针对嵌入式系统的多任务环境, 提出了混合模型功耗管理算法, 用于对服从一般分布的系统进行建模。首先, 介绍了现有的动态功耗管理策略算法, 阐述了算法需要改进的原因。然后, 使用重标极差法(Rescaled Range Analysis, R/S)对非平稳服务请求下的时间序列进行长距离相关性分析; 根据不同的分析结果选择相应的最大概率策略, 即基于电池剩余电量的超时策略、模糊非标准PID策略和半Markov随机策略。最后, 给出了策略参数的确定方法并通过实验的方法对本文提出的策略进行分析。实验结果表明, 本文策略弥补 了常规动态电源管理策略的不足, 具有更广泛的适应性; 在性能损失10%的条件下, 系统平均功耗减少了37%, 命中率大于60%, 更稳定、有效地降低了功耗, 有利于在嵌入式系统中应用。

将CCD摄像机用于LED显示屏亮度特征数据的采集，深入分析了LED显示屏CCD感光图像的特点，在此基础上，完成了感光单元的识别以及亮度特征数据的提取，提出了一种通过计算亮度特征图像各部分之间的相似程度评估显示屏亮度均匀性的方法。针对亮度特征图像，采用在水平和垂直方向上各等分为2块以及直接将其等分为4块2种分块方法，分别计算各图像分块之间奇异值向量的夹角以度量其相似程度，最后将各分块相似度的平均值作为该显示屏样块亮度均匀性的度量。实验结果表明，2种分块方法对同一组显示屏样块的亮度均匀性评估结果是一致的，均与人的主观感觉相符。

为了得到每个发光二极管(LED)灯点对某些目标位置的贡献量, 以便获得、记录或重现特定的LED照明模式, 本文对控制LED灯点的脉宽调制波形(PWM)的参数(振幅、频率偏移量、相位延迟)估计问题进行了研究。首先,将频率偏移-相位延迟空间离散化成网状格点空间, 根据测量到的数据在格点空间具有稀疏性的特点建立了稀疏模型。然后, 基于该稀疏模型, 利用正交匹配追踪算法(OMP)用很少的采样点快速地重建出未知参数。最后, 采用逐级迭代细分网格技术优化稀疏模型以便有效地抑制估计误差。实验结果表明, 本文方法仅使用相当于奈奎斯特采样定理要求的27.5%的采样点即可准确地重建未知参数, 从而快速估计LED灯点的参数。在理想情况下, 本文算法的均方根误差小于0.68%。另外, 不同噪声条件下的对比实验说明该算法在信噪比大于20 db时鲁棒性较好。

在LED照明应用中，为了能够获得、记录或重现特定的照明模式，要求检测装置可以测量出每个LED灯点照明空间中某一位置时的独立"贡献量"，这可以归结为对驱动LED工作的脉宽调制波形(PWM)的参数(振幅、频率偏移量、相位延迟)估计问题。为了达到参数估计的目的，首先将频率偏移空间和相位延迟空间离散化成二维网状格点，然后根据检测装置测量得到的数据在格点空间具有稀疏性的特点建立稀疏模型。接着，采用正交匹配追踪算法(OMP)，用很少的采样点快速有效地重建未知参数。最后，为了有效抑制估计误差，本文使用了一种逐级迭代细分网格的技术作为前面稀疏模型的补充。实验结果表明，本文方法仅使用相当于奈奎斯特采样定理要求的27.5%的少量采样点就完成了快速估计的任务，同时，不同噪声条件下的对比试验说明算法在信噪比大于20dB时鲁棒性较好。