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設計應用

基于MSP432的AliOS Things操作系統移植

基于MSP432的AliOS Things操作系統移植[其他][物聯網]

物聯網中含有大量的低成本、低功耗并具有組網功能的嵌入式設備。物聯網操作系統可比傳統操作系統更好地適配此類設備。AliOS Things作為近年來新型的物聯網操作系統，集成了多種面向物聯網領域的組件和功能。采用Cortex-M內核的MSP432系列微控制器具有高性能和超低功耗的優點。以MSP432P401R微控制器為例的AliOS Things操作系統移植方法與過程，可廣泛應用于物聯網的終端設備，具有一定的參考價值。

發表于：11/3/2021 10:48:00 AM

二階廣義全變分耦合非局部變換域模型的圖像放大

二階廣義全變分耦合非局部變換域模型的圖像放大[其他][其他]

為了提高偏微分方程放大算法對弱邊緣和紋理細節的放大效果，采用二階廣義全變分耦合非局部變換域模型,提出了一種圖像放大算法模型。非局部變換域模型通過對相似圖像塊構成的圖像組進行三維變換，利用由于圖像非局部自相似特性導致的變換系數稀疏特性建模，能夠很好利用圖像中相似圖像塊的非局部信息。該算法利用二階廣義全變分模型增強強邊緣，非局部變換域模型增強弱邊緣和紋理細節，通過變分模型實現兩者的耦合，具有良好的放大效果。與其他算法進行仿真實驗比較，二階廣義全變分耦合非局部變換域模型在處理強邊緣、弱邊緣和細節上都取得了較好的放大效果。

發表于：11/3/2021 10:43:00 AM

微流程模型的效率改進

微流程模型的效率改進[其他][其他]

業務流程管理技術是組織實施信息系統的重要使能技術。為提高流程模型的質量，提出了一種改進微流程模型效率的方法。首先，根據微流程模型的結構，提取任務關系；其次，從數據視角，分析任務間的依賴關系；然后，根據依賴關系，更新任務關系；最后，根據更新后的任務關系，使用經典?琢算法重構一個新的流程模型。實驗結果表明，該方法能有效改進微流程模型的效率。

發表于：11/3/2021 10:39:00 AM

基于噪音擬合的優化變步長濾波最小均方算法

基于噪音擬合的優化變步長濾波最小均方算法[其他][其他]

為了更快地實現主動降噪，設計了噪音多項式擬合模型，提出了改進的變步長濾波最小均方算法(Improved Filtered-x Least Mean Square，IFxLMS)。該算法在統計噪音信號的同時，對噪音信號進行擬合與預測，隨后結合誤差信號與預測信號對步長進行調節，達到快速調節的目的。為了驗證該算法的性能，將該算法與傳統變步長濾波最小均方算法對比試驗，仿真結果顯示，在相同噪音條件下，新算法將噪音信號降到10 dB、20 dB、30 dB、35 dB等信噪比時，所需的迭代次數減少了4次～60次不等，在同時新算法的魯棒性也優于普通的濾波變步長最小均方算法。

發表于：11/3/2021 10:34:00 AM

改進電潤濕電子紙圖像自適應增強算法

改進電潤濕電子紙圖像自適應增強算法[其他][其他]

由于電潤濕顯示器受顯示技術的限制存在圖像失真、邊緣細節丟失的問題，為了提高顯示質量，提出一種改進電潤濕電子紙圖像自適應增強算法。首先，通過基于局部標準差的引導濾波獲得顯著圖像，然后，結合顯著圖以及改進的引導濾波獲得鈍化模糊圖像，有效消除引導濾波平滑圖像后產生的光暈現象；最后，將原圖像與鈍化模糊圖像作差提取圖像中的細節部分，利用改進的非銳化掩模將細節部分與原圖像自適應融合。實驗結果表明，相較于傳統線性非銳化掩模方法，該方法其圖像評價指標H值、PSNR值分別平均提高了0.2%、28.4%，AMBE值平均降低了88.4%，SSIM的值更加接近1。因此，該算法使得圖像顯示在電潤濕顯示器上細節紋理更加清晰可見，同時避免圖像過度增強，取得了較好的顯示效果。

發表于：11/3/2021 10:29:00 AM

基于投影法和卷積神經網絡的手寫漢字圖像分割研究

基于投影法和卷積神經網絡的手寫漢字圖像分割研究[其他][其他]

為提高手寫漢字的識別率，針對手寫漢字的有效分割，建立了卷積神經網絡手寫漢字體識別模型，并對投影法和輪廓檢測法的適用性進行了對比分析。實驗結果顯示，相較于輪廓檢測法，投影法更適用于手寫漢字識別中對文字圖像的處理工作，可以實現對所需文字的有效切分，同時簡化手寫漢字識別網絡的設置并提高識別準確率。

發表于：11/3/2021 10:24:00 AM

基于深度級聯網絡的入侵檢測算法研究

基于深度級聯網絡的入侵檢測算法研究[其他][其他]

針對海量多源異構的網絡流量數據難以用傳統的機器學習算法有效提取特征，分類效果差的問題，提出一種基于深度級聯網絡的入侵檢測算法，利用神經網絡自動學習特征的能力，將卷積神經網絡和長短期記憶網絡結合起來，同時提取流量數據的空間特征和時序特征，并采用softmax進行分類，提高模型的檢測性能和泛化能力。最后將該算法在KDDCUP99數據集上進行驗證，實驗結果表明，該入侵檢測模型相較于SVM、DBN等算法有更高的檢測率，準確率可達95.39%，誤報率僅0.96%，有效提高了入侵檢測分類性能。

發表于：11/3/2021 10:15:00 AM

自適應定階的快速Burg算法設計與FPGA實現

自適應定階的快速Burg算法設計與FPGA實現[其他][其他]

針對信號頻譜分析的實時性要求，設計了一種適用于短序列的自適應定階的快速Burg算法硬件加速電路。以FPGA為平臺進行實驗，將快速Burg算法與最終預測誤差(Final Prediction Error，FPE)準則結合可做到自回歸(Auto-Regressive，AR)參數自適應定階。實現了靈活控制的并行二級流水線結構和并行化計算單元，同時優化了存儲單元，達到速度與面積的平衡。實驗結果表明，該算法對短序列也能準確地估計信號頻率，與Burg算法硬件實現方案的計算時間對比，該算法將運算時間降低了75%，確實起到了加速作用，并且節省了內存空間，符合設計要求。

發表于：11/3/2021 10:07:00 AM

基于超分辨率重建的智能顯示終端系統的設計

基于超分辨率重建的智能顯示終端系統的設計[其他][其他]

智能顯示是將發送端(手機、電腦等智能顯示設備)屏幕畫面在其他智能顯示設備上投放顯示，是提升用戶視覺感受、信息實時共享的重要途徑。對于傳統智能顯示系統，受其傳輸、環境、硬件設備等影響，大多數圖像或視頻在數據傳輸過程中會丟失少部分高頻信息，除此之外還伴隨著設備復雜、功能單一等情況。提出一種以Wi-Fi作為連接技術，以超分辨率重建作為圖像、視頻再處理技術的智能顯示系統，該系統通過Wi-Fi連接個人電腦或手機，對待投圖像、視頻等文件進行超分辨率重建后顯示共享，在智能共享同時用戶可以同步在顯示屏進行標注、繪圖等。測試結果表明，該設計具有投顯示畫面分辨度高、操作簡便、靈活度高等特點。

發表于：11/3/2021 10:01:00 AM

基于Stacking模型融合的串聯故障電弧檢測

基于Stacking模型融合的串聯故障電弧檢測[其他][其他]

針對低壓交流配電網中由于電弧燃燒程度不同、電流畸變程度不同而導致漏檢、錯檢問題，提出一種基于Stacking模型融合的時域故障電弧檢測方法。從回路電流中提取時域特征，將時域特征組成特征矩陣對機器學習算法決策樹和集成學習算法隨機森林等進行參數尋優。最后，將集成學習算法代替機器學習算法作為基學習器通過Stacking模型融合構建低壓交流故障檢測模型。實驗共采集6種電器的并聯電流共計96 970組，結果表明，相較于非集成算法和其他集成算法，所提方法具有更高的準確率、精確度和F1指標，其模型更為穩健。

發表于：11/3/2021 9:56:00 AM

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