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基于水聲傳感網(wǎng)絡(luò)的樹形拓?fù)浠旌螹AC協(xié)議[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

鑒于水下傳感網(wǎng)絡(luò)的長時延、低帶寬的特點，設(shè)計有效的水下無線網(wǎng)絡(luò)的通信傳輸協(xié)議很有必要。提出一種樹形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的結(jié)合基于競爭和基于分配兩種模式的混合策略，減少了水聲通信中的握手次數(shù)，即減少了RTS/CTS請求的發(fā)送次數(shù)，利用組播、LRU預(yù)留時間策略提高了傳輸效率，整合了網(wǎng)絡(luò)通信中ACK包和數(shù)據(jù)包的發(fā)送，既能使所有節(jié)點間實現(xiàn)自由通信，又能提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量、節(jié)約能耗。

發(fā)表于：2/6/2016

基于CAN總線的PC機(jī)與單片機(jī)的多點通信[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計了一種基于CAN總線的PC機(jī)與單片機(jī)多點通信系統(tǒng)。系統(tǒng)包括PC機(jī)、STC89S52單片機(jī)、CAN接口控制器、串行收發(fā)器等。介紹了USB轉(zhuǎn)CAN通信接口的通信節(jié)點設(shè)計方案，給出了各通信節(jié)點的硬件電路和軟件設(shè)計，最后進(jìn)行了系統(tǒng)通信實驗，結(jié)果表明該系統(tǒng)具有可靠性高、抗干擾能力強(qiáng)等特點。

發(fā)表于：2/6/2016

一種改進(jìn)的TCP Westwood算法[模擬設(shè)計][汽車電子]

無線網(wǎng)絡(luò)存在高誤碼率、帶寬變化大等特點，針對丟包類型多樣化、擁塞控制中參數(shù)設(shè)置既盲目又單一化等問題，提出了一種TCP Westwood（簡稱TCPW）的改進(jìn)算法TCP-NW，該算法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中帶寬的利用率來區(qū)分丟包類型并細(xì)化擁塞情況，并據(jù)此對CWND（擁塞窗口）和SSTHRESH（慢啟動門限值）值進(jìn)行調(diào)整。仿真實驗表明，TCP-NW算法在網(wǎng)絡(luò)時延、抖動、吞吐量等方面表現(xiàn)穩(wěn)定，對于無線網(wǎng)絡(luò)TCP的傳輸性能有較大的改善。

發(fā)表于：2/6/2016

雙源雙宿單源宿重合TDD兩跳級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)容量研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

對雙源雙宿兩跳級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究，提出了一種TDD模式下可達(dá)的網(wǎng)絡(luò)容量。首先，考慮一個由三個節(jié)點級聯(lián)組成的雙源雙宿兩跳網(wǎng)絡(luò)模型：首節(jié)點是第一信源（S1），其對應(yīng)信宿為尾節(jié)點（D1）；尾節(jié)點也作為第二信源（S2）；中間節(jié)點既是S2對應(yīng)的信宿（D2），也是S1到D1的中繼。網(wǎng)絡(luò)工作在時分雙工（TDD）模式，中繼采用解碼轉(zhuǎn)發(fā)（DF）策略。其次，利用最大流-最小割原理獲得了網(wǎng)絡(luò)容量的外界，并證明其可達(dá)性。對于獲得的容量結(jié)論，利用線性規(guī)劃數(shù)學(xué)方法尋找最佳的時隙分配方案，并通過具體實例進(jìn)行分析驗證。分析表明，調(diào)節(jié)時隙分配可以優(yōu)化容量。

發(fā)表于：2/5/2016

基于EnFCM的海量圖像聚類分割算法的并行研究[顯示光電][其他]

圖像分割的處理速度成為大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)處理的瓶頸。本文提出一種基于EnFCM的圖像聚類分割模型，直接對圖像像素的灰度級進(jìn)行聚類，能顯著提高圖像聚類分割的處理速度。為進(jìn)一步提高處理速度，結(jié)合EnFCM圖像聚類分割模型特點，設(shè)計了三種并行優(yōu)化策略——純MPI并行方法、MPI+OpenMP混合編程方法和CUDA并行架構(gòu)方法，使其適合于大規(guī)模圖像處理。實驗結(jié)果表明，提出的三種并行優(yōu)化策略都取得良好的加速效果。

發(fā)表于：2/5/2016

基于書寫規(guī)則的書法字筆畫及筆順提取[模擬設(shè)計][其他]

提出了一種針對篆書和隸書等多類別書法字圖像筆畫及筆順信息的提取算法。算法通過使用書法字骨架圖與輪廓圖相結(jié)合的方式，使用針對交叉處輪廓點角度聚類及該點與交叉中心歐氏距離相結(jié)合的聚類準(zhǔn)則，完成交叉處筆畫的信息補全、處理，并根據(jù)書寫規(guī)則提取書法字的筆順信息。最后，針對楷體、隸書、篆書三類書法字圖像做筆畫以及筆順信息的提取，實驗結(jié)果表明本文所提出的方法對多類別書法字圖像筆畫提取取得了較好的效果。

發(fā)表于：2/5/2016

基于CLBP、改進(jìn)KPCA和RF的牛肉大理石紋評級[顯示光電][其他]

為進(jìn)一步提高牛肉大理石紋評級的正確率，提出了基于完整局部二值模式（Completed Local Binary Pattern，CLBP）、改進(jìn)核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis，KPCA）和隨機(jī)森林（Random Forests，RF）的牛肉大理石紋評級方法。首先，利用CLBP提取牛肉大理石紋圖像的紋理特征；其次，采用混沌蜂群算法對KPCA的核參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，使KPCA的降維效果和特征提取達(dá)到最優(yōu)，獲得表征牛肉大理石紋樣本圖像的特征向量；最后，使用隨機(jī)森林完成牛肉大理石紋樣本的分級識別，獲得最終評級結(jié)果。大量實驗結(jié)果表明，與基于分形維和圖像特征的方法、基于灰度共生矩陣和BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法相比，本文方法所得識別率最高。

發(fā)表于：2/5/2016

基于DSP+FPGA的高速數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)設(shè)計[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

針對信號處理數(shù)據(jù)量大、實時性要求高的特點，從實際應(yīng)用出發(fā)，設(shè)計了以雙DSP+FPGA為核心的并行信號處理模塊。為了滿足不同的信號處理任務(wù)需求，F(xiàn)PGA可以靈活地選擇與不同的DSP組成不同的信號處理結(jié)構(gòu)，同時為滿足大數(shù)據(jù)存儲要求設(shè)計了可方便網(wǎng)絡(luò)控制的數(shù)據(jù)存儲模塊。模塊之間可以通過自定義LVDS接口實現(xiàn)互聯(lián)，組成一個系統(tǒng)。

發(fā)表于：2/5/2016

新型即插即用星載計算機(jī)千兆以太網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對我國現(xiàn)階段星載計算機(jī)通用性較差和無法“即插即用”的問題，以及對數(shù)據(jù)傳輸速率的高要求，設(shè)計了新型即插即用星載計算機(jī)千兆以太網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，重點研究了星載計算機(jī)的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計和千兆以太網(wǎng)的實現(xiàn)。該系統(tǒng)以國產(chǎn)BM3803為處理器，采用緊湊型外圍組件互聯(lián)cPCI總線為內(nèi)總線與系統(tǒng)各功能模塊互連，實現(xiàn)即插即用和通用化功能。千兆以太網(wǎng)平臺采用MAC+PHY方式，MAC采用FPGA內(nèi)嵌的IP核實現(xiàn)，PHY采用Marvell公司的88E1111芯片實現(xiàn)。對比國產(chǎn)星載計算機(jī)在以太網(wǎng)方面的現(xiàn)狀，分析表明，該系統(tǒng)通用性更好，數(shù)據(jù)處理性能更高，數(shù)據(jù)傳輸速率最高可達(dá)1 Gb/s。以FPGA方式實現(xiàn)千兆以太網(wǎng)設(shè)計，有效提高了系統(tǒng)的可靠性和集成度，能夠滿足未來較長時間國內(nèi)星載計算機(jī)系統(tǒng)在千兆以太網(wǎng)方面的實際應(yīng)用需求。

發(fā)表于：2/5/2016

基于STM32的便攜式多功能數(shù)字示波器設(shè)計[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

本設(shè)計是基于STM32平臺，移植μC/OS-Ⅱ嵌入式操作系統(tǒng)和μCGUI嵌入式應(yīng)用圖形支持系統(tǒng)，形成一個完善的有人機(jī)接口的實時嵌入式系統(tǒng)，在這個平臺上設(shè)計制作一個便攜式多功能數(shù)字示波器，采用STM32高性能ARM處理器作為核心控制芯片，顯示器選用TFT真彩液晶。實時性高，人機(jī)界面友好，具有很好的推廣使用價值，可廣泛應(yīng)用于信號采集、工程實踐等領(lǐng)域。

發(fā)表于：2/5/2016

基于MB_LBP與改進(jìn)Fast PCA算法的人臉特征提取[嵌入式技術(shù)][信息安全]

針對MB_LBP算法對人臉特征提取維數(shù)較高，使用PCA方法會造成圖像原始空間結(jié)構(gòu)破壞和維數(shù)變得過大等問題，提出一種基于多塊LBP（Multi-scale Block Local Binary Patterns， MB_LBP），結(jié)合改進(jìn)的Fast PCA算法進(jìn)行人臉特征提取的方案。首先用MB_LBP算法提取人臉圖像的特征，接著用本文所改進(jìn)Fast PCA方法加速計算矩陣S非零本征值所對應(yīng)的本征向量，對人臉特征進(jìn)行降維，最后在ORL人臉庫進(jìn)行驗證。實驗表明，該方法對后期人臉特征提取效果優(yōu)于改進(jìn)前的效果，很大程度上降低了提取時間，效果明顯。

發(fā)表于：2/5/2016

融合隱語義模型的聚類協(xié)同過濾[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

發(fā)表于：2/5/2016

基于兩步式迭代最近點的三維人耳配準(zhǔn)算法[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

提出了一種新型兩步式迭代最近點算法對三維人耳點云模型進(jìn)行配準(zhǔn)，該過程主要分為兩步完成：（1）采用基于CUDA并行加速的EM-ICP算法進(jìn)行初始配準(zhǔn)，從而使人耳點云數(shù)據(jù)大致調(diào)整為同一姿態(tài)，并且為下一步提供良好的初始變化；（2）基于ICP算法對三維人耳點云數(shù)據(jù)進(jìn)行精確配準(zhǔn)。該方式能夠有效避免ICP算法配準(zhǔn)過程中局部對齊等缺陷。實驗結(jié)果證明，采用兩步式迭代最近點算法配準(zhǔn)后的三維人耳數(shù)據(jù)具有良好的配準(zhǔn)效果與配準(zhǔn)速度。

發(fā)表于：2/5/2016

基于MAP-REDUCE的大數(shù)據(jù)不一致性解決算法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

大數(shù)據(jù)時代悄然而至，數(shù)據(jù)質(zhì)量也引起人們的關(guān)注。在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，很重要的一部分是解決數(shù)據(jù)不一致性問題。針對大數(shù)據(jù)情況下的數(shù)據(jù)不一致問題，本文提出了在MAP-REDUCE框架下的聚類算法。本文在MAP-REDUCE框架下對K-MEDOIDS聚類算法進(jìn)行了改進(jìn)，增強(qiáng)了算法的適用性和精確性，并通過仿真實驗驗證了在大數(shù)據(jù)環(huán)境下該算法的并行性和有效性。

發(fā)表于：2/5/2016

基于頻率特征提取的脫機(jī)手寫字符的快速識別[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

針對目前脫機(jī)手寫字符識別計算量大，對字體字形都有一定的要求，提出了主要以字符矩陣中01變換頻率為基礎(chǔ)，從字符的整體和局部特征出發(fā)進(jìn)行分析識別的算法。此算法縮減了計算量并對所需局部信息進(jìn)行放大，在一定程度上避免了傳統(tǒng)采用分類器方法的錯誤傳導(dǎo)，提高了字符的識別率，易于實現(xiàn)移植和擴(kuò)展。

發(fā)表于：2/5/2016