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計(jì)算機(jī)系統(tǒng)原理（六）布爾代數(shù)以及C語言上的位運(yùn)算[嵌入式技術(shù)][其他]

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)原理（六）布爾代數(shù)以及C語言上的位運(yùn)算

發(fā)表于：6/22/2017

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)原理（五）信息的存儲(chǔ)與值的計(jì)算[嵌入式技術(shù)][其他]

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)原理（五）信息的存儲(chǔ)與值的計(jì)算

發(fā)表于：6/22/2017

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)原理（四）并發(fā)與并行、淺談抽象[嵌入式技術(shù)][其他]

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)原理（四）并發(fā)與并行、淺談抽象

發(fā)表于：6/22/2017

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)原理（二） hello world程序的運(yùn)行原理圖解[嵌入式技術(shù)][其他]

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)原理（二） hello world程序的運(yùn)行原理圖解

發(fā)表于：6/22/2017

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)原理（一）計(jì)算機(jī)概述[嵌入式技術(shù)][其他]

本來LZ是打算好好研究一下JVM源碼的，不過想來想去，LZ覺得應(yīng)該先了解計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的原理，再去研究JVM源碼的精妙。因此LZ決定潛下心來好好研究下計(jì)算機(jī)系統(tǒng)原理，這是一個(gè)漫長的過程，因?yàn)椤渡钊肜斫庥?jì)算機(jī)系統(tǒng)》這本書很厚，而且這種書一般看起來速度不會(huì)太快。因此LZ打算做好每一個(gè)階段的記錄，有興趣的猿友可以跟著LZ一起看下，了解計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)行原理其實(shí)是很有必要的。

發(fā)表于：6/22/2017

計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)（四）海明碼知識(shí)[嵌入式技術(shù)][其他]

海明碼(Hamming Code )是一種常用數(shù)據(jù)校驗(yàn)的編碼。它是在信息位為k位，增加r位冗余位（校驗(yàn)碼），構(gòu)成一個(gè)n=k+r位的碼字。它可以用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的正誤和判別錯(cuò)誤位置。

發(fā)表于：6/22/2017

計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)（三）循環(huán)冗余校驗(yàn)知識(shí)[嵌入式技術(shù)][其他]

在校驗(yàn)碼體系中，有各種校驗(yàn)的方法：有奇偶校驗(yàn)、海明碼校驗(yàn)、循環(huán)冗余校驗(yàn)。今天就跟大家共同探討一下常用的循環(huán)冗余校驗(yàn)吧。

發(fā)表于：6/22/2017

計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)（二）碼制知識(shí)[嵌入式技術(shù)][其他]

現(xiàn)在很多程序員，只是會(huì)用計(jì)算機(jī)編程，但是許多基礎(chǔ)的知識(shí)卻很薄弱。今天就跟大家說說碼制的問題。計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)做的讀取、傳輸、運(yùn)算、顯示等操作，都離不開碼制。常見的編碼方式有：原碼、反碼、補(bǔ)碼、移碼、BCD碼。

發(fā)表于：6/22/2017

計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)（一）進(jìn)制知識(shí)[嵌入式技術(shù)][其他]

在學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)時(shí)，都會(huì)提到各種進(jìn)制。 R進(jìn)制，就是逢R進(jìn)1。我們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｓ玫挠惺M(jìn)制的數(shù)字，7進(jìn)制的星期，12進(jìn)制的時(shí)間，24進(jìn)制時(shí)間。然而在計(jì)算機(jī)中則常用二進(jìn)制，也只能識(shí)別二進(jìn)制。今天就簡(jiǎn)單的說一下常用的進(jìn)制之間的轉(zhuǎn)換。

發(fā)表于：6/22/2017

PLC現(xiàn)場(chǎng)工程師工作指南[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

在我從事自動(dòng)化的職業(yè)生涯近十年的時(shí)間里，我發(fā)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試的工程師的能力和工作水平的高低，對(duì)于一個(gè)項(xiàng)目的成敗是最關(guān)鍵的因素。但許多工程師在趕赴現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)行任務(wù)前，缺乏必要的心理準(zhǔn)備和技術(shù)準(zhǔn)備，因此，到現(xiàn)場(chǎng)后根本無法發(fā)揮自己的能力。因此，在這里把自己的一些體會(huì)寫出來，希望能夠?qū)λ械募夹g(shù)工程師有一些啟發(fā)。

發(fā)表于：6/22/2017

消除局域分解端部效應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)閉合方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

詳細(xì)闡述了局部均值分解(LMD)信號(hào)處理方法，該方法非常適合處理非平穩(wěn)信號(hào)，可其端部效應(yīng)嚴(yán)重制約了其進(jìn)一步應(yīng)用推廣。鏡像延拓是局域分解端部效應(yīng)處理的基本途徑，需要鏡像面放置在局部極值點(diǎn)處，而實(shí)際信號(hào)有時(shí)難以滿足這個(gè)條件，可能導(dǎo)致信號(hào)分解結(jié)果嚴(yán)重失真現(xiàn)象。為此，提出了一種基于傳統(tǒng)鏡像延拓與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合進(jìn)行信號(hào)預(yù)測(cè)以改進(jìn)LMD端部效應(yīng)消除效果的新方法。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)原始信號(hào)端點(diǎn)之外的數(shù)據(jù)點(diǎn)，由此捕捉到端點(diǎn)之外的一個(gè)或者多個(gè)極值點(diǎn)，再用鏡像技術(shù)形成閉合處理，從而抑制端部效應(yīng)。仿真信號(hào)的應(yīng)用實(shí)例表明，所提方法可以有效抑制LMD端部效應(yīng)。

發(fā)表于：6/22/2017

基于協(xié)作中繼的高吞吐量機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)路由算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

基于Barter機(jī)制的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)路由算法在數(shù)據(jù)分組交易過程中存在的僵局問題，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)吞吐量降低，為此，提出一種基于協(xié)作中繼的路由算法（Routing Algorithm based on Cooperative Relays，RACR），在Barter機(jī)制中采用協(xié)作中繼機(jī)制，引入多方交易激活數(shù)據(jù)分組的單向傳遞，同時(shí)優(yōu)化分組刪除的判定條件，對(duì)分組交易僵局問題加以有效解決，從而提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量，降低數(shù)據(jù)分組端到端時(shí)延。仿真結(jié)果表明，與現(xiàn)有的Barter路由算法和DT(Direct Transmission) 路由算法相比，RACR路由算法的網(wǎng)絡(luò)吞吐量提高了7.9%以上，分組平均端到端時(shí)延則至少降低了8.5%。

發(fā)表于：6/22/2017

一種基于網(wǎng)內(nèi)緩存協(xié)助的緩存機(jī)制研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

移動(dòng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量的大幅增長導(dǎo)致終端用戶無法接受的延遲和移動(dòng)運(yùn)營商傳輸成本的大幅增長。為此，提出了基于網(wǎng)內(nèi)緩存協(xié)助的eNodeB緩存機(jī)制，提高其緩存性能，以實(shí)現(xiàn)eNodeB在緩存中的高效應(yīng)用的方法。通過網(wǎng)內(nèi)緩存的信息優(yōu)化eNodeB的本地緩存決策。通過從實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中采集到的真實(shí)流量數(shù)據(jù)，對(duì)所提出的緩存策略進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果顯示該機(jī)制能顯著降低網(wǎng)絡(luò)延遲和帶寬消耗。

發(fā)表于：6/21/2017

基于模態(tài)函數(shù)特征譜的海洋小目標(biāo)檢測(cè)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法在海雜波抑制和目標(biāo)檢測(cè)方面具有應(yīng)用潛力，但如何實(shí)現(xiàn)模態(tài)函數(shù)自動(dòng)篩選和判別是算法的關(guān)鍵問題。通過分析模態(tài)函數(shù)諧波模型，提取其信號(hào)特征譜，選取檢測(cè)量實(shí)現(xiàn)目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)。首先，對(duì)雷達(dá)回波進(jìn)行復(fù)數(shù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；然后對(duì)得到的各個(gè)內(nèi)模分量提取特征譜，并根據(jù)特征譜分布情況得到散布特征；最后基于散布特征在各個(gè)內(nèi)模函數(shù)間的分布差異實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)。實(shí)測(cè)微波多普勒雷達(dá)數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明，目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果和實(shí)際情況一致，且在一定的虛警率約束下檢測(cè)概率較傳統(tǒng)檢測(cè)算法有一定提高，為雷達(dá)海洋目標(biāo)檢測(cè)提供了新方案。

發(fā)表于：6/21/2017

ROHM集團(tuán)面向汽車電源領(lǐng)域的行動(dòng)[電源技術(shù)][汽車電子]

僅從日本市場(chǎng)看，在新車中，不僅高級(jí)轎車甚至連普通轎車和微型轎車均已搭載自動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)等ADAS（Advanced driver assistance system，高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)）功能,其市場(chǎng)認(rèn)知度也非常高，已經(jīng)越來越成為人們熟悉的概念。ROHM也擁有并供應(yīng)以電源LSI為中心的ADAS用產(chǎn)品。

發(fā)表于：6/20/2017