统计检测（共9篇）
统计检测 篇1
0 引言
随着我国现代市场经济体制的不断建立和完善,对于统计工作的加强是十分必要和必需的,提高统计人员素质,加强统计工作的职能,是真正体现统计工作职能的主要手段,只有切实提高统计检测的水平,才能充分发挥统计工作的作用,提高企业的经济效益和社会效益。
1 当前企业统计工作中存在的问题
一是许多企业领导不重视统计,认为统计只是数据的加加减减或汇总,填几张报表完事,把统计工作简单化。企业重会计而轻统计的现象普遍存在,认为会计核算、收支把关重要,是为“我”所用,统计工作主要是为上级统计部门所用。因此,统计员兼职的多,专职的少,且变动频繁,在企业改革、重组、调整中,统计人员精简、下岗的较多;二是企业统计台帐和原始记录越来越不健全,填报统计指标的随意性加大,统计数据质量下降。国家统计报表由财会人员或其他部门的人员代填代报,一些统计指标也难以准确按照统计制度的具体要求来计算填报;三是统计人员的素质普遍不高。多数企业统计人员为兼职,以会计或其它工作为主,统计工作为辅。这些人员或学历较低,素质较差,或因事业心不足责任感不强,也没有多少自觉性挤出时间去学习统计理论,提高自身的业务水平。由于不懂统计,只是被动应付填几张报表而已。实际工作中,往往凭经验或运用不正确、不恰当的统计方法进行数据的收集、整理、汇总和加工,造成统计数据的差错、失误,很少甚至不向企业领导及有关部门适时提供针对本企业经营管理所需要的简单有效的内部统计资料,更谈不上进行统计调查、分析与预测,提供统计咨询,实行统计监督。
2 提高统计工作的水平,强化为社会服务的职能
2.1 加强信息技术的应用
随着互联网的不断发展,信息量成倍增加,这对统计工作及统计信息提出了新的要求。统计工作不仅是把计算机作为一种手段,更应当利用计算机组织信息资源和网络资源,这是当今统计工作必须达到的技术目标。计算机和计算机软件的开发应用,不仅能有效地剔除人情数据,减少不同部门、专业间的重复统计,减少企业的重复劳动,减轻统计工作强度,而且还有助于实现信息资源共享,避免“人造数据”、行政干预统计等不良行为,为统计信息的“快、精、准”提供保障,为统计工作注入新的活力。
2.2 提高统计信息质量
统计信息是企业家实行科学决策和管理的重要依据,统计信息的质量对企业决策层和管理层有着十分重要的作用。准确性与及时性是统计工作的生命线,“快、精、准”是新形势对统计工作提出的要求。因而,统计信息首先要讲求时效,只有及时才能抓住机遇,才能将信息变成效益。否则,很有可能给企业带来严重的损失。其次,要讲求统计信息的准确性。准确性是一切统计工作的前提,离开了准确性,统计工作就无从谈起。
2.3 提升企业统计人员素质
统计工作是专业性很强的工作,需要一大批精通统计学、掌握现代资讯技术、熟悉经济管理的专门人才。而目前,企业统计人员较少,要同时担负数据采集、管理、处理加工和统计分析等工作,任务繁重而艰巨。因此,企业统计人员应刻苦学习,提高素质,既懂统计理论方法,又懂经营管理、市场营销;既有较高的思想水平,又具有敏锐的观察力,善于捕捉市场信息,分析经济动态。但现有统计人员文化程度偏低,统计专业毕业的专业人才较少,复合型统计人才更是凤毛麟角。因此,加强统计学历教育,搞好培训教育,提高在职统计人员素质,乃是当务之急。
2.4 加强政府部门的咨询与监督
我国现行的统计体制主要是以政府统计部门为主导,行业统计部门为延伸的树状结构的行政体制。企业的多数统计工作仅限在本企业内部进行,这样既缺乏横向上的交流,也不能满足企业生产经营的需要。而政府统计部门在人力资源、信息资源和信息处理手段上有着极大的优势,如果能够有效地利用现有的统计条件,对企事业单位的经济行为、环境发展等进行具体的、有针对性的统计分析并提出解决方案,对促进企业更快更好的发展是十分有益的。为了确保政府咨询职能能有效发挥,一方面应从全局出发,按照客观经济规律的要求,对企业经济运行中各种数量表现关系和数量界限,进行定性和定量分析研究,及时揭示那些带有突发性、苗头性、趋势性的问题,分析这些问题的原因,提出对策性意见;另一方面,按照《统计法》的要求,采取有效措施,减少或杜绝弄虚作假、以权定数的现象,加强对企业统计工作的咨询和监督。除此之外,还要保障企业统计部门和统计人员依法独立行使统计调查、统计报告、统计监督的职权不受侵犯。
2.5 由报表型统计转变为管理型统计
计划经济体制下,企业统计只是完成政府、管理部门部署的统计报表,按规定填报,及时上报即可,很少开发利用。新形势下,企业应由报表型统计向管理型统计转变。管理统计主要是为企业内部各级管理人员提供有效管理和最优化决策的信息,其活动围绕统计的服务与监督职能,针对企业存在的各种问题,处理信息、收集资料、分析过去、控制现在、决策未来,帮助企业管理者制订经营决策和指挥控制企业活动的统计控制。管理统计构成企业管理的核心,利用各种资料进行整理、计算、对比分析,使企业各级管理人员能据以对企业和各方面的活动进行决策、控制、评价,并帮助企业领导作出各种专门决策的一套信息处理的系统工程。为此,企业统计人员应牢固树立市场和参与意识,利用已掌握的统计资料,全方位、多角度、深层次、高效率的开发统计信息资源。及时捕捉市场信息,进行综合分析、预测,提供企业经营管理决策的基础数据和分析资料,使统计管理发挥其应有的作用。统计工作由报表型向管理型转变是企业统计改革的方向,它既关系着统计能否运用其管理职能更好地为企业服务,又关系到统计工作和统计人员在企业中的活动空间及生存空间,必须认真加以研究。
摘要：随着经济的发展,统计工作在企业中的作用也越来越重要,成为企业进行科学管理和对企业的各种经营活动进行监督和计划的一个重要工具。本文将对提高社会统计检测水平的方法进行简要的分析。
关键词：统计工作,社会统计,统计水平,统计检测
参考文献
[1]王雷.提高企业统计工作运行质量的思路[J].统计与决策,2004(1).
[2]陈涌泠.企业统计未来发展之路[J].北京统计,2004(3).
[3]潘宇.提升企业统计水平六策[J].企业改革与管理,2004(1).
[4]王晓芹.提高企业统计管理水平的新思路[J].统计与决策,2004(3).
[5]任孝云.提高统计水平加强企业管理[J].山东纺织经济,2006(5).
[6]吴玉秀.加强企业统计工作提高企业管理水平[J].甘肃农业,2006(10).
统计检测 篇2
（四）一、判断题
1、数量指标指数反映总体的总规模水平，质量指标指数反映总体的相对水平或平均水平（）。
2、数量指标作为同度量因素，时期一般固定在基期（）。
3、在单位成本指数中，—表示单位成本增减的绝对额（）。
4、平均指数也是编制总指数的一种重要形式，有它的独立应用意义。（）
5、因素分析内容包括相对数和平均数分析。（）
6、在各种动态数列中,指标值的大小都受到指标所反映的时期长短的制约.()
7、发展水平就是动态数列中的每一项具体指标数值,它只能表现为绝对数.()
8、若将1990-1995年末国有企业固定资产净值按时间先后顺序排列,此种动态数列称为时
点数列.()
9、定基发展速度等于相应各个环比发展速度的连乘积.所以定基增长速度也等于相应各个
环比增长速度积.()
10、发展速度是以相对数形式表示的速度分析指标,增长量是以绝对数形式表示的速度分析
指标.()
11、定基发展速度和环比发展速度之间的关系是两个相邻时期的定基发展速度之积等于相应的环比发展速度.()
12、若逐期增长量每年相等,则其各年的环比发展速度是年年下降的.()
13、若环比增长速度每年相等,则其逐期增长量也是年年相等.()
14、某产品产量在一段时期内发展变化的速度，平均来说是增长的，因此该产品产量的环比
增长速度也是年年上升的。（）
15、已知某市工业总产值１９８１年至１９８５年年增长速度分别为４％，５％，９％，１
１％和６％，则这五年的平均增长速度为６.９７％。（）
16、平均增长速度不是根据各个增长速度直接来求得，而是根据平均发展速度计算的。（）
二、单项选择题
1、统计指数划分为个体指数和总指数的依据是()。
A.反映的对象范围不同B.指标性质不同
C.采用的基期不同D.编制指数的方法不同
2、数量指标指数和质量指标指数的划分依据是()。
A.指数化指标的性质不同B.所反映的对象范围不同
C.所比较的现象特征不同D.编制指数的方法不同
3、编制总指数的两种形式是（）。
A.数量指标指数和质量指标指数
B.综合指数和平均数指数
C.算术平均数指数和调和平均数指数
D.定基指数和环比指数
4、销售价格综合指数表示()。
A.综合反映多种商品销售量变动程度
B.综合反映多种商品销售额变动程度
C.报告期销售的商品,其价格综合变动的程度
D.基期销售的商品,其价格综合变动程度
5、在销售量综合指数中,—表示()。
A.商品价格变动引起销售额变动的绝对额
B.价格不变的情况下,销售量变动引起销售额变动的绝对额
C.价格不变的情况下,销售量变动的绝对额
D.销售量和价格变动引起销售额变动的绝对额
6、加权算术平均数指数变形为综合指数时，其特定的权数是（）。
A.q1p1B.q0p1C.q1p0D.q0p07、加权调和平均数指数变形为综合指数时,其特定的权数是（）。
A.q1p1B.q0p1C.q1p0D.q0p08、某企业的职工工资水平比上年提高5%，职工人数增加2%，则企业工资总额增长
（）。
A.10%B.7.1%C.7%D.11%
9、根据时期数列计算序时平均数应采用()。
A.几何平均法B.加权算术平均法C.简单算术平均法D.首末折半法
10、间隔相等的时点数列计算序时平均数应采用（）。
Ａ.几何平均法B.加权算术平均法C.简单算术平均法D.首末折半法
11、定基发展速度和环比发展速度的关系是（）。
Ａ.两个相邻时期的定基发展速度之商等于相应的环比发展速度
Ｂ.两个相邻时期的定基发展速度之差等于相应的环比发展速度
Ｃ.两个相邻时期的定基发展速度之和等于相应的环比发展速度
Ｄ.两个相邻时期的定基发展速度之积等于相应的环比发展速度
10、下列数列中哪一个属于动态数列（）。
A.学生按学习成绩分组形成的数列B.工业企业按地区分组形成的数列
C.职工按工资水平高低排列形成的数列D.出口额按时间先后顺序排列形成的数列
11、已知某企业1月、2月、3月、4月的平均职工人数分别为190人、195人、193人和201人。则该企业一季度的平均职工人数的计算方法为（）。
A.（190＋195＋193＋201）/4B.(190+195+193)/3
C.﹛(190/2)+195+193+(201/2)﹜/(4-1)D.﹛(190/2)+195+193+(201/2)﹜/
412、说明现象在较长时期内发展的总速度的指标是()。
A．环比发展速度B.平均发展速度C.定基发展速度D.定基增长速度
13、已知各期环比增长速度为2%、5%、8%和7%，则相应的定基增长速度的计算方法为（）。
A.（102%×105%×108%×107%）-100%B.102%×105%×108%×107%
C.2%×5%×8%×7%D.（2%×5%×8%×7%）-100%
14、以1960年为基期,1993年为报告期,计算某现象的平均发展速度应开()。
A．33次方B.32次方C.31次方D.30次方
三、多项选择题
1、指数的作用是()。
A.综合反映复杂现象总体数量上的变动情况
B.分析现象总体变动中受各个因素变动的影响
C.反映现象总体各单位变量分布的集中趋势
D.反映现象总体的总规模水平
E.利用指数数列分析现象的发展趋势
2、下列属于质量指标指数的是()。
A.商品零售量指数B.商品零售额指数
C.商品零售价格指数D.职工劳动生产率指数
E.销售商品计划完成程度指数
3、下列属于数量指标指数的有()。
A.工业总产值指数B.劳动生产率指数
C.职工人数指数D.产品总成本指数
E.产品单位成本指数
4、编制总指数的方法有()。
A.综合指数B.平均指数
C.质量指标指数D.数量指标指数
E.平均指标指数
5、加权算术平均数指数是一种（）。
A.综合指数B.总指数C.平均指数
D.个体指数加权平均数E.质量指标指数
6、下面哪几项是时期数列()。
A.我国近几年来的耕地总面积B.我国历年新增人口数
c.我国历年图书出版量D.我国历年黄金储备
E.某地区国有企业历年资金利税率
7、某企业某种产品原材料月末库存资料如下:
月份1月 2月 3月 4月 5月
原材料库存量(吨)81013119
则该动态数列()
A.各项指标数值是连续统计的结果B.各项指标数值是不连续统计的结果
C.各项指标数值反映的是现象在一段时期内发展的总量
D.各项指标数值反映的是现象在某一时点上的总量
E.各项指标数值可以相加得到5个月原材料库存总量
8、下面哪些现象侧重于用几何平均法计算平均发展速度()。
A．基本建设投资额B.商品销售量C.垦荒造林数量
Ｄ.居民消费支出状况E.产品产量
9、定基发展速度和环比发展速度的关系是()。
A.两者都属于速度指标B.环比发展速度的连乘积等于定基发展速度
C.定基发展速度的连乘积等于环比发展速度
D.相邻两个定基发展速度之商等于相应的环比发展速度
E.相邻两个环比发展速度之商等于相应的定基发展速度
10、累积增长量与逐期增长量(。)
A.前者基期水平不变,后者基期水平总在变动
B.二者存在关系式:逐期增长量之和=累积增长量
C.相邻的两个逐期增长量之差等于相应的累积增长量
D.根据这两个增长量都可以计算较长时期内的平均每期增长量
E.这两个增长量都属于速度分析指标
11、下列哪些属于序时平均数()。
A.一季度平均每月的职工人数
B.某产品产量某年各月的平均增长量
C.某企业职工第四季度人均产值
D.某商场职工某年月平均人均销售额
E.某地区进几年出口商品贸易额平均增长速度
12、计算平均发展速度的方法有()。
A．算数平均法B.几何平均法C.方程式法D.调和平均法E.加权平均法
13、下列数列哪些属于由两个时期数列对比构成的相对数或平均数动态数列()
A.工业企业全员劳动生产率数列B.百元产值利润率动态数列
C.产品产量计划完成程度动态数列D.某单位人员构成动态数列
E.各种商品销售额所占比重动态数列
14、下面属于时点数列的是（）。
A.历年旅客周转量B.某工厂每年设备台数C.历年商品销售量
D.历年牲畜存栏数E.某银行储户存款余额
四、填空题
1、指数按其所反映的对象范围的不同，分为指数和指数。
2、总指数的计算形式有两种，一种是指数，一种是指数。
3、按照一般原则，编制数量指标指数时，同度量因素固定在，编制质量指标指
数时，同度量因素固定在。
4、平均指数的计算形式为指数和指数。
5、因素分析包括数和数分析。
6、动态数列按其指标表现形式的不同分为、和平均指标三种动态
数列。
7、平均发展水平又称,它是从上说明现象总体在某一时期内发展的一
般水平.8、发展速度由于采用基期的不同,可分为和发展速度。
9、增长量是报告期水平与基期水平之差.由于基期的不同增长量可分为
增长量和增长量,这二者的关系可用公式表示为.10、增长速度的计算方法有两 :(1)(2).11、平均发展速度是对各期速度求平均的结果,它也一种。
12、已知某产品产量1993年与1992年相比增长了5%,1994年与1992年相比增长了12%,则1994年与1993年相比增长了.五、简答题
1、统计指数有哪些？有哪些作用？
2、统计指数编制中的同度量因素指什么？如何确定同度量因素的所属时期？
3、什么是环比发展速度？什么是定基发展速度？二者有何关系？。
4、什么是动态数列？编制动态数列的原则是什么？动态分析采用的分析指标有哪些？
六、计算题
1、某商店主要商品销售统计资料如下：
商品计量单位销售量上月销售收入（万元）上月本月
甲件40004400200
乙台800760320
丙套2000200080
要求计算：（1）三种商品销售量总指数；（2）由于销售量变化对销售收入的影响额。
2、某商店主要商品价格吓销售额资料如下：
商品计量单位价格上月销售收入（万元）上月本月
甲件100110110
乙台504824
丙套606337.83、某企业生产三种产品的有关资料如下：
产品名称总生产费用（万元）报告期比基期产量增长﹪
基期报告期
甲35431
5乙202412
丙45488
试计算：
（1）三种产品的产量总指数及由于产量变动而增加的总生产费用。
（2）三种产品的单位成本总指数及由于单位成本变动而增加的总生产费用。
4、某厂生产的三种产品的有关资料如下:
产品名称产量单位成本(元)
基期报告期基期报告期
甲1005001510
乙5001204555
丙15020097
要求:(1)计算三种产品的单位成本指数以及由于单位成本变动使总成本变动的绝对额;
(2)计算三种产品产量总指数以及由于产量变动而使总成本变动的绝对额;
(3)利用指数体系分析说明总成本(相对程度和绝对额)变动的情况.5、某商店2000年各月末商品库存额资料如下：
月份12345681112
库存额***068
又知1月1日商品库存额为63万元。试计算上半年、下半年吓全年的平均商品库存额。
6、某工业企业资料如下:
指标一月二月三月四月
工业总产值(万元)***0
月初工人数(人)600580620600
试计算:(1)一季度月平均劳动生产率;(2)一季度平均劳动生产率。（10分）
7、某地区1990-1995年粮食产量资料如下
年份***319941995
粮食产量(万吨)400
定基增长量(万吨)/504095
环比发展速度(%)/110110
要求:(1)利用指标间的关系将表中所缺数字补齐;
(2)计算该地区1991年至1995年这五年期间的粮食产量的年平均增长量以及按水平法
统计检测 篇3
TI TMS320DM6446实现了一种使用安检摄像头拍摄的录像进行统计人群流量，检测、追踪特定人的检测系统。获得的人群流量统计、
检测特定人数据结果，实时显示在监控中心，可以同时将统计、检测分析到的数据存储在本地非易失性存储器或通过网络传输到
远程数据中心。
关键词视频图像分析和模式识别；人流量统计；特定人检测
中图分类号TP文献标识码A文章编号1673-9671-(2011)072-0169-04
在火车站、飞机场、地铁、汽车站、展会等人群密集场所，随时掌握人群数量、密度等对指挥、安检等部门适时做出正确决策具有重要意义。特别是近年全世界频繁的恐怖袭击活动，全世界范围暴发的甲流等疫情，严重地威胁着公共场所的群众安全。如何快速有效地确保人群拥挤的公共场所内群众的安全摆在了各国政府面前。采用图像处理方法实现智能化检测、分析是今后安检系统智能化发展的方向。若仅仅简单地将摄像头拍摄的视频送到监控室显示的安检系统，再完全依靠人眼盯着显示器监控检测区域的变化，由于监控人员无可避免的疲劳、疏忽等原因，极容易让可疑人物通过。
1系统指标
本系统是专门为解决富有挑战性的安全监控数据采集工作/分析而设计的：利用安装在高处的单个静止摄像头来监视特定区域，利用运动分割与模型匹配的方法，检测并统计通过监视通道的人员信息，搜查特定人有没有通过监视通道，远程发送/接收数据，实时更新要求检测的人员图像信息。由于监视通道人数可能众多，并且要求系统具有一定的实时性。为实现这一目标，我们在软件和硬件方面都做出很大的努力。
算法上：
增加算法的并行性，减少处理间的相互依赖；使用指针交换避免图像数据拷贝；在保证统计人数精度前提下，尽力简化算法，减少处理器处理时间。
举个例子说明软件算法设计对处理效率的影响。一般图像、视频处理顺序如下：
图1
类似这样的处理流程，图像数据拷贝消耗大量CPU资源。我们在设计算法流程上充分利用C语言指针的灵活性，通过指针交换，完全避免了图像数据的拷贝。实验结果表明，处理效率得到了极大的提高。
硬件上：
选用TI公司达芬奇TMS320DM6446。DM6446是一个双核SoC单片系统，其中C64x核时钟高达594MHz， ARM926EJ-S高达297-MHz。达芬奇引入了视频处理子系统（VPSS．Video Pro—cessing SubSystem）。视频处理子系统的结构框图如图2所示．包括视频处理前端(VPFE．Video Processing Front End)和视频处理后端（VPBE，Video Processing Back End）。视频处理前端用于负责从外设接收并处理原始的视频流信号。视频处理前端中的CCD控制器（CCDC）将具体负责对视频数据的采集工作。视频处理后端实现对视频流信号进行显示、编码输出等功能。TMS320DM6446处理器完美集成了视频外设及加速器，使得BOM（Bill of Materials）成本大幅下降。由于BOM成本进一步降低，系统开发所需的时间相应减少，因此预计可更早推向市场，能够获得更低的市场价位。TI推出的达芬奇系列芯片不仅是一个平台，还有一系列经过生产、测试、优化的开放性软件。第三方开源社区具有大量的软件资源支持，如ARM可上Montavista linux，V4L2驱动等。结合业界标准API，可使客户专注于开发个性化的产品。
图2
2系统方案
2.1系统结构
图3所示为本系统结构框图，主要分为摄像头模块，TVP5146转换模块，处理器模块，存储器模块，监视器显示模块，和网络通信接口模块等六个部分。
图3系统结构框图
1）处理器采用达芬奇DM6446。DM6446 SoC是视频监控的理想选择。
2）系统处理得到的各种检测/分析、统计数据可以存储在设备本身自带的大容量存储器，如硬盘，也可以通过通信接口（RJ-45以太网口、RS-232、RS-485串行口等）传输到远程数据中心。
2.2运动目标（人群）流量统计系统
检测人群流量基于视频分析的肤色检测、运动目标检测与跟踪算法。在智能视频监控中，对运动目标（对本项目为人群）的检测与跟踪是提高系统智能性的关键技术。系统在检测和跟踪到运动目标后，可以对目标进行特征提取及识别以区别目标的种类（如人、车等），通过提取到的特征和指定的待查人特征相比较，可获取检测结果；通过跟踪轨迹的分析，可以判断出目标的行为是否合法（如汽车的逆行、可以目标进入危险区域等）。
为完成该任务，本项目具体实施流程如图4所示。
图4实施流程图
图中具体模块的功能介绍如下：
1）前景检测模块：将运动目标从背景中分割出来。
前景检测模块将当前帧的像素分为前景像素和背景像素。本项目采用混合高斯模型算法。对于图像上某一像素点，随着时间的变化，其像素值为x1，x2，…，xt，…（下标表示时间）。如果该点是背景，那么x的取值应该在某个固定值u附近。如有目标运动到该像素点，x的取值将与u差别很大。在这种情况下可采用均值为u，标准差为σ的单高斯模型来描述该像素点。如果xt与均值u的差值的绝对值大于3σ，那么在t时刻，该像素点为前景；否则为背景。这种单高斯模型可以实现固定背景上的前景检测，但是很多时候，背景中可能还包含一些微小但复杂的运动，比如树叶摇晃。假设背景为蓝天和绿树叶，树叶在风中摇晃，某些点的像素值可能在蓝色（天空）和绿色（树叶）间变换。此时单高斯模型已不能满足要求，需要建立均值分别为u1（蓝色）和u2（绿色）的双高斯模型。本项目为了体现一般性，视应用场合采用混合高斯模型。
2）目标模型建立模块：应用减背景算法得到当前中出现的所有运动目标，忽略细节，将具有相同大尺度特征，如颜色、纹理、轮廓等作为运动目标，本项目采用颜色相邻区域作为运动目标，并用圆框表示目标，圆框的中心表示目标的位置，用颜色直方图对目标建模。并存入目标模型列表，统计目标数量。
3）新运动目标检测模块：应用前景检测的结果检测新进入场景的运动目标。
4）运动目标跟踪模块：应用新运动目标检测模块的结果初始化该模块，跟踪新进入的目标。目标跟踪可以看作是匹配问题，即用当前帧中的检测结果和目标模型进行匹配，找到当前帧中目标的位置。对当前帧进行团块提取后，观测结果可以由一组团块表示，在这些团块中找到与目标模型匹配的团块，就可以确定目标的位置。目标匹配首先需要满足两个准则：颜色相似性准则和空间相邻准则．首先，将从图像中提取出的目标与模型中的目标逐一进行比较，寻找与其颜色最接近的一个，如果颜色相似性达到阈值要求，进而比较两个目标之间的欧几里德距离是否小于预定的门限．如果上述两个条件都满足，则认为观测到的目标是模型目标的候选匹配目标。
5）轨迹生成模块：收集所有目标的位置，并在每条轨迹结束时将其保存。
此外，可对目标的行为进行分析，如目标是否进入禁入区域等。
3系统硬件设计
本系统以DSP强大的图像处理能力为支持，设计一个稳定的、低成本的、可扩展性好的、网络化的高速图像处理平台，为实现智能监控提供了硬件基础。根据系统设计要求，系统硬件结构可分为六部分，主要分为摄像头模块，TVP5146转换模块，处理器模块，存储器模块，监视器显示模块，和网络通信接口模块。
DSP通过DMA通道将图像读进DSP内部存储器，读取完成后将图像数据指针传给核心算法进行处理。将处理结果数据指针转给显示程序模块，输出到NTSC/PAL/VGA等监视器。这样通过指针链表的循环使用，避免了图像数据拷贝，大大的提高了系统效率。
器件选型：
由于本系统采用的算法复杂性较大，实时性要求高，并且需要大量存储器存储中间结果，视频输入输出较复杂，因此选择达芬奇高性能数字媒体系统芯片。
核心处理器采用TI公司的高性能定点DSP媒体处理平台 TMS320DM6446。该款处理器具有丰富的片上资源，能满足大多视频系统需求。
4系统软件设计
4.1视频采集系统驱动程序的结构框（如图5所示）
图5视频采集系统驱动程序的结构框
软件设计涉及到嵌入式Linux操作系统、视频处理算法及ARM和DSP之间的分工协作。为了能使用户尽量的发挥达芬奇技术的优势并且在此基础上快速的开发自己的产品，TI推出了达芬奇软件框架RF5（Reference Framework 5）和达芬奇开发工具。
利用达芬奇软件框架和达芬奇开发工具，软件设计可以分为图6所示的四个步骤：
图6软件设计步骤
1）设计视频处理算法Codec库。在主机Linux环境下，按照照xDM标准开发核心算法，利用代码生成工具（Code Generation Tools）编译生成*.a64p库文件。
2）创建Codec Server。利用xDC（eXpress DSP Component）Tools配置工具生成木*.x64P可执行文件，也就是DSP Server。
3）配置Codec Engine，将第二步生成的算法的DSP Server集成到Codec Engine中。根据DSP Server的名字及其中包含的具体的视频处理算法创建Codec Engine的配置文件*.cfg。这个文件定义Engine的不同配置，包括Engine的名字、每个Engine里包括的算法库及每个算法库运行在ARM端还是DSP端等。
4）设计应用程序。在主机Linux环境下开发视频应用程序，首先完成视频文件的读取操作，然后通过Codec Engine调用核心处理算法，完成视频图像处理。
4.2统计数量流程图（如图7）
4.3运动检测
使用SAD（The sum of absolute differences）方法检测运动。
4.4人物跟踪
检测和跟踪人过程，第一步使用视频的头几帧图像来构建背景图；第二步，获得背景图后，将人物从背景图里分离出来；第三步，将代表每个人的像素团块分组并计算每个人的边框；最后，通过比较当前帧和前一帧人物边框，匹配当前帧的人和前一帧对应的人。通过这样方法达到跟踪人物的目的。
4.5肤色检测
人体的皮肤颜色是人体的一个重要特征，肤色检测被广泛的应用于人脸跟踪、人脸检测、手语识别、敏感图像过滤等领域中，具有重要的理论研究意义和实际应用价值。
经过统计证明，不同人种，不同环境下的肤色区别主要受亮度影响，受色度影响较小。
5系统设计与创新
在诸多特殊场景下的视觉监控有着相当广泛的应用前景，例如警戒地带的入口控制，机场，火车站，地铁等场合下的特定人员的识别，人群流量的实时统计，异常情况的检测和报警，多台摄像机交互式联网实时监控等。而目标检测是本系统中视频识别中的目标跟踪，行为理解和描述，多摄像机的数据整合等步骤的前提。目标检测包括以下几个步骤：目标检测，阴影去除，目标分类等。
多运动目标的检测跟踪是把数字图像处理，自动控制，信息电子科学完美的结合起来，形成的一种能从视频信号中实时地识别目标，提取目标特征信息，自动跟踪指定目标的技术。为了对检测出的运动目标或指定目标区域进行实时跟踪检测，通过跟踪算法实时计算出目标在区域场景中的准确位置，目标移动速度，移动方向等重要信息。多运动目标的检测与跟踪主要可以分为多目标检测与多目标跟踪两个部分。多目标检测主要目的是实现从指定场景中检测运动目标作为跟踪对象，它是实现智能化自动化跟踪的前提。
针对目前普通安检系统适应性差，无图像处理/分析功能或处理功能弱，无搜索、跟踪特定人员等实用功能。我们设计出了基于视频识别技术的智能化和自动化的安检系统，以满足日益增加的应用需求。
为了便于调试和生产，采用模块化设计的思想指导系统的设计，系统中各个模块间采用通用接口，方便更换、升级部分模块，系统拥有较强的升级性能和灵活性。
采用TI TMS320DM6446高性能达芬奇平台为核心处理视频图像，简化了硬件设计，减少其他器件的使用，在降低系统BOM成本的同时，提高了系统可靠性，加快了新产品的开发进程；最重要的是能是客户专注于系统特色功能的设计、实现。一方面为实施安检的指定区域提供了有价值的统计数据以供决策分析使用；另一方面通过系统搜寻跟踪特定人员，从而不必完全依靠安保人员逐个排查，可以让人群快速地通过关卡，对海量视频搜索来说具有非常实用的价值。
6评测与结论
为克服背景光源的非均匀性，提高系统正确度，我们对每一帧图像进行核心算法之前，先使用开运算补偿不均匀的背景亮度。
实验结果显示，经过补偿不均匀背景亮度处理后，即使摄像机在灯光闪烁环境下的拍摄的视频，统计结果依然能保持一定精度。
在计算机模式识别、机器视觉、图像/视频处理领域，不存在能解决大多数问题的单一算法，因此只能综合各种算法的检测结果给出最后的判断。
由于系统处理算法比较多，下一步继续优化软件，以提高系统处理视频流的速度，提高统计精度和识别准确率。
参考文献
[1]冈萨雷斯.数字图像处理(MATLAB版)[M].北京:电子工业出版社,2005.
[2]美国德州仪器公司著,卞红雨,等编译.TMS320C6000系列DSP的CPU与外设[M].北京:清华大学出版社,2007.
[3]刘瑞祯,于仕琪.OpenCV教程:基础篇[M].北京:北京航空航天大学出版社,2007.
[4]施家栋,等.基于光流的人体运动实时检测方法[J].北京理工大学学报,2008,8(9).
[5]傅莉,方帅,徐心和.基于计算机视觉的人体运动目标检测[J].兵工学报,2005,26(6).
[6]周金模.基于达芬奇技术的嵌入式实时视频系统研究[D].华中师范大学,2008.
[7]俞海滨.基于达芬奇技术的AVS视频解码器的设计与实现[D].江苏大学,2008.
[8]余谦,刘任庆.基于达芬奇技术的视频采集系统研究[J].广播与电视技术, 2008,35(3).
作者简介
黄秋娇，学士，广西现代职业技术学院，中级职称，主要研究方向：电子和信息技术。
放射防护产品检测结果统计分析 篇4
医护人员和患者长期暴露或处在放射条件下会影响他们及其后代的健康与安全, 为了在X线检查或治疗过程中提供安全有效的放射防护, 医院一般采取缩短接触X线的时间或者增加辐射源与被照对象之间距离的方法来减少人体所受的辐射剂量[1]。此外, 医护人员和患者的个体防护以穿戴铅系列防护产品实现。目前放射防护产品所使用的材料一般为聚苯乙烯磺酸钠/纳米铅复合材料, 其特点是密度小、铅含量少、对X射线屏蔽能力强, 但铅衣在保存时要求也相对苛刻, 不允许折叠摆放, 因为长时间的折叠和叠压会影响铅衣内部铅层的分布, 容易产生缠结或者裂缝, 甚至会导致铅平面的断裂, 从而导致其在部分区域防护作用下降甚至丧失。因此, 为了保障放射医护人员和患者及其后代的健康与安全, 我院根据中华人民共和国卫生部令第46号令《放射诊疗管理规定》中第九条规定以及GBZ176 - 2006《医用诊断X射线个人防护材料及用品标准》制定了《放射防护用品使用规则》, 规定: 医用诊断辐射个人防护用品正常使用年限为5年, 使用中的个人防护用品每年至少检测两次, 检测合格的防护用品使用年限可以延长1年。
1方法
在评测标准上, 本院《放射产品使用规则》规定放射防护产品应采取目检、触检以及X透视检测三个步骤进行检测。首先, 观察放射防护产品是否存在表面污迹或破损, 是否完好。如果有破损, 及时登记并反馈所属科室或厂家进行处理。其次, 通过触摸来检测其是否有缠结或松软, 并进行拉力测试, 以检测其韧性是否达标。最后, 通过管电压为85k V的数字胃肠机快速透视放射防护产品, 观察内部的铅层是否出现裂缝或缠结。
裂缝根据长度和宽度分为小裂缝、中裂缝和大裂缝三个等级: 宽度小于1mm且长度小于20mm的裂缝为小裂缝; 宽度大于1mm且小于3mm, 长度小于50mm的裂缝为中裂缝; 宽度大于3mm或长度大于50mm的裂缝为大裂缝。
图1显示铅衣在双肩部产生了大面积的破损, 铅层产生了断裂和缺失, 在破损缺失部分该铅衣已经无法起到应有的防护作用, 且由于材质的问题无法进行补救, 此类放射防护产品为严重破损, 应该进行报废处理。图2所示的深黑色贯穿线为产品缠结, 铅衣缠结并不会造成防护作用的下降, 但缠结的存在导致缠结部分的承受力增加, 导致铅层产生裂缝的几率大大增加, 因而缠结也是放射防护产品检测中的重要检测项, 主要是靠触摸是否有硬结以及通过X射线透视检测是否有铅层缠结来评定。
在最终结果的评定上, 应通过裂缝大小、裂缝位置以及是否有污渍、破损以及缠结进行综合评定, 再根据评定结果对放射防护产品进行下述处理: 如果出现小裂缝, 且位置处于尼龙搭扣重叠区或者非辐射直接照射区域 ( 例如腋下等) , 则可认为产品防护能力基本完好, 可以继续使用, 但需要对出现小裂缝的放射防护产品进行备案, 记录折损位置并通知所属科室。如果出现中裂缝或者在辐射直接照射区域出现小裂缝, 则需要与生产厂家联络对受损铅衣进行修补, 对修补后的放射防护产品进行记录、备案, 再次检测通过后方能使用。如果产品出现大裂缝或者大规模破损并且难以修补, 则判定该产品已经丧失了防护能力, 检测评定结果为不合格, 该放射防护产品不得继续使用。
2结果
我部门于2014年7月对全院222件放射防护产品进行了检测, 其中涉及到骨密度室、内镜中心、麻醉手术部、PET中心、ECT室、放射科、心血管介入中心以及放射介入中心8个科室, 其中包括铅衣59件, 铅上衣41件, 铅围裙51件, 铅围脖69件, 铅眼镜2件。在所检测的222件防护产品中, 其中有189件合格产 品, 占总比例 的85. 1% , 有11件不合格产品, 占总比例的5% , 有22件待处理的产品, 占总比例的9. 9% , 这些待处理的产品中, 大多数有微小的破损, 需要厂家进行进一步的检测来确定其是否能继续使用、是否需要进行修补后使用等。
( 1) 产品类型与检验结果之间的关系。
我们对每种铅系列防护产品进行了分析, 根据总体的统计结果来判断得到的折损率是否具有统计学意义, 并分析在铅系列产品中折损更容易产生在哪种产品上, 并初步分析其产生原因, 分析的统计学结果如下: 铅眼镜的合格率达到100% , 铅围脖的合格率为95. 7% , 铅上衣的合格率为85. 4% , 均高于总体检测合格率, 而铅围裙和铅衣的合格率分别只有76. 5% 和79. 7% 。放射防护产品的透视检查发现铅层裂缝的位置多出现在尼龙搭扣的缝合处、肩膀处以及下装部分的裙摆处, 这些部位的共同的特点是在穿戴时都会经常受力或者发生折叠。可以初步推断, 铅系列防护产品折损率的高低与该产品是否经常受力和弯曲折叠有关。
( 2) 产品所属科室与检测结果之间的关系。
为了观察不同科室放射防护产品保存与使用的情况, 我们对数据中的科室与合格率进行了统计学处理, 结果表明, 放射介入 中心的合 格率仅为57. 1% , 放射科与ECT室的合格率分别为72. 2%和75% , 均低于总体检测合格率。骨密度室、麻醉手术部、心血管介入中心等科室产品合格率较高。结合各个使用科室的实际情况, 分析放射防护产品折损的原因如下: 首先, 在客观条件上, 各个科室所用的放射防护产品的使用时间的长短会影响检测合格率。如ECT室、放射介入中心的铅衣已经使用了两年以上, 而心血管介入中心的部分防护产品为今年购入的产品, 因而产品使用的时间会影响检测合格率。其次, 放射防护产品的使用频率是影响铅系列产品折损率不同的主要原因。麻醉手术部、心血管介入中心、放射介入中心以及放射科的放射防护产品使用率较高, 尤其是涉及放射防护产品进行手术的部门, 在术中的行动往往导致放射防护产品反复弯曲折叠, 而弯曲折叠是产生裂缝的主要原因, 因而相比其他部门的放射防护产品有较高的折损率。最后, 放射工作人员和患者及陪护人员的防护意识低、不了解放射防护产品的正确使用与存放方法也是影响防护产品检测合格率的原因之一[2,3]。
( 3) 缠结、外观破损和污渍与产品类型之间的关系。
缠结、破损和污渍也是产品是否完好的评定因素, 这三种因素的存在会对铅系列产品造成一定的影响。在统计结果中, 缠结、破损和污渍与产品是否合格之间没有统计学意义。外观破损虽然不会直接的导致铅系列产品屏蔽能力的下降, 但是会使裂缝、断裂等因素出现的可能性大大增加。缠结区域的屏蔽能力要强于周边, 但缠结会导致该区域裂缝产生的几率大大增加, 从而会间接影响铅系列产品的使用寿命。另外, 检测过程中发现9. 5% 的放射防护产品表面存在污渍, 这些血渍或汗渍不能随意用酒精清洗消毒, 清洁起来比较不方便, 但定期的清理消毒是必要的。
3讨论
放射防护产品作为需要在X射线、γ射线下工作的医护人员的一道重要防线, 其完好程度直接关系到医护人员的人身安全。在本次放射防护产品检测中, 我们使用数字胃肠机对每件防护产品进行了细致的透视检查, 检测的总体合格率为85. 1% , 总体来说, 各个科室中正在使用的铅上衣、铅围裙、铅围脖、铅眼镜、连体铅衣基本符合防护要求。有瑕疵的防护产品裂缝位置大多处于衣料缝合处及缠结处: 衣料缝合处的裂缝沿着衣料缝合时产生的孔洞延伸, 一般为单一裂缝, 且大多位于尼龙卡扣附近; 缠结处的裂缝与缠结呈垂直分布, 一般位于缠结中央。位于尼龙卡扣附近的裂缝产生的主要原因为在防护产品的穿戴、脱下时使用者对尼龙卡扣用力拉扯造成; 位于缠结处的裂缝产生的主要原因为缠结产生后受到剪切力超出铅层的可承受应力造成。部分医护人员和病患陪护在使用放射防护产品时, 没有做到使用完铅衣、铅上衣、铅围裙后悬挂保存的习惯, 导致部分产品由于折叠产生缠结或裂缝。
由上可见, 放射防护产品的折损与生产厂家、临床使用部门和临床医学工程部都有关系, 为了降低放射防护产品的折损率、增加放射防护产品的使用寿命, 我们提出以下建议:
( 1) 对于生产厂家, 建议对产品的缝合进行优化处理。数据分析表明, 放射防护产品的折损主要出现在产品的缝合处, 如铅衣上尼龙搭扣的缝合处, 铅衣边沿的缝边。这些位置的针孔导致承力上限降低, 使铅层容易发生断裂, 产生裂缝。厂家在设计放射防护产品的时候应该对连接处、边沿等部位进行额外的加工处理, 或者多采用一体化的产品设计, 使用更细、更坚韧的缝合线来进行衣料之间的缝合。除此之外, 在材料上也可选择韧性更加强的复合型铅材料作为屏蔽材料, 从而降低产生缠结、裂缝的几率。
( 2) 对于临床使用科室, 建议明确建立一套完整的放射防护产品存放规则。放射防护产品不同于普通衣物, 不可折叠存放, 不可随意清洗。现在很多科室对于放射防护产品并没有形成良好的存放习惯, 使得产品使用寿命降低, 折损几率增加。
( 3) 对于临床医学工程部, 建议对所有放射防护产品进行详细的编码备案, 并且对备案信息进行电子化处理。建议系统地对全院放射防护产品进行编号整理, 是因为现阶段防护产品的编号仅由科室和序号组成, 或者仅用使用者名称命名, 没有一个全院统一的编码方式, 不利于监管部门的统计分析。我们提议放射防护产品编号可由年份 ( 2位) + 科室 ( 2位) + 科室内编号 ( 4位) + 产品类型 ( 2位) 等十位罗马数字组成。建议对备案信息进行电子化处理, 是因为现在的检测记录, 仅仅是将产品是否合格进行电子化处理, 什么地方有问题, 出现什么问题, 只是进行了纸质备案, 这样一是增加了记录时的工作量, 二是在修改、查阅的时候增加了工作难度。通过对放射防护产品编码, 并结合条形码扫描技术, 可以使信息录入电子化, 简化繁杂的记录过程, 方便管理部门进行统计管理, 也利于放射防护产品数据库的建设。
综上所述, 我院已建立了一套完整放射防护产品检测方法, 目前整体运行良好。但在放射防护产品的维护保养上还没有建立一个完善的保养系统, 需要对检测标准和检测系统进一步完善, 并加强与生产厂家和临床使用部门的沟通, 以期为医护人员与患者的放射防护提供更好的保障[4,5]。
参考文献
[1]杨玉志, 邱春冬, 王鹏.铅防护服的性能检测与分析[J].医疗卫生装备, 2010, 31 (1) :114-115.
[2]王国平, 李毅, 祖生洲.医疗单位放射防护存在的问题及对策[J].人民军医, 2014, 57 (1) :29-30.
[3]张勇, 李华, 陈艳.乌鲁木齐市医用放射工作人员防护意识调查与分析[J].疾病预防控制通报, 2014, 29 (1) :40-49.
[4]胡培, 武国亮, 唐丽, 等.云南省放射卫生检测机构能力现状及分析[J].中国辐射卫生, 2014, 23 (1) :64-67.
统计检测 篇5
1 噪声调频干扰信号
噪声调频信号的时域关系如下形式[2]
J(t)=U cos(ωjt+KFM∫
式中,un(t)为调制噪声;U为载波振幅;ωj为载波频率;KFM表示调制噪声每伏电压引起的频率变化;ϕ为[0,2π]上的均匀分布且与噪声un(t)相互独立。噪声调频信号的有效调频指数mfe=KFMσn/ΔΩn,ΔΩn为调制噪声的频谱宽度,σ
此时噪声调频信号的半功率干扰带宽
此时噪声调频信号的干扰带宽(-3 dB带宽)为:Δfj=πf
2 能量法检测技术原理
对于噪声调频干扰信号,由于其信号的随机性很强,很难再使用相关的办法对其进行检测,但在雷达接收系统的设计时,其系统的热噪声相对比较稳定,所以其自身的热噪声功率也是相对稳定的。更为重要的是,对雷达接收机而言,其本身的带宽有限,接收到的雷达脉冲信号的占空比较低,其平均功率也较小,所以从长时间统计意义上看,雷达信号对噪底的功率影响也较小。当有噪声干扰信号进入时,在其干扰频带上会比无噪声干扰信号时在能量上有明显的提高,即雷达接收机的噪声电平将抬高。
图1给出了能量法检测技术信号处理的流程图。在图1中,Jn(t)为噪声调频干扰信号,s(t)为雷达脉冲信号,n(t)为输入噪声。y(t)为接收天线未对准干扰源时进入接收机的信号。首先,在没有干扰信号背景下进行系统标校,通过多次测量一定时间内的信号能量,经平均后得到系统和环境背景本身的噪声电平,计其功率为σy。具体检测时,对相同时间内输入信号进行能量统计,将统计结果与标校结果σy进行比较,其判决准则为
其中,系数k可适当调整。当k选择为1表示当信号的统计能量高于雷达信号与噪声的能量 之和时认为有干扰。但实际中由于虚警的可能,一般k不选为1。例如若选择k为2,即统计结果比标校值高3 dB即认为有干扰,否则判决为无干扰。
对于检测门限的设定,在实际的系统中,系统的热噪声是在设计时所确定的固有性质,相对于外界的环境要稳定得多。在设置门限时,可以在侦察天线没有对准干扰源的情况下得到内外混合噪声以及雷达回波信号的混合平均功率值作为参考信号,其优点是能够真实地反应实际情况,但是此时应避免有其他发射机在工作。因若有其他发射机信号的输入,将参考门限抬高,检测概率降低,出现漏警的概率增加。
文中算法的两个重要参数σ
能量法检测的优点是适合于各种噪声压制性干扰,简单实用并易于实现。缺点是没有从频域上分析信号,也不能确定是何种噪声调制干扰。
3 能量统计检测法硬件电路设计
CPLD或FPGA技术的出现,为DSP系统的设计又提供了一种崭新的方法[4]。全新的CPLD/FPGA系列正在越来越多地替代ASIC和PDSP用于前端数字信号处理的运算。
本文利用QuartusⅡ设计了能量统计检测法的硬件电路,其电路图如图2所示。硬件电路的设计思想是:对每1 ms时长接收到的信号进行能量统计,之后与门限进行比较,输出标志表示前1 ms时间有无噪声调频干扰。本电路采用模块化设计,这里设左起第1排的上下两模块分别为模块1和2,第2排为模块3和4,第3排为模块5,第4排为模块6。模块1是信号分路电路,将输入的信号分成两路进行处理,主要是为了降低速度。因噪声调频干扰信号的带宽很大,采样率一般要求较高,分成多路处理可有效降低系统时钟速度,这里采用2路;模块2是分频器,用以产生1 ms的时钟,将每1 ms时长数据的计算结果输出出去。模块3和4均为信号处理模块,进行能量统计,时钟为输入信号速率的一半,由模块1提供。模块5对两路信号能量求和,得到总能量,模块6是比较器。电路的输出flag相对于输入信号延迟1 ms。
4 仿真
为了讨论方便,假设接收机为理想接收机,接收机的带宽足够大并且假设噪声为高斯白噪声,这样的假设具有一般性。仿真使用的噪声调频信号的中心频率为100 MHz,干扰带宽为50 MHz(75～125 MHz),采样率为300 MHz。在不加干扰的情况下进行第一次仿真,产生1个10 ms长的高斯白噪声并叠加1个脉宽为5 μs,重复周期为10 μs的雷达脉冲信号,信噪比为10 dB;第2次仿真时,在3.5～7 ms之间叠加1个上述性质的噪声调频信号,信干比为10 dB。使用Matlab产生数据并将数据量化成8位有符号数。编写Testbench[5]文件并利用Modelsim进行仿真,两次仿真的门限保持一样。利用Matlab计算出无干扰时所产生信号1 ms时长的平均能量
图3和图4中横坐标的单位为ps,每格时长为1 ms,系统时钟clock为300 MHz,clk_1 ms的周期为1 ms。图3中flag一直为0,表示没有检测到干扰,而图4中可以看出在5～8 ms区间flag为1,因为flag相对于信号输入延迟1 ms输出,说明在4～7 ms区间有噪声调频干扰,这与Matlab产生的信号吻合。容易看出,对于3.5～4 ms区间的干扰信号没有检测到,可见对于每1 ms区间的信号,若只有很短一部分有干扰信号,此方法对此时间信号存在检测盲区。但对于长时间的连续信号,此方法具有较好的检测性能。
5 结束语
由于噪声调频干扰信号具有较强的随机性,利用相关的检测方法难以对此类信号做出有效检测。但是由于噪声调频干扰通常是一个连续的干扰,通过能量统计的方法可以做出有效的检测,统计时间越长,检测越精确。
参考文献
[1]赵国庆.雷达对抗原理[M].西安:西安电子科技大学出版社,1999.
[2]王雷,赵国庆.一种自动识别噪声调频信号的方法[J].电子科技,2009,22(1):20-22.
[3]张永顺,童宁宁,赵国庆.雷达电子战原理[M].北京:国防工业出版社,2006.
[4]Uwe Meyer-Baese.数字信号处理的FPGA实现[M].北京:清华大学出版社,2006.
统计检测 篇6
本文采用应用时间序列分析技术, 通过建立自适应AR模型对网络流量进行检测。AR模型将历史流量收集起来, 然后对其进行分析建模, 最后确定一个阀值, 利用这个阀值对网络流量监测, 但普通的AR模型没有自适应更新的能力, 模型系数不能随着输入样本自动更新。本文将自适应滤波的理论引入网络流量异常检测中, 使用递归最小二乘算法对模型参数进行连续更新、修正, 使模型具有动态自适应更新能力, 因此利用该方法建立的网络流量模型更精确, 从而提高了入侵检测的精确度。
1 自适应AR模型的建立及异常检测
1.1 基本自回归AR模型的建立
A R模型时间序列分析是根据系统观测到的时间序列数, 通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。阶AR模型的定义为:
其中xt是AR模型的预测信号, N是建立AR模型的阶次, et是白噪声, 其均值为零, 方差为 是AR (N) 模的系数。
定义:一时间序列{Xt}, 满足以下条件时称为平稳的时间列:
(3) γx (t+h, t) 和时间t无关。
由于实际的网络流量具有突发性, 一般来说网络流量在统计上是不平稳的。因此需要对流量进行适当处理, 使其达到或接近稳定。
第1步用方差分析 (ANOVA) 的方法对实际网络流量进行预处理, 使其达到或接近稳定。
第2步零均值化。近似平稳的局部时间序列称为滑动时间窗口, 窗口大小为N+1, N+1个数表示为y1, y2, …, yN, yN+1用前个数建立AR模型, 来判断第N+1个数是否异常。为建立AR模型, 对前个数进行零均值化, 设 表示y1, y2, …, yN的平均值。
第3步拟合AR模型。我们取常用二阶自回归模型AR (2) , 窗口大小N为20, AR (2) 的模型是
由上述公式可估计出AR的参数及白噪声。
这是普通的AR模型, 没有考虑模型的自适应更新能力, 本文将自适应滤波的理论引入AR模型建模, 使AR参数能进行自适应更新。
1.2 参数的自适应更新
本文引入自适应滤波的理论中的递推最小二乘 (RLS) 算法, 其基本原理是:一个n阶线性预报模型的参数向量 是观察区间1≤i≤t内在最小二乘意义下最优解。在i时刻, 预报误差为
RLS算法的递推公式为:
式中, 分别是t时刻和t-1时刻的AR模型参数值, 递推公式的初始值, (3) 式中 的为预报误差的暂时估值,
上述公式中的X (i) 为t时刻之前的网络流量, λ为减少旧数据影响的加权因子, 即遗忘因子, 经实验验证这里的λ=0.9最合适。
由于AR (2) 模型就是2阶线性预报器, 所以上述公式可以用于AR (2) 模型参数的自动更新, 从而模型具有自适应能力。
1.3 异常检测
下面利用AR (2) 模型来进行检测, AR (2) 的模型是:
这里σ2是时间序列中当前时刻向后N个相应的残差et平方和的平均值, λ表示当前观测值的残差与σ的比值, 则σ作为检测是xN+1否异常的统计量。当xN+1<-L或λ>U时, xN+1就是异常值, 这里的L和U是根据网络流量正常时的情况预先设定的大于零的常数。
实际检测过程中, 当已经出现异常值时, 必然会影响后面的检测, 实验采取这样的处理方法:在下一次计算统计量λ时, 该异常点的残差取前N个残差的平均值。尽管这样处理会损失一些信息, 但却不会因这个异常值而影响下一次的检测。
2 算法分析
要实现实时检测, 必须考虑算法的复杂性。第1步预处理过程在实际应用中可以离线完成, 第2步、第3步和模型参数的自动更新以及异常检测需要在线完成。按N=20估算, 零均值化有加减运算40次, 主要的计算量在后3个阶段, 第3步乘除运算约有88次, 加减运算约有74次, 模型参数的自动更新约有乘除运算20次, 加减运算12次, 异常检测阶段约有乘除运算64次, 加减运算61次, 全部在线运算总量约为乘除173次, 加减运算187次, 经测算, 在Intel PⅣ2.4G的机器上检测一次约需8μs, 所以在现有的机器上进行实时检测是可行的。
3 实际网络环境下的流量异常检测
我们利用实验室的局域网对自适应AR模型进行实际测试, 实验采用两个指标:检测率和虚警率。首先收集一周的正常流量数据, 利用这些数据建立网络流量稳态模型。实验中采用TCP SYN洪水攻击, 采集后两周内的跟踪数据, 5分钟为一个时间间隔, 两周中每天都在8:00-18:00这10个小时内的固定时刻人为插入攻击流量, 每次攻击的持续时间为3分钟, 攻击间的时间间隔为1个小时, 这样在这个时间段内有10次攻击。为进一步研究不同攻击类型下的检测算法性能, 本文分高强度攻击和低强度攻击两种情况进行测试。
第一次实验采用高强度攻击, 其幅度是平均流量的2倍以上, 用表1表示不同虚警率 (False Rate) 下的AR模型和自适应AR模型的检测结果。为更直观的看出检测效果, 实验中引用ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线, Y轴表示检测率DR (Detection Rate) , X轴表示虚警率FR (False Rate) 。图1是高强度下的ROC曲线图, 从图中可以更加清楚地看出自适应AR模型的在高强度攻击下的检测效果更好。
第二次实验采用低强度攻击, 强度为流量的0.5倍。低强度攻击检测相对来说要重要些, 有两个原因:其一是对强度递增的攻击能够尽早检测到;其二是有助于在靠近攻击源的位置进行检测。检测结果和ROC曲线如表2和图2所示, 可以看出在这种情况下自适应AR模型的检测效果更好。
综合图1和图2可看出, 低强度流量攻击下, 两种模型的检测能力都降低了, 但自适应AR模型的检测能力只是略有降低, 由此可看出自适应AR模型的检测性能更好。
4 结束语
本文提出了一种基于自适应AR模型的流量异常检测方法, 该方法利用自适应滤波理论中的递归最小二乘算法, 根据网络流量实时调整模型参数以及检测统计量, 使模型更合理化。经实验验证, 其算法复杂度低, 能做到实时检测, 并且因其能够对网络流量进行更准确的预测, 所以能有效提高入侵检测的准确性, 降低虚警率。
参考文献
[1]Simon Haykin著, 郑宝玉等译.自适应滤波器原理[M].电子工业出版社.2003
统计检测 篇7
现代通信中广泛使用突发通信, 特别是短波通信, 使用短时突发的通信模式能有效克服犹豫信道时变带来的信号衰落等影响。对于短波突发信号的检测, 常用的算法有:在时域, 有主要有短时能量法[4,5]、高阶累积量法、过零率法等。但该算法受噪声的影响大, 尤其在短波环境下, 信道衰落及自动增益控制 (AGC) 的影响使得接收信号即使处在噪声阶段时也有较大的能量值。在频域, 有基于循环谱[1]及基于离散傅里叶变换 (DFT) 的Power-Law的算法[2], 但这类算法的计算复杂度较高, 不利于实时处理, 并且在检测过程中, 门限控制对检测结果有很大的影响[3]。
基于信号能量的检测算法是一种最基本的算法, 因为这类检测算法不需要知道信号的调制方式、信号格式等先验信息, 只需要计算一定时间内信号的能量, 然后与设定门限进行比较, 当能量值超过门限就认为有突发信号存在。但是直接通过求能量值的检测算法漏检率较大, 对噪声和干扰特别敏感。文中针对这种缺陷, 提出了一种基于频谱能量统计的短波突发信号检测算法, 最后通过对实际信号的检测验证了算法的有效性。
2 信号检测算法原理
文中提出的短波突发信号检测算法基本原理如图1所示, 算法首先对接收信号去直流分量并进行FFT运算, 然后利用基于信号频谱能量统计的算法对信号进行检测。下面针对算法各个部分进行说明:
2.1 信号去直流分量
直流分量在会对后续处理产生影响, 因此在处理之前必须去除直流成分, 令信号s (t) 表示信号的均值, 即:
2.2 信号检测
2.2.1 频谱能量运算
对于去直流分量后的的信号s′ (t) 采样后的实离散信号s (n) 进行N点的FFT (快速傅里叶变换) , 在频域进行信号分析。FFT定义为:
2.2.2 频谱能量统计
大部分短波信号的能量主要集中在600Hz-3000Hz的频率范围, 在其他的频率范围内信号的能量值都比较低。因此可利用600Hz-3000Hz带宽内信号能量与带外信号能量的比值来区分噪声和信号, 如果比值大于门限值则认为是信号, 反之认为是噪声。
常见的多音调制信号, 信号的起始部分会在多普勒音和相应的子载波分量上传输未调制的数据信息, 且功率较高。使得其频谱存在高低起伏的情况。而对于单音调制信号, 频谱在整个有效带宽范围内比较平滑。以2G-ALE信号和MIL-STD-188-110B信号为例来说明。
对于2G-ALE信号, 采用8FS K调制, 使用8个调制单音, 从750Hz~2500Hz, 间隔250Hz, 采样速率为8k Hz, 对应时域采样间隔为0.125ms, 频域谱线间隔为125Hz。能量分布如图2所示。
对于MIL-STD-188-110B信号来说, 采用单音MPSK调制, 600Hz~3000Hz的频率范围内信号能量分布较为均匀, 频谱没有大的起伏。如图3所示。
针对单音串行和多音调制信号的能量分布特征, 本文提出了一种频谱信号能量分统计的方法来研究短波信号能量和噪声在频域的分布规律特征。通过这种特征能有效分离出诸如单音串行如MIL-STD-188-110B及并行Link11、39音和2G-ALE等信号。
3 算法说明及测试
以上述介绍的2种信号为例, 经8000Hz点采样及64点FFT运算后, 在频域得到相应单根功率谱谱线, 谱线间隔为125Hz。0~599Hz以及3001Hz~3500Hz为带外部分, 对应于序号为1~5和24~28的谱线;600~3000Hz的带内部分, 对应于序号为5~22的谱线。对于多音调制信号, 取其各音所在频率对应的谱线;对于单音信号在600Hz~3000Hz的频带内上等间隔的取若干谱线, 对于带外部分均匀取这6根谱线进行求能量均值。算法描述你如下:
对于多音调制信号, 由于其只在特定的子载波上传输信息, 因此其每一个子载波频率点之间的部分也可以看作是噪声部分。对于2G-ALE信号来说, 如850Hz~950Hz之间的频谱部分也可以认为是带外噪声。
经试验, 对于上述信号, 判决门限统一设为112, 便可实现对这些信号的检测。
本文测试的信号统一采用8k采样, 在信噪比7~10d B之间进行算法测试, 门限λth设为105, 判决变量大于λth时判定信号到来, 小于λth时信号结束, 对于图4所示的实际2G-ALE信号检测结果如图5。
本文分别对三种实际信号进行检测的统计结果如表1所示。
由图4和表1所示, 本文提出的检测算法对于信噪比大于10d B的信号检测概率大于99.4%。对于7d B信号的检测概率也大于93%, 完全能够满足实际工程需要。
4 结语
短波突发信号检测是调制方式识别和解调等处理的基础, 短波突发信号检测算法性能的好坏直接关系到后续信号处理的效果。本文在常规能量检测算法的基础上, 提出了基于频谱能量统计的短波突发信号检测算法, 根据相应短波信号的频谱特征实现了对2G-ALE、MIL-STD-188-110B等实际信号的检测, 信号检测效果好, 检测精度高, 具有一定的工程使用价值。
参考文献
[1]ENSERINK S, COCHRAN D.On detection of cyclostationary signals[A].IEEE Int Confon Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP’95) [C].Detroit, Michigan, USA, 1995, 1-4.
[2]WANG Z, WILLETT P K.All-purpose and plug-in power-law detectors for transient signals[J].IEEE Trans Signal Processing, 2001, 49 (11) :2454-2466.
[3]冯文江, 王红霞, 侯剑辉等.一种适合突发通信的信号检测改进算法[J].重庆大学学报 (自然科学版) , 2007, 30 (2) :58-60.FENG W J, WANG H X, HOU J H, et al.Improved signal detecting algorithm for burst communication[J].Journal of Chongqing University (Natural Science Edition) , 2007, 30 (2) :58-60.
[4]隋丹, 葛临东, 屈丹.一种新的基于能量检测的突发信号存在性检测算法[J].信号处理, 2008, 24 (4) :614-617.SUI D, GE L D, QU D.A novel presence detection algorithm based on the energy detection for burst signals[J].Signal Processing, 2008, 24 (4) :614-617.
统计检测 篇8
1980年, Namias提出了分数阶Fourier变换 (FRFT, Fractional Fourier Transform) 的概念[1], 用于微分方程求解。其后的十几年里由于缺乏有效的物理解释和快速算法, 使得FRFT在信号处理领域未得到应有的应用。直到1993~1994年间A l m e i d a分析了这种变换并指出F R F T可以理解为时频平面的旋转[2], 1996年Ozaktas等提出了一种计算量与FFT相当的离散算法后[3], FRFT才慢慢得到信号处理领域学者的青睐。
低信杂比下的海面动目标检测, 关键是对目标回波能量的有效积累。海面动目标的回波可近似为线性调频 (LFM) 信号[4], 而FRFT对处理LFM信号有着独特的优势, 可以很好的积累LFM信号的能量, 可以提高检测概率。本文首先分析了海杂波的特性, 然后采用FRFT检测海面动目标, 最后作了仿真分析。
1. 海杂波的统计特性分析
1981年, Ward提出高分辨率海杂波的复合表示法[5], 即K分布模型。它能与海杂波数据较好地吻合, 并且物理解释合理, 故成为海杂波模型中研究与应用最多的一种。
K分布的概率密度函数为
式中为Kv-1 (z) 阶第二类修正的Bessel函数, c= (bπ0.5) /2, 为Gamma函数。参数估计利用文献[7]提出的矩估计方法, 即
其中, R为海杂波数据的模值, 。本文采用加拿大McMaster大学IPIX雷达海杂波数据, 数据采集时间为1993年11月18号16点21分55秒, 关于数据的详细情况可以参考IPIX网站[6]。表1给出了所选用数据的基本参数和使用条件。采用不含目标的杂波距离单元数据进行分析。
通过对实测数据的估计, 得v=2.2, b=1.18。仿真图如图1所示。
从图1中可以看出, IPIX海杂波数据可以用K分布很好地拟合。基于此统计模型, 可采用CFAR技术来检测海面目标[8], 然而在低信杂比下, CFAR技术性能下降的很快。下面介绍本文采用的FRFT来检测海面目标。
2. FRFT及其海面目标检测
信号x (t) 的FRFT (p阶) 定义式如下
其中, n是整数, α=pπ/2是旋转角度, p为FRFT的阶数, Fp表示FRFT算子。显然, 当p=1时, F R F T退化成Fourier变换;当p=0时, 就是原信号。因此, 时域和频域均可看作FRFT域的特例。FRFT的两条最基本性质如下
(1) FRFT算子为线性算子
除此之外, 还有例如频移、时移、倍乘、微分等一些性质可以参考文献[7]。
信号的FRFT可以解释为信号是一组正交LFM信号基的线性组合[2], 选择合适的旋转角度对LFM信号进行FRFT, LFM信号在某一特定的FRFT域上会呈现能量的聚集, 幅度出现明显的峰值。假设LFM信号为
其中, A、m1和m2分别为L F M信号的幅度、中心频率和调频率。则LFM信号的FRFT为
由式 (7) 可见, 当达到最大值, 且为一冲击函数。因此, LFM信号在适当阶数的FRFT域存在一个最大值, 此方法可以用来检测LFM信号。海面动目标的回波类似于LFM信号, 因此可以采用FRFT检测海面动目标。
3. 仿真分析
海杂波数据采用文章第二部分的数据。加入一模拟动目标, 其L F M信号回波为xk=exp (j×100k2) , 信号接收时长为1.101秒, 采样频率为1000Hz。信杂比为-9.5dB。
图2可见, 海杂波在变换阶数周围的能量聚集性较强。图3可见, 目标的能量得到很好的聚集, 可以合理地设置门限检测出动目标。理想条件下可以100%的检测出动目标。从图4中可看出, 信号能量聚集最佳时, 海杂波的能量聚集性相对较弱, 因此, 此方法可以较好的检测出动目标。
4. 结论
本文分析了海杂波的统计特性, 结果表明, K分布可以很好的拟合实测海杂波数据, 因此由此可以采用CFAR技术检测目标。然而在低信杂比时, C F A R技术的性能急剧下降, 因此本文使用FRFT来检测低信杂比下海面动目标, 得到较好的效果。仿真证实了此方法的有效性。
参考文献
[1]Namias V.The fractional order Fourier transform and its application to quantum mechanics[J].Journal of Institute Applied Math, 1980, 25 (3) :241～265.
[2]Almeida L B.The fractional Fourier transform and time-frequency representations[J].IEEE Trans on Signal Processing, 1994, 42 (11) :3084～3091.
[3]Ozaktas H M, O Kutay M A and Bozdagi G.Digital Computation of the Fractional Fourier Transform[J].IEEE Trans.Signal Process, 1996, 44 (9) :2141～2150.
[4]Sun Hongbo, Liu Guosui, Gu Hong.Application of the fractional Fourier transform to moving target detection in airborne SAR[J].IEEE Trans.on AES, 2002, 38 (4) :1416～1424.
[5]Ward K D.Compound Representation of High Resolution Sea Clutter.Electronics Letters, 1981, 17 (16) :561～563.
[6]http://soma.eee.mcmaster.ca/ipix.1993.11
[7]Maria G, Federica B, Fulvio G N.X-Band Sea-Clutter Nonstationarity:Influence of Long Waves[J].IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2004, 29 (2) :269～283.
[8]何友, 关键, 等.雷达自动检测与恒虚警处理[M].背景:清华大学出版社.1999.
自动弯沉仪检测值的统计分布研究 篇9
在我国现行规范中, 路段内实测路表弯沉值 (0.01mm) l0按式 (1) 计算:
式中:l0为路段内实测路表代表弯沉值 (0.01mm) ;
从代表弯沉值的求解过程中可以看出, 规范是以结构层的弯沉值符合正态分布规律为前提的。国内有研究人员对人工贝克曼梁的弯沉检测数据和FWD的弯沉检测数据进行过统计分布的研究, 研究中用两种方法检测的弯沉值均不服从正态分布[2,3]。
本文通过自动弯沉仪所获得的两条1km路段弯沉检测数据, 进行统计分布分析, 可以看出其是否服从正态分布。对于不服从正态分布的测值采用小波消噪的方法进行处理, 分析消噪后的数据是否服从正态分布。
1 检测数据正态分布的检验方法
判断一批数据是否来自正态总体的正态性检验, 可以采用拟合优度的χ2检验进行。其检验过程如下:
(1) 确定区间数, 绘制样本的频率直方图;
(2) 在显著性水平α=0.05检验假设:
H0∶F (x) ∈{N (μ, σ2) }
H1∶F (x) ∉{N (μ, σ2) }
(3) 使用极大似然估计法估计样本的
(4) 计算χ2的观测值, 在显著性水平α=0.05下, 查χ2的分布表, 得χ
(5) 若χ2<χ
2 自动弯沉仪检测弯沉值的统计分布实例分析
对大连市瓦房店城八线的两个不同标段各取1km路段用自动弯沉仪检测路面弯沉。
瓦房店城八线为一级公路, 沥青路面设计厚度为9cm, 设计弯沉为40 (单位0.01mm) 。自动弯沉仪采用自动步距, 步距在6～8m之间。
2.1 对路段一的弯沉检测值进行正态分布的拟合优度检验
路段一共获得142个弯沉检测数据。去掉3个与均值之差的绝对值大于三倍标准差的特异值, 共剩下139个有效数据, 最小值是8, 最大值是26。
将有效检测数据分成10个不相交的区间: (-∞, 8], (8, 10], (10, 12], (12, 14], (14, 16], (16, 18], (18, 20], (20, 22], (22, 24], (24, ∞) , 绘制频率直方图如图2所示。
从图2中可以看出, 路段一的弯沉检测值有正态分布的趋势。
假设H0:检测数据服从正态分布。
采用极大似然法进行参数估计可以得到:
给定显著性水平α=0.05, 使
P (χ2>χ
查卡方分布上侧分位数表, 查出分位数χ
检测数据的观察频数、期望频数及计算检验统计量如表1中所示。
计算检验统计量的数值得:
由于χ2<14.067, 因此接受H0, 可以认为路段一的检测弯沉数据服从正态分布。故可以应用规范中的方法计算路段一的代表弯沉值。
2.2 对路段二的弯沉检测值进行正态分布的拟合优度检验
路段二共获得142个弯沉检测数据。去掉1个与均值之差的绝对值大于三倍标准差的特异值, 共剩下141个有效数据, 最小值是7, 最大值是23。
将有效检测数据分成9个不相交的区间, (-∞, 8], (8, 10], (10, 12], (12, 14], (14, 16], (16, 18], (18, 20], (20, 22], (22, ∞) , 绘制频率直方图如图3所示。
从图3中可以看出, 路段二的弯沉检测值不符合正态分布的趋势。
假设H0:检测数据服从正态分布。
采用极大似然法进行参数估计可以得到:
给定显著性水平α=0.05, 使
P (χ2>χ
查卡方分布上侧分位数表, 查出分位数χ
检测数据的观察频数、期望频数及计算检验统计量如表2中所示。
计算检验统计量的数值得:
由于χ2>12.592, 因此拒绝H0, 认为路段二的检测弯沉数据不服从正态分布。规范中计算代表弯沉值的方法此时就不适用于路段二的检测数据。
3 采用小波分析的方法对路段二的弯沉测值进行消噪
自动弯沉仪的检测过程中受到试验装置、试验人员和试验环境等的影响, 难免会产生误差。这些噪声的影响会使检测值偏离真实值, 噪声如果不是均匀分布在检测过程的整个阶段, 则可改变检测值的概率分布形式, 使检测数据偏离正态分布。可以通过小波分析的方法进行噪声的消除, 从而使检测数据更接近真实值。
在实际的工程应用中, 有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号, 而噪声信号通常表现为高频信号。对信号进行小波分解时, 含噪声部分主要包含在高频小波系数中, 可以应用门限阀值等形式对小波系数进行处理, 然后对信号进行重构即可以达到消噪的目的。
通过db2小波在1水平下小波变换对路段二的弯沉检测数据进行消噪。路段二原始弯沉检测数据见图4, 路段二弯沉测值消噪后数据见图5, 路段二弯沉测值噪声数据见图6。
对图4和图5进行对比可以看出, 消噪后左侧噪声信号总体趋势与原始信号一致。从图6可以看出噪声信号在整个测试路段内的分布不均匀。
4 对路段二小波消噪后的数据进行正态分布的假设检验
将路段二消噪后的弯沉数据分成7个不相交的区间, (-∞, 8], (8, 10], (10, 12], (12, 14], (14, 16], (16, 18], (18, ∞) 绘制频率直方图如图7。
从图7中可以看出与消噪前相比, 路段的分布形式明显有所改善, 趋向于正态分布。
假设H0:检测数据服从正态分布。
采用极大似然法进行参数估计如下:
给定显著性水平α=0.05, 使
P (χ2>χ
查卡方分布上侧分位数表, 查出分位数χ
检测数据的观察频数、期望频数及计算检验统计量如表3中所示。
计算检验统计量的数值得:
由于χ2<9.488, 因此接受H0, 可以认为路段二消噪后的检测弯沉数据服从正态分布。故可以应用规范中的方法计算路段二消噪后弯沉数据的代表弯沉值。
5 结论
(1) 自动弯沉仪检测弯沉结果一般符合正态分布, 此时可采用规范中的方法计算代表弯沉;但可能受到检测过程中的随机误差影响而偏离正态分布, 此时不宜采用规范中的代表弯沉计算方法。
(2) 对于偏离正态分布的弯沉检测数据采用小波分析的方法消除噪声, 发现噪声在检测过程中不均匀分布。
(3) 不服从正态分布的弯沉数据经消噪处理后服从正态分布, 此时可采用规范中的方法计算代表弯沉。
参考文献
[1]JTG D50-2006, 公路沥青路面设计规范[S].
[2]陈团结, 岳学军.小波变换在弯沉检测数据消噪中的应用[J].公路交通科技, 2005, 22 (9) .
[3]林大山, 杨晓, 徐科.FWD弯沉的概率分布[J].公路, 2005, 25 (5) .
[4]滕素珍.数理统计[M].大连:大连理工大学出版社, 2002.
【统计检测】推荐阅读：
统计2统计调查06-05
统计专业统计学教学08-30
统计局统计大数据07-31
街统计站统计执法检查自查报告06-13
统计局统计岗位个人工作总结07-03
统计学中的统计思想论文07-13
论统计科学准确统计的重要性06-09
统计局统计调查法制工作总结09-12
泗河统计站“五二四”打造服务基层统计站07-05
过程统计07-14