久久精品国产成人综合,亚洲无线观看国产超清

單心動周期分割及MFCC特征提取系統(tǒng)[其他][醫(yī)療電子]

目前，在基于醫(yī)療大數據與機器學習的心音識別系統(tǒng)研究中，對于單心動周期的提取大多依賴人工截取或基于同步心電信號進行分割，大大降低了整個系統(tǒng)的實用性和易用性。針對以上問題提出了一種基于低頻提取的單心動周期分割及MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)特征提取的嵌入式硬件系統(tǒng)，能夠更高效地實現單心動周期分割并計算其MFCC特征參數，綜合分割準確率達98.3%，解決了單心音周期分割中對心音信號純凈度要求較高和沒有成熟系統(tǒng)的問題，并且降低了數據存儲成本，具有較好的實用性和潛在的應用前景。

發(fā)表于：12/29/2020 5:02:00 PM

毫米波自適應調制解調器的FPGA設計實現[通信與網絡][通信網絡]

毫米波通信鏈路是5G/6G以及無線專網的重要傳輸技術，自適應調制解調器可以對抗雨衰等環(huán)境影響，有效保障通信鏈路質量。利用System generator和Vivado等工具在FPGA實現并驗證了適應于毫米波通信鏈路的自適應調制解調模塊，支持BPSK-4096QAM的7種調制方式，實現時延小于18個時鐘周期，并保證誤信率在低于10-5情況下，可依據信道測量和信令指令進行自動切換。

發(fā)表于：12/29/2020 4:54:00 PM

基于FPGA的圖像壓縮編解碼系統(tǒng)設計[模擬設計][其他]

針對圖像處理的實時性要求，設計了一種基于FPGA的圖像壓縮編解碼系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括實時圖像采集、JPEG壓縮以及UART傳輸等功能。采用Altera公司的DE系列開發(fā)板，應用Verilog HDL硬件描述語言對D5M攝像頭進行配置，完成圖像采集。在圖像壓縮模塊，重點對2D-DCT變換進行改進。在基于Chen算法的基礎上采用二分頻信號控制器，減少了加法器的調用，實現其快速運算，進而完成圖像壓縮功能。在URAT傳輸模塊，主要完成串行通信與并行通信間的轉換。測試表明，圖像的壓縮比達到26.3:1，其均值信噪比大于40 dB，壓縮后的視覺效果良好，符合設計要求。

發(fā)表于：12/28/2020 9:13:00 AM

一種基于灰色RBF神經網絡的系統(tǒng)效能評估方法[其他][其他]

為了解決組成復雜、功能多樣、貧樣本的系統(tǒng)的綜合效能評估問題，針對系統(tǒng)的效能評估指標體系三層結構，構建了基于灰色理論、RBF神經網絡以及灰色RBF神經網絡的系統(tǒng)效能評估模型，并通過仿真驗證了這種灰色RBF神經網絡模型的精度要高于灰色模型和RBF神經網絡模型，可以準確地對功能多樣、組成復雜但是樣本少的系統(tǒng)進行綜合效能評估。

發(fā)表于：12/28/2020 9:06:00 AM

無線探空儀回波信號的變分模態(tài)分解與降噪研究[其他][其他]

無線電探空儀探測風場數據存在著大量強烈的非線性非平穩(wěn)的噪聲，采用一種結合變分模態(tài)分解的自適應和多尺度小波降噪的方法，對南極洲Syowa站點2019年1月的無線電探空儀風場數據進行了特征提取和降噪處理。首先利用變分模態(tài)分解法對信號進行模態(tài)分解，然后利用相關系數法確定屬于信號成分的模態(tài)分量，再利用小波分析法對剩余模態(tài)中的有效成分和噪聲做了進一步的分離，通過對全部的有效成分進行合并重構，實現信號的特征提取和降噪處理。仿真實驗和實際信號的處理結果都表明，該方法對于無線電探空儀風場信號中的非平穩(wěn)非線性噪聲具有良好的抑制作用，與傳統(tǒng)方法相比，具有更好的特征提取和降噪能力。

發(fā)表于：12/25/2020 9:09:00 AM

一種自適應網頁結構化信息提取方法[通信與網絡][通信網絡]

面向互聯(lián)網信息采集挖掘應用，針對傳統(tǒng)的網站信息整頁采集方式存在采集信息混雜、無法直接使用，而人工結構化采集方式成本高、工作效率低的問題，研究提出了一種自適應網頁結構化信息提取方法，實現了網頁分類算法、基于子樹的標題項、內容項的結構化信息提取算法?；诘湫途W站網頁分類標注數據集進行分類模型的學習建模，可以自適應不同網站的差異，對網頁進行分類，按照網頁分類分別提取出網頁中的列表項結構化信息、內容項結構化信息。該技術對提高網站信息結構化采集處理的自動化水平及處理效率具有重要作用。

發(fā)表于：12/25/2020 9:01:00 AM

基于Kinect的動態(tài)姿勢識別方法在醫(yī)療康復中的應用[通信與網絡][醫(yī)療電子]

在三維虛擬實驗領域，人體姿勢識別屬于其中的一項關鍵技術，將該技術應用于現代醫(yī)療當中，可對醫(yī)療康復提供一定的輔助和推進作用。在此研究中，把Kinect人體骨骼跟蹤技術與醫(yī)療康復結合起來，在廣泛收集標準醫(yī)療康復動作的基礎上，構建了一套標準醫(yī)療康復動作數據庫，作為與傳感器收集到的數據進行比較的基礎。為了提升對關節(jié)點角度測量的穩(wěn)定性和姿勢識別的準確度，提出了一種根據關節(jié)點之間的歐式距離和角度來進行姿勢判定的方式。結果表明，通過這一技術的運用，對姿勢的識別率較高，可針對訓練者的康復訓練及時給出反饋，使得針對訓練者的動作評價和指導更加便捷、高效，有利于醫(yī)療科技的發(fā)展，具有推廣價值。

發(fā)表于：12/24/2020 9:09:00 AM

PCIe設備功耗管理驅動程序的開發(fā)[電源技術][其他]

隨著PCIe設備在計算機系統(tǒng)中使用數量的增多，若能在確保設備正常工作的前提下適時調整設備的電源管理狀態(tài)，可有效降低功耗。PCIe設備的電源管理需要依靠操作系統(tǒng)和驅動程序協(xié)同處理實現。通過對電源管理技術和WDF驅動程序框架的研究和分析，介紹了I/O請求的處理流程、隊列使用的原則規(guī)范等內容，設計了基于I/O請求入列觸發(fā)、跟隨系統(tǒng)電源狀態(tài)轉換及設置框架屬性的解決方案來實現設備的休眠和喚醒，并展示部分代碼和實例驗證了設計的可行性。

發(fā)表于：12/24/2020 8:51:00 AM

自動化構建移動端神經網絡的技術研究[通信與網絡][通信網絡]

深度學習已在視覺、語音、自然語言等應用領域取得巨大成功，然而隨著網絡結構日趨復雜，神經網絡參數量也迅速增長，設計網絡結構和調節(jié)參數這一過程需要大量的專業(yè)知識與反復試驗，成本極高。此外，由于功耗限制與存儲空間等因素，移動端設備上的神經網絡模型規(guī)模受限。設計了一種高效的移動端神經網絡架構搜索算法，具體包括：(1)設計了一種在預先給定神經網絡架構的情況下可以自動計算模型浮點數運算次數的算法；(2)改進現有的基于梯度的神經網絡架構搜索算法，設計了一種帶約束的架構搜索算法；(3)在神經網絡架構搜索過程中加入對浮點數運算次數的約束，通過調節(jié)約束的強弱搜索到幾種不同的神經網絡架構。訓練搜索到的神經網絡，測試其在圖像分類任務上的性能，并與工業(yè)界常用的模型相比較。實驗結果表明，該方法搜索到的模型能達到目前工業(yè)界主流模型性能。

發(fā)表于：12/23/2020 9:06:00 AM

NLOS環(huán)境下基于WSN的救援人員定位系統(tǒng)研究[通信與網絡][通信網絡]

在大型建筑災難發(fā)生過程中，由于受到有毒煙霧、噪聲、大火、漏電、光線等不利因素影響，加上大型建筑內部結構復雜，很多救援人員難以獲得可靠的信息。針對上述情況，無線傳感器網絡在室內復雜環(huán)境定位方面可以發(fā)揮其優(yōu)勢作用，但目前面臨的挑戰(zhàn)就是在LOS環(huán)境下其定位精度非常高，然而在NLOS環(huán)境下其測量可能會受到非視距傳播的污染，從而導致定位精度下降。針對這一現象，提出一種改進的無跡卡爾曼濾波(MKF)定位方法。首先，采用檢驗統(tǒng)計方法識別移動節(jié)點和信標節(jié)點之間的傳播狀態(tài)。然后，利用線性卡爾曼濾波器(LKF)平滑測量距離，在此基礎上利用MKF削弱NLOS對于測量產生的影響。之后，采用無跡卡爾曼濾波(UKF)方法來確定未知移動節(jié)點的位置信息。最后通過數值仿真實驗驗證了所提算法的有效性。

發(fā)表于：12/23/2020 8:59:00 AM