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基于MC的風(fēng)電場參數(shù)預(yù)測模型的誤差修正[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

風(fēng)速的隨機(jī)性和間歇性等特點使得目前風(fēng)電場參數(shù)預(yù)測模型存在較大的預(yù)測誤差，對此提出了采用馬爾科夫鏈（MC)方法對模型的預(yù)測誤差進(jìn)行修正。分別求出參數(shù)的實際值與模型預(yù)測值之間的誤差序列，利用模糊C-均值聚類算法對其進(jìn)行狀態(tài)劃分；根據(jù)各誤差狀態(tài)計算出MC狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，進(jìn)而計算模型預(yù)測誤差修正值，最終得到精度較高的預(yù)測值。采用MC方法分別對廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)模型、T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測誤差進(jìn)行修正，并應(yīng)用MC修正后的3種模型對山西某風(fēng)電場測風(fēng)塔不同步長風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測仿真實驗研究，分析討論了MC對各預(yù)測模型誤差的修正效果。仿真結(jié)果表明，所提出的誤差修正方法能夠有效提高測風(fēng)塔風(fēng)速預(yù)測精度，為預(yù)測模型的誤差修正提供了一種有效的實用的方法。

發(fā)表于：10/22/2016

云存儲中基于隱私保護(hù)的高效的微型加密方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

針對云存儲環(huán)境中用戶屬性不確定性、訪問結(jié)構(gòu)公開性等導(dǎo)致密用戶信息遭受泄露的問題，提出了云存儲中基于隱私保護(hù)的高效的微型加密方案。完全隱藏訪問結(jié)構(gòu)，利用代理重加密技術(shù)引入屬性撤銷機(jī)制，同時提供一個長度與屬性數(shù)量無關(guān)的解密密鑰，設(shè)計了一種更加安全高效且適用范圍廣基于屬性的加密方案。結(jié)果表明，該方案可以實現(xiàn)存儲數(shù)據(jù)的靈活訪問，增加了對于敏感信息的隱私保護(hù)，且適用于存儲空間受限的微型設(shè)備上。

發(fā)表于：10/22/2016

NDIR基于熱電堆的氣體檢測電路[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

該電路板(PCB) 為Arduino擴(kuò)展板，兼容EVAL-ADICUP360 Arduino平臺信號調(diào)理由AD8629和低噪聲放大器ADA4528-1，以及集成可編程增益放大器、雙通道24位Σ-Δ型模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)和ARM Cortex-M3處理器的精密模擬微控制器ADuCM360實現(xiàn)。

發(fā)表于：10/22/2016

紅細(xì)胞SEM圖像的三維重構(gòu)及形狀特征提取[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

臨床經(jīng)驗及診斷中表明許多疾病都與紅細(xì)胞形變有關(guān)。因此分析紅細(xì)胞的形態(tài)特征可以輔助診斷病人的病情。運用模板匹配方法尋找12類形態(tài)變異的紅細(xì)胞子圖像的位置，應(yīng)用PCA和LDA算法對12類產(chǎn)生形變的紅細(xì)胞進(jìn)行特征選擇和提取，并針對噪聲問題對算法進(jìn)行了改進(jìn)。通過實驗數(shù)據(jù)對一些分類困難的形變細(xì)胞做進(jìn)一步的數(shù)據(jù)對比及特征提取分類。實驗表明，該算法及改進(jìn)的方法能有效區(qū)分并提取出不同類型的紅細(xì)胞，分類的準(zhǔn)確率達(dá)到了92.7%。

發(fā)表于：10/18/2016

基于SVD和EMD-S編碼的隱藏算法[嵌入式技術(shù)][信息安全]

數(shù)字圖像信息隱藏算法要求高的魯棒性和透明性，通過分析矩陣運算的特征，提出改進(jìn)的EMD-S算法。將秘密信息通過S盒的壓縮變換，嵌入到分解圖像的最大奇異值當(dāng)中。通過實驗表明，本文算法能夠較好地抵抗JPEG壓縮，具有較大的數(shù)據(jù)嵌入率和較好的魯棒性。

發(fā)表于：10/18/2016

大規(guī)模MIMO中基于GSSK系統(tǒng)的稀疏檢測算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

廣義空移鍵控(GSSK)的特點是在每一時隙只激活部分發(fā)射天線，利用激活天線的索引號來傳遞信息?；谧畲笏迫?ML)準(zhǔn)則的GSSK檢測器有最優(yōu)的檢測性能，但計算復(fù)雜度太高。為了在性能和復(fù)雜度之間取得更好的折中，改進(jìn)了一種基于壓縮感知(CS)的GSSK檢測算法。仿真結(jié)果表明，該算法的檢測性能接近于ML算法，且復(fù)雜度約為ML算法的2%。

發(fā)表于：10/18/2016

Hurst指數(shù)估計法中的修正方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

Hurst參數(shù)是表征網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量自相似性的重要參數(shù)，對突發(fā)業(yè)務(wù)的Hurst參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確的估計能直接影響網(wǎng)絡(luò)流量控制和緩沖資源分配。詳細(xì)給出4種Hurst參數(shù)估計方法的實現(xiàn)過程，并針對這4種估計方法進(jìn)行修正。通過估計不同Hurst參數(shù)的自相似業(yè)務(wù)量來對比修正前后估計方法的精度，結(jié)果表明采用修正的方法各個估計方法的相對誤差都有降低，其中R/S法降低了2個百分點，聚類方差法降低了8個百分點，周期圖法和小波分析法相對誤差降低了一個數(shù)量級。

發(fā)表于：10/18/2016

非正弦時域正交脈沖組參數(shù)優(yōu)化方案設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

橢圓球面波函數(shù)（PSWF）集是時頻域上能量聚集性最佳的信號形式，在提高系統(tǒng)頻帶利用率、降低頻帶間干擾方面具有天然優(yōu)勢，而正交脈沖組參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計是決定基于橢圓球面波函數(shù)的非正弦波通信系統(tǒng)性能的重要因素。這里選擇頻譜交疊度和時間帶寬積兩個典型參數(shù)，以脈沖組的功率利用率和頻帶利用率為主要指標(biāo)，分析不同參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響，在此基礎(chǔ)上提出了一種脈沖組參數(shù)優(yōu)選方案。仿真結(jié)果表明，設(shè)計得到的調(diào)制信號能量聚集度達(dá)到99.7%，同時極限頻帶利用率達(dá)到2 Baud/Hz，且保持了較小的實現(xiàn)復(fù)雜度。

發(fā)表于：10/17/2016

一種迭代級聯(lián)混沌擴(kuò)頻序列及其性能分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對單級混沌映射結(jié)構(gòu)簡單、復(fù)雜度低的特點，將改進(jìn)型Logistic混沌映射和Chebyshev混沌映射通過迭代級聯(lián)構(gòu)造出一種新型混沌映射，有效擴(kuò)展了混沌系統(tǒng)的密鑰空間?；谔岢龅男滦突煦缬成渫ㄟ^數(shù)字量化處理得到混沌擴(kuò)頻序列，對其性能進(jìn)行仿真分析并與傳統(tǒng)單級映射混沌序列進(jìn)行比較，結(jié)果表明該序列擁有良好的相關(guān)性和平衡性，序列復(fù)雜度更高，抗干擾能力更強。

發(fā)表于：10/17/2016

基于小波系數(shù)相關(guān)性的圖像自適應(yīng)空域隱寫術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

定義圖像中像素的嵌入失真是圖像自適應(yīng)隱寫中的關(guān)鍵。為提高圖像自適應(yīng)隱寫的安全性，根據(jù)最小化嵌入失真原則，提出了一種基于小波系數(shù)相關(guān)性的圖像自適應(yīng)空域隱寫術(shù)。首先以一維高通、低通濾波器為工具構(gòu)造方向濾波器；然后沿水平、垂直、對角線方向?qū)D像進(jìn)行方向濾波，并根據(jù)小波系數(shù)與其鄰域系數(shù)的相關(guān)性對失真函數(shù)進(jìn)行設(shè)計；最后根據(jù)像素的嵌入失真值，利用網(wǎng)格碼（STC）對秘密信息進(jìn)行嵌入。實驗結(jié)果表明，該隱寫術(shù)能夠?qū)⑶度雲(yún)^(qū)域集中在內(nèi)容復(fù)雜的紋理區(qū)域，且能夠有效抵抗通用隱寫檢測算法的分析。

發(fā)表于：10/14/2016

室外3D散射信道中ULA/UCA天線MIMO性能分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為更好地解決室外三維（3D）空間域的移動通信問題，提出了一種新型室外3D空間域散射信道統(tǒng)計模型，主要研究MIMO多天線系統(tǒng)的接收性能。在宏蜂窩小區(qū)移動通信環(huán)境中，模型能夠估計多徑衰落信道的重要空間信道參數(shù)，首先推導(dǎo)了多徑衰落信道的到達(dá)角（Angle of Arrival，AOA）概率密度分布。此外模型在設(shè)置多輸入多輸出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）多天線的均勻線性陣列（Uniform Linear Array，ULA）和圓形陣列（Uniform Circular Array，UCA）的基礎(chǔ)上，分析了波達(dá)信號不同方位角分布對散射信道中MIMO性能的影響因素，包括MIMO空間相關(guān)性、信道容量以及天線陣列配置。數(shù)值仿真結(jié)果與3D多徑衰落信道模型對比，表明本模型的信道參數(shù)估計符合理論和實際的通信環(huán)境，為評估MIMO天線接收系統(tǒng)與仿真無線通信系統(tǒng)提供了創(chuàng)新性的研究。

發(fā)表于：10/14/2016

智能仿生雙向手語翻譯系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

設(shè)計了一套智能仿生雙向手語翻譯系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要由STM32微處理器、LD3320非特定語音識別模塊、SYN6288語音合成芯片等組成，能夠?qū)崿F(xiàn)語音與手勢的雙向翻譯。其中語音轉(zhuǎn)手勢部分可通過語音識別模塊獲得指令，手語機(jī)器人根據(jù)指令完成語音轉(zhuǎn)動作的翻譯。手勢轉(zhuǎn)語音部分通過數(shù)據(jù)手套捕獲手臂的動作和姿態(tài)，識別手語動作，控制手語機(jī)器人發(fā)出語音。該系統(tǒng)具有成本低、識別度高、使用方便等優(yōu)勢，具有良好的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：10/12/2016

基于Fuzzing測試的工業(yè)控制協(xié)議漏洞挖掘技術(shù)研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

為了及早發(fā)現(xiàn)工業(yè)控制系統(tǒng)本身的信息安全問題，基于Fuzzing測試技術(shù)在軟件測試領(lǐng)域的成功經(jīng)驗，針對工業(yè)控制系統(tǒng)協(xié)議MMS協(xié)議進(jìn)行分析和研究，利用電力系統(tǒng)自動化領(lǐng)域常用的繼電器保護(hù)設(shè)備，采用橋接的方式進(jìn)行MMS協(xié)議的Fuzzing測試，有效挖掘出被測設(shè)備的漏洞，導(dǎo)致了被測設(shè)備拒絕服務(wù)，并進(jìn)行了漏洞問題的分析。研究表明，利用工控協(xié)議的Fuzzing測試技術(shù)可以有效地進(jìn)行工控信息安全的漏洞挖掘工作。

發(fā)表于：10/12/2016

圖像數(shù)據(jù)的混沌模式的提取與表達(dá)[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

研究以離散余弦變換（DCT）基函數(shù)作為輔助函數(shù)，結(jié)合序列灰度圖像構(gòu)造動力系統(tǒng)，然后迭代得到軌跡點集合（近似的吸引子）；使用該吸引子能夠?qū)⒁曨l圖像的不同場景鑒別出來，用于視頻分段裁剪等。使用多個DCT基函數(shù)矩陣，分別與一個圖像構(gòu)造動力系統(tǒng)，生成多個近似吸引子，這些吸引子可以作為圖像的特征，用于圖像識別，也可以重構(gòu)原圖像。

發(fā)表于：10/12/2016

適用于陽臺農(nóng)業(yè)的智能植物聯(lián)網(wǎng)看護(hù)系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

本設(shè)計主要針對陽臺農(nóng)業(yè)的特殊性和當(dāng)前居家種植植物在無人照料時可能存在的由光照、濕度不足等問題造成的植株生長問題提出解決方案。使用土壤溫濕度傳感器采集土壤墑情以實現(xiàn)自動補水及補光、遮陽處理。攝像頭結(jié)合路由器通過WLAN鏈接網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對植物的遠(yuǎn)程看護(hù)。經(jīng)過對太陽能的采集和儲存，將本系統(tǒng)與市電隔離，保證用電安全的同時節(jié)能環(huán)保。測試結(jié)果顯示，該系統(tǒng)可以根據(jù)土壤溫濕度進(jìn)行自動精確補水補光，植物影像可以從攝像頭經(jīng)WLAN傳回計算機(jī)?？筛櫶柲茈姵刈畲蠊β庶c以保證高效的能源采集存儲且可以在連續(xù)陰雨天氣保證電量供應(yīng)。

發(fā)表于：10/12/2016