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图2：电压驱动式忆阻器的行为仿真结果。在图a中，施加的对称输入电压(红色)和相应电流(蓝色)是时间的函数。图b是对称输入电流-电压特性曲线。下降线对应曲度更高的曲线。在图c中，非对称输入施加电压(红色)和相应电流(绿色)是时间的函数。图d是非对称输入电流-电压特性曲线。图a中的施加电压是±v0 sin(w0t)，而图c中的施加电压是±v0 sin²(w0t), 其中w0 = 2f₀ = 2u₂/D²。

忆阻器初始电阻通常很大，施加极性相反的连续或脉冲电压可使电阻线性降至一个低电阻的谷底，如图3 [13], [14], [15]所示。施加极性相反的电压可使忆阻器恢复初始高电阻，恢复时间通常比直接恢复方法短很多[9]。在图3中，忆阻器的初始电阻值很高，向忆阻器施加一序列占空比可控的脉冲频率w_p=5w₀、电流幅度ip = 160uA的电流脉冲，以此可以向忆阻器写入数据。占空比越高，流经忆阻器的电荷量就越大，导电速度也就越快。忆阻器具有脉冲式非线性编程功能，用光频率转换器作为编程信号源，用与光强成正比的电流脉冲驱动忆阻器，可实现光阻(L2R)编码。如图6的像素架构示意图所示。除其独特的非线性编程外，忆阻器还可视为兼有电容器的存储效应与电阻器的无漏电性。所有这些，结合其小尺度和易实现性，使其成为一个最有趣的模拟信号处理应用元器件，不过，本文只讨论如何在紧凑的像素内使用忆阻器执行背景提取功能。

图3：在使用一系列不同占空比的编程频率w_p=5w₀、电流幅度ip = 160uA的电流脉冲给阻器编程时的忆阻-时间变化速度

III. 工作原理

在讨论传感器架构之前，需要描述一下像素级自适应背景提取算法[16]。我们考虑成像传感器的一个像素给一个特定场景点编码的情况。该像素以帧速率fps采集光强，并将其转换成电压V_S(nT)，其中T = 1/fps是像素传感器采样时间，整数n 表示帧个数。在传感器工作过程中，像素采集的光强呈动态变化，变化速率取决于场景内运动类型或环境光的变化。通过监视信号动态变化和振幅，每个像素需要检查场景中是否发生潜在异常。为此，必须从现有图像(Fi)提取背景(B)，然后比较最终差值与正确的阈值(TH)：

达到阈值的像素被标记为热像素，即在场景中检测到一个潜在的报警;未达到阈值的像素被识别为冷像素。考虑到背景易于变化，根据实际应用情况，选用复杂程度不同的模型：

l 帧差：假定背景值等于过去图像值(B = F_i-1)。这是一个简单易懂的方法，不过不是非常可靠。事实上，帧差对阈值(TH)、帧速率和物体速度非常敏感：

l 简单移动平均法：考虑到在若干个帧内的背景变化。这种方法需要n个帧缓冲器，但是占用非常多的存储容量和运算性能:

l 指数移动平均法: 该方法需要一个无限脉冲响应滤波器，应用了指数降低加权系数(0a1)概念：

该方法的主要优点是，不需要增加存储器，通过改变学习速率值a，即可微调滤波器。

考虑到上述方法的硬件实现问题和稳健性，我们利用指数移动平均法和两个电压阈值而非参考文献(6)的一个阈压建立了一个背景模型。阈压定义了信号可以安全变化(冷像素)的电压范围，超过这个安全范围(高于最高阈压或低于最低阈压)，信号被视为异常(热像素)，可能会触发一次报警。

图4：在像素级执行背景动态提取算法

图4所示是背景提取算法的工作原理。该示例是一个单像素在20帧期间的工作情况。黑色曲线表示像素获取的信号电压VS，红线(Vmax)和蓝线(Vmin)波形是界定灰色区上下边界的两个阈压值的集合，在灰色区域内，信号可以自由变化，不会出现任何报警。信号电压VS经低通滤波后生成信号，每个滤波器在两个时间常量(t_Ht_L)之间开关操作，具体情况取决于下面条件：

其中，等式(10)和(12)分别表示V_max和V_min的热像素条件，而等式(11)和(13)则表示冷像素条件。两个阈值的行为界定了一个根据信号动态在一段时间内变化的灰色区域，灰色区域代表VS未发现异常条件的运动的电压范围，例如，如果VS突然从亮变暗，越过灰色区域上边界(V_max)，则生成一个热像素。

图5：两个一阶低通滤波器生成图4中的两个阈压。

关键词： 忆阻器 视觉传感器 光阻转换 背景提取