基于步态能量图的KPCA和SVM的步态识别方法
基于步态能量图的KPCA和SVM的步态识别方法
作者：梁韶聪， 周明， 李安安， LIANG Shao-cong， ZHOU Ming， LI An-an
作者单位：四川大学,计算机学院,成都,610065
刊名：
计算机应用研究
英文刊名：APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
年，卷(期)：2010，27(7)
被引用次数：0次
参考文献(10条)
1.ZHANG Rong.VOGLER C.METAXAS D Human gait recognition at sagittal plane 2007(3)
2.KALE A.RAJAGOPALAN A N.CUNTOOR N Identification of humans using gait 2004(9)
3.BOULGOURIS N V.CHI Z X Gait recognition using radon transform and linear discriminant analysis 2007(3)
https://www.wendangku.net/doc/2314083008.html,M T.LEE R.ZHANG D Human gait recognition by the fusion of motion and static spatio-temporal templates 2007(9)
5.HAN Ju.BHANU B Individual recognition using gait energy image 2006(2)
6.刘磊.李爱霞.陈生潭步态识别预处理方法综述 2008(1)
7.苏菡.黄凤岗一种基于时空分析的步态识别方法 2007(2)
8.杨志民.刘广利不确定性支持向量机原理及应用 2007
9.吴清江.许文芳.王青力基于PCA和SVM的步态识别 2006(12)
10.苏金明.王永利MATLAB图形图像 2005
相似文献(10条)
1.期刊论文陈昌由.张军平.Chen Changyou.Zhang Junping基于迭代切距离原型学习算法的步态识别-计算机研
究与发展2008,45(7)
作为唯一远程生物认证技术,步态识别一方面越来越受到人们的重视,提出了很多相应的算法,另一方面,它又面临着很多挑战,其难点之一是如何从多帧步态中有效地提取步态特征,针对此问题,并基于步态能量图(GEI)在步态特征表示上的效果,提出了一种迭代切距离原型学习算法,假定各人的步态分布在不同流形上面,首先用切距离改进步态能量图的定义,进而用迭代的方法来解一个最优解问题,从而学习出步态原型图,再通过PCA对步态原形进行特征提取,最后进行识别,证明了该方法的收敛性,实验结果表明所提出的方法取得了比GEl更好的识别率,并证明了步态流形的假设的合理性.
2.期刊论文张前进.徐素莉.ZHANG Qianjin.XU Suli基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别-信息与控制
2010,39(1)
针对从多帧步态中更有效提取步态特征的问题,提出了一种基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别算法.首先采用背景减除方法提取出入体的侧影轮廓,通过分析轮廓宽度向量的自相关性计算出步态的周期,并得到平均步态能量图.接着利用二维离散余弦变换获得平均步态能量图的空间特征信息,然后把能量图的观测块转化为观测向量实现了步态识别.最后运用最近邻法在两个不同的数据库上进行算法验证,实验结果表明该算法具有较好的识别性能.
3.学位论文马勤勇基于步态的身份识别研究2008
生物特征识别技术是基于个人的生理特征或行为特征进行身份鉴别的技术。步态识别作为一种新兴的生物特征识别技术，与其它生物特征识别技术相比，其最大的特点在于可以在远距离进行识别。此外，它还具有非强迫性，不易隐藏或模仿等特点。这些特点使得步态识别在近些年成为生物特征识别技术中倍受关注的热点。目前的步态识别技术主要是基于摄像机拍摄的行走视频进行研究。一个完整的步态识别过程通常包括从视频图像中提取步态轮廓图，从步态轮廓图中提取特征，对步态特征进行分类这几个步骤。本文侧重远距离及复杂背景下步态识别的研究，研究的主要内容包括步态周期估算，异常步态轮廓图校正，尤其是各种步态特征的提取、表达及分类方法。
具体而言，本文的研究成果与创新点主要包括：
1.提出一个新的步态周期计算方法。定义并计算出步态序列中每幅步态轮廓图的摆动距离来衡量人体的摆动程度，基于摆动距离呈现出的明显周期性计算出步态周期。该周期估算方法对低质量的步态轮廓图具有很好的适应性，避免了现有算法的一些计算误差。
2.提出一个新的异常步态轮廓图检测及校正算法。定义并计算出轮廓图距离来检测步态轮廓图出现的明显异常。轮廓图距离是每幅步态轮廓图与平均轮廓图的距离，它弱化了步态的周期性并突出了图像的异常。对于检测出的异常步态轮廓图，通过平均近邻图与平均轮廓图重建该图像。此算法不需手工标记可以自动进行，校正后的步态轮廓图质量得到很大提高，并保持了步态序列的连贯性。
3.为了提高现有算法对不同拍摄条件变化的适应性，本文提出了一个基于增强步态能量图的步态识别算法。它根据步态形状随不同拍摄条件变化的特点，由两个系列的图像模板构造增强步态能量图，并使用增强步态能量图作为表示步态对象的特征。实验结果显示，该算法的平均识别率较其它几个典型算法有较大提高，尤其是对路面变化的适应性提高很多。
4.为了进一步利用步态的动态特性进行识别，本文提出了一个基于主运动轮廓线的步态识别算法。该算法从步态轮廓线提取三段代表人体主要运动的部分，基于它们到质心的横向距离构造描述步态图像序列的三个特征矩阵，然后采用主分量分析和多元判别分析对特征矩阵进行变换和分类。实验表明，与三个典型算法相比，该算法的平均识别率明显更高，尤其在挎包、衣着及时间变化时识别率有大幅提高。
5.为了更好地将步态的静态特性与动态特性结合在一起，本文提出了一系列利用步态的平均与偏移特性共同进行识别的算法。此类算法首先构造出几种不同的基准图像模板，再根据基准模板计算出步态轮廓图的偏移量，组合成步态偏移图。接着利用步态能量图或增强步态能量图得到步态平均图像
。最后通过不同的融合方式使用步态偏移图与步态平均图像共同构成描述步态对象的特征。实验结果表明此类算法的识别率明显高于几个典型算法，并且能够在保持视角变化时较高识别率的同时，提高其它拍摄条件变化时的识别率。在该系列算法中最为突出的是基于瞬时能量偏移图的校正后算法，其平均识别率远高于其它算法。
4.期刊论文王科俊.贲晛烨.孟玮.魏娟.WANG Ke-jun.BEN Xian-ye.MENG Wei.WEI Juan基于广义主成分分析的步
态识别算法研究-哈尔滨工程大学学报2009,30(9)
步态识别是根据人行走方式的不同对人的身份进行识别的.通过背景减除实现人体检测,运用形态学操作和图形几何变换实现了图像的标准中心化.在特征提取阶段使用步态能量图(GEI)来描述每个步态序列,分别使用主成分分析、二维主成分分析、完全的二维主成分分析以及加权完全的二维主成分分析对特征进行降维,最后采用最近邻分类器来测试识别结果作对比研究.实验结果表明权衡计算量和识别率,二维主成分分析对于GEI的步态识别比较有效,识别率可达95.43%.
5.学位论文周鑫基于蚁群算法和遗传算法的步态识别研究2009
在计算机视觉和智能视频监控领域，步态识别是一个新兴的研究方向， 它是根据人们走路的方式来进行人的身份识别。步态的分析与识别在安全领域、人机交互、动画、虚拟现实和医学等诸多领域有着重要的应用前景和巨大的经济价值。随着计算机信息技术的飞速发展，步态自动识别研究已经取得了很大的进展。为了提高识别的准确性，大多数研究都对步态特征的提取给予了较大的关注，而忽视了对识别算法的研究。本文结合国家自然科学基金资助项目，主要针对多种识别算法对步态特征识别性能的影响进行了探索性的研究。
论文首先简要综述了步态识别技术，评述了在步态识别领域的一些主流方法和途径，讨论了步态识别应用的理论和方法，并对现有的识别技术进行了概括和总结。其次从运动检测、感兴趣区域提取与处理、步态周期分割和步态能量图几个方面介绍了步态特征的提取过程。针对动态背景下的运动检测，使用混合高斯模型进行背景建模，大大提高了检测出来的步态特征的精度。在感兴趣区域提取与处理部分，采用全局搜索方法寻找最小人体矩形框，并对其进行归一化和中心化处理。在检测步态周期时，转化为求取步态序列信号自相关函数的周期。根据得到的步态序列构建步态能量图作为识别特征。
本文的核心内容在于对多种识别技术的比较研究：提出一种基于HMM的步态识别算法，使用HMM中的Baum-Welch算法对每个人体步态建模，然后使用前向，后向算法进行识别，用这种方法的识别率可以达到75％以上；首次把蚁群算法应用到步态识别中，该算法模拟了蚂蚁寻找食物的自适应过程，能够对输入的样本自动训练出聚类中心，这样就省去人工干预训练样本的过程，并且该方法的识别率较HMM识别算法提高了五个百分点；用遗传算法对蚁群算法进行优化，把每个蚂蚁编码成一个染色体，通过染色体适应度的大小进行选择淘汰操作，并且通过交叉概率和变异概率进行杂交和变异运算，实验结果表明该方法的正确识别率在90％以上。
最后，在CASIA数据库对三种不同识别算法进行了大量的实验，并对实验结果进行了比较和分析，总结了多种识别技术在识别的有效性和计算复杂度等方面的优缺点，并形成结论：选择合适的识别算法可以大大提高步态特征的正确识别率。另外，本文提出的基于蚁群的识别算法还具有很强的抗干扰能力，解决了一般步态识别系统在这一方面的缺陷。本论文提出的新算法在很大程度上提高了图像的处理效果、分类结果和运行速度，实验结果是令人满意的。本文的工作为如何选择合适的识别技术以达到最佳识别效果提供了重要的参考依据。
6.期刊论文马勤勇.王申康.聂栋栋.邱剑锋.MA Qin-yong.WANG Shen-kang.NIE Dong-dong.QIU Jian-feng基于瞬
时步态能量图的远距离身份识别-电子学报2007,35(11)
提出了一种基于瞬时步态能量图的远距离身份识别算法.首先根据摆动距离计算出步态周期,并指定步态周期中的关键时刻.步态序列中一个关键时刻的所有侧面轮廓图的平均值构成一个平均瞬时图.一个关键时刻的瞬时步态能量图的计算利用了当前关键时刻以及其他关键时刻的平均瞬时图.提高了每个关键时刻侧面轮廓图像的质量,并比单纯使用步态能量图的方式增加了步态的运动信息.随后计算出所有关键时刻侧面轮廓图相对于瞬时步态能量图的偏移的累积图像,与步态能量图共同作为描述一个对象的特征向量.最后,使用最近邻算法进行步态特征分类.在USF步态数据库上对该算法进行实验,并与基线算法以及另外两个新的步态识别算法进行比较,结果显示该算法达到了更高的总体识别率.
7.学位论文亓磊基于隐马尔可夫模型的步态识别算法研究2008
随着时代的发展和社会的进步，近年来生物特征识别技术以其特有的安全性、稳定性和方便性被广泛地应用于安全、认证等身份鉴别领域。常用的生物特征包括人脸、虹膜、指纹、掌纹、声纹等。与上述生物特征不同，步态是人体外在的、动态的表现，且和时空变化密切联系。同时，与基于静态特征的其它生物识别技术相比，步态识别具有非接触性、非侵入性和难以隐藏性等显著的优势。而且，一系列心理学实验和生物特性研究表明：如果考虑人体行走过程中的所有因素，步态信息对不同的人是唯一的。因此，步态分析在视觉监控、控制、身份鉴定等领域中起着越来越重要的作用，受到计算机视觉研究者的广泛关注。
本文分析了步态识别的国内外研究现状，研究了步态识别的主要方法及存在问题。在此基础上，本文提出了一种基于隐马尔可夫的步态识别算法。文章主要分三部分展开论述。
首先，文章系统的介绍了隐马尔可夫的基础理论。文章从马尔可夫链入手，由此引出了隐马尔可夫模型的基本概念与模型参数。在分析三个基本问题的基础上，分别讨论了隐马尔可夫的三个基本算法。同时，分析了隐马尔可夫在实际应用中存在的问题，对基本算法进行了相应的改进。这一部分是文章的理论基础。
接着，文章介绍了步态序列的预处理技术。预处理技术主要分以下几部分讨论：运动检测、运动分割、感兴趣区域提取与处理、步态周期检测等。在运动检测中，分析了常用的运动检测算法，并使用背景减除法进行运动检测。构建背景模型时采用了中值滤波法。运动分割部分，讨论了固定阈值对图像二值化结果的影响，并采用迭代阈值法获取每幅前景图像的最优化阈值，大大提高了二值化效果。同时，对二值图像进行形态学滤波，减小了噪声的影响。在感兴趣区域提取与处理部分，采用全局搜索方法寻找最小人体矩形框，并对其进行归一化和中心化处理。在检测步态周期时，基于极值点的一阶导数为零的理论提出了一种周期检测方法。该方法将人体行走时两脚间距离的变化作为处理信号，除个别视角外，在大多数情况下都可以准确地检测周期。
最后，文章介绍了步态特征提取和步态特征识别。特征提取是步态识别的关键，文中首先利用人体矩形框牛成步态能量图，然后从能量图中获取步态特征序列。在特征提取时，采用模糊处理的方法，既降低了特征数据量，又减小了能量图中噪声点的影响。在模型参数训练部分，提出了一种构建虚拟试验样本的方法，很好地解决了训练样本不足的问题。
仿真试验时，在UCSD数据库和CASIA Dataset A数据库(即原NLPR数据库)上作了大量的试验，并对试验结果作了详细分析，分别得到了CCR、ROS曲线、ROC曲线。试验分析表明，本文提出的步态识别算法取得了令人满意的试验结果。
8.期刊论文王科俊.贲晛烨.刘丽丽.李雪峰.WANG Ke-Jun.BEN Xian-Ye.LIU Li-Li.LI Xue-Feng基于子模式的完
全二维主成分分析的步态识别算法-模式识别与人工智能2009,22(6)
提出一种基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法.首先对步态能量图进行子块划分,自适应地去掉对分类无用的子块.然后分别对每个子图像采用完全二维主成分分析方法进行特征抽取.最后将各个子块的特征合为整体采用最近邻分类器来测试识别.应用上述方法在CASIA步态数据库上进行实验,通过实验确定分块数目.实验结果表明本文算法明显好于完全二维主成分分析方法,不但有利于提取局部特征,而且对外套变化、背包,行走方向变化的步态识别也较有效.
9.期刊论文杨晓超.周越.署光.张田昊.YANG Xiao-chao.ZHOU Yue.SHU Guang.ZHANG Tian-hao基于Gabor相位谱
和流型学习的步态识别方法-电子学报2009,37(4)
提出了一种有效的基于步态能帚图像的身份识别方法.首先生成合成步态能量图像(GEI)丰富训练集样本数量.然后利用在以前文献中被忽略的具有良好识别性能的Gabor相位信息作为身份特征,并采用流型学习算法保局影射(LPP)将此高维数据在低维空间表示.通过使用简单的分类策略在USF步态数据库上进行对比实验,结果表明本方法的正确识别率优于现有其他的自动步态识别算法.
10.学位论文刘丽丽适于重要场所个人身份的步态识别技术研究2009
在政府部门、军队的涉密场所等重要场所，必须严格掌握人员进出的情况，大多数时间还需要识别远处活动人员的身份。此时，人脸、虹膜、指纹等生物特征，以及证件、密码等信息特征不再适用，而步态作为有效的生物特征能够用低分辨率设备从远距离进行身份识别具有非接触、不唐突的明显优势，因此，步态识别必将成为重要场所进行安全监控的重要技术手段。
适于重要场所个人身份的步态识别技术研究内容包括步态数据获取、步态检测、步态特征提取和分类识别四大部分。其中步态特征提取是本文研究的重点。步态数据获取部分我们摒弃采用现有的数据库，在实验室模拟视频监控场景，建立了20个人的步态数据库。将获取的步态视频进行了图像预处理，主要包括步态视频的帧提取、目标检测、形态学处理和去除冗余帧等工作。由于俯角的步态图像周期分割效果欠佳，本文选用步态能量图像(GEI)表征步态特征，通过步态能量图像进行个体的识别。步态能量图像把人类的运动序列用单帧图像来表征，同时保留了时间信息，轮廓信息，频率信息以及相位信息等。
在特征提取部分，本文研究了两大类特征提取方法。第一类是基于步态能量图像向量的步态特征提取方法。主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)、线性判别分析(LDA)和核线性判别分析(KLDA)是四种基于一维向量的特征降维方法，步态能量图像分别与这四种特征提取方法结合进行步态特征提取。第二类是基于步态能量图像矩阵的步态特征提取。二维主成分分析(2DPCA)和二维线性判别分析(2DLDA)是两种基于二维矩阵分析特征提取方法
，步态能量图像分别与二维主成分分析(2DPCA)、行列方向结合的二维主成分分析((2D)2PCA)、加权二维主成分分析(W2DPCA)、核二维主成分分析
(K2DPCA)、二维线性判别分析(2DLDA)、双向二维线性判别分析(B2DLDA)、2DPCA+2DLDA结合、K2DPCA+2DLDA结合方法进行步态特征提取，抽取对步态识别贡献最大的特征向量。
在我们自己建立的包含了20个个体的步态数据库中进行了单一视角和混合视角的实验，从方法的识别性能和匹配速度上测试评估。实验结果表明
，本文提出的方法对重要场所的视频监控系统实现个人的身份识别提供了可能，特别是基于步态能量图像矩阵的步态特征提取方法，在识别率和匹配速度上都有很好的效果，初步解决了智能监控系统对身份识别的准确性和实时性的要求。
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电工基础电路图讲解
电路图基础知识讲解 对一个没有电工基础，或者刚入门的从业者，都比较迷茫，都会有这么一个问题，看到电路图，无从下手，不知道该从哪边学起，下面简单介绍下一些基础知识，供大家参考。 首先，要了解各个元件的有什么功能，有什么特点。说白了就是要了解各个元件有什么作用。 其次，要了解各个元件间的组合有什么功能。 再者，要知道一些基本的电路，比如:基本的电压源与电流源之间的相互转换电路，基本的运算放大电路等等。 然后，就是可以适当的看一点复杂的电路图，慢慢了解各个电路间电流的走向。 以上所说的模拟电路，还有数字电路就是要多了解一些‘门’的运用，比如说：与非门，与或门等等。还有在一些复杂的电路图上会有集成芯片，所以，你还要了解给个芯片引脚的作用是什么，该怎么接，这些可以在网上或书上查到，再有，提到一点就是一些电路中的控制系统，有复杂的控制系统，也有简单的控制系统，我说一个简单的，比如说单片机的，你就要了解这个单片机有多少引脚，各个引脚的功能是什么，这个单片机要一什么铺助电路想连接，这样组成一个完整的电路。 想学会电路图就是要你多看，多去了解，多去接触，这样更容易学会。 一、电子电路图的意义 电路图是人们为了研究和工程的需要,用约定的符号绘制的一种表示电路结构的图形。通过电路图可以知道实际电路的情况。这样,我们在分析电路时,就不必把实物翻来覆去地琢磨,而只要拿着一张图纸就可以了;在设计电路时,也可以从容地在纸
上或电脑上进行,确认完善后再进行实际安装,通过调试、改进,直至成功;而现在,我们更可以应用先进的计算机软件来进行电路的辅助设计,甚至进行虚拟的电路实验,大大提高了工作效率。 二、电子电路图的分类 ( 一) 原理图 原理图就是用来体现电子电路的工作原理的一种电路图,又被叫做“电原理图”。这种图,由于它直接体现了电子电路的结构和工作原理,所以一般用在设计、分析电路中。分析电路时,通过识别图纸上所画的各种电路元件符号,以及它们之间的连接方式,就可以了解电路的实际工作时情况。图1 所示的就是一个收音机电路的原理图。 图一 ( 二) 方框图( 框图) 方框图是一种用方框和连线来表示电路工作原理和构成概况的电路图。从根本上说,这也是一种原理图,不过在这种图纸中,除了方框和连线,几乎就没有别的符号了。它和上面的原理图主要的区别就在于原理图上详细地绘制了电路的全部的元器
【CN110070029A】一种步态识别方法及装置【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910309192.7 (22)申请日 2019.04.17 (71)申请人 北京易达图灵科技有限公司 地址 100013 北京市朝阳区安定门外大街1 号1幢9层905室 (72)发明人 袁飞 华仁红 马向军 孙文凤 (74)专利代理机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 代理人 王庆龙 苗晓静 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) G06K 9/46(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种步态识别方法及装置 (57)摘要 本发明实施例提供一种步态识别方法及装 置。方法包括：获取待识别视频中任一行人对应 的人体关键点特征向量序列；将人体关键点特征 向量序列输入至目标神经网络，根据目标神经网 络的输出结果，识别人体关键点特征向量序列对 应的行人身份；其中，目标神经网络是根据带有 行人身份标签的人体关键点特征向量序列进行 训练后得到的。本发明实施例提供的方法及装 置，通过获取待识别视频中任一行人对应的人体 关键点特征向量序列，并将该序列输入至目标神 经网络，根据目标神经网络的输出结果，识别该 序列对应的行人身份。通过充分利用人体关键点 特征，自学习人体的步态特征，大大提高了步态 识别的鲁棒性和准确性，并且，对硬件的要求较 低， 便于实际应用。权利要求书2页 说明书8页 附图2页CN 110070029 A 2019.07.30 C N 110070029 A
权 利 要 求 书1/2页CN 110070029 A 1.一种步态识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别视频中任一行人对应的人体关键点特征向量序列； 将所述人体关键点特征向量序列输入至目标神经网络，根据所述目标神经网络的输出结果，识别所述人体关键点特征向量序列对应的行人身份； 其中，所述目标神经网络是根据带有行人身份标签的人体关键点特征向量序列进行训练后得到的。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别视频中任一行人对应的人体关键点特征向量序列，包括： 获取待识别视频，所述待识别视频中包括若干个行人； 对所述待识别视频进行采样，得到多帧图像并组成采样图像序列； 将所述采样图像序列输入至人体关键点检测模型，得到所述待识别视频中任一行人对应的人体关键点特征向量序列。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述人体关键点特征向量序列输入至目标神经网络，之前还包括： 获取多个样本视频和每一样本视频中每一行人对应的行人身份标签，并获取每一样本视频中每一行人对应的人体关键点特征向量序列； 将每一行人对应的人体关键点特征向量序列和行人身份标签的组合作为一个训练样本，得到多个训练样本并组成训练集； 通过所述训练集对原始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络。 4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述训练集对原始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络，包括： 将所述训练集中的任一训练样本输入至所述原始神经网络，根据所述原始神经网络的输出结果和所述训练样本中的行人身份标签计算所述原始神经网络的损失值； 若所述损失值小于第一预设阈值，则将所述原始神经网络作为所述目标神经网络。 5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述训练集对原始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络，包括： 将所述训练集中的任一训练样本输入至所述原始神经网络，根据所述原始神经网络的输出结果和所述训练样本中的行人身份标签计算所述原始神经网络的损失值； 若所述损失值小于第一预设阈值，则将所述原始神经网络作为候选神经网络； 多次调整所述神经网络的结构，每调整一次则重复执行训练过程以得到对应的候选神经网络，并从得到的多个候选神经网络中选择一个作为所述目标神经网络。 6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从得到的多个候选神经网络中选择一个作为所述目标神经网络，包括： 从所述多个候选神经网络中，选择损失值小于第二预设阈值的若干个候选神经网络； 基于验证集对所述若干个候选神经网络中的每一候选神经网络进行验证，得到每一候选神经网络的准确率，并将准确率最高的候选神经网络作为所述目标神经网络。 7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络为长短期记忆网络。 8.一种步态识别装置，其特征在于，包括： 2
初中物理电路图识别详细讲解
初中物理电路图识别详解——简化电路图 电路识别是初中物理电学的重点之一。很多同学在学电学之初还是很感兴趣的，毕竟"电"跟我们生活密切相关么，电脑、电话、电视这些玩意儿天天挂在嘴边，早~就想知道什么是"电"了，这把真要解开电的奥秘了！好兴奋~！ 电学一开始，果然不负重望，老师一个劲儿的做实验，一会摩擦玻璃棒，一会摩擦橡胶棒，然后又搬来一个带金属箔的"小闹钟"，上课就是看热闹，很开心；在加上这部分的考试作业主要考知识点，尽考些玻璃棒、橡胶棒都带什么电，是排斥还是吸引等鹦鹉学舌的问题，小case~。上课又热闹看，下课作业不难，还能学知识，总体感觉电学真是8错。 可惜好景不长，进入电流电路后，初中物理三大猛药之一--电学的糖衣吃完了，开始动真格的了。电学的各难点中，打前锋的就是电路识别，课上讲的很简单，电路就串联、并联就两种，看上去很清纯~。但实际做题发现满不是那么回事儿，无数出题老师们殚精竭虑、前仆后继，把原本清纯可爱的串并联电路，设计成错综复杂电路怪物，再掺和进去电表和变阻器，使得电路的复杂度达到极致，不少同学学到这杯具了，之前的兴奋劲儿一扫而空，取而代之的是做错题的郁闷和对电路怪物的恐惧，更要命的是，过不了电路识别这一关，接下来的电学都得杯具：电路识别错，后面的计算判断都是无用功。因此吧里同学跑上来求电路识别方法者层出不穷。 电路识别虽然是有些难度，但还是有章可循的，电路识别相关的包括二部分：电路图简化以及电路图、实物图互化。这次我先介绍一个简化电路图的方法，我把它叫做标号法。这种方法简单易学、练练就会、便于记忆，而且适用于所有电路，是居家旅行、特别是简化电路的杀手锏。
步态识别论文
课程论文 步态识别 学号： 班级：通信122 姓名：楚舒琦
目录 摘要 (3) 一、背景介绍 (4) 二、相关研究 (4) 三、主题（算法） (5) 基于线图模型的动态特征提取 (6) 基于整体的静态特征提取 (8) 识别 (9) 四、实验 (9) 五、结果讨论 (12) 六、总结 (12) 七、应用前景 (12) 八、技术难点及解决途径 (14) 技术难点 (14) 解决途径 (15) 九、参考文献 (16)
摘要 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比面像识别更具优势。对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。 关键词:生物特征识别;步态识别;特征提取;运动分割;动态时间规正
一、背景介绍 步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马克·尼克松教授的研究显示，人人都有截然不同的走路姿势，因为人们在肌肉的力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉的灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损的程度、生理条件以及个人走路的"风格"上都存在细微差异。对一个人来说，要伪装走路姿势非常困难，不管罪犯是否带着面具自然地走向银行出纳员还是从犯罪现场逃跑，他们的步态就可以让他们露出马脚。 人类自身很善于进行步态识别，在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作，基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基于步态的身份鉴别系统。 二、相关研究 信息融合：感知融合是人类感知外部世界的本能之一。人类可以非常自然地运用这一能力把来自人体各个感知器官眼耳鼻四肢的信息图像声音气味触觉组合起来并使用先验知识去估计理解和识别周围的环境以及正在发生的事情。融合理论正是对人类这一本能的模仿旨在利用计算机技术对按时序获得的多源观测信息在一定准则下加以自动分析综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。 信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息一样充分利用多源信息通过对这些多源的观测信息的合理支配和使用把多源信息在空间或时间上的冗余或互补依据某种准则来进行组合以获得被测对象的一致性解释或描述。按照信息抽象的个层次可将信息融合分为3级（像素级融合特征级融合和决策级融合）。 像素级融合是在采集到的原始数据上进行的融合是原始测报未经预处理之前就进行的综合和分析是最低层次的融合。
初二物理电路图例题讲解
初二物理电路图例题讲解 Revised by Jack on December 14,2020
画电路图题型大约可分为以下几种： 1、看实物画出电路图。 2、看图连元件作图。 3、根据要求设计电路。 4、识别错误电路，并画出正确的图。一般考试就以上四种作图，下面就它们的作图方法详细说明。 （一）看实物画电路图，关键是在看图，图看不明白，就无法作好图，中考有个内部规定，混联作图是不要求的，那么你心里应该明白实物图实际上只有两种电路，一种串联，另一种是并联，串联电路非常容易识别，先找电源正极，用铅笔尖沿电流方向顺序前进直到电源负极为止。明确每个元件的位置，然后作图。顺序是：先画电池组，按元件排列顺序规范作图，横平竖直，转弯处不得有元件若有电压表要准确判断它测的是哪能一段电路的电压，在检查电路无误的情况下，将电压表并在被测电路两端。对并联电路，判断方法如下，从电源正极出发，沿电流方向找到分叉点，并标出中文“分”字，（遇到电压表不理它，当断开没有处理）用两支铅笔从分点开始沿电流方向前进，直至两支笔尖汇合，这个点就是汇合点。并标出中文“合”字。首先要清楚有几条支路，每条支路中有几个元件，分别是什么。特别要注意分点到电源正极之间为干路，分点到电源负极之间也是干路，看一看干路中分别有哪些元件，在都明确的基础上开始作电路图，具体步骤如下：先画电池组，分别画出两段干路，干路中有什么画什么。在分点和合点之间分别画支路，有几条画几条（多数情况下只有两条支路），并准确将每条支路中的元件按顺序画规范，作图要求横平竖直，铅笔作图检查无误后，将电压表画到被测电路的两端。 （二）看电路图连元件作图 方法：先看图识电路：混联不让考，只有串，并联两种，串联容易识别重点是并联。若是并联电路，在电路较长上找出分点和合点并标出。并明确每个元件所处位置。（首先弄清楚干路中有无开并和电流表）连实物图，先连好电池组，找出电源正极，从正极出发，连干路元件，找到分点后，分支路连线，千万不能乱画，顺序作图。直到合点，然后再画另一条支路[注意导线不得交叉，导线必须画到接线柱上（开关，电流表，电压表等）接电流表，电压表的要注意正负接线柱]遇到滑动变阻器，必须一上，一下作图，检查电路无误后，最后将电压表接在被测电路两端。 （三）设计电路方法如下： 首先读题、审题、明电路，（混联不要求）一般只有两种电路，串联和并联，串联比较容易，关键在并联要注意干路中的开关和电流表管全部电路，支路中的电流表和开关只管本支路的用电器，明确后分支路作图，最后电压表并在被测用电器两端。完毕检查电路，电路作图必须用铅笔，横平竖直，转弯处不得画元件，作图应规范。 （四）识别错误电路一般错误发生有下列几种情况： 1、是否产生电源短路，也就是电流不经过用电器直接回到电源负极； 2、是否产生局部短接，被局部短路的用电器不能工作； 3、是否电压表、电流表和正负接线柱错接了，或者量程选的不合适（过大或过小了）； 4、滑动变阻器错接了（全上或全下了）。 下面我们来做几道例题以便于同学们理解和掌握画电路图的方法
基于计算机视觉步态识别系统的方法研究
第21卷第4期湖 北 工 业 大 学 学 报2006年08月 V ol.21N o.4 Journal of H ubei U niversity of T echnology Aug.2006 [收稿日期]2006-05-23[作者简介]程 琼(1959-),女,湖北武汉人,湖北工业大学副教授,研究方向:模式识别及计算机控制. [文章编号]1003-4684(2006)0820101203 基于计算机视觉步态识别系统的方法研究 程 琼,庄留杰 (湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉430068) [摘 要]对目前步态识别系统的研究方法进行了分析、归类与总结,并在原有的研究方法基础上提出了三维 系统建模与跟踪新方法.计算机视觉技术为步态识别系统提供了强有力的分析工具. [关键词]步态识别;计算机视觉;研究方法[中图分类号]TP391.41 [文献标识码]:A 步态识别作为一种新兴的生物特征识别技术, 当前已成为基于视觉的人体运动分析领域的研究热点.步态识别是一种潜在的行为特征,相关研究已证实它可以用于身份识别. 1 步态识别系统组成 步态识别是从相同行走行为中寻找和提取相应个体的可区分的变化来自动进行身份识别.基于视 觉的步态识别系统,如图1所示,监控摄像机用于捕捉监控领域中的行人,结合背景的自动建模和更新,步态检测用来检测行人.行人在二维或三维空间中被连续跟踪.从跟踪结果中,步态模式的一些个性化特征被相应地提取.结合在步态数据库中已经存储的步态模式,分类器最后给出识别结果 . 2 基于视觉的步态分析 步态作为生物特征的可用性在早期已得到证明,关健是如何利用计算机视觉方法来获取个体运动特征.人体建模的选择对于从图像中识别人的形状,正确分析人的运动是非常重要的.骨架图模型是 以直线近似在关节点处所连接的骨骼来表达人体;立体模型能更好地表达人体,它利用广义锥台、椭圆柱、球等三维模型来描述人体的结构细节[1]. 许多研究将人的运动定义为身体运动的不同姿势.有2种主要方法来建模人的运动:一种是基于模型的方法,即选择人体模型后,该模型的三维结构从图像序列中进行恢复;另一种方法重在确定运动场的特征,而不需结构的重构.运动行为的识别可以认为是时变数据的分类问题. 可以看出,人体建模、跟踪与运动识别技术等视觉方法已为步态分析提供了一种强有力的分析工具. 3 步态识别方法分类 当前的步态识别方法有:1)使用行人的时空模式得到步态特征;2)通过光流分布来提取特征;3)特征化实际运动的外观.而如何紧支有效地表达分割出来的或跟踪的行人是非常重要的,因为它将直接或被进一步分析,以获取用于识别的步态特征. 步态包括2类分量:结构化分量,它捕捉了一个人的身体形状;动态分量,它捕捉人体行走期间的运 动特征.根据分析,步态识别方法一是基于模型或结构的方法,它通常建模人体结构并且提取图像特征来影射它们为模型的结构化分量,或者衍生出人体部分的运动轨迹来识别个体;二是非结构或者基于运动的方法,它通常特征化人体的整个运动模式来获取运动特征,而不考虑潜在的结构[2].
电路图识别详解
电路图识别详解——简化电路图先看口诀，就两部分，很简单：标号和画图： 1、?标号：电路每个节点编号，标号遵循以下原则 (1)?从正极开始标1 (2)?导线连通的节点标同样的数字 (3)?沿着导线过一个用电器，数字+1 (4)?到遇到电源负极为止 (5)?要求所有点的标号要大于等于1，小于等于负极的标号 2、画图 (1)?在平面上画出节点号 (2)?根据原图画出节点之间的用电器或电表
⑶?整理，美化 3、注意事项 (1)?当用电器两端标号不等时，电流从小标号点到大标号点，因为小标号更接近正极 (2)?当用电器两端标号相等时，相当于一根导线接在用电器两端，因此用电器短路没有电流。介绍完毕，谢谢大家。什么，你没懂？啊~不要扔西红柿！下面还有。我们看几道例题 如图，这道题太典型了，估计每个老师都要讲。答案估计大家都知道，同学甲说这个是串联；同学乙说，不对！R1应该被短路了，没看见上面的”天线”么；这时候老师蹦出来，说你们都错了，实际上是标准的并联电路。倒~，确实不好理解，很多同学老师讲过一遍还是搞不 清楚为啥，最后背下结论了事。现在轮到我们的标号大法上场了，为了说明方便，先用字母 对每个点进行标记下 首先进行标号，我们的标号用红色数字表示，从电源正极出来a点标1同样在一条导线上 的b、d点也标1;检查所有该标1的都标了，那就过一个电阻吧！例如从b点过到c点, 这样c点标2。同一导线上的e、f、g点都标2,这样我们惊奇的发现已经到电源负极了！标号结束！轻松~
进入第二步画图阶段，先画出节点号1,2，其中1节点电源正极，2节点接电源负极，如下图；
然后再原图中查找每个电阻两端的节点标号，放到简化图中对应标号之间，我们看到 R2、R3都在1、2点之间，所以把它们仨依次连接在1、2点之间，就形成了右图, 纯的并联电路，不是么？R1、?清
步态识别方法的分类及各类方法的比较
步态识别方法的分类及各类方法的比较 程汝珍1,2 1河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京(210098) 2水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京(210098) E-mail：chengruzhen@https://www.wendangku.net/doc/2314083008.html, 摘要：步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份。步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段。在最近的文献中已经有许多研究尝试，提出了许多步态识别的具体方法。但国内外尚无将步态识别技术分类，本文提出了步态识别的六类分类法，且初步比较了每类方法的适用范围和优缺点，使读者较为全面了解步态识别技术现状。 关键词：步态识别；分类；适用范围；优缺点；比较 中图分类号：TP391.4 1.引言 步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份[1]。根据早期的医学研究[2]人的步态有24个不同的分量，在考虑所有的步态运动分量的情况下步态是唯一的。精神物理学[3]中的研究结果显示即使通过受损的步态信息人们也能够识别出身份，这表明在步态信号中存在身份信息。 步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别[4]。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段[5]。 步态识别部分 图1 步态自动识别系统框图 Fig1 the framework of gait automatic recognition system 步态识别系统的一般框架如图所示[6]。监控摄像机首先捕捉监控领域来人的行走视频，然后送入计算机进行检测和跟踪，提取人的步态特征，最后结合已经存储的步态模式进行身份识别。若发现该人是罪犯或嫌疑人，系统将自动发出警告。
电路图识别详解精编版
电路图识别详解 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]
电路图识别详解——简化电路图先看口诀，就两部分，很简单：标号和画图： 1、 标号：电路每个节点编号，标号遵循以下原则 (1) 从正极开始标1 (2) 导线连通的节点标同样的数字 (3) 沿着导线过一个用电器，数字+1 (4) 到遇到电源负极为止 (5) 要求所有点的标号要大于等于1，小于等于负极的标号
2、画图 (1) 在平面上画出节点号 (2) 根据原图画出节点之间的用电器或电表 (3) 整理，美化 3、注意事项 (1) 当用电器两端标号不等时，电流从小标号点到大标号点，因为小标号更接近正极 (2) 当用电器两端标号相等时，相当于一根导线接在用电器两端，因此用电器短路没有电流。 介绍完毕，谢谢大家。什么，你没懂啊~不要扔西红柿！下面还有。我们看几道例题
如图，这道题太典型了，估计每个老师都要讲。答案估计大家都知道，同学甲说这个是串联；同学乙说，不对！R1应该被短路了，没看见上面的”天线”么；这时候老师蹦出来，说你们都错了，实际上是标准的并联电路。倒~，确实不好理解，很多同学老师讲过一遍还是搞不清楚为啥，最后背下结论了事。现在轮到我们的标号大法上场了，为了说明方便，先用字母对每个点进行标记下 首先进行标号，我们的标号用红色数字表示，从电源正极出来a点标1，同样在一条导线上的b、d点也标1；检查所有该标1的都标了，那就过一个电阻吧！例如从b点过到c点，这样c点标2。同一导线上的e、f、g点都标2，这样我们惊奇的发现已经到电源负极了！标号结束！轻松~
电路图基础知识及电路图的识别
如何看懂电路图 电源电路单元 前面介绍了电路图中的元器件的作用和符号。一张电路图通常有几十乃至几百个元器件，它们的连线纵横交叉，形式变化多端，初学者往往不知道该从什么地方开始，怎样才能读懂它。其实电子电路本身有很强的规律性，不管多复杂的电路，经过分析可以发现，它是由少数几个单元电路组成的。好象孩子们玩的积木，虽然只有十来种或二三十种块块，可是在孩子们手中却可以搭成几十乃至几百种平面图形或立体模型。同样道理，再复杂的电路，经过分析就可发现，它也是由少数几个单元电路组成的。因此初学者只要先熟悉常用的基本单元电路，再学会分析和分解电路的本领，看懂一般的电路图应该是不难的。 按单元电路的功能可以把它们分成若干类，每一类又有好多种，全部单元电路大概总有几百种。下面我们选最常用的基本单元电路来介绍。让我们从电源电路开始。 一、电源电路的功能和组成 每个电子设备都有一个供给能量的电源电路。电源电路有整流电源、逆变电源和变频器三种。常见的家用电器中多数要用到直流电源。直流电源的最简单的供电方法是用电池。但电池有成本高、体积大、需要不时更换（蓄电池则要经常充电）的缺点，因此最经济可靠而又方便的是使用整流电源。 电子电路中的电源一般是低压直流电，所以要想从 220 伏市电变换成直流电，应该先把220 伏交流变成低压交流电，再用整流电路变成脉动的直流电，最后用滤波电路滤除脉动直流电中的交流成分后才能得到直流电。有的电子设备对电源的质量要求很高，所以有时还需要再增加一个稳压电路。因此整流电源的组成一般有四大部分，见图 1 。其中变压电路其实就是一个铁芯变压器，需要介绍的只是后面三种单元电路。 二、整流电路 整流电路是利用半导体二极管的单向导电性能把交流电变成单向脉动直流电的电路。 （ 1 ）半波整流 半波整流电路只需一个二极管，见图 2 （ a ）。在交流电正半周时 VD 导通，负半周时 VD 截止，负载 R 上得到的是脉动的直流电
步态识别论文
课程论文 步态识别 学号：12426009 班级：通信122 ：楚舒琦 目录 摘要 (3) 一、背景介绍 (4)
二、相关研究 (4) 三、主题（算法） (5) 3.1基于线图模型的动态特征提取 (6) 3.2基于整体的静态特征提取 (8) 3.3识别 (9) 四、实验 (9) 五、结果讨论 (12) 六、总结 (12) 七、应用前景 (13) 八、技术难点及解决途径 (14) 8.1技术难点 (14) 8.2解决途径 (15) 九、参考文献 (16)
摘要 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比面像识别更具优势。对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。 关键词:生物特征识别;步态识别;特征提取;运动分割;动态时间规正
一、背景介绍 步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马克·尼克松教授的研究显示，人人都有截然不同的走路姿势，因为人们在肌肉的力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉的灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损的程度、生理条件以及个人走路的"风格"上都存在细微差异。对一个人来说，要伪装走路姿势非常困难，不管罪犯是否带着面具自然地走向银行出纳员还是从犯罪现场逃跑，他们的步态就可以让他们露出马脚。 人类自身很善于进行步态识别，在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作，基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基于步态的身份鉴别系统。 二、相关研究 信息融合：感知融合是人类感知外部世界的本能之一。人类可以非常自然地运用这一能力把来自人体各个感知器官眼耳鼻四肢的信息图像声音气味触觉组合起来并使用先验知识去估计理解和识别周围的环境以及正在发生的事情。融合理论正是对人类这一本能的模仿旨在利用计算机技术对按时序获得的多源观测信息在一定准则下加以自动分析综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。 信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息一样充分利用多源信息通过对这些多源的观测信息的合理支配和使用把多源信息在空间或时间上的冗余或互补依据某种准则来进行组合以获得被测对象的一致性解释或描述。按照信息抽象的个层次可将信息融合分为3级（像素级融合特征级融合和决策级融合）。 像素级融合是在采集到的原始数据上进行的融合是原始测报未经预处理之前就进行的综合和分析是最低层次的融合。
电路图识别详解-简化电路图
电路识别是初中物理电学的重点之一，电路识别相关的包括二部分：电路图简化以及电路图、实物图互化。 一、标号法简化电路图。 先看口诀，就两部分，很简单：标号和画图 1、标号：电路每个节点编号，标号遵循以下原则 (1) 从正极开始标1 (2) 纯导线连通的节点等同一个节点，标同样的数字（若同一节点出现不同标号，取大标号） (3) 沿着导线过一个用电器（注：不包括电表），数字+1 (4) 到遇到电源负极为止 (5) 要求所有点的标号要大于等于1，小于等于负极的标号 2、画图 (1) 在平面上画出节点号 (2) 根据原图中各用电器或电表两端的节点标号，将该用电器或电表画在相应的两节点号之间。（在简化图中放入电流表时要注意其是跟哪个用电器串联） (3) 整理，美化 3、注意事项 (1) 当用电器两端标号不等时，电流从小标号点到大标号点，因为小标号更接近正极 (2) 当用电器或电压表两端标号相等时，相当于一根导线接在用电器两端，因此用电器或电压表短路没有电流
原本常用的方法先摘掉表，再把有导线连接的部分看成一个点，我管这种方法叫捏包子。而标点法的标点阶段就是在捏包子前先标记下哪些点是应该捏在一起的；画图阶段，就是直接把包子捏上，从而得到清纯的简化电路图。 二、“妙招”判断电路、画电路图、连接实物图 第一、把串并联定义搞清楚 第二、弄清串并联的特点 【一】串联特点： （1）只有一条电流回路； （2）一个开关控制所有用电器； （3）一处断路所有用电器都不工作； （4）串联电路可以发生局部短路； 【二】并联特点： （1）有多条电流回路； （2）可以实现一个开关控制一个用电器； （3）一个用电器发生断路不影响其他用电器工作 （4）并联不可能发生局部短路，一短全短； 1、判断电路： ①定义法识别:串联电路为首尾相连,并联电路为首首相连,尾尾相联 ②电流法:看电路中电流有没有分支,电流始终一条道没有分支为串联,有分有合则为并联 ③拆除法(最管用的一种):按特点的（3）人为制造断路法，摁（断开的意思）这一个用电器看其他用电器，能不能工作，不能工作是串联，能工作的是并联（电路摁电器符号，实物图摁实物），简单、方便、准确。 ④节点法:无论导线有多长,只要中间没有用电器,电源等,都可把这一段导线看作是一个点. 2、画电路图、连接实物图 第一，要判断是串联还是并联； 第二、判断各电表的测量对象； 第三、判断开关控制对象； 如果是串联你们是强项，如果是并联按下面的口诀进行： 电压表先不管，电源、总开、总安串联做主干， 电器、分开、分安串联做支线，下面按着并联定义办， 电压表接在哪儿随你便，不要把线柱来接反， 实物、电路都一样，照此办理很简单。 看电流表测谁的电流，摁（断开的意思）住电流表，看谁不工作就测谁 开关与此相同，但不要摁住节点。
电路图详解
电路图详解 电路图识别详解——简化电路图先看口诀，就两部分，很简单：标号和画图： 1、标号：电路每个节点编号，标号遵循以下原则 (1) 从正极开始标1 (2) 导线连通的节点标同样的数字 (3) 沿着导线过一个用电器，数字+1 (4) 到遇到电源负极为止 (5) 要求所有点的标号要大于等于1，小于等于负极的标号 2、画图 (1) 在平面上画出节点号 (2) 根据原图画出节点之间的用电器或电表 (3) 整理，美化 3、注意事项 (1) 当用电器两端标号不等时，电流从小标号点到大标号点，因为小标号更接近正极 (2) 当用电器两端标号相等时，相当于一根导线接在用电器两端，因此用电器短路没有电 流。介绍完毕，谢谢大家。什么，你没懂？啊~不要扔西红柿！下面还有。我们看几道例题如图，这道题太典型了，估计每个老师都要讲。答案估计大家都知道，同学甲说这个是串联；同学乙说，不对！R1应该被短路了，没看见上面的”天线”么；这时候老师蹦出来，说你们都错了，实际上是标准的并联电路。倒~，确实不好理解，很多同学老师讲过一遍还是搞不清楚为啥，最后背下结论了事。现在轮到我们的标号大法上场了，为了说明方便，先用字母对每个
点进行标记下 首先进行标号，我们的标号用红色数字表示，从电源正极出来a点标1，同样在一条导线上的b、d点也标1；检查所有该标1的都标了，那就过一个电阻吧！例如从b点过到c点，这样c点标2。同一导线上的e、f、g点都标2，这样我们惊奇的发现已经到电源负极了！标号结束！轻松~
进入第二步画图阶段，先画出节点号1,2，其中1节点电源正极，2节点接电源负极，如下图； 进入第二步画图阶段，先画出节点号1,2，其中1节点电源
电路图识别详解——简化电路图
很强大的电路图识别方法，转来与大家分享，希 令狐采学 电路识别是初中物理电学的重点之一。很多同学在学电学之初还是很感兴趣的，毕竟"电"跟我们生活密切相关么，电脑、电话、电视这些玩意儿天天挂在嘴边，早~就想知道什么是“电”了，这把真要解开电的奥秘了！好兴奋~！电学一开始，果然不负重望，老师一个劲儿的做实验，一会摩擦玻璃棒，一会摩擦
橡胶棒，然后又搬来一个带金属箔的"小闹钟"，上课就是看热闹，很开心；在加上这部分的考试作业主要考知识点，尽考些玻璃棒、橡胶棒都带什么电，是排斥还是吸引等鹦鹉学舌的问题，小case~。上课又热闹看，下课作业不难，还能学知识，总体感觉电学真是8错。可惜好景不长，进入电流电路后，初中物理三大猛药之一——电学的糖衣吃完了，开始动真格的了。电学的各难点中，打前
锋的就是电路识别，课上讲的很简单，电路就串联、并联就两种，看上去很清纯~。但实际做题发现满不是那么回事儿，无数出题老师们殚精竭虑、前仆后继，把原本清纯可爱的串并联电路，设计成错综复杂电路怪物，再掺和进去电表和变阻器，使得电路的复杂度达到极致，不少同学学到这杯具了，之前的兴奋劲儿一扫而空，取而代之的是做错题的郁闷和对电路怪物的恐惧，更要命的是，过不了电路识别这一
关，接下来的电学都得杯具：电路识别错，后面的计算判断都是无用功。因此同学求电路识别方法者层出不穷。电路识别虽然是有些难度，但还是有章可循的，电路识别相关的包括二部分：电路图简化以及电路图、实物图互化。这次我先介绍一个简化电路图的方法，我把它叫做标号法。这种方法简单易学、练练就会、便于记忆，而且适用于所有电路，是居家旅行、特别是简化电路的杀手锏。我
电路图的识别基础
如何看懂电路图 一张电路图通常有几十乃至几百个元器件，它们的连线纵横交叉，形式变化多端，初学者往往不知道该从什么地方开始，怎样才能读懂它。其实电子电路本身有很强的规律性，不管多复杂的电路，经过分析可以发现，它是由少数几个单元电路组成的。好象孩子们玩的积木，虽然只有十来种或二三十种块块，可是在孩子们手中却可以搭成几十乃至几百种平面图形或立体模型。同样道理，再复杂的电路，经过分析就可发现，它也是由少数几个单元电路组成的。因此初学者只要先熟悉常用的基本单元电路，再学会分析和分解电路的本领，看懂一般的电路图应该是不难的。 按单元电路的功能可以把它们分成若干类，每一类又有好多种，全部单元电路大概总有几百种。下面我们选最常用的基本单元电路来介绍。让我们从电源电路开始。 一、电源电路的功能和组成 每个电子设备都有一个供给能量的电源电路。电源电路有整流电源、逆变电源和变频器三种。常见的家用电器中多数要用到直流电源。直流电源的最简单的供电方法是用电池。但电池有成本高、体积大、需要不时更换（蓄电池则要经常充电）的缺点，因此最经济可靠而又方便的是使用整流电源。 电子电路中的电源一般是低压直流电，所以要想从220伏市电变换成直流电，应该先把220伏交流变成低压交流电，再用整流电
路变成脉动的直流电，最后用滤波电路滤除脉动直流电中的交流成分后才能得到直流电。有的电子设备对电源的质量要求很高，所以有时还需要再增加一个稳压电路。因此整流电源的组成一般有四大部分，见图1。其中变压电路其实就是一个铁芯变压器，需要介绍的只是后面三种单元电路。 二、整流电路 整流电路是利用半导体二极管的单向导电性能把交流电变成单向脉动直流电的电路。 （1）半波整流 半波整流电路只需一个二极管，见图2（a）。在交流电正半周时VD导通，负半周时VD截止，负载R上得到的是脉动的直流电
初中电学基本功-快速识别电路图
初中电学基本功—快速识别电路图 正确识别电路图，是初中学生的最基本的能力要求，一些电学计算也总是要事先进行电路情况分析，中考中所占比重较大，中考中的电学压轴题的难点、关键点往往就是电路识别问题，是普遍学生觉得难以弄懂，并且也是高中学习及以后从事涉及电学知识工作中还会经常遇到的问题，因此，必须高度重视。要过好识别电路这关，必须扫清知识、方法上的障碍。现将几个关键的问题提出来和大家一道探讨，以期抛砖引玉。 一、串、并联电路的概念及特点 人教版新教材八年级上册第106页是这样说的：“两个小灯泡首尾相连，然后接到电路中，我们说这两个灯泡串联”和“两个小灯泡的两端分别连在一起，然后接到电路中，我们说这两个灯泡是并联”，原老教材第二册第57页也有类似的叙述。 我们从上述关于串联和并联的定义中不难看出串、并联电路的特点，串联电路只有一条通路，各用电器通则都通，断则都断，互相影响，无论开关接在何处均控制整个电路，而并联电路有两条或多条支路，各用电器独立工作，干路的开关控制整个电路，支路的开关只控制其所在的那一路。 二、串、并联电路的判断方法 1．用电器连接法分析电路中用电器的连接法，逐个顺次连接的是串联，并列接在电路两点间的是并联。 2．电流法在串联电路中电流没有分支，在并联电路中干路的电流在分支处分成了几部分。 3．共同接点数法在串联中，某一用电器与另一用电器只有一个共同的连接点，而在并联中，某一用电器与另一用电器有两个共同的连接点。 4．在分析电路连接情况时，从电源正极开始，顺着电流的方向，一直到电源的负极。 5．由于在初中阶段多个用电器的连接不涉及混联，因而对于初中生来说，电路连接的最终结果只能是电路两种基本连接方式──串联和并联之一。 6．由于电路图画法的多样性，也造成学生不习惯而难以辨认，此时只须将原电路图整理改画成常见的标准形式，透过现象看本质。如图1的标准形式是图2，图3的标准形式是图4，图5的标准形式是图6，另外图7、图8都可把它画成标准形式的。 图1 图2
初二物理电路图例题讲解
画电路图题型大约可分为以下几种： 1、看实物画出电路图。 2、看图连元件作图。 3、根据要求设计电路。 4、识别错误电路，并画出正确的图。一般考试就以上四种作图，下面就它们的作图方法详细说明。 （一）看实物画电路图，关键是在看图，图看不明白，就无法作好图，中考有个内部规定，混联作图是不要求的，那么你心里应该明白实物图实际上只有两种电路，一种串联，另一种是并联，串联电路非常容易识别，先找电源正极，用铅笔尖沿电流方向顺序前进直到电源负极为止。明确每个元件的位置，然后作图。顺序是：先画电池组，按元件排列顺序规范作图，横平竖直，转弯处不得有元件若有电压表要准确判断它测的是哪能一段电路的电压，在检查电路无误的情况下，将电压表并在被测电路两端。对并联电路，判断方法如下，从电源正极出发，沿电流方向找到分叉点，并标出中文“分”字，（遇到电压表不理它，当断开没有处理）用两支铅笔从分点开始沿电流方向前进，直至两支笔尖汇合，这个点就是汇合点。并标出中文“合”字。首先要清楚有几条支路，每条支路中有几个元件，分别是什么。特别要注意分点到电源正极之间为干路，分点到电源负极之间也是干路，看一看干路中分别有哪些元件，在都明确的基础上开始作电路图，具体步骤如下：先画电池组，分别画出两段干路，干路中有什么画什么。在分点和合点之间分别画支路，有几条画几条（多数情况下只有两条支路），并准确将每条支路中的元件按顺序画规范，作图要求横平竖直，铅笔作图检查无误后，将电压表画到被测电路的两端。 （二）看电路图连元件作图 方法：先看图识电路：混联不让考，只有串，并联两种，串联容易识别重点是并联。若是并联电路，在电路较长上找出分点和合点并标出。并明确每个元件所处位置。（首先弄清楚干路中有无开并和电流表）连实物图，先连好电池组，找出电源正极，从正极出发，连干路元件，找到分点后，分支路连线，千万不能乱画，顺序作图。直到合点，然后再画另一条支路[注意导线不得交叉，导线必须画到接线柱上（开关，电流表，电压表等）接电流表，电压表的要注意正负接线柱]遇到滑动变阻器，必须一上，一下作图，检查电路无误后，最后将电压表接在被测电路两端。 （三）设计电路方法如下： 首先读题、审题、明电路，（混联不要求）一般只有两种电路，串联和并联，串联比较容易，关键在并联要注意干路中的开关和电流表管全部电路，支路中的电流表和开关只管本支路的用电器，明确后分支路作图，最后电压表并在被测用电器两端。完毕检查电路，电路作图必须用铅笔，横平竖直，转弯处不得画元件，作图应规范。 （四）识别错误电路一般错误发生有下列几种情况： 1、是否产生电源短路，也就是电流不经过用电器直接回到电源负极； 2、是否产生局部短接，被局部短路的用电器不能工作； 3、是否电压表、电流表和正负接线柱错接了，或者量程选的不合适（过大或过小了）； 4、滑动变阻器错接了（全上或全下了）。
电路图讲解[1]
电路图讲解[1] 首先，要了解各个元件的有什么功能，有什么特点。说白了就是要了解各个元件有什么作用其次，要了解各个元件间的组合有什么功能 再者，要知道一些基本的电路，比如: 基本的电压源与电流源之间的相互转换 电路，基本的运算放大电路等等 然后，就是可以适当的看一点复杂的电路图，慢慢了解各个电路间电流的走向。以上所说的模拟电路，还有数字电路就是要多了解一些‘门'的运用，比如说: 与非门，与或门等等。还有在一些复杂的电路图上会有集成芯片，所以，你还要了解给个芯片引脚的作用是什么，该怎么接，这些可以在网上或书上查到，再有，提到一点就是一些电路中的控制系统，有复杂的控制系统，也有简单的控制系统，我说一个简单的，比如说单片机的，你就要了解这个单片机有多少引脚，各个引脚的功能是什么，这个单片机要一什么铺助电路想连接，这样组成一个完整的电路。 想学会电路图就是要你多看，多去了解，多去接触，这样更容易学会。 、电子电路图的意义 电路图是人们为了研究和工程的需要, 用约定的符号绘制的一种表示电路结构 的图形。通过电路图可以知道实际电路的情况。这样,我们在分析电路时, 就不必把实物翻来覆去地琢磨,而只要拿着一张图纸就可以了;在设计电路时,也可以从容地在纸上或电脑上进行, 确认完善后再进行实际安装, 通过调试、改进, 直至成功; 而现在, 我们更可以应用先进的计算机软件来进行电路的辅助设计,甚至进行虚拟的电路实验, 大大提高了工作效率。 、电子电路图的分类 常遇到的电子电路图有原理图、方框图、装配图和印板图等
（一）原理图 原理图就是用来体现电子电路的工作原理的一种电路图，又被叫做“电原理图”。这种图，由于它直接体现了电子电路的结构和工作原理，所以一般用在设计、分析电路中。分析电路时，通过识别图纸上所画的各种电路元件符号，以及它们之间的连接方式，就可以了解电路的实际工作时情况。图1所示的就是一个收音机电 （二）方框图（框图） 方框图是一种用方框和连线来表示电路工作原理和构成概况的电路图。从根本上说,这也是一种原理图,不过在这种图纸中，除了方框和连线，几乎就没有别的符号了。它和上面的原理图主要的区别就在于原理图上详细地绘制了电路的全部的元 器件和它们的连接方式,而方框图只是简单地将电路按照功能划分为几个部分，将每一个部分描绘成一个方框，在方框中加上简单的文字说明，在方框间用连线（有时用带箭头的连线）说明各个方框之间的关系。所以方框图只能用来体现电路的大致工作原理,而原理图除了详细地表明电路的工作原理之外，还可以用来作为采集元件、制作电路的依据。下图所示的就是上述收音机电路的方框图