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一種USB接口的數(shù)據(jù)采集卡的設(shè)計

隨著電子信息技術(shù)和計算機技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)采集應(yīng)用越來越廣泛。提出了一種基于USB接口的數(shù)據(jù)采集卡的設(shè)計解決方案。采用PIC16F886單片機為主控制芯片，PDIUSBD12為USB的接口芯片。給出了采集卡的設(shè)計整體框圖，并介紹了采集卡的硬件電路設(shè)計以及固件程序設(shè)計。所設(shè)計的USB接口的數(shù)據(jù)采集卡電路簡單、性能穩(wěn)定，支持即插即用。

發(fā)表于：2/23/2016

實驗室溫濕度測量系統(tǒng)設(shè)計

針對當前實驗室無法實現(xiàn)溫濕度數(shù)據(jù)實時測量、數(shù)據(jù)傳遞不方便等缺點，以數(shù)字式溫濕度傳感器和通用單片機為基礎(chǔ)，開發(fā)了實驗室溫濕度測量系統(tǒng)。該系統(tǒng)以AT89S52單片機為主芯片，數(shù)字式溫濕度傳感器SHT21為主要傳感器，完成了測量系統(tǒng)硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)的開發(fā)，并且設(shè)計了能夠傳遞給上位機數(shù)據(jù)的通信程序。該系統(tǒng)可以實現(xiàn)溫濕度測量，并且可以傳遞相關(guān)數(shù)據(jù)給上位機，對于實驗室數(shù)據(jù)監(jiān)測有著積極的作用。

發(fā)表于：2/23/2016

計算機視覺檢測中自動調(diào)焦算法的研究

為了提高計算機視覺檢測系統(tǒng)的精度與效率，對幾種典型的自動調(diào)焦算法進行詳細對比與分析，提出一種改進的新型復(fù)合式自動調(diào)焦算法：首先利用灰度變化率和函數(shù)分段線性插值實現(xiàn)函數(shù)大范圍快速粗調(diào)焦；再利用梯度向量平方函數(shù)二次插值實現(xiàn)函數(shù)峰值點附近微小區(qū)域的精確調(diào)焦；對改進調(diào)焦算法進行測試并做出客觀分析。實驗結(jié)果表明，改進后的算法自動調(diào)焦精度高、速度快，且搜索范圍大、通用性強，已在數(shù)字刀具測量儀中成功應(yīng)用。

發(fā)表于：2/22/2016

基于HTML5的Application Cache技術(shù)研究

HTML5新增了很多標簽和功能，部分功能得到了深入的研究和應(yīng)用，但是關(guān)于應(yīng)用緩存的研究介紹并不多。Web應(yīng)用逐漸興起，提高Web應(yīng)用的用戶體驗是當前研究的要點。詳細介紹了應(yīng)用緩存的建立以及在線更新。對應(yīng)用緩存提高應(yīng)用載入速度的效應(yīng)進行了驗證測試，實驗表明，應(yīng)用緩存對不同文件都能較大程度地提高應(yīng)用載入速度，文件越大提高的效果越明顯。

發(fā)表于：2/21/2016

不平衡數(shù)據(jù)加權(quán)集成學習算法

針對傳統(tǒng)的機器學習算法對不平衡數(shù)據(jù)集的少類分類準確率不高的問題，基于支持向量機和模糊聚類，提出一種不平衡數(shù)據(jù)加權(quán)集成學習算法。首先提出加權(quán)支持向量機模型（Weighted Support Vector Machine，WSVM），該模型根據(jù)不同類別數(shù)據(jù)所占比例的不同，為各類別分配不同的權(quán)重，然后將WSVM與模糊聚類結(jié)合提出一種新的集成學習算法。將本文提出的算法應(yīng)用于人造數(shù)據(jù)集和UCI數(shù)據(jù)集實驗中，實驗結(jié)果表明，所提出的算法能夠有效地解決不平衡數(shù)據(jù)的分類問題，具有更好的分類性能。

發(fā)表于：2/21/2016

淺析私有云存儲技術(shù)在數(shù)據(jù)中心中的應(yīng)用

隨著社會的日益發(fā)展，云存儲技術(shù)在數(shù)據(jù)中心中的應(yīng)用越來越廣泛，人們對于數(shù)據(jù)與信息的需求日益增大，舊方式的單純固定化的數(shù)據(jù)存儲方式，在一定程度上已經(jīng)無法滿足當前數(shù)據(jù)中心信息數(shù)據(jù)的存儲與擴展。具體介紹了數(shù)據(jù)中心中私有云存儲技術(shù)的實際使用方法及關(guān)鍵性技術(shù)，并結(jié)合私有云存儲在數(shù)據(jù)中心中的使用，通過數(shù)據(jù)遷移技術(shù)進行了詳細的分析與說明。

發(fā)表于：2/21/2016

多源異構(gòu)環(huán)境下數(shù)據(jù)同步復(fù)制技術(shù)的研究

針對多源異構(gòu)環(huán)境下數(shù)據(jù)的特點，提出一種數(shù)據(jù)同步復(fù)制新方案。該方案解決了多源異構(gòu)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫的訪問，數(shù)據(jù)的獲取與復(fù)制，動態(tài)數(shù)據(jù)源的處理以及同步過程中數(shù)據(jù)沖突與同步的實時性等問題。最后將所提出的方案應(yīng)用于某省高速公路車輛監(jiān)控系統(tǒng)中，達到了實際應(yīng)用要求，表明了該方案的正確性與有效性。

發(fā)表于：2/21/2016

空間數(shù)據(jù)挖掘認識及其思考

在這個大數(shù)據(jù)時代，空間數(shù)據(jù)正在從各個領(lǐng)域飛速累計?？臻g數(shù)據(jù)挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘的一部分，現(xiàn)已成為人們研究空間數(shù)據(jù)的重點學科。主要介紹了空間數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、一般步驟及其最新的挖掘方法，表達了對當前空間數(shù)據(jù)挖掘的看法。最后對未來空間數(shù)據(jù)挖掘的研究方向進行了更加深入的探討。

發(fā)表于：2/21/2016

實驗云虛擬資源動態(tài)自適應(yīng)負載均衡研究

針對云平臺的虛擬資源的負載均衡問題，為了實現(xiàn)虛擬資源的合理分配和保持用戶桌面的穩(wěn)定性，提出一種基于動態(tài)改變算法權(quán)值的自適應(yīng)粒子群算法，并利用Eucalyptus平臺進行實驗。實驗證明，該方法比貪婪算法和基本粒子群算法具有更好的調(diào)節(jié)效果，能夠有效地控制負載均衡和保持系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

發(fā)表于：2/21/2016

基于鄰域保持嵌入的時間序列聚類融合算法

時間序列的維數(shù)比較大，直接對時間序列進行聚類性能不理想。如何提高時間序列的聚類性能，是主要研究點。首先使用鄰域保持嵌入對時間序列樣本維數(shù)約簡，然后對維數(shù)約簡后的數(shù)據(jù)進行聚類融合，最后將它的聚類性能與已有方法如主成分分析、分段聚合近似進行比較。實驗表明，所提出的算法更能提高聚類性能。

發(fā)表于：2/21/2016

基于Hi3516A的H265碼流實時傳輸系統(tǒng)設(shè)計

介紹了在海思Hi3616A開發(fā)平臺下實現(xiàn)的一種H265碼流實時傳輸系統(tǒng)。利用海思提供的媒體處理平臺（MPP）采集高清攝像頭感應(yīng)到的視頻圖像并進行H265壓縮編碼，然后對LIVE555開源代碼進行二次開發(fā)，實現(xiàn)播放H265實時碼流的功能，將壓縮編碼后的數(shù)據(jù)發(fā)送出去。設(shè)計結(jié)果表明，系統(tǒng)傳輸高清視頻圖像延遲短，播放流暢，滿足智能監(jiān)控領(lǐng)域應(yīng)用的要求。

發(fā)表于：2/20/2016

不均勻性嵌入式活動輪廓模型分割相似圖像組

提出一種分割灰度不均勻單目標相似圖像組的新模型。該模型結(jié)合組相似活動輪廓模型（ACGS）和不均勻性嵌入式活動輪廓模型（InH_ACM），同時考慮了圖像的灰度、紋理和形狀的特征，能有效分割灰度不均勻的圖像組，處理圖像中的誤導(dǎo)信息。另外，采用在GB顯著圖上自動定位初始輪廓的方法，重新定義了平衡灰度一致性能量和紋理一致性能量的權(quán)重。實驗結(jié)果表明，該方法在分割精度和收斂速度上都有優(yōu)勢。

發(fā)表于：2/20/2016

基于改進SIFT算法在圖像匹配中的研究

對于邊界顯著的圖像，用二值圖像代替灰度圖像進行SIFT特征匹配，節(jié)約了運行時間。同時在SIFT算法中用128維的特征描述子進行特征描述影響了算法的實時性，用歐氏距離進行匹配對算法的準確性有一定的影響。提出了一種改進SIFT算法，用64維的特征描述子以及加權(quán)的歐式距離進行匹配。實驗結(jié)果表明，所提出的改進方法在提高準確率的同時還減少了運行時間。

發(fā)表于：2/19/2016

基于FPGA實現(xiàn)OmniVision圖像傳感器的SCCB總線協(xié)議

基于Atera公司的FPGA芯片對OmniVision圖像傳感器進行圖像采集前的準備工作，通過FPGA的GPIO端口模擬SCCB（串行攝像機控制總線）總線協(xié)議對傳感器的寄存器進行配置，從而完成對傳感器的初始化，使得攝像頭得以正常運行。

發(fā)表于：2/19/2016

基于Saber仿真的改進型半橋LLC變換器閉環(huán)電路設(shè)計

LLC變換器是一種非常有前景的拓撲電路，然而其工作過程較為復(fù)雜，很難建立準確的小信號模型，因此閉環(huán)控制電路設(shè)計困難。同時，隨著LLC變換器的廣泛使用，其過流保護問題也日益受到關(guān)注。針對一種具有過流保護功能的改進型半橋LLC變換器，提出了基于Saber軟件時域仿真進行補償電路設(shè)計的方法，并設(shè)計了一款1 200 W的半橋型LLC變換器。仿真實驗驗證了該方法的正確性及可行性，對實際工程應(yīng)用有一定的指導(dǎo)意義。

發(fā)表于：2/19/2016