引入置信區間的圖譜分析系統優化設計

摘 要： 當前的圖譜圖像分析系統通過圖像特征高速峰值進行特征檢測與分割，檢測到的圖譜圖像脈沖峰值具有不可預測性，系統受到的干擾較大，容易產生圖譜圖像特征泳道粘連干擾，檢測效果不佳。提出一種小型化、低功耗和全波采樣的新型的圖譜圖像分析系統優化設計方案，引入一種置信區間的理論，根據圖譜特征背景灰度值的大小計算譜帶，運用高斯分布概率設定一個置信區間，運用置信區間對粘連泳道進行最優分割處理，完成分析。仿真結果表明，以DNA指紋圖譜圖像為例，采用該系統能有效實現對圖譜進行分析，測譜準確，有效抑制了干擾失真，且功耗較低，展示了其優越性能。

關鍵詞： 圖譜分析； 灰度特征； 系統設計； 置信區間

中圖分類號： TN911?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）24?0023?04

Optimization design of image spectrum analysis system introducing confidence interval

SUI Dan1， 2， HE Fang2

（1. School of Information Engineering， Wuhan University of Technology， Wuhan 430070， China；

2. School of Software， Anyang Normal University， Anyang 455000， China）

Abstract： The high?speed peak value of image feature is adopted in the current spectrum image analysis system to conduct feature detection and segmentation， in which the detected pulse peak value of the spectrum image has unpredictability， and the system is influenced by the interference greatly and prone to cause lane adhesion interference of the spectrum image feature， so it results in poor detection effect. An optimization design scheme applied to the new spectrum image analysis system of miniaturization， low power consumption and full?wave sampling is proposed. The theory of confidence interval is introduced to calculate the band according to the grey value of the spectrum feature background， and the confidence interval is set with Gaussian distribution probability， which can be used to conduct the optimal segmentation of the adhesion lane， so the analysis is completed. The simulation results show that， taking DNA fingerprint image as an instance， the system can analyze the image spectrum effectively， which is accurate for spectral measurement， can restrain the disturbance distortion effectively， and has low power consumption. The superior performance of the system is showed.

Keywords： image spectrum analysis； gray characteristic； system design； confidence interval

0 引 言

對各種特征進行圖譜分析，在很多領域有著廣泛的應用，其中以圖像處理為代理的圖譜分析技術是相關技術的基礎。傳統的圖譜分析系統主要采用高速峰值檢測器實行圖像信號峰值檢驗，一旦檢驗到圖像脈沖圖譜峰值，經過后面的圖譜峰值維持器把峰值維持住，轉為圖像數字信號，每個數字信號對應單片機內存中的一個地址，實現對相關圖譜的檢測與分析[1?2]。對此，相關文獻進行了系統的設計與實現，其中，文獻[3]提出一種基于基陣激勵驅動電路寬頻帶分析的圖譜分析系統，將伽馬射線轉換為電脈沖信號，檢測圖譜，進行能譜測量，但是該系統的缺點是測譜過程中按圖譜能級分別計數，但是誤差較大；文獻[4]提出一種基于自振蕩功率放大控制的圖譜分析系統，采用模糊自振蕩功率放大控制方法，對DNA圖譜特征進行能譜分析和定量遞歸特征提取，提高檢測性能，但是該系統的設計過程中沒有采用數字集成電路設計，導致系統構成復雜，可靠性不好[5?6]。可見，傳統的圖譜分析系統過高速峰值檢測器進行峰值檢測，檢測到圖譜脈沖峰值具有不可預測性，系統受到的干擾較大，穩定性和可靠性不高。

1 新一代圖譜分析系統硬件設計與實現

1.1 器件選擇和外圍電路設計

圖譜分析系統主要是通過相關硬件結合圖像處理結束完成相關的工作。主要的外圍器件包括：A/D轉換器和D/A轉換器。系統的外圍電路芯片選擇ADI公司的ADSP?BF537，為了高性能、高可靠性地進行一些特征含量檢測和圖譜分析，將一個32位RISC型指令集和雙16位乘法累加器（MAC）結合。ADSP?BF537芯片具有16位DSP，主頻600 MHz，采用動態電源管理能力， 以實現600 MHz的持續工作。本文采用ADSP?BF537進行圖譜分析系統設計的系統框圖如圖1所示。

圖1 ADSP?BF537系統框圖

由圖1可見，采用ADSP?BF537進行圖譜分析系統設計，ADSP?BF537具有12通道DMA，有專用管腳支持外部DMA請求，在進行圖譜檢測中，采用8個32位定時器/計數器，支持PWM。根據上述分析，設計圖譜檢測分析系統的A/D轉換器和D/A轉換器外圍電路，如圖2所示。

圖2 系統的A/D轉換器和D/A轉換器外圍電路

通過圖2給出的電路分析，外圍電路需一個晶振和兩個電容設計圖譜分析系統的圖譜脈沖轉換電路，設計過程中選擇好合適輸出電平，注意配置正確的負載電容，使輸出時鐘頻率精確。

1.2 系統硬件電路模塊化設計實現

在上述實行外圍電路計劃的基本上，采用ADSP?BF537，結合最新的數字信號處理技術進行系統的硬件模塊設計，使用ADUM1201及PCA82C250策劃圖譜解析電路，為了能夠提升總線節點的抗干預實力，圖譜分析閃爍探頭輸出的電脈沖信號通過電容耦合進入檢測系統，采用自振蕩功率放大控制輸入調諧回路，清除CAN電源上的瞬態抨擊，在電源進口處并聯瞬態二極管TVS，保衛收發芯片。得到圖譜分析系統的CAN電路通信電路如圖3所示。

圖3給出的CAN總線驅動器提供了CAN控制器與圖譜分析物理總線之間的接口進行圖譜脈沖檢測，基于光電耦合器實現通道之間的集成。一旦檢測到圖譜脈沖峰值，分析器熒光屏上便顯示成脈沖幅度譜。

2 引入置信區間的圖譜分割

方法

在圖譜解析的進程中許多泳道特性輕易產生粘連，這導致把背景斷定成譜帶影響的狀況，這種狀況在兩條譜帶間隔較短時更輕易產 生，其效果是把兩條譜帶“粘貼”成一條，如圖4所示，能夠從泳道的一維數據里清晰地發現兩條“粘合”泳道的波峰也“粘合”在一起。

從圖4中能夠得出原圖像里有28條譜帶，銜接一維線性曲線能夠呈現第19，20條及第25，26條譜帶很輕易看成一條譜帶；因而，從現實來看存在較大的粘連干擾。對于這一狀況，本文開發了一種新的算法，經實驗證明效果很好，因其關鍵是基于置信區間的表面，故定名為置信區間法。對曾經分割出來的單個泳道圖像做一維線性模子，那么可以獲得一維數據如圖5所示。

如果圖譜背景暗（灰度值較小），譜帶亮（灰度值較大），那么圖5里每一個大的波峰可當作譜帶，而小波則是噪聲；相反，即指紋圖譜配景亮，譜帶暗，那么圖5中比較大的波谷可當作是譜帶，而比較小波谷則可以是噪聲。后者能事先轉變成前者并利于解析中，圖5中波峰值是某一譜帶（或噪聲）最大亮度，它的波寬是譜帶（或者噪聲）振幅，因而可獲得一系列波峰值。以次類推，在每一個[y]方向上全有位移及亮度關聯，可獲得一系列波峰值。因而，可看出圖譜某條泳道的全部波峰值。

圖4 譜帶“粘合”問題

圖5 一維位移與亮度關系圖

從理論上來說，這些波峰滿足高斯分散（Gaussian Distibution），它的概率密度函數為：

[fNx=1σ2πe-12x-μσ2] （1）

式中：[x]是某一亮度值；[μ]是圖像譜帶波峰值的整體平均數；[σ]是譜帶波峰值標準差；[fN（x）]是某一波峰值[x]呈現的函數值，其概率累積函數為：

[FN（x0）=-∞01σ2πe-12（x-μσ）2dx=-∞0fN（x）dx] （2）

式中：[FN（x0）]是Gaussian分布的累積函數，其值是從[-∞]至[x0]的累積概率。由Gaussian分散的本質可看出，如果[x0=+∞]時，則[FN（+∞）=1]，圖中曲線與[x]軸所形成的面積大小是1。此式也可以用概率的形式表示成：

[P（-∞

所以，把圖譜上譜帶波峰值當作一個具有平均數是[μ]，標準差是[σ]的整體，在這個整體中，由上圖能夠得知，當x值在[μ-2σ]～[μ+2σ]范疇中，相當于4個[σ]范圍中，它的面積依然占到了總面積的95.45%。

對于整體一個波峰值來說，在[[（μ-2σ），（μ+2σ）]]區間里的亮度值已經占到了全部波峰值的95.45%。此時，區間[[（μ-2σ），（μ+2σ）]]稱為置信區間（Confidence Interval），而概率為95.45%稱為置信度（Confidence Limit）。依據“小概率事故實際不能夠發生原理，當一個波峰值大小位于區間[[（μ-2σ），（μ+2σ）]]以外時，能夠斷定該波峰值不屬于所研討的波峰值整體。所以，區間[[（μ-2σ），（μ+2σ）]]也稱為“接受區”，而區間[（-∞，μ-2σ）]與[（μ+2σ，+∞）]稱為“否定區”，進而實現圖片分割。

3 DNA檢測圖譜分析實驗

為了測試本文設計的優化的圖譜分析系統性能，進行實驗。本文設計的系統尺寸為70 mm[×]50 mm，圖像檢測采樣率不低于25 MHz，圖譜分析的分辨率不低于8位，系統功耗小于2 W。

根據上述指標進行電路調試和檢測，檢測的D/A電路測試采用方波模擬的方法完成，假設兩路D/A一起輸送最小值0 V，等候200 000個nop命令后再輸送最大值，通過低速A/D將砷含量過高的脈沖峰值電壓進行量化分析，轉為數字信號在圖譜分析的道中加1，在分析器熒光屏上便顯示成被測的指紋DNA檢測圖譜特征，得到指紋圖像特征脈沖峰值量化分析結果如圖6所示。

圖6 DNA脈沖峰值量化分析結果

從圖6能得出，圖譜中峰值方波高電平為5 V，低電平為3.3 V，與設置值一樣。在此基礎上進行圖譜分析，不同的方法下的分析結果如圖7所示。

圖7 不同方法下的分析結果

從圖7可以看出，本文方法的分割結果更為優秀，其他結果發生了明顯的粘連。試驗結果表明，傳統圖譜分析系統由于器件的溫度升高，譜形逐漸漂移，而新型圖譜分析系統譜形保持不變，達到測譜準確的要求。另外，本文系統的功耗為[2×12×0.03+][5×0.09+3.3×0.13][≈1.6 W]，達到低功耗的要求。

4 結 語

本文研究了一種有效的圖譜分析系統，提高圖譜分析準確性，提出一種小型化、低功耗和全波采樣的新型圖譜分析系統設計方法，進行系統的硬件和軟件設計。實驗分析結果表明，采用該系統能有效實現對DNA指紋圖譜分析，測譜準確，功耗低，且能有效抑制漂移失真，展示了較好的應用價值。

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