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介绍saber仿真的很好的书籍 建议按步骤学习SABER电气系统培训手册Saber ElectricalSystems Workshop练习指南北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953SABER电气系统培训手册介绍Saber Electrical Systems介绍本课程的目的是使用户熟悉 Saber模拟器。课程为 Saber功能培训:这一部分通过相关的简单电路和系统集中讲解如何使用 Saber模拟器的各个功能。内容用户应从以下内容出发:如何应用 Saber改善电路和系统设计如何通过 Saber进行由上至下和由下至上设计如何完成不同类型的分析如何使用 Saber模型如何使用 Saber模型库如何查阅帮助如出错如何解决背景要求需具备基本的工程知识熟练的计算机操作·非必需不需要具备仿真经验北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953SABER电气系统培训手册相关说明相关说明Saber book, Saber在线帮助系统,描述了 Saber sketch和 Cosmos Scope的特性以及 Saber的一般功能,比如菜单的使用和打印。还提供了每个 Saber命令和 Saber guide界面的详细信息Sorh8 ing Saberi讲解如何在 Saber sketch中生成电路设计图并如何应用 Saber分析Getting Started Using Saber with the Frameway integrations帮助您分析两个示范电路,并使您熟悉在 Cadence和 Mentor图表的框架环境下主要的使用过程。Analyzing Designs Using saber描述了如何应用 Saber获取图表、模拟设计和优化参数值Saber Design Esamples示范如何应用 Saber对设计图进行仿真和分析。北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953SABER电气系统培训手册惯例Saber Electrical systems惯例培训手册采用以下惯例ButtonButton这样的字体用来在用户界面上突出显示按键的描述和编号。ComputerComputer”这样的字体用来突出屏幕上输入内容(即您在命令行或某区域输入内容)。Dialog Menu Form“ DialogMenu Forn”这样的字体表示对话框标题土级菜单标题及表格标题。DocnammeNonAme”这样的字体用来指示印刷手写体标题(同 Computer字样)FieldNameFieldName”这样的字体用来突出区域名称。FilenameFilename”这样的字体显示路径称或目录名称。Menuchoice“ Menu choice”这样的体用来突出菜单路径,如引导选择Fie>openDesign单击迅速地按动并松开鼠标键按键并保持按鼠标键,并不松开。双击连续两次快速按动松开鼠标键。北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953SABER电气系统培训手册Saber Electrical SystemsLab#1-DC分析在第一个练习,您将对DC(工作点)分析进行基础的了解。这是你在大部分设计中将要作的基本分析。打开RLC设计UNIX用户1.找到 Saber_ Training_ Files/Saber_ Electrical_Training/ Feature Labs目录2.输入: sketchWindows用户:1. itf Start >Programs Synopsys >Saben)XX> Saber Sketch所有用户(从 Saber Sketch下拉菜单中1.选择Fie>Open> Design2左键单击并按住鼠标在菜单上打开下拉萊单。滑动光标选择相应子菜单并展开。点击下拉菜单中部可固定蕖单,即使松开鼠标键,菜单也不会弹回。3.浏览RLC自录(在 Saber_Training Files/Saber_ Electrical_TrainingFeature Labs路径下)。4.双击 Open Design中的exrl文件名(如果文件扩展名可见,选择带有 ai sch扩展名的文件)。RLC示意图显示如下:25mwimid Ivoutv pulse initial: 0ouselu北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953SABER电气系统培训手册Lab#1-DC分析从此处,您开始在 Saber Sketch中设计。5.点击Show/ Hide Saber Guide按键,该按键使您可以进λ Saber guide仿真,在整个设计过程中都将用到该按键。(按键位于Saber sketch图标栏的右侧)。Saber guide图标栏出现。工作点分析1.点击 Operating Point按键,幸2.点击OK,接受默认。生成列表,确定工作点(在生成列表前如提示是否保存,回答yes)。如有错误,将有信息提示。点击 Simulation Transcript按键 Smdl,打开 Saber Guide transcrip窗口您可以通过 Saber guide Transcript窗口监控 Saber guide命令进程。也可显示完成一次分析的执行时间。3.当分析完成,从 Saber sketch下拉菜单中选择Results> Operating Point Report2.显示分析结果。4.单击OK接受工作点报告缺省值Report Tool弹出,显示分析结果。注意所有的显示值都为0。检查该结果是否正确,查看驱动滤波器源电压的初始值。该示意图显示电压初始值为0,脉冲值为1。表示在0时刻电源电压为0,所以该结果正确为得到DC分析的非零值,您可以改变电源的初始值,例如,您可以将初始值设为1,脉冲值置为0。这样您将得到棉反的波形改变输人电压并重新分析1.改变示例中电源的初始电压a,在 initial:0处的0附近单击左键b.通过箭头键将光标置于0的右侧(如果需要)c,单击删除键删除0,在该位置键入1d.单击 Return{ Enter)或鼠标左键2.改变示例中的脉冲值a.在puse:1处的0附近单击左键b.通过箭头键将光标置于1的右侧(如果需要)c.单击删除键删除1,在该位置键入0d.单击 Return( Enter)或鼠标左键北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953SABER电气系统培训手册Saber Electrical Systems您已完成下面两项工作改变了示例中电源的初始电压及脉冲值。当您编辑列表并输入 Saber时,这些值会随之自动动态改变,这就意味着模拟器已经接收了新值,您不需要保存或重新生成网表(您可以在 Saber Guide Transcript窗口中看到这些值的变化)。现在重新启动DC分析,除了相应的变化,您可以看到 Saber执行分析时有很多选项。3.从 Saber Guide下拉菜单栏中,选择Analyses Operating Point DC Operating Point.*4.在 Operating Point分析中,分析结束后,执行以下操作,工作点报告可以自动显示在Saber guide transcriptt窗口内a.点击 Display After Analysis旁边的Yes按钮b.点击OKc.在 Saber Guide Transcript窗口内查看结果结果显示1V的输入电压产生0909V输出电压。你理解这个结果吗?为什么?为了便于结合给定电压与实际设计示意图进行分析,可按如下方法在 Saber sketch i中显示DC分析结果:标注分析结果1.从 Saber Sketch下拉菜单栏中选择 Results> Back Annotation2.在后注释栏点击OK注意示例中仿真电压如何出现关闭Lab#11.按以下步骤关闭报告及报告工具栏a.选择File>Cose关闭报告,关闭前不保存 de. rpt文件b,.选择File> Close Window关闭报告工具2.恢复电压源初始值,为下一练习作准备(即将初始值还原为0,脉冲还原为1)请告知培训人员您已经完成了第一部分的内容。北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953SABER电气系统培训手册Saber Electrical SystemsLab#2一时域分析在本节,您将对RLC滤波器进行时域(瞬态)分析,以确定其脉冲输入响应。继续采用您上一节建立的RLC电路。瞬态分析1.点击 Transient Analysis按钮,2.在时域瞬态分析中,输入数值:a. End Time: Jomb. Time Step: 0. Iu选择该值是因为脉冲升降时间是1毫秒,初始时间长应置为110脉冲时间)Run DC Analysis First: Yesd. Plot After Analysis: Yes-Open Onl3.点击OK执行分析完成瞬态分析, OsmoscOpe.信号管理器和图形窗们命自动打开Cosmos scope的使用当完成分析后, OsmoscOpe自动打开(因为分析中您选择了Yes. Open Only to Plot AfterAnalysis)。同样生成了两个窗口,如下所示信号管理器 Signal Manager:信号管理器显示当前激活状态下了图形文件名称(图形文件包含仿真数据在 OsmoscOpe中可见)。gnal ManagerFe Polle SionalsSignal FiterOpen ClothesPlotsClose Plotfdles( 1]ex die. ac ai plDisplay PottiesSetupMatch All图形文件窗口 Plot file window:图形文件窗口显示相应图形文件中的信号名称。北京才略科技有限公司TEL:010)82673952/82673953

我认为非常不错的Linux应用程序开发入门教程，是我08年在中科院西安网络中心Linux开发工程师培训时的教材。Word版本，共181页。Linux 应用程序开发成长之路编著：中国科学院西安网络中心——何志华、付沿安引言第一章 Linux系统程序设计基础第二章 文件操作第三章 串行通信第四章 进程控制第五章 进程间的通信 IPC第六章 多线程编程附录A 常见的系统调用附录B 系统的结构体

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基于视频的移动目标检测是一个重要且有挑战性的任务，在许多应用中都起到相当关键的作用。本次论文研读围绕该主题展开，深入阅读了十余篇论文，在本文总结了视频中移动目标检测的一些主要方法及各自的优劣。报告接下来的部分组织如下:第二节介绍一般问题的陈述及典型的应用,第三节与第四节分别介绍基于像素的移动目标检测方法与基于区域的移动目标检测方法,第五节进行简单的讨论与总结。2问题陈述及应用一般而言移动目标检测并不单独地构成应用,而是作为一个组件出现在许多实际的应用之中。故移动目标检测的具体要求随着应用的改变而有很大的不同。例如对足球场上球员及足球的检测与跟踪就和对视频中用户手势的跟踪有所不同,前者的关键在于如何应对复杂的光照变化有效提取运动物体,后者的难点则在于如何从整个躯休大范围的运动背景中将手势的运动识别并提取出来。尽管不同的应用可能提出不同的技术上的要求,但是相当一部分这类问题还是可以在同一的框架下进行探讨和比较的。以下就是本文讨论范围内一般问题的陈述( Figure1):a.高层次的模型一般具有检测、跟踪、识别三个模块,其中识别模块并不必须b.检测模块可细分为移动日标区域检测与移动目标分组,其中前者是这个模块能够顺利工作的保证,其日的是将各帧内移动日标所在的区域标出该模型的输入为连续的视频,输出为跟踪的物体(即轨迹)或分类的物体,DetectioTrackingbackgroundObject detectionMatching usingFramescolor texture andTrackedsubtractionusing contoursmotion featuresobiectsGr。 up handling(merging andlittonFigure1系统框架图中即为一个典型的流程图,其中省略了分类模块并把运动目标区域检测规定为背景差分方法。该模型的典型应用场景是室内外的视频监视分析( Figure2),特别是交通数据的分析。另外体育运动视频(如足球或台球)的分析也能在该模型下解决。Figure2移动目标检测的典型应用:视频监控本文讨论的就是这样一个系统之中移动目标检测部分内容,并且将重点放在了如何判定移动目标区域的部分。这是这样的系统中的最初的处理,对于之后的处理能否获得有效的信息至关重要。该内容主要涉及两个问题:如何提取运动的前景,及如何建立一个良好的背景模型。后者一般并不是应用任务中所要求完成的,但往往是用以提取运动前景很好辅助工具,将新的一帧“减去”背景即可获得移动前景,故同时具有这两个步骤的方法也被称为“背景差分”,是移动目标检测中的一大类主流方法,本报告中涉及的大部分方法即属于这一类3基于像素的移动目标检测31均值-阈限方法均值-阈限( Figure3)的基本思路是计算每个像素的平均值和标准差作为它的背景模型Mean 2*Avg DiffMean”Mean-2*Avg DiffFigure3均值-國限方法4图中为某视频中单个像素在一定时间内不断更新得到的平均值和平均差值3,该像素处在天空的位置,在一段时问后有人的手挥过该区域,可以看到由于前景目标明显不如背景中的天空明亮,所以可以很容易将其分辨出来实际上均值-阈限方法就是赋予视频中每个像素一个统计上的背景模型,例如高斯分布模型4。每个点需要两个参数来衡量:均值与方差。后面将看到,许多更先进的棊于像素的移动目标检测方法其实无非采用了更复杂的分布模型来描述每个像素32阴影去除及三高斯模型简单的帧差值或均值-阈限方法在很多应川中都面临一个很严重的问题:阴影。在某些光照条件下,移动物体产生的阴影相对背景具有非常显著的差别从而被识别成了前景,有时这些阴影比物体本身还人,并且导致原本独立的运动物体连接在一起无法分割。一种简单的思路是放弃使用灰度值进行背景建模,而采用颜色信息从而将阴影的移动去除掉。这类方法需要一条假设:移动目标投射到路面上的阴影主要改变了该位置的亮度而对色度没有大的影响°。部分情况下确实可以承认该假设。在不同的颜色模型下有不同提取亮度信息的方式。在HSV等空间中这个任务尤为简单,因为亮度本身就是一个独立的分量,所以在该分量以外的维度上进行背景建模与差分就能消除一定的阴影。如果在常用的RGB颜色空间中,亮度的提取就稍微复杂倒。Figure4RGB空间中的亮度与色度3类似标准差的作用,但是计算更快捷。C.R. Wren, A Azarbayejani, T. Darrell, and A P Pentland "pfinder Real-Time Tracking of the human body lEEETrans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 19, no. 7, pp. 780-785, July 1997J.M. Alvarez, A Lopez, and r Baldrich, " Illuminant-Invariant Model-Based Road Segmentation",IEEE IntelligentVehicles Symposium, June 20085将一个像素的颜色值在RGB三维空间中表示( Figure4),背景建模就是确定了穿过原点的一条色度直线,所有在该直线上的颜色都认为是背景色。当前颜色相对参考颜色(背景)的亮度分量a1由最小化下式给出:φ(a;)=(l1-c1E)2a2表示该像素当前值相对参考背景色的相对亮度。如果其值为1则代表亮度相同,大于1代表比背景更亮,小于1代表比背景更培当前颜色到色度直线的垂直距离就表小色度的偏离:CD1=‖l2-aE1‖(3)利用色度与亮度的偏离值就可以将新的颜色值分为四个类别Forground: CDi> IcD or ai> Alow, elseM()Back ground:aτa2else(4)ShadowelseHighlightotherwise其中CD2与a分别代表均一化之后的两个偏离分量。这些方强烈依赖于上面提到的假设:阴影仅仅改变背景亮度而不改变色度。但是这个假设实际上并不总是有效,很多时候还需要更复杂的方法达到去除阴影,鉴别真正移动目标的目的。三高斯模型4就是针对去除阴影的考虑提出的。这个模型中采用三个高斯分布相结合( Figure5)对各像素进行建模。三个高斯成分分别为:道路、运动前景及阴影。这三个成分组合成为了完整的混合模型(b)和印甲品f叫intersity valeFigure5三个高斯分布相结合6此方法之后面临的主要问题是如何通过一定时间的学习获得每个高斯分布的参数从而建立有效的模型。相关文献中提出采用EM算法( ExpectationMaximization Algorithm)进行学习。EM算法是一个迭代的算法,通过有限步的迭代就能够获得较好的模型估计。一般而言,为了从一个数据集中获得该数据集满足的混合分布,可以采用最大后验概率估计的方法进行估计,但是这样的方法需要关于每个数据分类的信息(即每个值属于哪个类别)。然而在移动目标检测过程中往往都是无监督的学习从而不可能获得这样的分类信息,而只能自动设定个预先的分类,然后通过迭代不断改进,这就是EM算法的基本思路另外,由于各点的数据是不断改变的,于是采川原始的EM算法对每一帧都进行重复的迭代既不必要也不现实,可以采用EM算法的一个变种:增量EM算法33高斯混合模型(GMM331背景建虞在某些场景之下,采用三个高斯分布的混合模型仍然无法有效地描述复杂的现实环境,于是髙斯混合模型四被提出了。高髙斯混合模型采用类似3.2中三个髙斯模型的思路,希望采用多个高斯分布相结合的方法来描述环境。与前面的模型不同的是,现在高斯分布的个数不是固定的一个或三个了,而是随着各个像素实际的需要动态地进行设定。另外该方法也放弃采用费时的EM算法而采用更快捷的方式进行背景建模与更新。假设已知像素(xo,y)在过去一段时间中的颜色值或灰度值{X1,…,X}={(xo,yo,):1≤i≤t(5)若由K个高斯分布的高斯混合模型对该像素进行建模,则新观察到一个颜色值或灰度值的概率为P(x1)=)o*n(x,,E(6)在RGB等彩色空间中为了简化计算可以采用如下公式k,t7)A Dempster, N. Laird, and D. Rubin, "Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM algorithm", Journalof the Royal Statistical Society, pp. 1-38, 1977这个公式假设了各个颜色分量是相互独立的。尽管事实并不如此,但这样计算在保留充分的精确性的同时大大降低了计算复杂性。这样每个像素就采用κ个峰的髙斯混合模型完成了建模。剩余的问题同样是如何对模型中的各个参数进行估计,以及如何判别前景。3.3.2背景更新背景更新大致有这几个步骤:a.每一个新的值都与所有K个高斯分布进行匹配,直到找到充分吻合的分布(判断方式与均值-阈限方法类似)b.若新的值与所有K个分布都不接近,则将K个分布中权值最小的一个替换成一个新的分布,该分布以新的值为均值,并且具有很高的初始方差和很低的初始权重;C.若新的值与某个分布充分接近,则认为其属于该分布并更新各个分布的权值及参数Ort=(1-aOKt-1+aM(8)=(1-p)ut-1+p·X(9)=(1-p)21+p(X-1)(x-2)(10)here(kok(11)其中(8)式中Mkt对于匹配上的分布唯1,对于其他分布为0α表示适应性的强弱,α越大,给予新的值的权重越大,也就适应得越快;(9)式(10)式仅针对匹配上的分布,而其他分布的参数保持不表3.3.3前景检测运动前景的检测主要有以下几个步骤a.对所有的高斯分布按照ω/σ进行从大到小的排序;b.取前B个高斯分布,满足B= argminkT(12)k=其中T表示背景应该占的比重,如果T取得较小则类似于前面介绍的均值阈限模型,T取得较大则允许背景有更丰富的特性,如随风摆动的树叶或水面的波纹等等。C.如果当前出现的新的值并不符合这B个高斯分布,则认为是运动的前景,否则认为是背景。34非参数模型341背景建模为了能够更快速地适应变化的背景,并且保证对移动物体的敏感性,马里兰大学A. Elgammal等人提岀采用非参数的模型四对各个像素进行建模。该方法并不指定确切模型形式,而釆用核旳数来利用历史薮据建立模型。在釆用高斯核的情况下,一个颜色出现的概率’∑K(x-x∑∏1(13)2这样实际上就是对考虑范围内所有的历史值都建立一个高斯分布,并利用所有这些分布对当前值进行分析。由于高斯分布的假设,故(x1+1-x1)~N(0272),于是可以估计方差(14)0.68V2其中m是|x+1-xl的中位数。号外由于在这种方法下需要大量计算核函数的值,故可以预先计算出一定精度的核函数数据表,通过查表的方法大大加快计算的速度。实验表明这样的方法在一般的PC机上是可以达到实时的计算要求的。34.2减少错误检测为了降低由于局部抖动(如树叶抖动、摄像机抖动)带来的错误检测,该方法利用了一定的区域信息。原先的P(x1)现在改用Pm(x代替PN(t= maxyEN(x)Prix Byy(15)此处N(x)指该像索周围的一个小区域,B指像素y对应的背景模型。这样就充分降低了由于小范围抖动导致的错误检测。7该式成立仍然需要假设各个颜色分量相互独京。9该方法需要维护两个背景模型:长期模型及短期模型。其中短期的模型是为了能够快速适应变化的背景而提出的,仅利用相当短的一段历史值建立模型,另外该模型采用选择更新机制(仅对判定属于背景的值进行更新);长期的模型在相当长的时间内通过盲更新机制(对所有值进行更新)获得。两个模型判定结果的交集能够进一步降低错误的检测,但同时也去除了部分实际上是移动目标的部分。最终采用的策略为:所有由短期模型检测出来,并且与两个模型判定结果交集相邻的像素被视作运动的前景3.4.3去除阴景这个方法同样提到了去除阴影的问题( Figure6)采用RGB颜色模型的一个变种表示颜色:RBR+G+B·9=R+G+Bb=R+G+B′(16)s=RtG+B(17)令A为某个像素在一定时间内的取值,而定义B如下B={x1|x∈A≤≤阝(18)其含义就是该像素过去的背景取值中与当前值亮度接近的值的集合利用B中的值在(r,g)二维空间上进行上述的背景建模及前景检测,就能很有效地消除检测的阴影。Figure6非参数模型下的阴影去除4基于区域的移动目标检测从上面的介绍的方法来看,建立的背景模型越来越复杂:高斯分布的个数从一个到三个,再到K个,再到每个历史值各一个。这样的背景模型已经具有了高度的复杂性,但是在有些应用环境下效果仍然并不理想。反思一下这些方法的特点,仅仅利用各个像素的独立信息而没有考虑像素之间的关联性是键的原因。其实在3.42中采用方法实际上已经开始尝试以局部区域作为考虑问题的范围,

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