Magnetic resonance imaging (MRI) has been a prevalence technique for breast cancer diagnosis. Computer-aided detection and segmentation of lesions from MRIs plays a vital role for the MRIbased disease analysis. There are two main issues of the existing breast lesion segmentation techniques: requiring manual delineation of Regions of Interests (ROIs) as a step of initialization; and requiring a large amount of labeled images for model construction or parameter learning, while in real clinical or experimental settings, it is highly challenging to get su±cient labeled MRIs. To resolve these issues, this work proposes a semi-supervised method for breast tumor segmentation based on super voxel strategies. After image segmentation with advanced cluster techniques, we take a supervised learning step to classify the tumor and nontumor patches in order to automatically locate the tumor regions in an MRI. To obtain the optimal performance of tumor extraction, we take extensive experiments to learn parameters for tumor segmentation and classification, and design 225 classifiers corresponding to different parameter settings. We call the proposed method as Semi-supervised Tumor Segmentation (SSTS), and apply it to both mass and nonmass lesions. Experimental results show better performance of SSTS compared with five state-of-the-art methods.

变换域通信系统(TDCS)是一种新型无线通信系统, 能够根据外界电磁环境变化主动躲避干扰, 可以利用基函数的类噪声性能实现射频隐身。幅度谱成型与伪随机相位生成技术是TDCS的核心技术。简要介绍了TDCS的发展历程, 对TDCS的原理与关键技术进行了分析, 指出TDCS在投入实际**应用中必须克服的难题, 最后结合目前**需求以及研究进展对TDCS的未来发展进行了展望。

中阶梯光栅是一种特殊的衍射光栅, 它以高的衍射级次和大的衍射角来工作, 具有高分辨率、 全波闪耀等特性。 已广泛应用于高端光谱仪器之中, 极大地促进了航天航空、 天文、 医疗、 **、 环境等尖端科技的发展。 但是专业的刻划系统需要定制, 价格昂贵。 使用已成熟的超精密加工设备来加工中阶梯光栅, 可以大大降低中阶梯光栅母版的制备成本。 超精密单点金刚石车床制备中阶梯光栅时, 系统直线度不好, 存在较大的累积误差, 导致中阶梯光栅衍射波前较差, 达不到制备要求。 为了减小超精密单点金刚石车床固有的直线度误差, 对超精密单点金刚石车床进行了误差补偿。 首先, 以累积误差曲线为依据进行第一次补偿。 实验结果表明, 当补偿系数为0.75～0.85时, 此时衍射波前的PV（峰谷值）值在约400 nm, 一次直线度补偿效果到达极限。 然后, 以闪耀级的衍射波前曲线为依据进行第二次直线度补偿, 二次补偿后的衍射波前PV值为约83 nm。 补偿后的结果表明衍射波前得到大幅改善, 有利于提高所制备光栅的质量, 在光栅实际刻划中具有指导作用。

为了测定感光材料的光谱灵敏度，通过Code V、SolidWorks 软件优化设计了一套感光材料光谱灵敏度测定曝光系统。分析比较了在不同入射角、不同光栅线数情况下系统光路结构的差异，确定入射角25°、光栅线数为350 L/mm 是系统的最优设计。实验结果表明，设计的曝光系统能够产生一个宽201.5 mm，高80 mm，覆盖360nm~900 nm 光波长的矩形光谱，经过一个18 等级台阶的灰度片使得光谱功率能在0.52 mW~10.65 mW 之间进行调节，光谱分辨率能够达到0.021 nm，满足曝光系统的设计要求。

由于H.264/AVC采用的码率控制模型忽略了视频特性对初始帧量化参数(Initial Quantization Parameter, QP0)选择的影响, 本文提出了一种新的基于视频特性的QP0估计算法来提高H.264/AVC的码率控制精度。首先, 分析影响QP0的视频特性, 包括每像素比特数(bpp)、视频序列的复杂度和图像组(GOP)长度; 然后, 通过大量的测试仿真建立了QP0与bpp和视频序列复杂度之间的函数关系; 最后, 结合GOP长度对QP0的影响, 修正了QP0模型。实验结果表明: 相比JM12.2中的算法, 提出的算法使四分之一通用中间格式(QCIF)和通用中间格式序列重建帧的平均峰值信噪比(PSNR)分别提高了0.185 dB和0.144 dB; 码率控制误差的控制幅度分别提高了37.3%和11.2%; 序列中每帧图像间的质量波动均降低了约50%。该方法在提高重建帧质量的同时, 大幅度降低了码率控制误差, 有效地抑制了序列间每帧图像的质量波动, 获得了更优质、平稳的编码视频流, 并能很好地适应不同特性的视频序列。

提出了一种基于人眼视觉系统(HVS)特性的H.264/AVC码率控制方案以解决传统的H.264/AVC码率控制算法中由于码率分配不当造成视频质量较差的问题。该方案利用人眼视觉系统对视频场景感知的选择性设计了一种新的基于区域的码率控制算法。首先, 利用当前帧和前一帧的信息快速地检测出运动区域和非运动区域。其次, 根据宏块所在区域的复杂度进一步将非运动区域细分为平坦区域和复杂区域。最后, 对这3种区域依据不同的视觉敏感度权重分配适当的比特数。基于不同区域峰值信噪比(PSNR)、连续帧PSNR、主观评价以及缓冲器充盈度综合评价了本文算法的性能, 结果表明, 提出的基于区域的码率控制方案对不同视觉特性区域的比特分配有较高的鲁棒性, 与JVT-G012的码率控制算法相比能获得较好的主观和客观编码质量。

基于单片机和高速复杂可编程逻辑器件(CPLD)技术,介绍了单片机模块、CPLD处理模块和驱动电路模块的基本设计方法.重点阐述了通过CPLD硬件电路对外围RAM进行寻址的设计思想,同时给出RAM寻址电路的读写时序关系图.通过示波器(TDS5104B)观测,证明控制电路产生的脉冲序列编码具有精度高、速度快、间隔可变等优点.