60、智能传感器系统中的信号与图像处理

智能传感器系统中的信号与图像处理

1. 信号处理在民用防御中的应用

在民用防御场景中，如火灾疏散，传感器可收集风、温度、烟雾、交通等信息，并结合交通、地形和近期天气模式的数据库。当出现干旱、高温和大风时，CINet 会通过手机、短信、桌面图标、广播电视等方式向受影响区域的每个人发出危险警报。若检测到烟雾，情况则因个人位置而异，有些人无需撤离，有些人应立即按特定路线撤离，还有些人需等待后再撤离。

CINet 能根据传感器和情况数据，结合预先制定的规则，为每个人提供安全建议。政府需帮助定义这些规则，例如在小型核装置或脏弹爆炸时，应前往地下躲避辐射；大型化学火灾产生有毒烟雾时，需前往上风处；深夜烟雾比空气重且无法撤离时，应前往高处。分布式 CINet 可正确解读情况，遵循公共政策，为人们提供保护自己且不伤害他人的指导。

2. 信号与图像特征

2.1 特征的定义

特征是可组合成用于信号分类的可用模式的独特属性，也可看作信息集中器，能使模式检测更轻松。例如，通过 FFT 可将正弦波的信息集中到一个具有相应频率的复数（幅度和相位）中。对于时域中的脉冲或突发波形，进行 FFT 可能会使信号在更宽空间扩散，增加特征检测难度。对于焦平面上有规则图案的图像，空间域是计算特征的明显选择，因为镜头 - 光圈系统的聚焦已使特征集中。波数（2D FFT）域在空间处理、滤波等方面有优势，但不一定适用于特征检测，除非图像由规则的周期性图案或纹理组成，且能用几个 FFT 频段很好地表示。

2.2 1D 信号特征

2.2.1 基本信号指标

信号统计和状态（导数、积分等）是表征信号的常见方式。最基本的时域 1D 信号特征包括均