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改進(jìn)稀疏表示的維吾爾族人臉識(shí)別算法[可編程邏輯][信息安全]

針對(duì)非均勻光照干擾維吾爾族人臉識(shí)別效果的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)稀疏表示方法及對(duì)維吾爾族人臉圖像中存在的復(fù)雜光照問(wèn)題的研究，提出了基于稀疏表示與偏微分方程組合來(lái)改善Retinex算法的維吾爾族人臉辨析方法。該方法首先由偏微分方程的方法改善Retinex，可以有效地減少光暈現(xiàn)象在反射系數(shù)圖中，進(jìn)而取得原子庫(kù)在光照不變的情況，然后利用稀疏表示達(dá)到維吾爾族人臉在非均勻光照下的識(shí)別。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明，該方法有效提高了稀疏表示方法在處理復(fù)雜光照維吾爾族人臉圖像時(shí)的識(shí)別效果,達(dá)到了魯棒性強(qiáng)、識(shí)別率高的目標(biāo)。

發(fā)表于：2/26/2016

基于FOC的PMSM速度控制系統(tǒng)的研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

根據(jù)磁場(chǎng)定向控制理論以及永磁同步電動(dòng)機(jī)調(diào)速控制系統(tǒng)的控制方案建立仿真模型，并對(duì)永磁同步電動(dòng)機(jī)的調(diào)速過(guò)程進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果較好地反映了永磁同步電動(dòng)機(jī)的調(diào)速運(yùn)行過(guò)程，對(duì)進(jìn)一步開(kāi)發(fā)永磁同步電動(dòng)機(jī)速度控制系統(tǒng)具有重要意義。

發(fā)表于：2/26/2016

一種基于OpenCL的高能效并行KNN算法及其GPU驗(yàn)證[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

近年來(lái)數(shù)據(jù)分類(lèi)技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各類(lèi)問(wèn)題中，作為最重要的分類(lèi)算法之一，K最近鄰法（KNN）也被廣泛使用。在過(guò)去的近50年，人們就如何提高KNN的并行性能做出巨大努力?；贑UDA的KNN并行實(shí)現(xiàn)算法——CUKNN算法證明KNN在GPU上的并行實(shí)現(xiàn)比在CPU上串行實(shí)現(xiàn)的速度提升數(shù)十倍，然而，CUDA在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中包含了大量的冗余計(jì)算。提出了一種并行冒泡的新型KNN并行算法，并通過(guò)OpenCL，在以GPU作為計(jì)算核心的異構(gòu)系統(tǒng)上進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示提出的方法比CUDA快16倍。

發(fā)表于：2/26/2016

基于電感數(shù)字轉(zhuǎn)換器的金屬探測(cè)小車(chē)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][汽車(chē)電子]

利用LDC1000電感數(shù)字轉(zhuǎn)換器設(shè)計(jì)了一個(gè)金屬探測(cè)小車(chē)。小車(chē)以MC9S12XS128單片機(jī)為控制核心，控制裝有LDC1000電感傳感器的擺臂左右擺動(dòng)，進(jìn)行金屬探測(cè)?？刂撇呗詾橄却致?huà)呙柙倬_定位，能在500 mm×500 mm的測(cè)試區(qū)域內(nèi)探測(cè)到探頭下方一定距離內(nèi)的特定金屬，并分辨出金屬的不同特性。該金屬探測(cè)小車(chē)探測(cè)精度高，測(cè)量信息準(zhǔn)確、穩(wěn)定，而且成本低，能適應(yīng)多種惡劣環(huán)境，在軍事領(lǐng)域、工業(yè)領(lǐng)域和安全領(lǐng)域都有很好的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：2/26/2016

基于雙處理器系統(tǒng)的圖形生成電路研究與應(yīng)用[可編程邏輯][航空航天]

機(jī)載顯示器分辨率越來(lái)越高，顯示內(nèi)容越來(lái)越復(fù)雜，這對(duì)圖形生成電路提出了更高的要求。提出了一種基于雙處理器系統(tǒng)的圖形生成電路實(shí)現(xiàn)方法，以?xún)善珼SP處理器作為繪圖核心，配合FPGA和SDRAM幀存構(gòu)建硬件平臺(tái)，由主DSP進(jìn)行繪圖任務(wù)分配，并將任務(wù)分配結(jié)果通過(guò)Linkport口傳遞給從DSP，主從DSP根據(jù)任務(wù)分配結(jié)果并行完成圖形生成算法運(yùn)算，從DSP通過(guò)Linkport口向主DSP發(fā)送圖形數(shù)據(jù)，主DSP將圖形數(shù)據(jù)寫(xiě)入SDRAM幀存中,配合FPGA對(duì)SDRAM進(jìn)行乒乓操作完成圖形數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)生成與顯示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法與單處理器方案相比，在功耗僅增加15%的情況下圖形生成效率可提高53%以上，生成一幅1 024×768的EFIS電子飛行顯示系統(tǒng)畫(huà)面幀率可達(dá)86 f/s。

發(fā)表于：2/25/2016

一種軟硬件協(xié)同控制的片上緩存功耗優(yōu)化方法[電源技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

片上多處理器系統(tǒng)的發(fā)展導(dǎo)致片上高速緩存的所占面積急劇增加，其對(duì)應(yīng)的泄露功耗也相應(yīng)增加。將高速緩存行劃分成3部分進(jìn)行控制，其中數(shù)據(jù)部分的訪問(wèn)分為協(xié)議訪問(wèn)和數(shù)據(jù)訪問(wèn)兩部分，每部分支持多種工作模式來(lái)進(jìn)行管控。通過(guò)工作模式的切換對(duì)高速緩存的三部分進(jìn)行管控可以使漏過(guò)功耗平均減少76.78%，但相應(yīng)的性能損失最高會(huì)達(dá)到7.74%。由于性能損失較大，提出了一種改進(jìn)的高速緩存衰退的方法來(lái)優(yōu)化管控策略。這種策略不僅能夠把性能損失控制在3%以下，而且能夠保證平均能耗優(yōu)化達(dá)到近75%。

發(fā)表于：2/25/2016

發(fā)電廠三維智能安防平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

發(fā)電廠作為國(guó)家重要的能源供給單元，其廠區(qū)及設(shè)施的安全直接關(guān)系著社會(huì)和民生，發(fā)電廠的安全防范自是重中之重。提出了在發(fā)電廠全廠工業(yè)及廠區(qū)視頻、身份識(shí)別（含門(mén)禁控制和出入口控制）、周界防護(hù)、人員巡更等系統(tǒng)基礎(chǔ)上，利用三維可視化技術(shù)，構(gòu)建三維智能安防平臺(tái)，接入火災(zāi)自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)各系統(tǒng)間數(shù)據(jù)的共享和聯(lián)動(dòng)，提高發(fā)電廠數(shù)字化、信息化和可視化水平。

發(fā)表于：2/25/2016

一種基于步進(jìn)電機(jī)的振蕩器控制設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

設(shè)計(jì)了一種用于振蕩器的驅(qū)動(dòng)控制方案。簡(jiǎn)要說(shuō)明了關(guān)鍵器件選型；介紹了以CAN總線(xiàn)作為通信方式的控制電路總體設(shè)計(jì)；詳細(xì)闡述了電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)；分析了步進(jìn)電機(jī)使用時(shí)需要關(guān)注的主要問(wèn)題并提出了相應(yīng)的解決方法；針對(duì)步進(jìn)電機(jī)升降速控制，給出了適合本系統(tǒng)的控制算法。實(shí)驗(yàn)證明，本套驅(qū)動(dòng)控制方案能夠合理地實(shí)現(xiàn)所選步進(jìn)電機(jī)的驅(qū)動(dòng)功能，振蕩器能夠?qū)⑼斜P(pán)內(nèi)的液體樣品充分混勻。

發(fā)表于：2/25/2016

基于TAM-TRA的移動(dòng)支付模式消費(fèi)者接受影響因素研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

移動(dòng)支付模式發(fā)展迅速，消費(fèi)者接受移動(dòng)支付的能力直接影響移動(dòng)支付的發(fā)展。在總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上，融合技術(shù)接受模型和理性行為理論，分析出消費(fèi)者使用移動(dòng)支付的影響因素，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查，建立結(jié)構(gòu)方程模型并進(jìn)行了嚴(yán)格的檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明，技術(shù)便利、安全認(rèn)知、使用環(huán)境、感知有用性、感知易用性、信任、創(chuàng)新性和使用氛圍對(duì)消費(fèi)者接受移動(dòng)支付具有顯著的積極影響。最后，根據(jù)其結(jié)果，提出了促進(jìn)移動(dòng)支付發(fā)展的相應(yīng)建議。

發(fā)表于：2/25/2016

HDFS可視化管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

Hadoop工具核心模塊包括分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System，HDFS）和分布式編程模型MapReduce，其中HDFS是Hadoop數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理的核心模塊，但目前缺乏有效的HDFS可視化管理工具，因此設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一套可視化管理工具，該工具基于Java Swing組件開(kāi)發(fā)。以此工具為基礎(chǔ)，搭建了一套基于Hadoop的海量遙感數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)界面友好，易于部署，可以很好地支持HDFS可視化管理。

發(fā)表于：2/25/2016

基于Android的多人定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)*[測(cè)試測(cè)量][其他]

目前大多數(shù)導(dǎo)航軟件都采用指南針指向的單目標(biāo)導(dǎo)航模式進(jìn)行定位和導(dǎo)航，此模式無(wú)法進(jìn)行一對(duì)一定位且導(dǎo)航指示不夠簡(jiǎn)明，為了滿(mǎn)足更多定位情境和提供更簡(jiǎn)明的導(dǎo)航指示，設(shè)計(jì)了一款基于Android的多人定位系統(tǒng)，該系統(tǒng)提供準(zhǔn)確快捷的好友定位以及更多導(dǎo)航生活服務(wù)，具有多人定位、導(dǎo)航找人、定點(diǎn)集合等功能。在實(shí)際應(yīng)用中，該系統(tǒng)取得較好的效果。

發(fā)表于：2/25/2016

一種新的模糊聚類(lèi)有效性指標(biāo)[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)模糊C均值（FCM）算法聚類(lèi)數(shù)需要預(yù)先設(shè)定的問(wèn)題，提出了一種新的模糊聚類(lèi)有效性指標(biāo)。首先，計(jì)算簇中每個(gè)屬性的方差，給方差較小的屬性賦予較大的權(quán)值，給方差較大的屬性賦予較小的權(quán)值，得到一種基于屬性加權(quán)的FCM算法；然后，根據(jù)FCM改進(jìn)算法得到的隸屬度矩陣計(jì)算類(lèi)內(nèi)緊致性和類(lèi)間分離性；最后，利用類(lèi)內(nèi)緊致性和類(lèi)間分離性定義一個(gè)新的聚類(lèi)有效性指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該指標(biāo)可以找到符合數(shù)據(jù)自然分布的類(lèi)的數(shù)目?；趯傩约訖?quán)的FCM算法可以識(shí)別不同屬性的重要程度，增加聚類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)確率，使用FCM改進(jìn)算法得到的隸屬度矩陣定義的有效性指標(biāo)，能夠發(fā)現(xiàn)正確的聚類(lèi)個(gè)數(shù)，實(shí)現(xiàn)聚類(lèi)無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)過(guò)程。

發(fā)表于：2/25/2016

無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中基于演化博弈論的功率控制研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)功率控制中存在的吞吐量受限問(wèn)題，建立基于演化博弈論的功率控制吞吐量模型PCTBEGT。證明PCTBEGT模型中存在唯一的演化穩(wěn)定策略并給出PCTBEGT博弈模型中網(wǎng)絡(luò)吞吐量的定義。最后使用MATLAB工具對(duì)網(wǎng)絡(luò)吞吐量和演化穩(wěn)定策略進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，結(jié)果表明，在使用演化博弈論的功率控制中，網(wǎng)絡(luò)吞吐量和資源的利用率得到了進(jìn)一步提高和優(yōu)化。

發(fā)表于：2/25/2016

基于社區(qū)的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)冗余效用混合轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)主流路由協(xié)議沒(méi)有考慮到節(jié)點(diǎn)的社區(qū)特性，提出了一種基于社區(qū)的冗余效用混合轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制。該算法從合理降低洪泛度和準(zhǔn)確預(yù)測(cè)效用值方面出發(fā)，通過(guò)消息篩選、消息優(yōu)先級(jí)和活躍節(jié)點(diǎn)機(jī)制對(duì)消息進(jìn)行有效處理和轉(zhuǎn)發(fā)。與經(jīng)典的Epidemic和Prophet算法相比，該算法具有消息傳達(dá)率較高、傳輸延時(shí)小和網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)低的特點(diǎn)。

發(fā)表于：2/24/2016

農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[測(cè)試測(cè)量][其他]

針對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化管理需求，介紹了ARM與ZigBee技術(shù)相結(jié)合設(shè)計(jì)農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的方法。硬件部分采用ZigBee外接傳感器設(shè)計(jì)環(huán)境數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)，采用S3C2440處理器和CC2530設(shè)計(jì)協(xié)調(diào)器網(wǎng)關(guān)，其中CC2530與ARM之間采用SPI口進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。軟件部分基于IAR平臺(tái)結(jié)合Z-Stack協(xié)議棧構(gòu)建ZigBee無(wú)線(xiàn)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，用于采集并傳輸影響農(nóng)作物生長(zhǎng)的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境信息，數(shù)據(jù)在基于ARM與ZigBee技術(shù)相結(jié)合而開(kāi)發(fā)的網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)處實(shí)現(xiàn)匯聚，最終通過(guò)串口發(fā)送到基于VC++6.0與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)開(kāi)發(fā)的上位機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。經(jīng)測(cè)試，網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)能實(shí)時(shí)接收傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，并通過(guò)串口成功上傳到上位機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)分析、歷史查詢(xún)和異常報(bào)警功能，系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性和實(shí)用性。

發(fā)表于：2/24/2016