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基于PCM編碼的模擬信號數(shù)字化實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

用A律13折線近似PCM編碼的過程，總結(jié)了三種不同的計算思路，通過對極性碼C1，段落碼C2C3C4，段內(nèi)碼C5C6C7C8的計算，得到PCM的8位二進(jìn)制編碼、編碼電平及編碼量化誤差。三種計算方法結(jié)果一致，表明了三種計算方法的有效性。最后，在MATLAB上對PCM編碼進(jìn)行了仿真，并總結(jié)了三種計算方法的特點(diǎn)，對PCM編碼的計算及實(shí)現(xiàn)具有一定的借鑒意義。

發(fā)表于：3/13/2017 9:49:00 PM

基于稀疏表示的密集多徑非相干信號檢測方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了提高在密集多徑信道下信號檢測性能，提出了一種基于稀疏表示的非相干檢測方法。此方法考慮了稀疏表示的原理及特點(diǎn), 以稀疏信號分解、主成分分析及特征信號提取為基礎(chǔ), 通過利用假設(shè)檢驗方法對信號進(jìn)行最終判決, 實(shí)現(xiàn)了在密集多徑環(huán)境下的信號檢測。仿真驗證了所提方案的可行性，對比了傳統(tǒng)方案和所提方案的檢測性能，結(jié)果表明該方法具有更好的檢測能力。

發(fā)表于：3/13/2017 8:34:00 PM

多層無線異質(zhì)傳感網(wǎng)絡(luò)的高效節(jié)能預(yù)測聚類算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

無線傳感網(wǎng)絡(luò)設(shè)計主要是減少能源消耗，延長網(wǎng)絡(luò)生存時間。介紹了一種異質(zhì)傳感網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于現(xiàn)存聚類算法的研究，并提出了一種高效節(jié)能的預(yù)測聚類算法，此算法能適應(yīng)能源和目標(biāo)異質(zhì)的傳感網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)能源和通信成本等各種因素，該算法能使節(jié)點(diǎn)選擇簇頭。相對于具有較低剩余能源的節(jié)點(diǎn)來說，具有較高剩余能源的節(jié)點(diǎn)成為簇頭的概率較大，因此可以均勻消耗網(wǎng)絡(luò)能源。為了減少聚類階段進(jìn)行廣播時的能源消耗和延長網(wǎng)絡(luò)生存時間, 建立了一種用于常規(guī)數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)的能源消耗預(yù)測模式。相對于目前聚類的算法來說，仿真結(jié)果表明該算法可實(shí)現(xiàn)更長傳感網(wǎng)絡(luò)生存時間、更高能源效率和卓越網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測質(zhì)量。

發(fā)表于：3/13/2017 8:15:00 PM

基于知識的指控系統(tǒng)智能決策關(guān)鍵技術(shù)研究[嵌入式技術(shù)][其他]

著眼于知識在指揮控制中的作用機(jī)理，以提升軍隊指揮控制系統(tǒng)智能決策的科學(xué)性、智能化和適應(yīng)性為目標(biāo)，設(shè)計基于知識的指揮控制系統(tǒng)智能決策框架結(jié)構(gòu)，采用基于本體的知識表示技術(shù)構(gòu)建決策任務(wù)空間知識體系，研究面向情景空間的智能化知識服務(wù)技術(shù)，提出基于產(chǎn)生式規(guī)則的指揮實(shí)體靜態(tài)決策推理模型和基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)的動態(tài)決策推理模型，旨在為未來我軍智能化指揮控制系統(tǒng)的論證和建設(shè)提供理論與技術(shù)準(zhǔn)備。

發(fā)表于：3/13/2017 7:57:00 PM

基于Leap Motion指尖位置的手勢提取和識別技術(shù)研究[嵌入式技術(shù)][其他]

Leap Motion是最近推出的一款比較新穎的手部信息采集設(shè)備，它能夠高精度、高幀率地跟蹤捕獲手部信息，基于此特性，本文闡述了一種基于指尖位置和方向信息進(jìn)行手勢提取和識別的研究方案。采用Leap Motion傳感器進(jìn)行手勢的三維空間坐標(biāo)信息采集，從中提取指尖坐標(biāo)及方向向量信息，建立手勢識別模型，構(gòu)建手勢特征數(shù)據(jù)。對特征數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后輸入到支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對特定手勢的識別。實(shí)驗結(jié)果表明，提出的手勢識別方案平均識別精度達(dá)到97.33%，具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。

發(fā)表于：3/13/2017 6:12:00 PM

基于相位一致的周邊抑制目標(biāo)輪廓檢測算法[嵌入式技術(shù)][其他]

針對復(fù)雜背景下的傳統(tǒng)目標(biāo)輪廓檢測算法受圖像對比度及亮度變化影響，且存在過多噪聲與輪廓弱化等問題，提出一種新的相位一致性周邊抑制輪廓檢測算法。算法首先根據(jù)相位一致性(PC)原理，應(yīng)用Log_Gabor 構(gòu)造相位一致性模型，克服了對比度與亮度改變的影響；其次，引入全變差去噪模型，基于相位一致性進(jìn)行了改進(jìn)，去除了大量的噪聲；最后，提出各向同性周邊抑制模型對上述模型進(jìn)行優(yōu)化，抑制紋理邊緣，使真實(shí)輪廓更突出。仿真結(jié)果顯示，與PC模型和周邊抑制算法相比，新算法的精度更高, 明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法, 并具有較高的穩(wěn)定性。

發(fā)表于：3/13/2017 6:00:00 PM

基于Kinect虛擬文物互動展示系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[顯示光電][其他]

利用Kinect的局部骨骼追蹤技術(shù)，捕獲人體數(shù)據(jù)、彩色數(shù)據(jù)和深度數(shù)據(jù)，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，描繪出手的輪廓并且根據(jù)深度信息識別出手勢的意思，做邏輯處理后，通過Kinect設(shè)備將信息發(fā)送給PC，形成操作命令映射到虛擬文物上，虛擬文物會進(jìn)行相應(yīng)的動作，比如移動、放大、旋轉(zhuǎn)等。測試結(jié)果表明，系統(tǒng)工作穩(wěn)定可靠，體驗者能夠通過體感交互技術(shù)較好地對虛擬文物進(jìn)行控制。虛擬文物互動展示系統(tǒng)突破了傳統(tǒng)文物的展示方式，使觀眾積極參與到展覽之中。

發(fā)表于：3/13/2017 5:44:00 PM

基于OpenCV和LSSVM的數(shù)字儀表讀數(shù)自動識別[顯示光電][其他]

為了提高儀表讀數(shù)及記錄的工作效率，減少人工干預(yù)并降低出錯概率，提出了一種基于OpenCV和LSSVM的數(shù)字儀表自動識別方法。首先選取免驅(qū)的USB攝像頭采集儀表圖像，然后采用Canny檢測與Hough變換相結(jié)合的算法對儀表圖像的傾斜角度進(jìn)行校正；利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、Otsu算法以及連通域提取對圖像進(jìn)行預(yù)處理和字符定位分割；最后，進(jìn)行字符特征提取并利用最小二乘支持向量機(jī)算法對儀表讀數(shù)進(jìn)行識別。經(jīng)過大量的實(shí)驗驗證，與現(xiàn)有的儀表讀數(shù)識別方法相比，該方法具有更好的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字儀表的自動識別功能。

發(fā)表于：3/13/2017 5:07:00 PM

基于調(diào)色板模式的屏幕視頻幀內(nèi)編碼快速算法[顯示光電][其他]

基于HEVC的屏幕視頻編碼根據(jù)屏幕視頻的特征，引入了調(diào)色板模式、基于Hash的塊匹配算法等新技術(shù)。這些新技術(shù)雖然提升了編碼的質(zhì)量，但同時增加了編碼器的復(fù)雜度。為降低屏幕視頻編碼器的復(fù)雜度，提出了一種基于調(diào)色板模式的屏幕視頻幀內(nèi)編碼快速算法。該算法結(jié)合了屏幕視頻的特征和幀內(nèi)編碼模式的空間相關(guān)性，有效地減少了幀內(nèi)編碼單元的模式搜索范圍。該算法可以在保證視頻編碼質(zhì)量的前提下，有效降低編碼復(fù)雜度，減少編碼時間。在屏幕內(nèi)容編碼的標(biāo)準(zhǔn)測試平臺SCM5.4的實(shí)驗結(jié)果顯示，本算法可以降低21%的編碼時間，同時只引起0.93%的BDRate的上升。

發(fā)表于：3/13/2017 4:56:00 PM

大規(guī)模數(shù)字電路系統(tǒng)可測性設(shè)計技術(shù)研究[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

為滿足大規(guī)模數(shù)字電路系統(tǒng)測試、故障診斷的需要，可測性(DFT)設(shè)計已成為大規(guī)模數(shù)字電路系統(tǒng)設(shè)計中不可或缺的重要組成部分。結(jié)合邊界掃描測試原理和大規(guī)模數(shù)字電路系統(tǒng)的主要特點(diǎn)，研究DFT實(shí)現(xiàn)的技術(shù)途徑，并將其用于某大規(guī)模數(shù)字電路系統(tǒng)的設(shè)計中。實(shí)現(xiàn)了該大規(guī)模數(shù)字電路系統(tǒng)的一鍵式互連故障診斷及可掃描網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確定位，有效簡化了測試復(fù)雜度。

發(fā)表于：3/13/2017 4:31:00 PM