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實(shí)驗(yàn)室溫濕度測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)

針對(duì)當(dāng)前實(shí)驗(yàn)室無(wú)法實(shí)現(xiàn)溫濕度數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)測(cè)量、數(shù)據(jù)傳遞不方便等缺點(diǎn)，以數(shù)字式溫濕度傳感器和通用單片機(jī)為基礎(chǔ)，開(kāi)發(fā)了實(shí)驗(yàn)室溫濕度測(cè)量系統(tǒng)。該系統(tǒng)以AT89S52單片機(jī)為主芯片，數(shù)字式溫濕度傳感器SHT21為主要傳感器，完成了測(cè)量系統(tǒng)硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，并且設(shè)計(jì)了能夠傳遞給上位機(jī)數(shù)據(jù)的通信程序。該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)溫濕度測(cè)量，并且可以傳遞相關(guān)數(shù)據(jù)給上位機(jī)，對(duì)于實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)有著積極的作用。

發(fā)表于：2/23/2016

計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)中自動(dòng)調(diào)焦算法的研究

為了提高計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的精度與效率，對(duì)幾種典型的自動(dòng)調(diào)焦算法進(jìn)行詳細(xì)對(duì)比與分析，提出一種改進(jìn)的新型復(fù)合式自動(dòng)調(diào)焦算法：首先利用灰度變化率和函數(shù)分段線性插值實(shí)現(xiàn)函數(shù)大范圍快速粗調(diào)焦；再利用梯度向量平方函數(shù)二次插值實(shí)現(xiàn)函數(shù)峰值點(diǎn)附近微小區(qū)域的精確調(diào)焦；對(duì)改進(jìn)調(diào)焦算法進(jìn)行測(cè)試并做出客觀分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法自動(dòng)調(diào)焦精度高、速度快，且搜索范圍大、通用性強(qiáng)，已在數(shù)字刀具測(cè)量?jī)x中成功應(yīng)用。

發(fā)表于：2/22/2016

基于HTML5的Application Cache技術(shù)研究

HTML5新增了很多標(biāo)簽和功能，部分功能得到了深入的研究和應(yīng)用，但是關(guān)于應(yīng)用緩存的研究介紹并不多。Web應(yīng)用逐漸興起，提高Web應(yīng)用的用戶體驗(yàn)是當(dāng)前研究的要點(diǎn)。詳細(xì)介紹了應(yīng)用緩存的建立以及在線更新。對(duì)應(yīng)用緩存提高應(yīng)用載入速度的效應(yīng)進(jìn)行了驗(yàn)證測(cè)試，實(shí)驗(yàn)表明，應(yīng)用緩存對(duì)不同文件都能較大程度地提高應(yīng)用載入速度，文件越大提高的效果越明顯。

發(fā)表于：2/21/2016

不平衡數(shù)據(jù)加權(quán)集成學(xué)習(xí)算法

針對(duì)傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)不平衡數(shù)據(jù)集的少類分類準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題，基于支持向量機(jī)和模糊聚類，提出一種不平衡數(shù)據(jù)加權(quán)集成學(xué)習(xí)算法。首先提出加權(quán)支持向量機(jī)模型（Weighted Support Vector Machine，WSVM），該模型根據(jù)不同類別數(shù)據(jù)所占比例的不同，為各類別分配不同的權(quán)重，然后將WSVM與模糊聚類結(jié)合提出一種新的集成學(xué)習(xí)算法。將本文提出的算法應(yīng)用于人造數(shù)據(jù)集和UCI數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法能夠有效地解決不平衡數(shù)據(jù)的分類問(wèn)題，具有更好的分類性能。

發(fā)表于：2/21/2016

淺析私有云存儲(chǔ)技術(shù)在數(shù)據(jù)中心中的應(yīng)用

隨著社會(huì)的日益發(fā)展，云存儲(chǔ)技術(shù)在數(shù)據(jù)中心中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，人們對(duì)于數(shù)據(jù)與信息的需求日益增大，舊方式的單純固定化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，在一定程度上已經(jīng)無(wú)法滿足當(dāng)前數(shù)據(jù)中心信息數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與擴(kuò)展。具體介紹了數(shù)據(jù)中心中私有云存儲(chǔ)技術(shù)的實(shí)際使用方法及關(guān)鍵性技術(shù)，并結(jié)合私有云存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)中心中的使用，通過(guò)數(shù)據(jù)遷移技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的分析與說(shuō)明。

發(fā)表于：2/21/2016

多源異構(gòu)環(huán)境下數(shù)據(jù)同步復(fù)制技術(shù)的研究

針對(duì)多源異構(gòu)環(huán)境下數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出一種數(shù)據(jù)同步復(fù)制新方案。該方案解決了多源異構(gòu)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)，數(shù)據(jù)的獲取與復(fù)制，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源的處理以及同步過(guò)程中數(shù)據(jù)沖突與同步的實(shí)時(shí)性等問(wèn)題。最后將所提出的方案應(yīng)用于某省高速公路車輛監(jiān)控系統(tǒng)中，達(dá)到了實(shí)際應(yīng)用要求，表明了該方案的正確性與有效性。

發(fā)表于：2/21/2016

空間數(shù)據(jù)挖掘認(rèn)識(shí)及其思考

在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，空間數(shù)據(jù)正在從各個(gè)領(lǐng)域飛速累計(jì)。空間數(shù)據(jù)挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘的一部分，現(xiàn)已成為人們研究空間數(shù)據(jù)的重點(diǎn)學(xué)科。主要介紹了空間數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、一般步驟及其最新的挖掘方法，表達(dá)了對(duì)當(dāng)前空間數(shù)據(jù)挖掘的看法。最后對(duì)未來(lái)空間數(shù)據(jù)挖掘的研究方向進(jìn)行了更加深入的探討。

發(fā)表于：2/21/2016

實(shí)驗(yàn)云虛擬資源動(dòng)態(tài)自適應(yīng)負(fù)載均衡研究

針對(duì)云平臺(tái)的虛擬資源的負(fù)載均衡問(wèn)題，為了實(shí)現(xiàn)虛擬資源的合理分配和保持用戶桌面的穩(wěn)定性，提出一種基于動(dòng)態(tài)改變算法權(quán)值的自適應(yīng)粒子群算法，并利用Eucalyptus平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)證明，該方法比貪婪算法和基本粒子群算法具有更好的調(diào)節(jié)效果，能夠有效地控制負(fù)載均衡和保持系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

發(fā)表于：2/21/2016

基于鄰域保持嵌入的時(shí)間序列聚類融合算法

時(shí)間序列的維數(shù)比較大，直接對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行聚類性能不理想。如何提高時(shí)間序列的聚類性能，是主要研究點(diǎn)。首先使用鄰域保持嵌入對(duì)時(shí)間序列樣本維數(shù)約簡(jiǎn)，然后對(duì)維數(shù)約簡(jiǎn)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類融合，最后將它的聚類性能與已有方法如主成分分析、分段聚合近似進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)表明，所提出的算法更能提高聚類性能。

發(fā)表于：2/21/2016

基于Hi3516A的H265碼流實(shí)時(shí)傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)

介紹了在海思Hi3616A開(kāi)發(fā)平臺(tái)下實(shí)現(xiàn)的一種H265碼流實(shí)時(shí)傳輸系統(tǒng)。利用海思提供的媒體處理平臺(tái)（MPP）采集高清攝像頭感應(yīng)到的視頻圖像并進(jìn)行H265壓縮編碼，然后對(duì)LIVE555開(kāi)源代碼進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)播放H265實(shí)時(shí)碼流的功能，將壓縮編碼后的數(shù)據(jù)發(fā)送出去。設(shè)計(jì)結(jié)果表明，系統(tǒng)傳輸高清視頻圖像延遲短，播放流暢，滿足智能監(jiān)控領(lǐng)域應(yīng)用的要求。

發(fā)表于：2/20/2016

不均勻性嵌入式活動(dòng)輪廓模型分割相似圖像組

提出一種分割灰度不均勻單目標(biāo)相似圖像組的新模型。該模型結(jié)合組相似活動(dòng)輪廓模型（ACGS）和不均勻性嵌入式活動(dòng)輪廓模型（InH_ACM），同時(shí)考慮了圖像的灰度、紋理和形狀的特征，能有效分割灰度不均勻的圖像組，處理圖像中的誤導(dǎo)信息。另外，采用在GB顯著圖上自動(dòng)定位初始輪廓的方法，重新定義了平衡灰度一致性能量和紋理一致性能量的權(quán)重。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在分割精度和收斂速度上都有優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：2/20/2016

基于改進(jìn)SIFT算法在圖像匹配中的研究

對(duì)于邊界顯著的圖像，用二值圖像代替灰度圖像進(jìn)行SIFT特征匹配，節(jié)約了運(yùn)行時(shí)間。同時(shí)在SIFT算法中用128維的特征描述子進(jìn)行特征描述影響了算法的實(shí)時(shí)性，用歐氏距離進(jìn)行匹配對(duì)算法的準(zhǔn)確性有一定的影響。提出了一種改進(jìn)SIFT算法，用64維的特征描述子以及加權(quán)的歐式距離進(jìn)行匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的改進(jìn)方法在提高準(zhǔn)確率的同時(shí)還減少了運(yùn)行時(shí)間。

發(fā)表于：2/19/2016

基于FPGA實(shí)現(xiàn)OmniVision圖像傳感器的SCCB總線協(xié)議

基于Atera公司的FPGA芯片對(duì)OmniVision圖像傳感器進(jìn)行圖像采集前的準(zhǔn)備工作，通過(guò)FPGA的GPIO端口模擬SCCB（串行攝像機(jī)控制總線）總線協(xié)議對(duì)傳感器的寄存器進(jìn)行配置，從而完成對(duì)傳感器的初始化，使得攝像頭得以正常運(yùn)行。

發(fā)表于：2/19/2016

基于Saber仿真的改進(jìn)型半橋LLC變換器閉環(huán)電路設(shè)計(jì)

LLC變換器是一種非常有前景的拓?fù)潆娐罚欢涔ぷ鬟^(guò)程較為復(fù)雜，很難建立準(zhǔn)確的小信號(hào)模型，因此閉環(huán)控制電路設(shè)計(jì)困難。同時(shí)，隨著LLC變換器的廣泛使用，其過(guò)流保護(hù)問(wèn)題也日益受到關(guān)注。針對(duì)一種具有過(guò)流保護(hù)功能的改進(jìn)型半橋LLC變換器，提出了基于Saber軟件時(shí)域仿真進(jìn)行補(bǔ)償電路設(shè)計(jì)的方法，并設(shè)計(jì)了一款1 200 W的半橋型LLC變換器。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的正確性及可行性，對(duì)實(shí)際工程應(yīng)用有一定的指導(dǎo)意義。

發(fā)表于：2/19/2016

數(shù)據(jù)中心間歇性綠色能源供給管理策略研究

間歇性能源功率變化與數(shù)據(jù)中心的功率需求異步變化，容易產(chǎn)生供需不一致現(xiàn)象，給利用間歇性能源這種綠色計(jì)算思路帶來(lái)了挑戰(zhàn)。在對(duì)間歇性能源功率和數(shù)據(jù)中心功耗需求變化進(jìn)行建模的基礎(chǔ)上，提出了一種高效利用間歇性能源的數(shù)據(jù)中心能源供給管理策略框架。模擬實(shí)驗(yàn)顯示，該策略理論上不僅可以確保數(shù)據(jù)中心能量供應(yīng)，同時(shí)可以達(dá)到高效利用間歇性能源的目的，為今后間歇性能源在數(shù)據(jù)中心的實(shí)際應(yīng)用提供理論依據(jù)。

發(fā)表于：2/19/2016