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事故預案管理系統(tǒng)的研究與應用[電源技術][智能電網]

為提高電網事故處理的快速性與準確性，市北供電公司研發(fā)了調度事故預案管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)可用于110 kV及以下變電站事故預案的智能化編寫和全過程管理，具有智能化、信息化、規(guī)范化的特點。

發(fā)表于：6/19/2016

基于區(qū)域分割的遙感影像融合方法的研究[嵌入式技術][航空航天]

在遙感影像中，顏色特征信息點多的區(qū)域容易在影像融合過程中產生光譜失真。對此，在影像融合之前先將影像分割成綠色植被區(qū)域、水體區(qū)域和其他區(qū)域三塊區(qū)域，然后每一塊區(qū)域選擇適合自身的影像融合算法來集中不同融合算法的優(yōu)勢，以改善影像的融合效果。實驗結果表明，新方法的融合效果更好，融合影像可以獲得相對較高的空間分辨率，而且光譜信息丟失更少，融合影像的光譜保真度達到了較好的效果。

發(fā)表于：6/17/2016

基于足底壓力信息的跌倒姿態(tài)聚類識別方法[嵌入式技術][醫(yī)療電子]

為了進一步提高基于足底壓力傳感器的老年跌倒檢測系統(tǒng)的識別率，以及準確地判斷人體跌倒方向，提出了利用自組織映射神經網絡（SOM）和足底壓力傳感信息對人體動作進行聚類分析的方法。為了驗證SOM方法的識別效果，采取包含跌倒在內的13類常見動作的130個樣本對訓練好的SOM網絡進行測試。測試結果表明，系統(tǒng)靈敏度、特異度及準確度分別為92.5%、93.3%、93.1%，其結果均優(yōu)于常用的閾值法。綜上，SOM方法對人體跌倒姿態(tài)識別具有較高的可靠性和準確度。

發(fā)表于：6/17/2016

基于STM32的便攜式線陣CCD測量系統(tǒng)設計[顯示光電][其他]

為了提高電荷耦合器件（CCD）一維尺度非接觸測量系統(tǒng)的集成性和便攜程度，設計了以STM32為核心的測量系統(tǒng)。使用3.7 V鋰電池供電，用STM32產生線陣CCD驅動信號，內嵌邊緣檢測算法并設計了LCD液晶觸摸屏操作界面，實現了一款高精度便攜式非接觸測量儀。系統(tǒng)功能完整、操作方便、可靠性高。

發(fā)表于：6/16/2016

基于DSP的實時圓檢測算法的設計實現與優(yōu)化[嵌入式技術][其他]

霍夫圓變換是圖像處理中人眼檢測的一種常見方法，但是其處理的數據量多，處理速度慢，在移植到DSP上后難以滿足實時性要求。對此，提出了一種將兩階段霍夫圓變換算法應用到 TMS320C6000系列 DSP上的實現與優(yōu)化方法。首先，在算法上對霍夫圓變換使用MarrHildreth算子增強等方法進行改進以保證檢測的準確率；之后根據 DSP的特點，利用C代碼優(yōu)化、浮點定點轉換和軟件流水等技術對算法進行深度優(yōu)化。實驗結果表明，程序的運行時間明顯縮短，為視線檢測的實時性實現創(chuàng)造了良好的條件。

發(fā)表于：6/16/2016

基于RSSI盲估計的MUAV雙天線跟蹤系統(tǒng)設計[通信與網絡][航空航天]

天線實時精確地跟蹤無人機飛行方向，是有效保證無人機擴展戰(zhàn)術網絡覆蓋范圍、提高通信帶寬和質量的關鍵所在。設計了一款基于信號接收強度（RSSI）盲估計跟蹤的雙天線跟蹤系統(tǒng)，使天線主波束時刻對準中繼無人機，提高了地面定向天線對中繼無人機的初始捕獲速度，實現動態(tài)跟蹤，確保通信信號強度處于優(yōu)值。實驗結果表明，相比單天線系統(tǒng)，該系統(tǒng)捕獲靈敏度和跟蹤速度明顯提高。

發(fā)表于：6/16/2016

嵌入式多通道高速采集及脈沖提取系統(tǒng)設計[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

：提出了一種以FPGA和ARM處理器為核心的嵌入式多通道高速采集及脈沖提取系統(tǒng)設計的新方法。該系統(tǒng)主要應用于電力設備局部放電檢測，監(jiān)測電力設備運行情況。系統(tǒng)主要實現用3種工作模式(正常工作模式、長記錄模式和觸發(fā)模式)實時采集、處理電信號，并根據采樣后得到的數據和脈沖波形來判斷被測信號是否正常工作。整個采集系統(tǒng)可實現100 MS/s的高速采樣，具有穩(wěn)定性高、實時性強、易于擴展、便于攜帶等特點。

發(fā)表于：6/16/2016

改進量子遺傳算法在函數尋優(yōu)中的應用[嵌入式技術][其他]

標準的量子遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)，且在定義域范圍較廣的函數尋優(yōu)中易出現優(yōu)化精度不高的情況。將量子交叉與模擬退火操作適當地加入量子遺傳算法中可以有效地避免算法陷入局部最優(yōu)解。根據第一次的優(yōu)化結果，縮小算法尋優(yōu)區(qū)域，以提高算法尋優(yōu)的精確度。最后對其用復雜二元函數進行測試，計算結果表明，通過該改進方式明顯提高了優(yōu)化算法的性能。

發(fā)表于：6/16/2016

Hadoop平臺中作業(yè)調度算法分析與改進研究[通信與網絡][數據中心]

針對傳統(tǒng)云計算作業(yè)調度中簡單優(yōu)先級設置的不足，首先對作業(yè)調度進行研究并提出了基于用戶服務等級協(xié)議(SLA)的作業(yè)分級機制。該設計基于QoS約束的多優(yōu)先級作業(yè)調度算法，在算法中利用云用戶作業(yè)中的偏好程度來設計優(yōu)先級值計算函數Priority，在作業(yè)調度時可以使較高等級的云用戶和具有較高優(yōu)先級的作業(yè)優(yōu)先得到任務的執(zhí)行，通過上述方式可以較好地保證云計算環(huán)境下的服務質量。

發(fā)表于：6/15/2016

LDA模型在網絡視頻推薦中的應用[模擬設計][通信網絡]

發(fā)表于：6/15/2016

基于模糊貝葉斯網絡的叉裝車制動系統(tǒng)故障診斷研究[嵌入式技術][汽車電子]

為解決因缺乏實際數據而無法準確計算叉裝車制動系統(tǒng)部件的故障概率問題，提出一種結合模糊集理論和貝葉斯網絡的模糊貝葉斯網絡故障診斷方法。該方法利用模糊數表達故障發(fā)生的可能性，將專家給出的節(jié)點故障概率主觀語言評判值轉換為模糊數，經過解模糊后得到精確值，再利用貝葉斯網絡推理進行故障的診斷，提高了貝葉斯網絡對模糊信息和不確定信息的處理能力。通過GeNIe軟件對所建立的叉裝車制動系統(tǒng)故障診斷模型仿真分析，驗證了該方法的有效性。

發(fā)表于：6/15/2016

基于BB84的多用戶量子密鑰分發(fā)協(xié)議[通信與網絡][通信網絡]

BB84協(xié)議是目前最接近實用化的量子密鑰分發(fā)（QKD）協(xié)議。點對點的量子密鑰分發(fā)系統(tǒng)已經可以商用，但現有的多用戶量子密鑰分發(fā)協(xié)議都是采用量子糾纏、量子存儲等技術手段進行密鑰分發(fā)，在現有的技術條件下只能停留在理論階段，離工程應用還有較長的距離。該文提出了一種基于BB84的多用戶量子密鑰分發(fā)協(xié)議，將計算機通信技術應用到量子保密通信中，實現一對多的量子通信網絡的量子密鑰分發(fā)，并從理論和實驗結果兩方面分析其可行性。

發(fā)表于：6/15/2016

基于CRAHN網絡的MAC層競爭時段幀突發(fā)機制的研究[通信與網絡][通信網絡]

近年來，關于無線電Ad Hoc網絡(Cognitive Radio Ad Hoc Networks, CRAHN)接入的研究較多。該文研究了基于競爭型(CP)和時隙分配型(CFP)兩種機制混合的混合型MAC層接入機制，在EDCA機制的前提下，給出了在CP時段的幀突發(fā)機制（Frame Bursting EDCA，FEDCA），通過仿真驗證了所提基于幀突發(fā)機制的FEDCA算法的優(yōu)越性。該算法可提高系統(tǒng)性能，尤其是音頻業(yè)務的QoS性能。

發(fā)表于：6/15/2016

無線傳感器網絡的體系結構和應用安全[通信與網絡][通信網絡]

隨著物聯(lián)網應用領域的不斷擴大，無線傳感器網絡的應用也以前所未有的速度迅速拓展。無線傳感器網絡（WSN）具有覆蓋區(qū)域廣泛、檢測精度高、可以遠程監(jiān)控和高容錯性等優(yōu)點，使其在軍事、工業(yè)、農業(yè)、環(huán)境保護、醫(yī)療系統(tǒng)、智能交通等各領域得到了廣泛的應用。雖然無線傳感器網絡的應用前景非常廣泛，但仍存在很多技術問題需要解決，包括最大限度減少傳感節(jié)點的功耗，以及如何有效提高網絡系統(tǒng)容量、減少碰撞阻塞等。為了有效解決以上技術難題，通過對MSN的體系結構以及具體應用領域的研究，提出了解決辦法。

發(fā)表于：6/15/2016

面向個性化定制的云制造服務平臺的研發(fā)[嵌入式技術][數據中心]

隨著個性化產品市場生產需求的增加，產品的定制程度越來越高，產品對制造企業(yè)的設計水平、制造能力、服務內容提出了較高的要求，而現有企業(yè)設計、生產制造、管理能力不足等問題已嚴重制約了個性化市場的發(fā)展。為了能夠推動個性化定制的深入應用，結合云制造技術，提出了基于云制造服務平臺的個性化定制服務模式和思想理念，構建了一種面向個性化定制的云制造服務平臺，分析了平臺的體系結構和工作流程，最后采用Apache服務器、PHP編程語言以及MySQL數據庫對平臺進行了搭建，對部分功能進行了說明，并以等高齒對數螺旋錐齒輪的設計過程為例，驗證了依托平臺進行個性化定制的可行性。

發(fā)表于：6/15/2016