二维图谱处理方法(topspin简版)

TOPSPIN二维图谱处理方法（简化版）一．调取数据（方法与调取氢谱相同）

现以wuxi-0261-091-2为例。

氢谱re 1（第一个子文件）；

Noe re 5（第5个子文件）；

如下图：打开noe图谱

二．基本处理命令

在命令栏中，依次输入命令：

Xfb（F1、F2轴同时傅立叶变换）

Abs1（自动校正F1轴）

Abs2（自动校正F2轴）

Syma（轴对称处理）——该命令在处理HSQC、HMBC时不可用！

注意：topspin版命令栏不区分大小写。

三．增强信号处理

1.在图谱区域鼠标右键单击，如下图：

2.点“edit contour levels”

3.在level increment 正负两栏中都输入1.2（数值可变）；

Number of levels 输入24（数值可变）；

点“fill”

点“ok”

四．设置F2/F1轴通道（一维图谱）

1.回到主界面，

在Processing下拉菜单中选择“display projections”，

2.如下图，在F2,F1轴中输入相应一维图谱（氢谱或碳谱）的文件路径：

点”OK”，保存退出。

五．F2/F1轴通道信号强度调整

在二维图谱界面，F2/F1轴（氢谱或碳谱通道）处有一方框(红色圈内)。

选中：鼠标点击该方框后，呈蓝色；

放大缩小：用调节

六．图谱局部放大：在图谱区域，用鼠标直接选取欲放大的区域，即可。依次如下：

七．图谱定标：若2D信号与一维通道信号不对应时，可对2D信号进行定标。

1.点定标，进入下图界面

2.鼠标所在位置，出现红色纵横线。

选定某一信号，出现定标提示框，输入欲调整的化学位移。

点“ok”

八．图谱打印

1.在“procpars”－“automation”－layout中，选择模板。

2D-Homo.xwp——二维同核模板，适用NOE、COSY

2D-Hetero.xwp——二维异核模板，适用HMBC、HSQC

2.在命令栏中，输入xwinplot（适用交货图谱）

或直接打印（推荐）

智能车模拟摄像头图像采集方法详解

本帖最后由 superyongzhe 于 2009-11-16 23:24 编辑 我想大家肯定还遇到一个问题，那就是如何知道自己采集的图像是否正确呢？可以使用串 口，大家把我那个程序里面的printp.c 复制到你的工程里，再把includes.h里面的声明添加到你的程序里，在串口初始化程序里 设置好波特率（如何设置可参考《单片 机嵌入式在线开发方法》一书中的相关内容，也可以看芯片资料）。上位机可以使用“串口 助手就可以了”，很简单的。如果大 家还有什么问题就赶快提出来把，我尽量给大家解决，因为这里面前车的东西比较繁杂，我 一下说不清楚。最好有个电视机，能 够看到摄像头摄在那里，这样会更容易校对 近几天看到论坛里有很多网友遇到CCD图像采集的麻烦，我在最开始的时候也为这个烦恼过，由于本人比较菜，在度过大概半个月的绝望日夜后，在刚准备放弃时突然发现我已经采集到正确的图像了。特再次分享，希望能解决大家当前遇到的麻烦。 在采集图像之前，我们首先要知道摄像头输出信号的特性。目前的模拟摄像头一般都是PAL制式的，输出的信号由复合同步信号，复合消隐信号和视频信号。其中的视频信号才是真正的图像信号，对于黑白摄像头，图像越黑，电压越低，图像越白，电压越高。而复合同步信号是控制电视机的电子枪对电子的偏转的，复合消隐信号是在图像换行和换场时电子枪回扫时不发射电子。由于人眼看到的图像大于等于24Hz时人才不会觉得图像闪烁，所以PAL 制式输出的图像是25Hz，即每秒钟有25幅画面，说的专业点就是每秒25帧，其中每一帧有625行。但由于在早期电子技术还不发达时，电源不稳定，容易对电视信号进行干扰，而交流电源是50Hz所以，为了和电网兼容，同时由于25Hz时图像不稳定，所以后来工程师们把一副图像分成两场显示，对于一幅画面，一共有625行，但是电子枪先扫描奇数场1，3，5.....，然后再扫描2,4,6.....，所以这样的话，一副图像就变成了隔行扫描，每秒钟就有50场了。其中具体的细节请参考这个网站 电视原理与系统 /zjx/zjx09/zjx090000.htm 只用看前面的黑白全电视信号和PAL制式就可以了（当然如果感兴趣可以全部看完）。 通过上面的内容如果你对PAL制式信号了然于心，那么就可以开始图像的采集了，PAL 输出的信号有复合同步信号，复合消隐信号和视频信号。那么我们首先就是要从这三种信号中分理出复合同步信号，复合消隐信号和视频信号，以便我们对AD采样到的值进行存储，

逻辑函数的卡诺图化简法

b 第十章 数字逻辑基础 补充：逻辑函数的卡诺图化简法 1．图形图象法：用卡诺图化简逻辑函数，求最简与或表达式的方法。卡诺图是按一定规则画出来的方框图。 优点：有比较明确的步骤可以遵循，结果是否最简，判断起来比较容易。 缺点：当变量超过六个以上，就没有什么实用价值了。公式化简法优点：变量个数不受限制 缺点：结果是否最简有时不易判断。2．最小项（1）定义：是一个包括所有变量的乘积项，每个变量均以原变量或反变量的 形式出现一次。 注意：每项都有包括所有变量，每个乘积它中每个变量出现且仅出项1次。如：Y=F （A ，B ） （2个变量共有4个最小项 ） B A B A B A AB Y=F （A ，B ，C ） （3个变量共有8个最小项 C B A C B A C B A BC A ） C B A C B A C AB ABC 结论：n 变量共有2n 个最小项。三变量最小项真值表 （2）最小项的性质 ①任一最小项，只有一组对应变量取值使其值为1：②任意两个最小项的乘种为零；③全体最小项之和为1。 （3）最小项的编号：把与最小项对应的变量取值当成二进制数，与之相应的

h i n g s n 十进制数，就是该最小项的编号，用m i 表示。 3．最小项表达式——标准与或式 任何逻辑函数都可以表示为最小项之和的形式——标准与或式。而且这种形式是惟一的，即一个逻辑函数只有一种最小项表达式。 例1．写出下列函数的标准与或式：Y=F(A,B,C)=AB+BC+CA 解：Y=AB(+C)+BC(+A)+CA(+B) C A B =ABC C B A ABC BC A ABC C AB +++++ =ABC C B A BC A C AB +++ =3 567m m m m +++例2.写出下列函数的标准与或式：C B AD AB Y ++=解：))()( C B D A B A Y +++=（ ) )((C B D B A ++= D C B C A B A B A +++= D C B A D C B A C B A C B A BC A ++++= D C B A D C B A D C B A D C B A D C B A D BC A BCD A ++++++=_ 8014567m m m m m m m ++++++= ＝） 8,7,6,5,4,1,0(m ∑列真值表写最小项表达式。

卡诺图化简法

卡诺图化简 一卡诺图的构成 卡诺图是一种平面方格图，每个小方格代表一个最小项，故又称为最小项方格图。 1．结构特点 卡诺图中最小项的排列方案不是唯一的，图2．5(a)、(b)、(c)、(d)分别为2变量、3变量、4变量、5变量卡诺图的一种排列方案。图中，变量的坐标值0表示相应变量的反变量，1表示相应变量的原变量。各小方格依变量顺序取坐标值，所得二进制数对应的十进制数即相应最小项的下标i。 在五变量卡诺图中，为了方便省略了符号“m”，直接标出m的下标i 。 图2. 5 2～5变量卡诺图 从图2.5所示的各卡诺图可以看出，卡诺图上变量的排列规律使最小项的相邻关系能在图

形上清晰地反映出来。具体地说，在n个变量的卡诺图中，能从图形上直观、方便地找到每个最小项的n个相邻最小项。以四变量卡诺图为例，图中每个最小项应有4个相邻最小项，如m5的4个相邻最小项分别是m1，m4，m7，m13，这4个最小项对应的小方格与m5对应的小方格分别相连，也就是说在几何位置上是相邻的，这种相邻称为几何相邻。而m2则不完全相同，它的4个相邻最小项除了与之几何相邻的m3和m6之外，另外两个是处在“相对”位置的m0(同一列的两端)和m10(同一行的两端)。这种相邻似乎不太直观，但只要把这个图的上、下边缘连接，卷成圆筒状，便可看出m0和m2在几何位置上是相邻的。同样，把图的左、右边缘连接，便可使m2和m10相邻。通常把这种相邻称为相对相邻。除此之外，还有“相重”位置的最小项相邻，如五变量卡诺图中的m3，除了几何相邻的m1，m2，m 7和相对相邻的m11外，还与m19相邻。对于这种情形，可以把卡诺图左边的矩形重叠到右边矩形之上来看，凡上下重叠的最小项相邻，这种相邻称为重叠相邻。 归纳起来，卡诺图在构造上具有以下两个特点： ☆n个变量的卡诺图由2n个小方格组成，每个小方格代表一个最小项； ☆卡诺图上处在相邻、相对、相重位置的小方格所代表的最小项为相邻最小项。 二卡诺图的性质 卡诺图的构造特点使卡诺图具有一个重要性质：可以从图形上直观地找出相邻最小项合并。合并的理论依据是并项定理AB+AB=A。例如， 根据定理AB+AB=A和相邻最小项的定义，两个相邻最小项可以合并为一个与项并消去一个变量。例如，4变量最小项ABCD和ABCD相邻，可以合并为ABD；ABCD和ABCD 相邻，可以合并为ABD；而与项ABD和ABD又为相邻与项，故按同样道理可进一步将两个相邻与项合并为BD。 用卡诺图化简逻辑函数的基本原理就是把上述逻辑依据和图形特征结合起来，通过把卡

STM32单片机ov760摄像头进行图像采集处理

#include #include #include #include #include #include #include #include #include "Image.h" #include "include.h" float kp,kd,ki; s16 steererr = 0; u8 Get_a_Y() { u8 t1,t2; //获得一个Y分量的过程 FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; t1=(0x00ff&GPIOB->IDR); FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; t2=(0x00ff&GPIOB->IDR); //跳过一个像素 FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; t2=(0x00ff&GPIOB->IDR); FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; t2=(0x00ff&GPIOB->IDR); return t1; }

void skip_a_row() { u16 i; u8 temp; for (i=0;i<320;i++) { //跳过一个像素 FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; temp=(0x00ff&GPIOB->IDR); FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; temp=(0x00ff&GPIOB->IDR); } } void Get_a_Image() { u16 i,j; for (i=0;i

基于Labview的图像采集与处理

目前工作成果： 一、USB图像获取 USB设备在正常工作以前，第一件要做的事就是枚举，所以在USB摄像头进行初始化之前，需要先枚举系统中的USB设备。 （1）基于USB的Snap采集图像 程序运行结果： 此程序只能采集一帧图像，不能连续采集。将采集图像函数放入循环中就可连续采集。

循环中的可以计算循环一次所用的时间，运行发现用Snap采集图像时它的采集速率比较低。运行程序时移动摄像头可以清楚的看到所采集的图像有时比较模糊。 （2）基于USB的Grab采集图像 运行程序之后发现摄像头采集图像的速率明显提高。

二、图像处理 1、图像灰度处理 （1）基本原理 将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。 第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。 第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。 （2）labview中图像灰度处理程序框图 处理结果：

对摄像头采集图像的处理(1)

1. 图像处理 4.2.1目标指引线的提取 智能车通过图像采样模块获得车前方的赛道图像信息，往下介绍如何 分析此二维数组来提取黑线，我们采用边缘检测的方法。 二维数组的行数和列数即为像素的图像坐标，我们若求出了黑线边缘 的图像坐标，就知道了黑线的位置。黑线边缘的特点是其左、右两像素为 一黑一白，两像素值的差的绝对值大于某阀值，大于可根据试验确定；而 其余处的相邻两像素或全白，或全黑，像素值差的绝对值小于该阀值。这 样，只要我们对两数组每行中任何相邻两点做差，就可以根据差值的大小 是否大于该阀值来判断此两点处是否为黑线边缘，还可以进行根据差值的 正负来判定边缘处是左白右黑，还是右黑左白。 从最左端的第一个有效数据点开始依次向右进行阀值判断：由于实际 中黑白赛道边缘可能会出现模糊偏差，导致阀值并不是个很简单介于两相 邻之间，很可能要相隔两个点。因此：第line为原点，判断和line+3的差 是否大于该阀值，如果是则将line+3记为i，从i开始继续在接下的从i+3到该行最末一个点之间的差值是否大于阀值，如果大于则将line+i/2+1的坐 标赋给中心给黑线中心位置值，如5-4

图4-4单行黑线提取法 利用该算法所得到的黑线提取效果不仅可靠，而且实时性好；在失去 黑线目标以后能够记住是从左侧还是从右侧超出视野，从而控制舵机转向让赛车回到正常赛道。 试验表明：只要阀值取得合适，该算法不仅可靠，而且实时性较好。 如果更进一步可以设置阀值根据现场情况的变化而变化。在黑线引导线已经能够可靠提取的基础上，我们可以利用它来进行相应的弯、直道判定，以及速度和转向舵机控制算法的研究。 2.

基于摄像头的图像采集与处理应用

基于摄像头的图像采集与处理应用 1、摄像头工作原理 图像传感器，是组成数字摄像头的重要组成部分。根据元件的材料不同，可分为CCD （Charge Coupled Device，电荷耦合元件）和CMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor，金属氧化物半导体元件）两大类。 电荷藕合器件图像传感器CCD（Charge Coupled Device），它使用一种高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷，通过模数转换器芯片转换成数字信号，数字信号经过压缩以后由相机内部的闪速存储器或内置硬盘卡保存，因而可以轻而易举地把数据传输给计算机，并借助于计算机的处理手段，根据需要和想像来修改图像。CCD由许多感光单位组成，通常以百万像素为单位。当CCD表面受到光线照射时，每个感光单位会将电荷反映在组件上，所有的感光单位所产生的信号加在一起，就构成了一幅完整的画面。 互补性氧化金属半导体CMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）和CCD一样同为在图像传感器中可记录光线变化的半导体。CMOS主要是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，使其在CMOS上共存着带N（带–电）和P（带+电）级的半导体，这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片纪录和解读成影像。然而，CMOS的缺点就是太容易出现杂点, 这主要是因为早期的设计使CMOS在处理快速变化的影像时，由于电流变化过于频繁而会产生过热的现象。 CCD和CMOS在制造上的主要区别是CCD是集成在半导体单晶材料上，而CMOS是集成在被称做金属氧化物的半导体材料上，工作原理没有本质的区别。CCD制造工艺较复杂，采用CCD的摄像头价格都会相对比较贵。事实上经过技术改造，目前CCD和CMOS的实际效果的差距已经减小了不少。而且CMOS的制造成本和功耗都要低于CCD不少，所以很多摄像头生产厂商采用的CMOS感光元件。成像方面：在相同像素下CCD的成像通透性、明锐度都很好，色彩还原、曝光可以保证基本准确。而CMOS的产品往往通透性一般，对实物的色彩还原能力偏弱，曝光也都不太好，由于自身物理特性的原因，CMOS的成像质量和CCD还是有一定距离的。但由于低廉的价格以及高度的整合性，因此在摄像头领域还是得到了广泛的应用 工作原理：为了方便大家理解，我们拿人的眼睛来打个比方。当光线照射景物，景物上的光线反射通过人的晶状体聚焦，在视网膜上就可以形成图像，然后视网膜的神经感知到图像将信息传到大脑，我们就能看见东西了。摄像头成像的原理和这个过程非常相似，光线照射景物，景物上的光线反射通过镜头聚焦，图像传感器就会感知到图像。 具体部分是这样的，摄像头按一定的分辨率，以隔行扫描的方式采集图像上的点，当扫描到某点时，就通过图像传感芯片将该点处图像的灰度转换成与灰度一一对应的电压值，然后将此电压值通过视频信号端输出。如图1所示，摄像头连续地扫描图像上的一行，则输出

用卡诺图化简逻辑函数

1.4 用卡诺图化简逻辑函数 本次重点内容 1、卡诺图的画法与性质 2、用卡诺图化简函数 教学过程 应用卡诺图化简 一、卡诺图 逻辑函数可以用卡诺图表示。所谓卡诺图，就是逻辑函数的一种图形表示。对n 个变量的卡诺图来说，有2n个小方格组成，每一小方格代表一个最小项。在卡诺图中，几何位置相邻（包括边缘、四角）的小方格在逻辑上也是相邻的。 二、最小项的定义及基本性质： 1、最小项的定义 在n个变量的逻辑函数中，如乘积项中包含了全部变量，并且每个变量在该乘积项中或以原变量或以反变量的形式但只出现一次，则该乘积项就定义为该逻辑函数的最小项。通常用m表示最小项，其下标为最小项的编号。编号的方法是：最小项的原变量取1，反变量取0，则最小项取值为一组二进制数，其对应的十进制数便为该最小项的编号。如最小项C B A对应的变量取值为000，它对应十进制数为0。因此，最小项C B A的编 号为m 0，如最小项C B A的编号为m 4 ，其余最小项的编号以此类推。 2、最小项的基本性质： （1）对于任意一个最小项，只有一组变量取值使它的值为1，而其余各种变量取值均使它的值为0。 （2）不同的最小项，使它的值为1的那组变量取值也不同。 （3）对于变量的任一组取值，全体最小项的和为1。 图1.4.1分别为二变量、三变量和四变量卡诺图。在卡诺图的行和列分别标出变量及其状态。变量状态的次序是00，01，11，10，而不是二进制递增的次序00，01，10，11。这样排列是为了使任意两个相邻最小项之间只有一个变量改变（即满足相邻性）。小方格也可用二进制数对应于十进制数编号，如图中的四变量卡诺图，也就是变量的最

摄像头图像采集及处理范文

摄像头采集赛道黑线信息是本系统赛道信息获取的主要途径，本章将从摄像头工作原理、图像采样电路设计、和采样程序流程图三个方面进行介绍。 8.1 摄像头工作原理摄像头常分为彩色和黑白两种摄像头，主要工作原理是：按一定的分辨率，以隔行扫描的方式采样图像上的点，当扫描到某点时，就通过图像传感芯片将该点处图像的灰度转换成与灰度成一一对应关系的电压值，然后将此电压值通过视频信号端输出。 在示波器上观察可知摄像头信号如图8.1所示。摄像头连续地扫描图像上的一行，就输出一段连续的电压视频信号，该电压信号的高低起伏正反映了该行图像的灰度变化情况。当扫描完一行，视频信号端就输出一低于最低视频信号电压的电平（如0.3V），并保持一段时间。这样相当于，紧接着每行图像对应的电压信号之后会有一个电压“凹槽”，此“凹槽”叫做行同步脉冲，它是扫描换行的标志。然后，跳过一行后（因为摄像头是隔行扫描的方式），开始扫描新的一行，如此下去，直到扫描完该场的视频信号，接着就会出现一段场消隐区。此区中有若干个复合消隐脉冲（简称消隐脉冲），在这些消隐脉冲中，有个脉冲，它远宽于（即持续时间长于）其他的消隐脉冲，该消隐脉冲又称为场同步脉冲，它是扫描换场的标志。场同步脉冲标志着新的一场的到来，不过，场消隐区恰好跨在上一场的结尾部分和下一场的开始部分，得等场消隐区过去，下一场的视频信号才真正到来。摄像头每秒扫描25 幅图像，每幅又分奇、偶两场，先奇场后偶场，故每秒扫描50 场图像。奇场时只扫描图像中的奇数行，偶场时则只扫描偶数行。 8.2 图像采样电路设计在本次比赛中赛道仅由黑白两色组成，为了获得赛道特征，只需提取探测画面的灰度信息，而不必提取其色彩信息，所以本设计中采用黑白摄像头。型号为： XB-2001B，分辨率为320*240。为了有效地获取摄像头的视频信号，我们采用LM1881提取行同步脉冲，消隐脉冲和场同步脉冲，电路原理图8.2所示。将视频信号通过一个电容接至LM1881的2脚，即可得到控制单片机进行A/D采样的控制信号行同步HS与奇偶场同步号 ODD/EVEN。

单片机摄像头数据采集与处理

单片机摄像头数据采集与处理 题目单片机摄像头数据采集与处理 _自动化学院_院(系) 自动化_专业学 号 08009123 姓名孙博指导教师符影杰顾问教师起止日期 2012.12.20 –2013.06.10 设计地点中心楼 224东南大学毕业设计(论文)报告摘要单片机摄像 头数据采集与处理摘要随着计算机的发展，随着图像采集处理技术的进步和社会 的发展，其被广泛的运用于社会社交，远程医疗及实时监控等各个方面。图像测量 是一种非接触式的检测方法，可应用于工业、民用等许多领域。图像采集与处理是 图像测量的基础，关系到测量的精度与速度。基于单片机摄像头图像采集与处理技 术拥有广泛的应用市场和广阔的发展前景。本文中基于低功耗单片机的摄像式实时 图像测量系统，通过图像测量的方法，可直接安装在常规电表前，采用摄像技术和 图像识别技术实现数据采集，将读表数据直接在单片机中处理并显示出结果，采用 串口传输技术将数据存储于上位机上并显示，无需人工干预，具有成本低、安装简

单、智能化程度高的特点。针对本设计的特点，采用一种基于图像处理技术 的数码 管检测系统，设计了静态图像采集和静态图像处理的控制方案。首先，通过分析与 实验，完成各功能模块核心元件的选型与外围电路设计。经过硬件调试，完成了最 小系统、图像采集、数据存储、结果显示和数据传输等功能模块的硬件设计。其次， 在硬件平台的基础上，实现各个功能模块的软件功能。基于本装置的 控制 要求，分别选用了 MSP430F149 单片机和STC12LE5A60S2 单片机和OV7670 图像传感器作为核心部件，设计并完成了两套图像测量系统。实验结 果表 明，该装置满足测量要求，达到了研究的预期目的。关键词:图像测量、图像 处理、 摄像头、单片机 .I.东南大学毕业设计(论文)报告 Abstract Singlechip camera data acquisition and processing Abstract With the development of computer technology along with the development of image acquisition andprocessing technology and the progress of society image technology is widely used in socialnetworkingtelemedicine and real-time monitoring. Image measurement is a sort of non-contactmeasurement which can be applied to many fields such as industrial civil. Image acquisition andprocessing is the basis of image measurement which is related to the precision and

卡诺图化简

卡诺图化简法 卡诺图化简法又称为图形化简法。该方法简单、直观、容易掌握，因而在逻辑设计中得到广泛应用。 一卡诺图的构成 卡诺图是一种平面方格图，每个小方格代表一个最小项，故又称为最小项方格图。 1．结构特点 卡诺图中最小项的排列方案不是唯一的，图2．5(a)、(b)、(c)、(d)分别为2变量、3变量、4变量、5变量卡诺图的一种排列方案。图中，变量的坐标值应0表示相变量的反变量，1表示相应变量的原变量。各小方格依变量顺序取坐标值，所得二进制数对应的十进制数即相应最小项的下标i。 在五变量卡诺图中，为了方便省略了符号“m”，直接标出m的下标i。

图2. 5 2～5变量卡诺图 从图2.5所示的各卡诺图可以看出，卡诺图上变量的排列规律使最小项的相邻关系能在图形上清晰地反映出来。具体地说，在n个变量的卡诺图中，能从图形上直观、方便地找到每个最小项的n个相邻最小项。以四变量卡诺图为例，图中每个最小项应有4个相邻最小项，如m5的4个相邻最小项分别是m1，m4，m7，m13，这4个最小项对应的小方格与m5对应的小方格分别相连，也就是说在几何位置上是相邻的，这种相邻称为几何相邻。而m2则不完全相同，它的4个相邻最小项除了与之几何相邻的m3和m6之外，另外两个是处在“相对”位置的m0(同一列的两端)和m10(同一行的两端)。这种相邻似乎不太直观，但只要把这个图的上、下边缘连接，卷成圆筒状，便可看出m0和m2在几何位置上是相邻的。同样，把图的左、右边缘连接，便可使m2和m10相邻。通常把这种相邻称为相对相邻。除此之外，还有“相重”位置的最小项相邻，如五变量卡诺图中的m3，除了几何相邻的m1，m2，m7和相对相邻的m11外，还与m19相邻。对于这种情形，可以把卡诺图左边的矩形重叠到右边矩形之上来看，凡上下重叠的最小项相邻，这种相邻称为重叠相邻。 归纳起来，卡诺图在构造上具有以下两个特点： ☆ n个变量的卡诺图由2n个小方格组成，每个小方格代表一个最小项； ☆ 卡诺图上处在相邻、相对、相重位置的小方格所代表的最小项为相邻最小项。 二卡诺图的性质 卡诺图的构造特点使卡诺图具有一个重要性质：可以从图形上直观地找出相邻最小项合并。合并的理论依据是并项定理AB+AB=A。例如，

摄像头视频采集压缩及传输原理

摄像头视频采集压缩及传输原理 摄像头基本的功能还是视频传输，那么它是依靠怎样的原理来实现的呢？所谓视频传输:就是将图片一张张传到屏幕，由于传输速度很快，所以可以让大家看到连续动态的画面，就像放电影一样。一般当画面的传输数量达到每秒24帧时，画面就有了连续性。 下边我们将介绍摄像头视频采集压缩及传输的整个过程。 一．摄像头的工作原理（获取视频数据） 摄像头的工作原理大致为：景物通过镜头（LENS）生成的光学图像投射到图像传感器表面上，然后转为电信号，经过A/D（模数转换）转换后变为数字图像信号，再送到数字信号处理芯片（DSP）中加工处理，再通过USB接口传输到电脑中处理，通过显示器就可以看到图像了。下图是摄像头工作的流程图： 注1：图像传感器（SENSOR）是一种半导体芯片，其表面包含有几十万到几百万的光电二极管。光电二极管受到光照射时，就会产生电荷。 注2：数字信号处理芯片DSP（DIGITAL SIGNAL PROCESSING）功能：主要是通过一系列复杂的数学算法运算，对数字图像信号参数进行优化处理，并把处理后的信号通过USB等接口传到PC等设备。 DSP结构框架: 1. ISP（image signal processor）（镜像信号处理器） 2. JPEG encoder（JPEG图像解码器） 3. USB device controller（USB设备控制器） 而视频要求将获取的视频图像通过互联网传送到异地的电脑上显示出来这其中就涉及到对于获得的视频图像的传输。 在进行这种图片的传输时，必须将图片进行压缩，一般压缩方式有如H.261、JPEG、MPEG 等，否则传输所需的带宽会变得很大。大家用RealPlayer不知是否留意，当播放电影的时候，在播放器的下方会有一个传输速度250kbps、400kbps、1000kbps…画面的质量越高，这个速度也就越大。而摄像头进行视频传输也是这个原理，如果将摄像头的分辨率调到640×480，捕捉到的图片每张大小约为50kb左右，每秒30帧，那么摄像头传输视频所需的速度为50×30/s＝1500kbps＝1.5Mbps。而在实际生活中，人们一般用于网络视频聊天时的分辨率为320×240甚至更低，传输的帧数为每秒24帧。换言之，此时视频传输速率将不到300kbps，人们就可以进行较为流畅的视频传输聊天。如果采用更高的压缩视频方式，如MPEG-1等等，可以将传输速率降低到200kbps不到。这个就是一般视频聊天时，摄像头所需的网络传输速度。 二．视频压缩部分 视频的压缩是视频处理的核心，按照是否实时性可以分为非实时压缩和实时压缩。而视频传输（如QQ视频即时聊天）属于要求视频压缩为实时压缩。 下面对于视频为什么能压缩进行说明。 视频压缩是有损压缩，一般说来，视频压缩的压缩率都很高，能够做到这么 高的压缩率是因为视频图像有着非常大的时间和空间的冗余度。所谓的时间冗余度指的是两帧相邻的图像他们相同位置的像素值比较类似，具有很大的相关性，尤其是静止图像，甚至两帧图像完全相同，对运动图像，通过某种运算（运动估计），应该说他们也具有很高的相关性；而空间相关性指的是同一帧图像，相邻的两个像素也具备一定的相关性。这些相关性

CCD图像采集 程序---详细注释,适合新手

近几天看到论坛里有很多网友遇到CCD图像采集的麻烦，我在最开始的时候也为这个烦恼过，由于本人比较菜，在度过大概半个月的绝望日夜后，在刚准备放弃时突然发现我已经采集到正确的图像了。特再次分享，希望能解决大家当前遇到的麻烦。 在采集图像之前，我们首先要知道摄像头输出信号的特性。目前的模拟摄像头一般都是P AL制式的，输出的信号由复合同步信号，复合消隐信号和视频信号。其中的视频信号才是真正的图像信号，对于黑白摄像头，图像越黑，电压越低，图像越白，电压越高。而复合同步信号是控制电视机的电子枪对电子的偏转的，复合消隐信号是在图像换行和换场时电子枪回扫时不发射电子。由于人眼看到的图像大于等于24Hz时人才不会觉得图像闪烁，所以P AL制式输出的图像是25Hz，即每秒钟有25幅画面，说的专业点就是每秒25帧，其中每一帧有625行。但由于在早期电子技术还不发达时，电源不稳定，容易对电视信号进行干扰，而交流电源是50Hz所以，为了和电网兼容，同时由于25Hz时图像不稳定，所以后来工程师们把一副图像分成两场显示，对于一幅画面，一共有625行，但是电子枪先扫描奇数场1，3，5.....，然后再扫描2,4,6.....，所以这样的话，一副图像就变成了隔行扫描，每秒钟就有50场了。其中具体的细节请参考这个网站 电视原理与系统 https://www.sodocs.net/doc/855029653.html,/zsb/zjx/zjx09/zjx090000.htm 只用看前面的黑白全电视信号和P AL制式就可以了（当然如果感兴趣可以全部看完）。 通过上面的内容如果你对P AL制式信号了然于心，那么就可以开始图像的采集了，P AL输出的信号有复合同步信号，复合消隐信号和视频信号。那么我们首先就是要从这三种信号中分理出复合同步信号，复合消隐信号和视频信号，以便我们对AD采样到的值进行存储，从而形成一幅画面。具体如何分离，我们使用的是LM1881视频同步分离器件，具体的硬件连接请参看论坛内相关文章（论坛里有介绍LM1881的文章，自己搜吧，我不重复了）。 分离出行场同步，奇偶场信号后，就把他们接到单片机的外部中断口，产生中断，在中断服务程序中对AD采集到的数据进行图像存储，从而形成一个二维数组的数字图像。 下面就说说图像采集方案，方法有多种，但我使用的方案是在行终端中读取A D采样的灰度值，在场同步中交换图像采集和处理缓存指针，并对图像进行处理，然后控制小车，在主函数中只有初始化和键盘扫描和串口输出函数。这样做效率比较高，而且可以把调试和图像采集处理分开，变成起来比较方便。 大家遇到的还有一个很棘手的问题可能是AD采样频率该设置多大呢？建议大家先通过PLLL超频，然后把AD时钟频率设置的高点才行。 下面就把我的代码贴给大家看看吧。

卡诺图化简方法.pdf

卡诺图化简方法 学生姓名：陈曦指导教师：杜启高 将输出与输入之间的逻辑关系写成与、或、非等运算的组合式，就是逻辑函数式。 一、逻辑函数的卡诺图表示法 将n变量的全部最小项各用一个小方块表示，并使具有逻辑相邻性的最小项在几何位置上也相邻 地排列起来，所得到的图形称为n变量最小项的卡诺图。 为了保证图中几何位置相邻地最小项在逻辑上也具有相邻性，这些数码不能按自然二进制数从小到大地顺序排列，而必须按图中的方式排列，以确保相邻的两个最小项仅有一个变量是不同的。 从卡诺图上可以看到，处在任何一行或一列两端的最小项也仅有一个变量不同，所以它们也具有逻辑相邻性。因此，从几何位置上应当将卡诺图看成是上下、左右闭合的图形。 任何一个逻辑函数都能表示为若干最小项之和的形式，自然也可以用卡诺图来表示任意一个逻辑函数。具体做法是：首先将逻辑函数化为最小项之和的形式，然后在卡诺图上标出与之相对应的最小 项，在其余位置上标入0，就得到了表示该逻辑函数的卡诺图。也就是说，任何一个逻辑函数都等于 卡诺图中填入1的那些最小项之和。 二、用卡诺图化解逻辑函数 化简时依据的基本原理就是具有相邻性的最小项可以合并，并消去不同的因子。由于在卡诺图上 几何位置相邻与逻辑上的相邻性是一致的，因而从卡诺图上能直观的找出那些具有相邻性的最小项并 将其合并化简。 合并最小项的原则：若两个最小项相邻，则可以合并为一项并消去一对因子。若四个最小项相邻 并排列成一个矩形组，则可合并为一项并消去两队因子。若八个最小项相邻并且排列成一个矩形组， 则可以合并成一项并消去三对因子。合并后的结果中只剩下公共因子。

卡诺图化简法步骤：（一）将函数式化为最小项之和的形式； （二）画出表示该逻辑函数的卡诺图； （三）找出可以合并的最小项； （四）画出包围圈并选取化简后的乘积项。 在画包围圈时要注意：（一）包围圈越大越好； （二）包围圈的个数越少越好； （三）同一个“1”方块可以被圈多次； （四）画包围圈时，可先圈大，再圈小； （五）每个圈要有新的成分，如果某一圈中所有的“1”方块均被别的包围圈包围，就可以舍掉这个包围圈； （六）不要遗漏任何方块。 通常我们都是通过合并卡诺图中的1来求得化简结果得。但有时也可以通过合并卡诺图中的0先求出'Y的化简结果，然后再将'Y求反而得到Y。

数字图像采集与处理

1. 图像处理过程：摄像机产生一个对应于物体的光学图像，显影后的胶片上形成对应于 光学图像的负像。胶片在数字化器的光敏面上形成一个光学图像，由它形成输入数字图像，再经过6次转换得到输出图像。每一步都可能产生退化。 2. 图像采集：利用采集装置获取数字图像。采集装置包括：光敏感器件、扫描系统和模/数转换装置。 3. 采样：图像在空间上的离散化称为采样（或：图像数字化设备把图像划分为若干图像元素(像素)并给出它们的地址）量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化（或：度量每一像素的灰度，并把连续的度量结果量化为整数） 4. 数字化设备：(1)采样孔：使数字化设备能够单独地观测特定的图像元素而不受图像其他部分的影响。(2)图像扫描机构：使采样孔按照预先确定的方式在图像上移动，从而按顺序观测每一个像素。(3)光传感器：通过采样检测图像的每一像素的亮度，通常采用CCD阵列。(4)量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。典型的量化器是A/D转换电路，它产生一个与输入电压或电流成比例的数值。(5)输出存储装置：将量化器产生的灰度值按适当格式存储起来，以用于计算机后续处理。 5. 采样孔的大小和相邻像素的间距（采样间隔）是两个重要的性能指标 6. 位图与矢量图区别：（1）位图由像素构成，矢量图由对象构成（2）

点位图受到像素和分辨率的制约，而矢量图形不存在这些制约（3）位图修改麻烦，矢量图形修改随心所欲（4）位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使用（5）位图效果丰富，矢量图形效果单调机械 7. 位图文件常见的文件扩展名为BMP、GIF（图形交换文件格式）、PCX、PSD、PCD、TIF（标记图像文件格式）、JPG（联合图像专家组）等。矢量图文件的扩展名为CDR、AI 或3DS 8. 辐射照度：如果某一表面被辐射体辐射，为表示B点辐射的强弱，在B点取微小面积元dA，它所接收的辐射通量为dΦe，则dΦe与dA之比就称为辐射照度。即表面上一点的辐射照度是入射在该面积元上的辐射通量dΦe除以该面面积元dA之商。单位为瓦特每平方米(W/m2)。 9. 光照度：单位受照面积接受的光通量，定义为光照面的光照度，用E表示。即光照度表示为：E=dφ/dA。光照度的单位为勒克斯(lx) 10. CIEl931—XYZ色度系统：XYZ色度系统是建立在RGB色度系统基础之上的．由三个虚设的三刺激值X、Y、Z来代替R,G,B，而组成一个新的色度系统。1931CIE色度系统使用了三个假想的三原色，记为X，Y，Z。对其要求是：用该假想三原色匹配任何颜色时，三刺激值X，Y，Z均为正；颜色的亮度仅由Y表示，而色度由X，Y，Z共同决定。 11. 图形是指由外部轮廓线条构成的矢量图(FROM Baidu) 12. 色差就是两种颜色之间的差别。显色指数是衡量一光源性能好坏

逻辑函数的卡诺图化简法

逻辑函数的卡诺图化简法 逻辑函数的卡诺图化简法 由前面的学习得知，利用代数法可以使逻辑函数变成较简单的形式。但要求熟练掌握逻辑代数的基本定律，而且需要一些技巧，特别是经化简后得到的逻辑表达式是否是最简式较难确定。运用卡诺图法可以较简便的方法得到最简表达式。但首先需要了解最小项的概念。 一、最小项的定义及其性质 1.最小项的基本概念 由A、B、C三个逻辑变量构成的许多乘积项中有八个 被称为A、B、C的最小项的乘积项，它们的特点是 1. 每项都只有三个因子 2. 每个变量都是它的一个因子 3. 每一变量或以原变量(Ａ、Ｂ、Ｃ)的形式出现，或以反（非）变量(Ａ、Ｂ、Ｃ)的形式出现，各出现一次 一般情况下，对ｎ个变量来说，最小项共有2n个，如n＝3 时，最小项有23＝8个

2.最小项的性质 为了分析最小项的性质，以下列出３个变量的所有最 小项的真值表。 由此可见，最小项具有下列性质： （1）对于任意一个最小项，只有一组变量取值使得它的值为1，而在变量取其他各组值时，这个最小项的值都是0。 （2）不同的最小项，使它的值为1的那一组变量取值也不同。 （3）对于变量的任一组取值，任意两个最小项的乘积为0。 （4）对于变量的任一组取值，全体最小项之和为1。 3.最小项的编号 最小项通常用mi表示，下标i即最小项编号，用十进制数表示。以ABC为例，因为它和011相对应，所以就称ABC 是和变量取值011相对应的最小项，而011相当于十进制中的3，所以把ABC记为m3 按此原则，3个变量的最小项

二、逻辑函数的最小项表达式 利用逻辑代数的基本公式，可以把任一个逻辑函数化成一种典型的表达式，这种典型的表达式是一组最小项之和，称为最小项表达式 。下面举例说明把逻辑表达式展开为最小项表达式的方法。例如，要将化成最小项表达式,这时可利用的基本运算关系, 将逻辑函数中的每一项都化成包含所有变量A、B、C的项，然后再用最小项下标编号来代表最小项，即 又如，要将化成最小项表达式，可经下列几步： （1）多次利用摩根定律去掉非号，直至最后得到一个只在单个变量上有非号的表达式； （2）利用分配律除去括号，直至得到一个与或表达式； （3）在以上第5个等式中，有一项AB不是最小项（缺少变量C），可用乘此项，正如第6个等式所示。 由此可见，任一个逻辑函数都可化成为唯一的最小项表达式。

摄像头图像采集程序与分析

打开摄像头： case IDM_OPENCAMERA: if(capDriverConnect(hwndCap, 0)==TRUE) { capDriverGetCaps(hwndCap , &CapDriver ,sizeof (CAPDRIVERCAPS) ); if (CapDriver.fHasOverlay) capOverlay(hwndCap ,TRUE); else { capPreviewRate(hwndCap ,66) ; capPreview(hwndCap, TRUE) ; } } else { MessageBox(hwndCap,"打开摄像头错误！\n 确定摄像头是否已连接","错误 ",MB_OK); }break; //采集，捕捉摄像头单帧图像 case IDM_CAPTUREIMG: capGrabFrame( hwndCap); break; //保存摄像头采集的图片 case IDM_CAPIMGSA VE: MenuOpenDlg(hwnd,"视频采集保存对话框","save"); capFileSaveDIB(hwndCap,TempName); break;

//VideoCapture.cpp #include #include #include #include #include "VideoCapture.h" #include "resource.h" char TempName[256]; HWND hwndCap; HWND hwndSetCapStutas; CAPDRIVERCAPS CapDriver; CAPSTATUS CapStat; 2 / 17 int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance,HINSTANCE hPrevInstance,LPSTR lpCmdLine,int nShowCmd) { if(DialogBox(hInstance,(LPCSTR)IDD_DIALOG1,NULL,DlgProc)==-1) MessageBox(NULL,"对话框建立错误！","错误",MB_OK); return 0; } BOOL CALLBACK DlgProc(HWND hdlg,UINT message,WPARAM wParam,LPARAM lParam) { RECT rect; switch(message)

逻辑函数的卡诺图化简法

第十章 数字逻辑基础 补充：逻辑函数的卡诺图化简法 1．图形图象法：用卡诺图化简逻辑函数，求最简与或表达式的方法。卡诺图是按一定 规则画出来的方框图。 优点：有比较明确的步骤可以遵循，结果是否最简，判断起来比较容易。 缺点：当变量超过六个以上，就没有什么实用价值了。 公式化简法优点：变量个数不受限制 缺点：结果是否最简有时不易判断。 2．最小项 （1）定义：是一个包括所有变量的乘积项，每个变量均以原变量或反变量的 形式出现一次。 注意：每项都有包括所有变量，每个乘积它中每个变量出现且仅出项1次。 如：Y=F （A ，B ） （2个变量共有4个最小项B A B A B A AB ） Y=F （A ，B ，C ） （3个变量共有8个最小项C B A C B A C B A BC A C B A C B A C AB ABC ） 结论： n 变量共有2n 个最小项。 三变量最小项真值表 （2）最小项的性质 ①任一最小项，只有一组对应变量取值使其值为1： ②任意两个最小项的乘种为零； ③全体最小项之和为1。 （3）最小项的编号：把与最小项对应的变量取值当成二进制数，与之相应的十进制数，就是该最小项的编号，用m i 表示。 3．最小项表达式——标准与或式 任何逻辑函数都可以表示为最小项之和的形式——标准与或式。而且这种形式是惟一的，即一个逻辑函数只有一种最小项表达式。 例1．写出下列函数的标准与或式：Y=F(A,B,C)=AB+BC+CA 解：Y=AB(C +C)+BC(A +A)+CA(B +B) =ABC C B A ABC BC A ABC C AB +++++ =ABC C B A BC A C AB +++ =3567m m m m +++ 例2.写出下列函数的标准与或式：C B AD AB Y ++=