理⼯⼤学医疗器械与⾷品学院，200093 84林浩铭1，郑翊5，陈昕2，3，4，郭燕荣2，3，4，汪天富2，3，4，陈思平1，2，3，41、浙江⼤学⽣物医学⼯程与仪器科学学院，杭州3100292、深圳⼤学医学院，⽣物医学⼯程系，深圳，5180603、医学超声国家联合地⽅⼯程实验室，深圳，5180604、深圳⼤学医学院⼴东省⽣物医学信息检测与超声成像重点实验室，深圳5180605、电⼦与计算机⼯程系，圣克劳德州⽴⼤学，明尼苏达州，5590585林科1，吴超华1,⾼⼩榕1(1清华⼤学医学院⽣物医学⼯程系,北京100084 86严晓晓1，孙俊峰1，⽅嵘2，孙煜1，缪飞2，陈⽣弟2，童善保11上海交通⼤学⽣物医学⼯程学院，2002402上海交通⼤学医学院附属瑞⾦医院，20002587张锐，郭兰锦，张涛，徐鹏，尧德中电⼦科技⼤学⽣命科学与技术学院，神经信息教育部重点实验室，成都，61005488Nan Xia(夏楠),Xiaoying Wu, XingWang, XiaolinZheng, Wensheng Hou（侯⽂⽣）Biomedical Engineering Department ofChongqing University, Chongqing 400044,China89郭冰冰1,2，郑⼩林1,2，侯⽂⽣1,2*，阴正勤2，王星1,2，孟明31. 重庆⼤学⽣物⼯程学院，重庆 4000442. 视觉损伤与再⽣修复重庆市重点实验室，重庆 4000383. Dartmouth college, USA 0375590Xinzui Wang(王⼼醉), Shouyan Wang,Ningning DongSuzhou Institute of Biomedical Engineeringand Technology Suzhou, China, 21516391赵琛，刘志朋，殷涛，陈怡美中国医学科学院北京协和医学院⽣物医学⼯程研究所，天津市，30019292李晓南1*，刘国强2中国科学院电⼯研究所，100190 93Xiao Peng（彭晓）1,Shunping Fan1, YuanLu2, LiuShaoxiong2, JunleQu1 *, Hanben Niu11 Key Laboratory of Optoelectronic Devices and Systems of Ministry of Education and Guangdong Province, College of Optoelectronic Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China2Department of Dermatology and departmentof Pathology, The Sixth People’s HospitalofShenzhen, Shenzhen 518054, China94许贤超1，刘展1，张远理1，钱英莉2，樊瑜波31.四川⼤学⽣物⼒学⼯程省重点实验室，成都610065；2.中航⼯业611所，成都 610091；3.北京航空航天⼤学⽣物与医学⼯程学院⽣物⼒学与⼒⽣物学教育部重点实验室，北京 10019195张远理1，刘展1，李秉林1，王振1，叶曾苏⽩1，樊瑜波21.四川⼤学⽣物⼒学⼯程省重点实验室，四川成都 610065；2.北京航空航天⼤学⽣物与医学⼯程学院⽣物⼒学与⼒⽣物学教育部重点实验室，北京10019196夏慧，刘国强，黄欣，陈晶，郭亮中国科学院电⼯研究所，10019097黄成武1, 2，任天令3，⽩净1, 2，罗建⽂1清华⼤学⽣物医学⼯程系，北京100084，2清华⼤学⽣物医学影像研究中⼼，北京10008498 99100龚志刚1 黄⼩华21.江西师范⼤学体育学院，南昌330022；2.浙江湖州南浔区中西医结合医院，湖州313009101刘刚1 ,刘承宜21 ⼴州中医药⼤学体育健康学院,⼴东⼴州510006；2 华南师范⼤学体育科学学院, ⼴州⼤学城510006102马磊，王⽻，应媛，康学军东南⼤学学习科学中⼼，东南⼤学⼉童发展与学习科学教育部重点实验室，南京251000103屈红林刘瑞莲江西省宜春学院体育学院宜春 336000104任占兵1 ，刘承宜21 ⼴州体育学院运动训练学系, ⼴东⼴州5105002 华南师范⼤学体育科学学院, ⼴东⼴州510006105王继猛1 梁卓⽂1胡学昱1 焦海斌1王晶2 王哲1* 张镇西21第四军医⼤学西京⾻科医院，西安 7100322西安交通⼤学⽣命科学与技术学院，西安710032106张平安，虞定海上海体育学院武术学院，上海200438107朱伶俐天奥健康管理中⼼, ⾼新区滨河路1333号锦华苑, 苏州 215001108孔仙仙李凌电⼦科技⼤学⽣命科学与技术学院神经信息教育部重点实验室，610054109谭波李凌电⼦科技⼤学⽣命科学与技术学院神经信息教育部重点实验室，610054论⽂题⽬专题⼀种快速的三维肺部CT弹性配准算法06⽣物医学图像处理与可视化基于⽪层脑电⾼频gamma神经振荡的语⾔功能区定位05⽣物医学信号检测与处理 / 08神经⼯程 / 23脑功能成像基于主成分分析的频差成像算法研究⾃由专题：⽣物电磁成像针对脑部EIT的正则参数最优化⽅法的⽐较研究⾃由专题：⽣物电磁成像⾦纳⽶棒制备过程中盐酸的作⽤及其超痕量检测AFP-L311. ⽣物材料与微、纳⽶⽣物技术适⽤于脑卒中筛查的电阻抗电极的⼆电极法研究⾃由专题：⽣物电磁成像局部能量加权的PET-CT-MRI三模态医学图像融合22. 医学成像新技术与临床应⽤⼈体肺组织介电特性与肺空⽓含量关系研究⾃由专题：⽣物电磁成像基于⾃适应模糊神经推理系统的⿇醉深度监测技术研究低场核磁共振⼆维谱反演技术及其应⽤相似性测度和优化算法对2D/3D图像刚性配准的影响⾼强度聚焦超声圆形相控换能器的仿真研究02⽣物医学超声技术及应⽤改进的BET算法及其在脑实质分割中的应⽤基于脑-机接⼝和嗅觉解码的⼤⿏⽓味识别系统基于微电极阵列的⼤⿏脑内纹状体双模神经信息检测研究04⽣物医学传感器与芯⽚技术⾼通量神经信息检测分析仪器研制05⽣物医学信号检测与处理2型糖尿病轻度认知障碍多通道同步性分析05．⽣物医学信号检测与处理⼀种基于压缩感知的神经信号压缩检测⽅法⽣物医学信号检测与处理聚吡咯氧化⽯墨烯修饰的多通道神经微电极阵列芯⽚神经⼯程声光磁多参数分⼦定量检测技术基于STDP突触可塑性机制的神经元信息传导的研究10. ⽣物系统建模与仿真 ; 或者⾃由专题：计算神经科学模拟阅读脑－机接⼝中的特征选择和特征组合⽅法研究⼀种新型灌注式组织⼯程⽣物反应器⽣物医学仪器⿇醉深度监护仪的脑电信号提取电路设计三层纳⽶Au-Ag合⾦核壳结构吸收峰个数的调控基于⽣物嗅觉传感系统的⾼灵敏⽓味检测⽅法与应⽤⽣物医学信号检测与处理Design of a noninvasive bladderurinary volume monitoring systembased on bio-impedance⽣物医学仪器⼯作记忆⼤⿏前额叶⽪层动作电位时空序列功能连接研究基于声辐射⼒弹性成像的⼤⿏肝纤维化黏弹性研究02. ⽣物医学超声技术及应⽤⼯作记忆过程中⼤⿏前额叶⽪层脑⽹络动态特性研究神经⼯程/脑⽹络⼤⿏⼯作记忆锋电位稀疏因果⽹络连接特性研究脑⽹络/神经⼯程⼯作记忆⼤⿏前额叶⽪层局部场电位的功能⽹络连接研究脑⽹络/神经⼯程⼀种基于特征统计的股⾻轮廓点集配准算法⽣物医学图像处理与可视化⾼强度聚焦超声经颅聚焦的仿真研究⽣物医学超声技术及应⽤⼯作记忆过程中神经元群体动作电位动态轨迹的研究神经⼯程/脑⽹络呼吸监护信息集成技术的研究⾎管对肝脏微波消融温度场的影响的研究18⽣物学与物理治疗前额叶⽪层锋电位-局部场电位对⼯作记忆的协同编码神经⼯程基于FPGA的超声射频信号处理平台⽣物医学超声技术及应⽤丙泊酚⿇醉抑制⼯作记忆局部场电位⽹络功能的研究神经⼯程/脑⽹络基于脉冲逆转微泡⼦波变换的超声造影灌注参量成像⽣物医学超声技术及应⽤基于⽴体全像显⽰和双⽬跟踪的器官透视⼿术导航系统不同厚度介质磁声耦合声信号时频特性研究基于“T-tube”模型的中⼼动脉脉搏波⽆创双通道盲辨识⽣物医学信号检测与处理基于区别性字典的低剂量CT图像处理⽅法图像处理⽅法基于多元⽅差分析的成对肿瘤SNP array数据分段算法⽣物信息学与⽣物数据库抑郁症患者⽪层间同步⼤规模降低：基于相位同步的分析基于纳⽶⾦属氧化物RuOx的微型电化学胰岛素传感器⽣物医学传感器与芯⽚技术基于模板匹配折线拟合的神经电⽣理SPIKE信号数据压缩⽣物医学信号检测与处理⾓膜硬度对兰姆波传播特性的影响研究⽤于5-氟尿嘧啶和热疗对肿瘤细胞抑制作⽤评价的传感器研究声带体层振动的⾼帧率超声成像与位移估计⽣物医学超声技术及应⽤⽤于海⽔重⾦属监测的光寻址电位传感器阵列的研究⾼强度聚焦超声经颅治疗温度场的数值仿真研究光声跟踪表⾯波检测⽪肤粘弹性基于相空间重构与超球流形统计的癫痫发作检测⽣物医学信号检测与处理⼀种脑内植⼊式葡萄糖检测微电极阵列⽣物医学信号检测与处理⽤于贝类腹泻性毒素快速分析的细胞传感器研究⼀种新的基于模型的T波定量分析⽅法⽣物医学信号检测与处理分数维1.5D⾼密度超声换能器的研制⽣物医学超声技术及应⽤微创⼿术器械中新型传动机构的设计与分析⽣物医学仪器⼼肺交互作⽤：渐进性引导呼吸下的⼼⾎管参数变异性分析⽤于肺癌诊断的呼出⽓体两相检测系统⽣物医学仪器基于肌电信号反馈的下肢康复机器⼈控制策略研究⼤⽓中可吸⼊颗粒物携带微⽣物的检测与相关呼吸系统疾病的预防基于光电复合传感器的⽔环境重⾦属⽆线监测⽹络设计重⾦属检测光电复合微传感器芯⽚及⾃校准算法研究⽣物医学传感器与芯⽚技术整合序列与蛋⽩相互作⽤特征的亚细胞定位预测⽣物信息学与⽣物数据库基于虚拟仪器技术的超声⾻密度测量系统⽣物医学超声技术及应⽤⼀种⽤于标定阻抗呼吸流量信号的新算法⽣物医学信号检测与处理阿尔茨海默病患者静息态功能磁共振的整体功能连接变化脑功能成像/脑⽹络射频能量焊接肠道的吻合⼝爆破压及影响因素⽣物电磁学基于神经⽹络的双相障碍识别研究螺旋状机械性取栓器压握性能的⽣物⼒学分析A Wire-based Parallel Manipulator for Rehabilitation of Upper Extremity 机器⼈与计算机辅助外科肠道组织电热闭合过程中⽣物阻抗变化与闭合效果的研究⽣物系统建模与仿真⼀种基于稳态视觉诱发电位的⾼信息传输率字符输⼊系统。

第38卷　第10期2004年10月　西　安　交　通　大　学　学　报JOURNA L OF XI′AN J IAOT ONG UNIVERSITYVol.38№10Oct.2004一种等离子体显示运动图像动态假轮廓评测新方法刘祖军,刘纯亮,梁志虎(西安交通大学电子物理与器件教育部重点实验室,710049,西安)摘要:针对交流等离子体显示器(AC PDP)运动图像动态假轮廓的产生机理,建立了基于子场划分的AC PDP 运动图像亮度感知模型,并在该模型的基础上提出了AC PDP运动图像动态假轮廓的评测方法.首先根据建立的AC PDP运动图像亮度感知模型及图像运动速度计算出相邻两场每个像素的子场积分向量,并以一场时间为积分时间,用动态积分法对两个子场的积分向量进行计算,得到运动图像动态假轮廓的评测结果.该方法不仅符合人眼视觉系统跟踪及积分效应,而且符合AC PDP子场驱动方法的特点.在不同运动速度和不同子场编码条件下,仿真结果与实际经验及已有的研究结果相符,能正确地反映出运动速度和子场编码对动态假轮廓的影响,可应用于子场编码方案的优化.关键词:交流等离子体显示器;运动图像;动态假轮廓;视觉系统;动态积分法中图分类号:T N873194;T N911173　文献标识码:A　文章编号:0253-987X(2004)10-1076-04N ovel Method for Evaluating Dynamic F alse Contour of Motion Image inAlternating Current Plasma Display P anelLiu Zujun,Liu Chunliang,Liang Zhihu(K ey Laboratory of Physical E lectronics and Devices of the M inistry of Education,X i′an Jiaotong University,X i′an710049,China)Abstract:According to the generating mechanism of dynamic false contour in alternating current plasma display panels (AC PDP),a m otion image brightness perception m odel,which coincides with eye2tracing integration effect and sub field partition in AC PDP,was established,and a novel method for evaluating the dynamic false contour based on this m odel was proposed.In the evaluating method,tw o sub field integration vectors for each pixel in tw o adjacent fields were calcu2 lated according to the image m oving speed and the established m otion image brightness m odel.The tw o vectors were inte2 grated over one field time through dynamic integration to derive the dynamic false contours.The evaluation method coin2 cides with both of the eye2tracing integration effect and the characteristics of sub field driving method.The simulation re2 sults agree with those obtained by other methods for different image m oving speed and different sub field coding.This method can exactly describe the in fluence of the image m oving speed and sub field coding on the dynamic false contour, and can be applied to the optimization of the sub field coding in AC PDP.K eyw ords:alternating current plasma display panel;motion image;dynamic f alse contour;visual system;dynamic integration method 彩色交流等离子体显示器(AC PDP)采用寻址显示分离(ADS)的子场法来实现灰度显示,能够较好地显示静态图像,但在显示运动图像时会出现动态假轮廓(DFC)现象[1],严重影响运动图像显示质量.人们提出了各种不同的方法来减少动态假轮廓[2-5],其中包括一些从设计子场编码来减少动态假轮廓的方法[4,5].由于动态假轮廓现象无法直接使用检测设备检测,因此本文根据人眼视觉系统的跟收稿日期:2004-03-11.　作者简介:刘祖军(1976～),男,博士生;刘纯亮(联系人),男,教授,博士生导师.　基金项目:教育部科学技术重大资助项目(教技司[2002]77号).踪运动图像和积分特性[1,6]以及AC PDP 动态假轮廓的产生机理[1],提出了一种基于子场划分的运动图像亮度感知模型.同时,基于这一模型提出了一种AC PDP 动态假轮廓的评测方法,该方法根据图像运动速度,计算出一场时间内反应在人眼中按子场划分的子场积分向量,然后利用动态积分法进行动态假轮廓的量化计算,得到AC PDP 运动图像动态假轮廓的评测结果.1　动态假轮廓的产生机理AC PDP 采用寻址显示分离的子场驱动方法来实现多灰度级显示,一场图像被分成N 个子场进行显示,每个子场用于显示的时间与该子场的权值成正比.由于人眼具有沿正在发光和前一发光的方向平滑跟踪运动目标的自然倾向及对亮度感知的积分特性,因此显示运动图像时,会在视网膜上造成图像灰度级的紊乱,使运动图像恶化,这是产生动态假轮廓的主要原因[1].如图1所示,眼睛沿箭头方向跟踪目标,当位于128和127之间的灰度级时,所接受到的灰度很高,因此人眼视觉系统感受到亮条纹,出现假轮廓.假轮廓比周围像素亮称为正极性动态假轮廓,反之称为负极性动态假轮廓.图1　动态假轮廓形成的机理2　基于子场划分的AC PDP 运动图像亮度感知模型根据动态假轮廓产生的机理,人眼在观测动态图像时是对沿运动方向上所感知的亮度进行积分而得到实际的亮度感觉的[1,6].由于AC PDP 采用子场法实现灰度显示,因此,本文根据人眼对运动图像的跟踪呈积分效应,提出一种按子场划分的AC PDP 中运动图像亮度感知模型,如图2所示.图2中每一个小方块代表一个像素,假设图像图2　ACPDP 中运动图像亮度感知模型以速度v 做匀速直线运动,像素P 在一场时间内运动到像素P ′位置,则人眼沿v 的方向对所感知的亮度进行积分.将人眼在一场时间内沿v 方向的积分时间按实际子场的权值及排布进行划分,就形成一个人眼沿运动方向感知的子场排布,即图中的FS.FS 的每一个元素与子场编码相对应,每一个元素的值由在此子场时刻人眼停留的像素的子场是否发光决定.例如在第1子场SF1的时间内,人眼跟踪像素P 停留在P 点,而像素P 的第1子场是发光的,则FS 的第1个元素等于子场编码中第1个子场的权值,反之等于0.由FS 可得到一组与人眼积分效应及子场编码对应的向量,这里称之为子场积分向量.3　运动图像动态假轮廓的评测根据上述提出的运动图像亮度感知模型,计算出每个像素的子场积分向量.经过对每个像素的子场积分向量的处理,即可对AC PDP 显示运动图像时所产生的动态假轮廓进行评测.311　子场积分向量的计算已知N 个子场的权值及排布为S =[S 1,S 2,…,S N ](1)在每一子场中,只有维持期是用于发光的,各子场中维持时间长度的比值为子场权值的比值,相应的每一子场的维持时间长度记为T s =[T s ,1,T s ,2,…,T s ,N ](2)对于每一子场而言,准备期及寻址期的时间长度相同,将准备期及寻址期的时间长度记为T A .设一场图像的时间为T ,则有T =N T A +∑Nk =1T s,k(3) 对一幅输入的图像记为G ,则G (i ,j )代表第i 行第j 列的像素,每一像素都有与子场编码S 对应的用于显示的二进制子场编码C (i ,j )=[C 1,C 2,…,C N ],其中C 1到C N 都是二进制数,等于1时代表相应的子场发光,反之则不发光.7701　第10期 刘祖军,等:一种等离子体显示运动图像动态假轮廓评测新方法设图像运动速度为v,单位为像素/s,如果图像在一场时间内沿水平方向运动M个像素,沿垂直方向运动N个像素,则有v=v x x+v y y(4)v x=M/T;v y=N/T(5) 根据子场积分排步,可得到子场积分向量I′=[I1′,I2′,…,I N′](6) 在计算I′第k(k=1,2,…,N)个元素时,首先计算此元素对应的位移偏量,即经过k个子场时间后图像运动的位移Δxk =v x∑km=1T s,m+kT AΔyk =v y∑km=1T s,m+kT Ak=1,2,…,N(7)式中:Δx k、Δy k分别为水平方向和垂直方向的位移偏量,单位为像素数目,位移偏量的起点为一场图像开始时刻的位置.根据式(7)计算出子场积分向量每个元素对应的位移偏量,即可由式(8)得到子场积分向量每个元素的值.I k′=S k C(i+Δx k,j+Δy k)kk=1,2,…,N(8)按上述方法对一场图像的每个像素进行计算,即可得到每个像素的子场积分向量.312　第2积分向量计算一般在模拟人眼视觉系统中的积分的特性时,积分的时间长度为一场图像的时间长度[4,6,7],在对运动图像进行跟踪及积分时,在1场的积分时间内最多会跨越2场图像,因此需要第2个积分向量,即相邻一场图像的子场积分向量,第2场积分向量记为I″.根据人眼的跟踪及积分效应,在相邻一场图像中,人眼会延续上一场的运动方向进行跟踪积分.以图1为例,在第2场中图像已经运动到P′,则人眼会从P′位置开始进行跟踪,第2积分向量由运动速度决定.设第2场运动速度为v2,根据v2的3种不同情况进行第2场积分向量的计算.(1)v2=v,即图像保持前一场运动速度不变,则I″=I′.(2)v2≠v,则按311节所述的方法重新进行计算,得到相邻一场图像的子场积分向量I″.(3)v2=0,即此时图像静止,第2子场积分向量I″等于每个像素的子场编码.313　动态假轮廓的量化计算得到相邻两场的积分向量后,可以应用一些针对子场编码进行动态假轮廓评测的方法[8,9]进行量化计算,得到以一场时间为积分时间的AC PDP运动图像的动态假轮廓评测结果.运动像素畸变距离方法(MPD)[8]和动态积分法[9]都是评测任意两个灰度之间的变化对动态假轮廓影响的方法由于动态积分法比MPD方法更充分考虑了动态假轮廓的积分特性,同时可反应出子场排列方式不同时对动态假轮廓的影响,而在MPD方法中当子场排列方式改变时MPD距离却没有改变,因此本文对2个子场积分向量按动态积分法的思想进行积分计算.先对子场编码进行积分,计算出反映到人眼中的灰度,再与实际显示的灰度进行比较,得到一个量化的动态假轮廓.应用该方法可以计算任意两灰度的子场编码之间的动态假轮廓,但该方法仅能评测任意两个灰度之间的变化对动态假轮廓的影响,没有计入图像运动速度对动态假轮廓的影响,而这正是本文所要解决的问题.图3是两个子场积分向量按动态积分法进行积分的过程.经过动态积分的计算后得到N个积分结果,称之为积分结果向量I R.将I′和I″组合成1个2N长度的向量II=[I′,I″](9)I R=[I R,1,I R,2,…,I R,N](10)式中I R,k=∑N+k-1m=kI m,k=1,2,…,N(11) 如果积分结果大于将要连续显示的灰度,将会出现亮条纹;如果小于将要显示的灰度,将会出现暗条纹,产生动态假轮廓.图3　子场积分向量的积分过程314　计算结果的映射对输入图像逐行逐像素按上述方法进行处理,即可得到在AC PDP上图像按一定速度运动后反应动态假轮廓的计算结果.按上述方法计算出每一个像素G(i,j)对应的积分结果向量,记为I R(i,j),将I R(i,j)的N个元8701西　安　交　通　大　学　学　报 第38卷　素映射到N幅图像中.设第k幅图像的第i行第j 列像素的灰度值为P k(i,j),则有P k(i+Δx k,j+Δy k)=I R,k(i,j)k=1,2,…,N(12) 4　仿真结果及分析用上述模型及方法对能显示256灰度等级图像的AC PDP在显示运动图像时的动态假轮廓现象进行评测.设场频为60H z,则T=1/60s.仿真中,设寻址一行的时间为115μs,一个子场的准备期为200μs.在仿真过程中,先给定子场编码,使输入图像(静止)按设定的运动速度运动,首先计算得到每个像素的子场积分向量,然后根据上述动态积分法思想计算N个映射输出图像的结果.采用256灰度级、分辨率为256×256的Lena图(分别以速度v1=(1/T)x、v2=(2/T)x+(1/T)y 和v3=(4/T)x+(2/T)y做匀速直线运动),当子场编码为S=[1,2,4,8,16,32,64,128]时,在3种速度下计算得到的第1幅映射输出结果如图4所示.从图4中可以看出,运动速度越大造成的动态假轮廓现象越严重,这与实际现象及现有关于运动速度对动态假轮廓影响的研究结果[7]是相符的.当子场编码分别为S1=[1,2,4,8,16,32,64, 128]、S2=[8,1,2,64,128,32,16,4]、S3=[1,2,4,7, 11,16,32,42,60,80]和S4=[48,48,1,2,4,8,16,32, 48,48]时,图4a所示图像以速度v2做匀速直线运动,在4种编码方式下计算得到的第1幅映射输出结果如图5所示.从图5的仿真结果可以看出不同子场编码方式对动态假轮廓的影响.在文献[4]中,从子场编码最优评估的角度得到了上述4组子场编码对动态假轮廓的影响,与本文中的仿真结果是吻合的,同时与文献[8]得到的子场编码对动态假轮廓的影响是一致的.增加子场数目可以减小动态假轮廓[4,8],采用双模方式的子场编码(图5d仿真所采用的子场编码)可以有效地减少动态假轮廓[4,8].比较图5中4种不同子场编码方案的仿真结果可以看出,子场编码方案S4具有最好的动态假轮廓改善效果[4].5　结　论本文根据造成动态假轮廓的主要原因———人眼视觉系统的跟踪和积分特性以及AC PDP的寻址显示分离的子场驱动方法的特点,提出了一种与之相 (a)静止图像v=0 (b)v=v1 (c)v=v2 (d)v=v3图4　不同运动速度下的动态假轮廓仿真结果 (a)S=S1 (b)S=S2(c)S=S3 (d)S=S4图5　不同子场编码下的动态假轮廓评测适应的AC PDP中按子场划分的运动图像的亮度感知模型,并在该模型的基础上提出了一种AC PDP 动态假轮廓评测方法.在不同运动速度及子场编码条件下应用该模型及方法对AC PDP动态假轮廓进行了仿真计算,计算结果能够充分反映出运动速度及子场编码对动态假轮廓的影响,且计算结果与实际经验及已有的相关研究结果是相符的,表明本文提出的AC PDP中按子场划分的运动图像的亮度感9701　第10期 刘祖军,等:一种等离子体显示运动图像动态假轮廓评测新方法知模型及动态假轮廓评测方法是合理、正确的,能够准确地反映AC PDP 显示运动图像时在人眼视觉系统中造成的动态假轮廓现象,可应用于子场编码方案的选择与优化.参考文献:[1]　Y amaguchi T ,Masuda T ,K ohgami A ,et al.Degradation ofm oving 2image quality in PDPs :dynamic false contour [J ].Journal of SI D ,1996,4(4):263-270.[2]　Y amaguchi T ,Mikoshiba S.An improvement of PDP picturequality by a m odified 2binary 2coded scheme with a 3D scatter 2ing of m otional artifacts [J ].IEICE T rans E lectron ,1997,80(8):1079-1085.[3]　Lee H S ,K im C H.A look 2up table based on error diffusionalg orithm for dynamic false contour reduction of plasma dis 2play panel [J ].Journal of In formation Display ,2001,2(2):32-38.[4]　Park S H ,K im C W.An optimum selection of sub field pat 2tern for plasma displays based on genetic alg orithm [J ].IE 2ICE T rans E lectron ,2001,84(11):1659-1666.[5]　梁　宁,郭滨刚,刘纯亮,等.消除彩色PDP 运动图像动态假轮廓的延伸编码及优化[J 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半加速-旋转-半加速方法推进粒子速度,并用几何方法直接推进粒子位置,避免了隐式算法带来的容许误差,提高了计算效率.数值结果表明,算法是正确可行的,计算速度比容许误差为10-3时的隐式算法提高了约1倍.该方法可用于轴向均匀等离子体器件和高功率微波器件的215维粒子模拟,并可方便地推广到3维球坐标系和相对论的情况.参考文献:[1]Birdsall C K,Fuss D.Clouds 2in 2clouds ,clouds 2in 2cells physics for many 2body plasma simulation [J ].Journal of C omputational Physics ,1969,3(4):494-511.[2]　Birdsall C K,Langdon A B.Plasma physics via computersimulation [M].New Y ork :McG raw 2Hill ,1985.[3]　Humphries S.Principles of charged particle acceleration[M].New Y ork :John Wiley ,1986.[4]　唐天同,刘纯亮.电子束与离子束物理[M].西安:西安交通大学出版社,2001.(编辑　刘　杨)0801西　安　交　通　大　学　学　报 第38卷　。

化工分离过程一、单选1、吸收塔的汽、液相最大负荷处应在( )A.塔的底答案: A 部B、塔的中商C、塔的顶部2、下列哪一个不是吸收的有利条件( )A.提高温度答案: A B、提高吸收剂用量C、提高压力D、减少处理的气体量3、用郭氏法分析可知理论板和部分冷凝可调设计变答案: A 量数分别为( )A.1,1B、1,0C、0,1D、0,04、吸附等温线是指不同温度下哪一个参数与吸附质答案: A 分压或浓度的关系曲线( )A.平衡吸附量B、吸附量C、满吸附量D、最大吸附量5、对两个不同纯物质来说,在同一温度压力条件下答案: A 汽液相平衡K值越大,说明该物质费点( )A.越低B、越高C、不一定高，也不一定低D.无6、完全不互溶的二元物质,当达到汽液平衡时,两组分各自呈现的蒸气压( )A.等于各自的饱和蒸汽压答案: A B、与温度有关，也与各自的液相量有关C、与温度有关，只与液相的组成有关D、与温度无关,但与气相的组成有关7、当两个难挥发组分为关键组分时,则以何处为起答案: B 点逐板计算A.塔顶往下B、塔釜往上C、两端同时算起D、无8、逆流填料吸收塔,当吸收因数A<1且填料为无穷高答案: B 时,气液两相将在哪个部位达到平衡( )A.塔顶B、塔底C、塔中部D、塔外部9、二无理想溶液的压力组成图中, P-X线是( )A.曲答案: B 线B、直线C、有最高点D、有最低点10、分离沸点较高，而且又是热敏性混合液时,精馏操作压力应采用( )A、加压B、减压C.常压D、不确答案: B 定11、如果二元物系有最低压力恒沸物存在,则此二元答案: C 物系所形成的溶液-定是( )A.正偏差溶液B、理想溶液C、负偏差溶液D.不一定12、易吸收组分主要在塔的什么位置被吸收( )A.塔答案: C 顶板B、进料板C.塔底板D、无13、下列关于吸附过程的描述哪一个不正确 ( )A.答案:C 很早就被人们认识，但没有工业化B、可以分离气体混合物C、不能分离液体混合物D.是传质过程14、下列关于吸附剂的描述哪一个不正确( )A分子答案: C 筛可作为吸附剂B、多孔性的固体C、外表面积比内表面积大D、吸附容量有限15、吸收操作中,若要提高关键组分的相对吸收率应采用措施是A提高压力B、升高温度C、增加液汽比D、增加塔板数答案: C16、简单精馏塔是指A.设有中间再沸或中间冷凝换热设备的分离装置B、有多股进料的分离装置C、仅有一-股进料且无侧线出料和中间换热设备D、无答案: C17、假设相对挥发度与组成关系不大,通过对若不同组分系统的精馏计算结果分析研究发现，( )下组分的分配比接近于实际操作回流比下组分的分配比。