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基于MapReduce的頻繁閉項集挖掘算法改進[嵌入式技術(shù)][其他]

挖掘頻繁閉項集（CFI）在許多實際應(yīng)用中起著重要的作用。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法中常用FP增長算法和Apriori算法來挖掘頻繁項集。然而，內(nèi)存需求和計算成本成為CFI挖掘算法的瓶頸，尤其是在從大型數(shù)據(jù)集中挖掘頻繁閉項集時，是一個重要和具有挑戰(zhàn)性的問題。針對上述問題，提出一種基于云計算的MapReduce框架的并行AFOPT-close算法，使MapReduce可廣泛地用于處理大型數(shù)據(jù)。此外，用于檢查頻繁項集是否為完全閉的有效并行算法也要求MapReduce平臺進一步完善其性能。

發(fā)表于：2/22/2016

基于存儲管理的北斗報文傳輸協(xié)議設(shè)計與應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][航空航天]

針對特殊場景下需通過北斗短報文傳輸大量數(shù)據(jù)信息的需求，探討并設(shè)計了一種適合于北斗通信的長報文可靠傳輸協(xié)議框架。通過擴展北斗短報文傳輸協(xié)議，結(jié)合Redis應(yīng)用，提出最大重傳次數(shù)和超時等待控制因子，建立北斗長報文傳輸差錯重傳機制，從而解決了大數(shù)據(jù)量報文在北斗通道的傳輸問題。實驗結(jié)果表明，該傳輸協(xié)議可實現(xiàn)對長報文丟包的差錯重傳功能，有效控制“盲目發(fā)送”現(xiàn)象，使得有效信息率得到提高。

發(fā)表于：2/22/2016

分布式光伏發(fā)電檢測系統(tǒng)的設(shè)計[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

目前光伏發(fā)電已經(jīng)進入智能化管理階段，其中的檢測工作主要由匯流箱完成，檢測電流、電壓以及溫濕度等信息。然而匯流箱只能檢測串聯(lián)回路單元，具體哪塊光伏組件出現(xiàn)問題，則需要檢修人員拿萬用表到現(xiàn)場測量。設(shè)計了一種分布式光伏發(fā)電的檢測管理系統(tǒng)，能夠檢測每塊光伏組件，并且檢測模塊是嵌入在光伏組件的接線盒里，減少施工安裝工作。采集的數(shù)據(jù)以無線方式傳輸給匯流箱，匯流箱再通過RS-485等方式將數(shù)據(jù)傳輸?shù)缴衔粰C，由上位機查看發(fā)電情況，以及判斷光伏組件是否正常發(fā)電。

發(fā)表于：2/22/2016

基于已標定攝像機的車輛識別系統(tǒng)[測試測量][汽車電子]

現(xiàn)有車輛類型識別系統(tǒng)中，由于攝像機未經(jīng)過標定，使得在圖像分析中無法得到關(guān)于尺度和坐標的真實數(shù)據(jù)，從而帶來了一系列問題。鑒于此，提出了基于已標定攝像機的車輛識別系統(tǒng)，并結(jié)合特定車輛的3D模型，規(guī)劃設(shè)計了逃逸車輛的在線識別方案。攝像機標定后，可以自動檢測車輛的真實大小和在世界坐標中的真實運動方向，不但能夠更為準確地進行車輛識別，而且為實現(xiàn)攝像機之間的聯(lián)合檢測和接力檢測提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。最后從攝像機標定過程中的重投影誤差分布圖以及基于玩具車的模擬測試說明了基于攝像機參數(shù)和車輛模型動態(tài)生成車輛視圖的可行性。

發(fā)表于：2/22/2016

基于K鄰域鏈碼拐點的膠囊端面缺陷檢測算法[嵌入式技術(shù)][其他]

針對目前空心膠囊端面缺陷圖像采集困難等問題，提出了一種特殊照明的方式對膠囊端部進行成像。將圖像銳化、改進后的局部自適應(yīng)閾值、輪廓提取用于膠囊端面圖像的預處理，并針對膠囊端面缺陷漏檢率高、檢測效果差等問題，提出了一種基于K鄰域鏈碼的拐點檢測算法，統(tǒng)計出膠囊端面缺陷圖像中的拐點個數(shù)并做出缺陷判別。實驗結(jié)果證明，該檢測算法實時性好，對常見的5種顏色的膠囊漏檢率和誤檢率均控制在2%~9%。

發(fā)表于：2/22/2016

基于機器視覺的鋼帶缺陷檢測研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

針對鋼帶缺陷傳統(tǒng)的人工檢測效率低、誤檢率高以及危險程度大等問題，提出了一種基于機器視覺的缺陷檢測和識別的研究方案。采用工業(yè)攝像頭采集鋼帶生產(chǎn)線上的視頻圖像，通過中值濾波和小波分析相結(jié)合的方法去噪，并用Canny算子實現(xiàn)邊緣檢測，再以缺陷圖像的圓形度等特征完成識別分類，從而實現(xiàn)對鋼帶缺陷的檢測和統(tǒng)計。實驗結(jié)果表明，該缺陷檢測方案能夠?qū)崟r準確有效地識別鋼帶缺陷，證明了該方法的可行性。

發(fā)表于：2/22/2016

多攝像頭視頻采集系統(tǒng)中攝像頭切換方案的設(shè)計與實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

目前使用的圖像傳感器主要有CMOS和CCD兩類。CMOS器件功耗低、集成度高，但成像質(zhì)量不如CCD器件好。因此該多攝像頭視頻采集系統(tǒng)采用了CCD和CMOS兩種器件，以滿足多種需求。提出了一種基于TI公司TMS320DM365處理芯片、采用CCD和CMOS器件的攝像頭軟硬件切換設(shè)計方案。

發(fā)表于：2/22/2016

基于交叉積分直方圖的對偶雙邊濾波算法[嵌入式技術(shù)][其他]

多模圖像由于受到成像帶寬的限制，往往在有些波段會受到較大噪聲的干擾。對偶雙邊濾波是目前對多模圖像去噪較為常規(guī)的方法，能同時對多幅圖像進行聯(lián)合去噪，但存在計算效率低下的問題。針對該問題提出一種基于交叉積分直方圖的對偶雙邊濾波算法。該算法通過所構(gòu)造的交叉積分直方圖能夠在常數(shù)時間里計算出濾波器的系數(shù)，并且算法的復雜度不受濾波半徑的影響，因此有效提高了原始對偶雙邊濾波器的適用范圍和計算效率。

發(fā)表于：2/22/2016

接收端并聯(lián)諧振的耦合式無線供電系統(tǒng)[電源技術(shù)][汽車電子]

為了解決傳統(tǒng)電磁感應(yīng)式無線輸電的低效率問題，設(shè)計了諧振耦合式無線輸電系統(tǒng)，并通過理論計算、電路設(shè)計與仿真，分析了諧振耦合式的無線電能傳輸?shù)男视绊懸蛩匾约熬€圈強耦合下所產(chǎn)生的頻率分裂現(xiàn)象。在理論分析的基礎(chǔ)上，制作了無線電能傳輸裝置，包括直流電源、高頻逆變電路、發(fā)射接收線圈、整流電路。實驗結(jié)果表明，當接收端采用串聯(lián)諧振時，負載越小，效率越高；當接收端采用并聯(lián)諧振時，負載越大，效率越高。

發(fā)表于：2/22/2016

基于雙層結(jié)構(gòu)的鋰電池主動均衡控制系統(tǒng)[電源技術(shù)][汽車電子]

針對電池組中單體電池的個數(shù)較多且控制策略復雜等問題，提出了一種雙層結(jié)構(gòu)的主動均衡控制方法，分別控制底層雙向Buck-Boost電路和頂層反激式變換器電路的開關(guān)通斷，實現(xiàn)能量的合理轉(zhuǎn)移，從而達到均衡目的。結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)估算中的應(yīng)用，設(shè)計了一種新的以SOC為均衡判據(jù)的控制系統(tǒng)。由實驗結(jié)果分析可知，所提出的雙層主動均衡控制方法解決了單層均衡結(jié)構(gòu)由于均衡路徑長而引起的均衡時間過久的問題，均衡效率得到顯著提高。

發(fā)表于：2/22/2016

基于歸一化RGB與橢圓相似度的圓形交通標志檢測[模擬設(shè)計][智能交通]

提出一種基于歸一化RGB（NRGB）和橢圓相似度的圓形交通標志檢測方法。首先將圖像的RGB模型轉(zhuǎn)換為NRGB，利用閾值分割得到紅、藍、黃顏色分量，然后根據(jù)面積和長寬比去除干擾區(qū)域，最后利用橢圓相似度檢測感興趣區(qū)域是否為圓型交通標志。實驗結(jié)果表明，該方法能在復雜背景中準確定位圓形交通標志，獲得了較高的檢測率和較低的誤檢率。

發(fā)表于：2/22/2016

計算機視覺檢測中自動調(diào)焦算法的研究[模擬設(shè)計][數(shù)據(jù)中心]

為了提高計算機視覺檢測系統(tǒng)的精度與效率，對幾種典型的自動調(diào)焦算法進行詳細對比與分析，提出一種改進的新型復合式自動調(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)二次插值實現(xiàn)函數(shù)峰值點附近微小區(qū)域的精確調(diào)焦；對改進調(diào)焦算法進行測試并做出客觀分析。實驗結(jié)果表明，改進后的算法自動調(diào)焦精度高、速度快，且搜索范圍大、通用性強，已在數(shù)字刀具測量儀中成功應(yīng)用。

發(fā)表于：2/22/2016

基于USB3.0的多相位幀同步電路設(shè)計[模擬設(shè)計][智能電網(wǎng)]

USB3.0幀同步電路設(shè)計的關(guān)鍵在于高速率下串行數(shù)據(jù)流的幀定位與數(shù)據(jù)對齊，需同時兼顧高效率和低功耗。使用Verilog HDL描述語言設(shè)計了一種基于多相位和并行檢測技術(shù)的幀同步電路，重點對并行檢測電路進行分析和優(yōu)化。該電路在ISE中編譯和仿真，結(jié)合數(shù)據(jù)進行分析，并將仿真結(jié)果進行比較驗證，證明該電路能滿足幀同步的速率和時序要求。

發(fā)表于：2/22/2016

基于DSP的主動降噪系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

針對發(fā)動機等工作時產(chǎn)生的周期噪聲，進行主動降噪系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)。主要工作為降噪程序的設(shè)計和基于DSP的硬件實現(xiàn)。其中降噪程序采用自適應(yīng)算法中的反饋濾波-X-最小均方算法，對此算法進行了簡要講解，并設(shè)計了降噪程序的算法流程；DSP采用德州儀器公司的DSP TMS320VC5509A，使用TLV320AIC23B作為音頻處理芯片，搭建硬件平臺并進行實現(xiàn)，取得明顯降噪效果。

發(fā)表于：2/22/2016

自適應(yīng)算法在網(wǎng)絡(luò)學習系統(tǒng)的應(yīng)用研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

隨著現(xiàn)代信息技術(shù)與教育產(chǎn)業(yè)的深度融合，建設(shè)遠程開放式的網(wǎng)絡(luò)學習平臺已成為構(gòu)建智慧校園網(wǎng)的核心；同時也為構(gòu)建學習型社會，實現(xiàn)終身教育提供了環(huán)境支撐和技術(shù)保障。主要著手于自適應(yīng)算法研究，以網(wǎng)絡(luò)學習者為對象，針對網(wǎng)絡(luò)學習平臺中存在的問題，設(shè)想將自適應(yīng)算法引入到網(wǎng)絡(luò)學習平臺中，設(shè)計一個包含自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)學習模型、學習者信息模型、智能學習診斷模型的網(wǎng)絡(luò)學習系統(tǒng)。以期系統(tǒng)能夠有效地完善現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)學習在動態(tài)導航、智能診斷、師生交互、因材施教等方面存在的不足，并從根本上改變傳統(tǒng)按部就班式的學習模式，實現(xiàn)將資源按照學習者的個體特征和學習需求自動地生成學習內(nèi)容序列，從而實現(xiàn)個性化的學生學習與教師輔導，以此來提升遠程教育的服務(wù)質(zhì)量。

發(fā)表于：2/22/2016