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網(wǎng)絡庫Tbnet及其應用分析[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

Tbnet廣泛應用于TFS、Tair等開源分布式系統(tǒng)，不同于僅提供數(shù)據(jù)傳輸?shù)膫鹘y(tǒng)網(wǎng)絡庫，該庫為客戶端/服務端提供交互式通信，即客戶端發(fā)出請求，服務端接收、處理并予以回應，適用于分布式系統(tǒng)開發(fā)。Tbnet采用對象語義進行類的設計并大量使用類的繼承，實際使用時需繼承IPacketHandler、IServerAdaptor等接口類，重寫類中虛函數(shù)。Tbnet內部由一個處理事件的輸入/輸出線程、一個超時檢查線程及工作線程池組成，I/O線程與工作線程間采用單生產(chǎn)者多消費者模式［1］共享加鎖報文列表。本文分析了Tbnet主要類及其消息通信，對比分析了分布式產(chǎn)品使用Tbnet的差異性。

發(fā)表于：3/2/2017

無線傳感器網(wǎng)絡跨周期應答的信息傳輸方法[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

針對同步休眠機制無線傳感器MESH網(wǎng)絡，提出一種允許跨周期應答的信息傳輸方法，以提高數(shù)據(jù)傳輸成功概率，降低網(wǎng)絡中信息流量，從而降低路由通信工作時間，達到降低網(wǎng)絡中各節(jié)點功耗的目的。將跨周期應答應用到地質災害監(jiān)測自動化系統(tǒng)中，較大程度地降低了無線傳感器節(jié)點的功耗。

發(fā)表于：3/2/2017

動態(tài)深度信念網(wǎng)絡模型構建[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

深度學習是一類新興的多層神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法，因其緩解了傳統(tǒng)訓練算法的局部最小性，故引起機器學習領域的廣泛關注。但是，如何使一個網(wǎng)絡模型在選取任意數(shù)值的隱藏層節(jié)點數(shù)時都能夠得到一個比較合適的網(wǎng)絡結構是目前深度學習界普遍存在的一個開放性問題。文章提出了一種能夠動態(tài)地學習模型結構的算法——最大判別能力轉換法，根據(jù)Fisher準則來評估隱藏層每一個節(jié)點的判別性能，然后通過動態(tài)地選擇部分隱層節(jié)點來構建最優(yōu)的模型結構。

發(fā)表于：3/2/2017

基于蜂群算法的物流配送規(guī)劃研究[測試測量][其他]

電子商務的興起促進了現(xiàn)代物流業(yè)的發(fā)展，但物流公司在貨物送達末梢客戶的“最后一公里”路徑規(guī)劃上，多取決于具體配送人員的工作經(jīng)驗，整體效率偏低。為提高配送效率，對車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem, VRP)，以及由此延伸出的有載重限制的車輛路徑問題(VRP with Capacitated, CVRP)的研究因而產(chǎn)生。為提升現(xiàn)有的蜂群算法在CVRP問題的求解效能，文章對蜂群算法進行了改進，在CVRP問題中加入分群機制來限縮蜂群探索區(qū)域，并搭配使用限制次數(shù)以增強對局部區(qū)域搜尋能力。模擬結果顯示，在復雜度高的問題求解上，所提出的加強型蜂群算法比典型的蜂群算法能更有效地找到近似最佳解。

發(fā)表于：3/2/2017

基于多特征融合半自動巖心圖像顆粒提取[顯示光電][其他]

基于最大相似度的區(qū)域合并算法是一種半自動的圖像處理方式，可根據(jù)用戶提供的交互信息，利用圖像特征作為區(qū)域相似度進行準確的目標提取。但傳統(tǒng)的MSRM算法計算量大，使用單一的圖像特征使得分割不夠精確。針對這些問題，文章對MSRM算法進行改進，提出一種基于多特征的區(qū)域最大相似度圖像分割算法，并采用矩陣變換算法來降低計算量。該方法使用超像素圖像作為分割基礎，首先計算圖像相鄰區(qū)域紋理和顏色特征相似度，并使用矩陣變換算法降低顏色特征矢量維度,然后計算兩種特征的權重，最后根據(jù)綜合后的相似度對圖像進行區(qū)域合并，得到最終的顆粒提取結果。實驗結果表明，該方法可以有效提取顆粒的輪廓，提取的輪廓邊緣細節(jié)較傳統(tǒng)MSRM算法更優(yōu)，算法執(zhí)行效率也得到了提高。

發(fā)表于：3/2/2017

腫瘤癌變細胞FISH圖像分析系統(tǒng)的研究[其他][醫(yī)療電子]

腫瘤癌變細胞FISH圖像分析系統(tǒng)中，需要解決粘連細胞核的分割問題。FISH屬于新興技術，產(chǎn)生的是特殊的熒光彩色細胞圖，現(xiàn)有細胞圖像分析方法并不適用。文章創(chuàng)新設計了基于深度凹陷檢測和構造自然凹陷力的方法，分離粘連細胞核。首先，針對參差不齊的實驗成像，在RGB模型下結合統(tǒng)計思想，將圖像分為三類，分別進行預處理。繼而，利用融合了Kmeans聚類算法的改進馬爾科夫隨機場（MRF）方法，將細胞核與癌變信號點進行有效提取。在此基礎上，利用幾何原理，創(chuàng)新設計了一套粘連細胞核分離算法。最后，給出細胞核快速計數(shù)和信號點提取方法。該系統(tǒng)設計基本完整，并達到預期效果。

發(fā)表于：3/2/2017

基于RGB-D單目視覺的室內場景三維重建[嵌入式技術][其他]

針對室內環(huán)境單目視覺的室內場景三維重建速度慢的問題，采用華碩Xtion單目視覺傳感器獲取的室內場景彩色圖像和深度圖像進行快速三維重建。在圖像特征提取上使用ORB特征檢測算法，并對比了幾種經(jīng)典特征檢測算法在圖像匹配中的效率，在圖像匹配融合中采用Ransac算法和ICP算法進行點云融合。實現(xiàn)了一種室內簡單、小規(guī)模的靜態(tài)環(huán)境快速三維重建方法，通過實驗驗證了該方法有較好的精確性、魯棒性、實時性和靈活性。

發(fā)表于：3/2/2017

基于視敏度的Q-STAR模型參數(shù)預測[顯示光電][其他]

Q-STAR模型是現(xiàn)有的客觀視頻質量評價中最接近主觀得分的模型，但是在解碼端難以從丟包解碼后的YUV視頻序列中提取與編碼端相一致的運動矢量信息，從而影響模型參數(shù)的預測。針對該問題，提出了基于視敏度信息的模型參數(shù)預測方法，從YUV視頻序列中提取時間域和空間域視敏度特征，并結合Q-STAR模型中提取的特征進行預測。通過實驗發(fā)現(xiàn)，使用視敏度信息代替原有的運動矢量信息進行預測，所得模型參數(shù)值與Q-STAR基本相符，并且計算更為簡單。

發(fā)表于：3/2/2017

一種新型的全橋電路副邊過壓抑制辦法[嵌入式技術][物聯(lián)網(wǎng)]

由全橋移相電路出發(fā)，為解決副邊整流電路存在的浪涌電壓，研究了副邊整流二極管關斷時過電壓的產(chǎn)生，通過對二極管關斷過程的分析，提出使用可控飽和電感來抑制二極管反向恢復電流，達到抑制副邊震蕩，使二極管不會承受因震蕩而產(chǎn)生的過壓。

發(fā)表于：3/2/2017

一種新型HERIC光伏逆變器漏電流抑制技術研究[電源技術][智能電網(wǎng)]

針對已有的無變壓器光伏逆變器存在共模電壓威脅人身安全的問題，在非隔離光伏逆變器（Highly Efficient Reliable Inverter Concept，HERIC）拓撲的基礎上，提出了一種新型的箝位型HERIC拓撲。箝位型HERIC拓撲是在逆變器直流輸入電容的中點加入了另一個開關管，使整個工作過程中共模電壓保持不變。通過仿真發(fā)現(xiàn)這一理論是可行的。然后分別搭建HERIC逆變電路和箝位型HERIC逆變電路，通過對比實驗和數(shù)據(jù)分析驗證了仿真結果，證明了箝位型HERIC拓撲的有效性和低漏電流特性。

發(fā)表于：3/2/2017

基于STM32的偏振相關損耗測量系統(tǒng)設計[其他][物聯(lián)網(wǎng)]

設計了一種基于ST公司CortexM4內核的ARM系列產(chǎn)品STM32F407ZG偏振相關損耗測量系統(tǒng)，包括系統(tǒng)設計理論、軟硬件設計結構及實現(xiàn)方法。光通過偏振控制器調整偏振態(tài)，通過待測物后送往后續(xù)的光電轉換模塊，經(jīng)放大過濾到達A/D采集模塊，最后送往主控單元M4進行處理完成測量。

發(fā)表于：3/2/2017

一種基于嵌入式磁旋存儲芯片的固態(tài)硬盤控制器芯片架構[嵌入式技術][其他]

傳統(tǒng)企業(yè)級固態(tài)硬盤存儲芯片采用外接DRAM(Dynamic Random Access Memory)顆粒的方式來存儲閃存地址轉換映射表，不僅成本高，占用面積大，還需要設計復雜的掉電保護流程和額外的備電保持電容。利用新型磁旋存儲芯片的掉電非易失特性，以及密度高、速度快、功耗低、數(shù)據(jù)保持時間長、可擦寫次數(shù)無限等特點，提出了一種基于嵌入式磁旋存儲芯片的固態(tài)硬盤控制器架構方案，能夠大大簡化控制器芯片的掉電異常流程和備電設計，節(jié)省固態(tài)硬盤內部的備電電容成本，有效支撐固態(tài)硬盤的容量提升。

發(fā)表于：3/2/2017

基于ARM和B/S的船載衛(wèi)星通信跟蹤系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

在占地球總面積70%左右的海洋上無法建立基站，由此迫切需要穩(wěn)健的船載衛(wèi)星通信系統(tǒng)。船載衛(wèi)星通信系統(tǒng)研究主要包括系統(tǒng)配置設計、控制策略、硬件選型和監(jiān)控系統(tǒng)的設計。為了克服船體的運動，三軸隨動控制系統(tǒng)采用模糊PID算法，根據(jù)一系列的對星策略以使船體在運動中始終對準衛(wèi)星，實現(xiàn)實時通信。采用FPGA芯片作為陀螺儀溫度補償數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，可使整個隨動系統(tǒng)更為精準快速。監(jiān)控系統(tǒng)舍棄較為傳統(tǒng)的客戶端/服務器架構，選擇瀏覽器/服務器架構。通過模擬測試，驗證了船載衛(wèi)星通信系統(tǒng)具有較好的性能和友好的應用性。

發(fā)表于：3/2/2017

實時操作系統(tǒng)Nucleus Plus在LTE230芯片上的移植[嵌入式技術][其他]

在介紹實時操作系統(tǒng)Nucleus Plus和LTE230芯片及硬件平臺的基礎上，詳細論述了Nucleus Plus移植過程中的系統(tǒng)啟動、系統(tǒng)初始化、內存管理、中斷管理、高級中斷和任務管理以及操作系統(tǒng)的測試，指出了Nucleus Plus在LTE230芯片上移植的重點和難點。目前移植的操作系統(tǒng)已成功應用于LTE230通信模塊中，操作系統(tǒng)的實時性、任務及中斷管理完全滿足系統(tǒng)需求。

發(fā)表于：3/2/2017

基于幾何形狀特征的剩余油形態(tài)識別[嵌入式技術][其他]

在油田開發(fā)后期，剩余油形態(tài)分呈復雜趨勢。對于巖石孔隙結構中的剩余油形態(tài)分布情況的研究，是石油勘探開發(fā)領域中的一個重要課題。在實驗室中，微觀驅替實驗是石油地質實驗中研究剩余油的重要模擬方法。要想了解剩余油形態(tài)的分布規(guī)律，統(tǒng)計和識別剩余油形態(tài)的類型是先決條件。人工識別統(tǒng)計剩余油形態(tài)類型是一項繁重耗時的工作，為了提高研究人員的工作效率，在深入研究剩余油形態(tài)幾何形狀特征的基礎上，利用圖像處理技術和分類識別算法對剩余油形態(tài)類型進行自動識別，具有重要的意義。

發(fā)表于：3/2/2017