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30下面以伺服步進(jìn)電機(jī)（VR型的步進(jìn)電機(jī)）為例，介紹降低振動、噪音的方法。定子的主極數(shù)為三相6極或三相12極，分析徑向引起的振動，可以得到降低噪音的解決方法，可以看到6極有6個地方磁場變化，12極有12個地方磁場變化，然而12個極處的變化量比6個極的小，所以產(chǎn)生的振動就小。HB型步進(jìn)電機(jī)，主極越多，線圈繞制的時間越長，費用越高，但主極的增加是降低振動噪音的一種手段。微調(diào)定子小齒結(jié)構(gòu)降低激磁磁通中高次諧波的有效手段，如如下圖所示，是使轉(zhuǎn)子齒相對定子齒的節(jié)距為不等距角δδ2等，通過不同角度方法降低磁通的高次諧波，減小齒槽轉(zhuǎn)矩。運動目標(biāo)分類運動目標(biāo)分類，顧名思義，從檢測到的運動區(qū)域中將特定類型的物體提取出來，分類場景中的人、機(jī)動車、人群等不同的目標(biāo)。目前比較主流的方法有基于運動特性的分類和基于形狀信息的分類。運動目標(biāo)行為分析行為分析是智能攝像機(jī)的關(guān)鍵目標(biāo)之一，也是監(jiān)控在維護(hù)公共安全中的重點難點問題。行為分析涉及計算機(jī)視覺、模式識別、人工智能等多個領(lǐng)域。它是在對圖像序列進(jìn)行低級處理的基礎(chǔ)上，通過分析處理監(jiān)控場景的圖像、，獲取監(jiān)控場景的信息或場景中運動目標(biāo)的信息，進(jìn)一步研究圖像中各目標(biāo)的性質(zhì)以及相互之間的聯(lián)系，從而得出對客觀場景的解釋和高層次的語義描述，經(jīng)常借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹來進(jìn)行行為分析。