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增益映射耦合局部正則化的圖像重構(gòu)算法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)當(dāng)前的圖像重構(gòu)方法在對(duì)多幀超分辨率圖像復(fù)原時(shí)，存在明顯的模糊效應(yīng)與振鈴效應(yīng)的不足，提出增益映射控制耦合局部正則化的圖像重構(gòu)算法。首先，通過(guò)對(duì)低分辨率圖像中亞像素的移動(dòng)進(jìn)行分析，構(gòu)建高低分辨率圖像的成像模型, 再對(duì)超分辨率圖像進(jìn)行估值，將重構(gòu)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)不穩(wěn)定的線性方程式組；然后，構(gòu)造正則化算子，聯(lián)合改進(jìn)的代數(shù)重建法求其穩(wěn)定值；最后，采用基于局部自適應(yīng)正則化的增益可控方法建立增益映射，完成超分辨率圖像重構(gòu)。仿真結(jié)果表明，與當(dāng)前圖像重構(gòu)算法相比，在修復(fù)低分辨率圖像時(shí)，該機(jī)制擁有更好的重構(gòu)效果，有效降低了模糊效應(yīng)與振鈴效應(yīng)。

發(fā)表于：4/19/2016

基于連續(xù)時(shí)間MDP模型和隨機(jī)決策的維護(hù)周期[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

生產(chǎn)系統(tǒng)的維護(hù)策略直接關(guān)系到設(shè)備的使用壽命，對(duì)生產(chǎn)線的連續(xù)性和可靠性，以及產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率、滿(mǎn)足率等方面都有影響。利用連續(xù)時(shí)間的MDP模型研究單臺(tái)設(shè)備的維護(hù)策略，綜合考慮轉(zhuǎn)移概率的動(dòng)態(tài)性和方案選擇的隨機(jī)性，利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，獲得最佳維護(hù)周期。將其應(yīng)用于混聯(lián)結(jié)構(gòu)，與基于離散空間的MDP維護(hù)策略進(jìn)行比較。結(jié)果顯示，基于連續(xù)時(shí)間MDP模型的維護(hù)策略能夠有效提高生產(chǎn)系統(tǒng)性能，降低成本，提高生產(chǎn)效益。

發(fā)表于：4/19/2016

基于Android平臺(tái)的注意力監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) [嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

腦電生物反饋治療（EEG Biofeedback）是近年來(lái)興起的一種治療注意缺陷多動(dòng)障礙（ADHD）的非藥物治療新方法，已在臨床上得到廣泛應(yīng)用，但該治療需要配合昂貴、笨重且專(zhuān)業(yè)化的設(shè)備，較難推廣。結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，配合美國(guó)NeuroSky公司的ThinkGear AM腦電采集模塊，設(shè)計(jì)了一款基于Android平臺(tái)的注意力監(jiān)測(cè)軟件，實(shí)現(xiàn)了腦電波的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和注意力水平的直觀顯示。整套系統(tǒng)簡(jiǎn)單便攜，成本低廉，對(duì)于腦電生物反饋治療的推廣有一定的意義。

發(fā)表于：4/18/2016

基于改進(jìn)的LMD運(yùn)動(dòng)想象信號(hào)識(shí)別[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)腦電信號(hào)非平穩(wěn)非線性特征，提出基于改進(jìn)的局部均值分解（Local Mean Decomposition，LMD）運(yùn)動(dòng)想象信號(hào)分類(lèi)方法。首先結(jié)合改進(jìn)LMD算法和加窗原則選取4～6 s想象信號(hào)作為分類(lèi)數(shù)據(jù)，提取包含μ節(jié)律和β節(jié)律的PF分量；其次計(jì)算所選分量的樣本熵值；最后用支持向量機(jī)進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)，并用分類(lèi)準(zhǔn)確率進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，運(yùn)用改進(jìn)LMD比傳統(tǒng)LMD方法的識(shí)別率更高，從而驗(yàn)證該方法的有效性。

發(fā)表于：4/18/2016

基于多核芯片S698PM的JTAG應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][汽車(chē)電子]

經(jīng)過(guò)幾十年SoC系統(tǒng)設(shè)計(jì)技術(shù)的快速發(fā)展, SOC芯片內(nèi)部頻率越來(lái)越快，編寫(xiě)及運(yùn)行程序越來(lái)越大。在測(cè)試及調(diào)試過(guò)程中，用傳統(tǒng)UART串口下載及調(diào)試程序，在速度、打印等方面呈現(xiàn)出諸多不便；而且該端口在SOC/FPGA研發(fā)領(lǐng)域中不通用，而JTAG接口卻圓滿(mǎn)地解決了上述兩個(gè)問(wèn)題。

發(fā)表于：4/15/2016

基于雙向多項(xiàng)式擬合的的動(dòng)態(tài)閾值分割算法[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

針對(duì)角膜內(nèi)皮細(xì)胞圖像非均勻光照的問(wèn)題進(jìn)行了研究，采用限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化、同態(tài)濾波方法進(jìn)行圖像增強(qiáng)[1]。同時(shí)提出了一種基于雙向多項(xiàng)式擬合的的動(dòng)態(tài)閾值分割算法，分別對(duì)圖像矩陣的行向量和列向量進(jìn)行了多項(xiàng)式擬合得到兩個(gè)方向上擬合后的閾值矩陣，然后將每個(gè)矩陣點(diǎn)的閾值同圖像矩陣在該點(diǎn)的值進(jìn)行比較得出二值分割圖像，該方法保留了因光照不均而容易丟失的特征形態(tài)細(xì)節(jié)。最后通過(guò)圖像孔洞填充、圖像腐蝕膨脹、圖像細(xì)化等一系列的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算得到了角膜內(nèi)皮細(xì)胞圖像的特征形態(tài)圖形。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與OTSU法[2]、NiBlack法等幾種算法相比，該算法的分割效果及實(shí)時(shí)性都具有明顯的提升。

發(fā)表于：4/15/2016

基于MUI的THMA-UWB系統(tǒng)性能分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)多用戶(hù)超寬帶無(wú)線電通信，分析在MUI情況下的THMA-UWB系統(tǒng)的性能。重點(diǎn)介紹了最佳二進(jìn)制正交脈沖位置調(diào)制(2PPM)和二進(jìn)制反極性脈沖幅度調(diào)制(2PAM)多用戶(hù)通信的基本原理，從理論上對(duì)基于SGA環(huán)境下的 THMA-UWB系統(tǒng)性能進(jìn)行了分析，包括幾種調(diào)制方式和參數(shù)對(duì)系統(tǒng)抗干擾影響的分析，最后對(duì)系統(tǒng)的誤碼率進(jìn)行了仿真比較。理論推導(dǎo)和仿真分析表明，使用SGA估計(jì)系統(tǒng)誤碼率的有效性在用戶(hù)數(shù)目的選取、脈沖形成因子和比特速率上都對(duì)系統(tǒng)有較大影響，2PAM-THMA超寬帶系統(tǒng)性能要優(yōu)于2PPM-THMA超寬帶系統(tǒng)的性能，且前者的系統(tǒng)誤碼率的下限更低，系統(tǒng)性能明顯更優(yōu)良。

發(fā)表于：4/15/2016

基于物理不可克隆函數(shù)的高性能RFID網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

RFID網(wǎng)絡(luò)是物聯(lián)網(wǎng)中物體身份識(shí)別的重要方案，RFID系統(tǒng)的安全性直接影響物聯(lián)網(wǎng)的安全性。已有的RFID隱私保護(hù)算法均需要線性地搜索后端的數(shù)據(jù)庫(kù)從而識(shí)別某個(gè)標(biāo)簽，因此后端數(shù)據(jù)庫(kù)的計(jì)算復(fù)雜度與延遲較高。對(duì)此基于物理不可克隆函數(shù)(PUF)提出一種無(wú)需數(shù)據(jù)庫(kù)搜索操作的低計(jì)算復(fù)雜度隱私保護(hù)算法。首先，采用PUF安全地保存標(biāo)簽的秘密信息以抵御妥協(xié)攻擊；然后，數(shù)據(jù)庫(kù)端僅需要3個(gè)哈希運(yùn)算與兩個(gè)異或運(yùn)算，計(jì)算復(fù)雜度為O(1)。最終，基于Vaudenay的RFID隱私安全模型分析本算法的性能，結(jié)果顯示其具有最高的隱私等級(jí)，同時(shí)計(jì)算復(fù)雜度最低。

發(fā)表于：4/14/2016

無(wú)線HART網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)變速率資源調(diào)度算法實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

無(wú)線HART網(wǎng)絡(luò)的資源調(diào)度是通過(guò)對(duì)超幀的資源分配來(lái)實(shí)現(xiàn)。目前無(wú)線HART網(wǎng)絡(luò)的資源調(diào)度算法研究主要應(yīng)用于節(jié)點(diǎn)更新速率固定的場(chǎng)合。將超幀分為數(shù)據(jù)超幀和管理超幀，提出了一種針對(duì)于節(jié)點(diǎn)變速率上傳數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)超幀分配算法，同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)超幀上行數(shù)據(jù)特性，在超幀中均勻分配時(shí)隙，提出了一種提高抗擾性的數(shù)據(jù)超幀分配算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法解決了無(wú)線HART網(wǎng)絡(luò)變速率節(jié)點(diǎn)的資源分配問(wèn)題，并提高了端對(duì)端數(shù)據(jù)傳輸?shù)目箶_性。

發(fā)表于：4/14/2016

數(shù)據(jù)挖掘提取查詢(xún)樹(shù)特征的SQL注入攻擊檢測(cè)[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)Web 應(yīng)用中數(shù)據(jù)庫(kù)信息容易遭受SQL注入攻擊的問(wèn)題，提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的SQL注入攻擊檢測(cè)方法，其核心在于查詢(xún)樹(shù)特征的提取和轉(zhuǎn)換。首先，在SQL數(shù)據(jù)庫(kù)日志中收集內(nèi)部查詢(xún)樹(shù)；然后，提取查詢(xún)樹(shù)中的語(yǔ)義和語(yǔ)法特征，并通過(guò)利用多維序列作為中間表示將查詢(xún)樹(shù)特征轉(zhuǎn)換為一個(gè)n維字符特征向量；再后，根據(jù)查詢(xún)樹(shù)類(lèi)型，利用不同的統(tǒng)計(jì)模型將字符特征向量轉(zhuǎn)換成n維數(shù)值特征向量；最后，根據(jù)這些特征，利用多項(xiàng)式核函數(shù)SVM對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)，從而實(shí)現(xiàn)SQL攻擊檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比其他幾種較新的方案，提出的方案有效提高了SQL攻擊的正確檢測(cè)率。

發(fā)表于：4/13/2016

一種分布式SCADA消息中間件設(shè)計(jì)方案[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著分布式SCADA系統(tǒng)在鐵路牽引供電應(yīng)用的不斷推廣，SCADA系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)之間以及與其他異構(gòu)系統(tǒng)之間進(jìn)行消息數(shù)據(jù)傳遞面臨著效率降低、接口不統(tǒng)一等問(wèn)題。針對(duì)此問(wèn)題，提出一種基于發(fā)布/訂閱模式的分布式SCADA消息中間件的設(shè)計(jì)方案，該方案使用了N-Tree結(jié)構(gòu)將系統(tǒng)消息進(jìn)行邏輯區(qū)域劃分，設(shè)計(jì)了一套完善的消息傳遞與反饋處理機(jī)制，方案中利用Quorum-Based改進(jìn)型算法確保了分布式節(jié)點(diǎn)的消息一致性。實(shí)踐及仿真實(shí)驗(yàn)證明，本方案提高了SCADA系統(tǒng)的消息傳遞效率，降低了分布式系統(tǒng)的運(yùn)行負(fù)載和通信開(kāi)銷(xiāo)。

發(fā)表于：4/13/2016

模塊化超聲給藥系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

基于超聲促滲的雙氯芬酸鈉體外透皮正交實(shí)驗(yàn)研究，在前期實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)積累的基礎(chǔ)上，提取了復(fù)合促滲的有效實(shí)驗(yàn)參數(shù)組合。為了適應(yīng)后期臨床測(cè)試的需要，在比對(duì)和分析目前超聲給藥系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，提出了模塊化超聲給藥系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，并完成了各部分主要模塊電路的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了超聲給藥系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和可持續(xù)升級(jí)，為后續(xù)工作的展開(kāi)提供了基礎(chǔ)。

發(fā)表于：4/12/2016

P300電位在特定目標(biāo)探測(cè)中的應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][其他]

利用多維EMD分解算法，在時(shí)域和空域上同時(shí)對(duì)信號(hào)進(jìn)行多維度的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?，利用?dǎo)聯(lián)電極之間的關(guān)聯(lián)信息，提高P300信號(hào)的提取準(zhǔn)確度。在此基礎(chǔ)上，以特定目標(biāo)探測(cè)為應(yīng)用目標(biāo)設(shè)計(jì)了刺激范式，并進(jìn)行了真實(shí)環(huán)境下特定目標(biāo)的探測(cè)。以不同刺激間隔為調(diào)節(jié)參數(shù)，經(jīng)過(guò)多輪次試驗(yàn)，獲得了P300電位的識(shí)別準(zhǔn)確率與刺激間隔的關(guān)系，該結(jié)論對(duì)P300電位在特定目標(biāo)探測(cè)中的應(yīng)用具有實(shí)際指導(dǎo)意義。

發(fā)表于：4/12/2016

面向容器的云平臺(tái)數(shù)據(jù)重分布策略研究[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

隨著Docker等的問(wèn)世，基于容器的操作系統(tǒng)級(jí)虛擬化技術(shù)受到云計(jì)算廠商的廣泛關(guān)注。針對(duì)云平臺(tái)上不同應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫(kù)容器（面向事務(wù)型任務(wù)的數(shù)據(jù)庫(kù)容器與面向分析型任務(wù)的數(shù)據(jù)庫(kù)容器）在運(yùn)行時(shí)對(duì)宿主機(jī)資源需求的差異，提出一種面向容器的數(shù)據(jù)重分布策略，用于優(yōu)化容器中數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該策略達(dá)到了預(yù)期效果，可以有效提升容器中數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的性能。

發(fā)表于：4/12/2016

基于IaaS云中的任務(wù)調(diào)度分配算法的研究與實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

近年來(lái)，基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的云計(jì)算的應(yīng)用日趨成熟，諸多開(kāi)源的云平臺(tái)不斷出現(xiàn)。異構(gòu)分布式環(huán)境中，在面對(duì)不同情況時(shí)，如何保障負(fù)載均衡已經(jīng)成為云計(jì)算研究中的重要研究方向。本文提出了一種基于DAG(Directed Acyclic Graph)的異構(gòu)分布式系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度策略。該算法通過(guò)資源效益度的競(jìng)爭(zhēng)，從篩選后的資源池中選擇恰當(dāng)?shù)馁Y源節(jié)點(diǎn)進(jìn)行任務(wù)分配，以此提高系統(tǒng)的負(fù)載均衡能力。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明，該任務(wù)調(diào)度算法可以有效降低通信開(kāi)銷(xiāo)，提高資源利用率，提升負(fù)載均衡能力，為整個(gè)系統(tǒng)提供高效的性能。

發(fā)表于：4/12/2016