摘要：测试分析内燃机曲轴的瞬时转速是识别内燃机做功状况和曲轴扭转振动特性的一种重要手段。内燃机在加速状况下采集到的曲轴旋转信号通常包含各种干扰信号,影响瞬时转速计算的准确性。提出了一种新的曲轴转速分析方法,设计一种中心频率随转速变化的窄带通滤波器,对曲轴旋转信号进行预处理,然后利用滤波后的信号计算曲轴的瞬时转速。基于曲轴实测旋转信号的分析结果表明:该方法修复了旋转信号中的失真部分,提高了曲轴瞬时转速的计算精度。

摘要：提出了一种实现整数转浮点数的新的设计方法 ,并且对方法的正确性给予了证明 .采用这种设计方法 ,实现了求补和舍入的合并并行 ,使关键路径的延时比常规的电路设计方案减少了 15级门 ,同时降低了电路规模 .关键路径延时的减小 ,使这一转换可以在单周期内完成 .另外 ,该方法实现了位长自适应 ,只需花费很少的电路规模和延时实现控制 ,就可以适应长整型、整型到单、双精度浮点数的转换 ,增强了电路功能 .这一设计方法同样适用于其逆转换 .该转换模块采用 Fujitsu CE71库设计 ,在 10 0 MHz主频下经仿真验证 ,结果正确 ,已经应用到实际工程中 .

摘要：针对传统形变模型在形变过程中易陷入局部最优,导致难以实现肝脏凹陷区域准确分割的问题,提出一种形变模型,并将其应用于CT图像的肝脏分割.首先建立一种单纯型的表面模型,并利用此模型表示肝脏的初始边界;然后利用模型中顶点与其3个邻域顶点的关系构建一组新的内力及其约束模型;再引入气球力模型,将其与图像的Gabor特征结合构建形变模型的外力及其约束方法,促使模型在内力和外力的作用下更快速地逼近肝脏边界;为了使模型能够进入肝脏的凹陷区域,构建一种三角剖分优化算法,使模型在形变过程中可以插入新的顶点.将文中方法应用于医学图像计算和计算机辅助介入国际会议提供的肝脏数据中进行实验的结果表明,该模型对肝脏分割具有较好的适用性和鲁棒性,并获得了较高的分割精度.

摘要：数据流编程模型作为高效的并行编程模型被广泛应用于媒体处理和网络服务等应用中.然而,多/众核结构的底层计算、存储和通信的复杂性对数据流程序的性能提出了新的挑战,数据流程序在不同的多/众核结构上的可移植性和可编程性也为编译器提出了更高的要求.针对数据流程序所面临的问题,提出并设计实现一种数据流编程模型——COStream数据流编程语言及其编译系统,提高了数据流程序的可编程性.COStream在C语言文法的基础上加入表征数据流图的文法结构,文法结构清晰,具有良好的可重用性和可扩展性.COStream编译系统利用同步数据流图作为中间表示,根据目标系统的结构特点对数据流程序进行并行优化并构造流水线调度,进而生成高效的可并行执行的目标代码.在X86多核架构下实现了COStream编译系统,并对该领域的多个实验程序进行了测试,测试结果表明,COStream具有良好的可扩展性和高加速比.

摘要：大数据规模上体量大和增长速度快的特点对存储系统的性能和可扩展性提出了严峻挑战.使用普通商用服务器构建的分布式存储系统服务能力强、成本低廉且极易扩展,在大数据的存储管理中得到了极为广泛的应用.分布式存储系统庞大的节点数量导致节点失效情况频发,必须采用一定的容错技术来保证数据可靠性.常用的容错技术主要包括多副本技术和纠删码技术两种.与多副本容错技术相比,纠删码容错技术能够以低得多的存储开销提供相同甚至更高的数据可靠性.随着近年来数据规模的爆炸式增长,纠删码容错技术受到了业界的广泛关注.该文综述了分布式存储中纠删码容错技术的研究现状.首先,介绍了纠删码容错技术的基本原理和概念,指出了纠删码容错技术在大规模分布式存储中面临的主要技术挑战;然后,从编码实现、纠删码设计、数据修复和数据更新等方面阐述了分布式存储中纠删码容错技术的研究进展,重点研究分析了各项关键技术的特点和局限性,并依据主要评价指标对现有纠删码的编码性能和修复性能进行了对比和分析;最后,基于最新研究动态指出了分布式存储中纠删容错技术未来的研究方向,包括同步编码实现技术、低冗余再生码设计和数据失效预测技术等.

摘要：面向连接的ATM网络通过一系列的流量管理机制为各种应用提供纯粹的服务质量 (QoS)保证 ,其中ABR业务流量控制的作用尤显重要 .显式速率 (ExplicitRate,ER)控制是一种有效的机制 ,有效性、公平性和算法复杂度是各种显式速率控制算法所面临的主要问题 .该文将ABR业务流基于速率的端到端闭环反馈控制抽象为控制理论中典型的调节系统 ,运用不依赖对象模型的模糊控制理论设计了一种新的流量控制算法———模糊速率控制算法 (FRCA) .仿真试验表明FRCA的综合性能良好 :保证了最大 最小公平性的实现 ;在LAN和WAN上均有较好的适应能力 ;算法的复杂度低 ;队列长度的控制能力强 ;

摘要：自适应比特 (ABR)业务的流量控制是 ATM网络中一种有效的拥塞控制机制和流量管理手段 .在大规模的高速网络中 ,算法的简洁性对优化交换机的性能是至关重要的 .尽管二进制 ABR流量控制的简洁性具有相当的吸引力 ,但显式前向拥塞标识 (Explicit Forward Congestion Indication,EFCI)算法控制的队列长度和允许信元速率 (Allowed Cell Rate,ACR)大幅振荡 ,降低了链路利用率 ,严重地影响了交换机的性能 .为此有了相对复杂却有效的显式速率反馈机制 .在该文中 ,引入了拥塞的概率判定机制 ;并运用经典控制理论为拥塞判定概率的实时更新设计了线性的 PID控制器 ,避免了非线性的控制规律可能诱发的系统自激振荡 .在 PID控制器的参数整定上 ,因为使用常用算法受到限制 ,进而给出了一种基于确定稳定裕度的参数整定方法 .仿真试验表明 :二进制流量控制中的PID算法在保持了算法简洁性的前提下 ,大幅度地抑制了 ACR和队列长度的振荡 ,提高了链路利用率 ,减小了队列系统引入的时延抖动 ,为保证 ATM网络中的服务质量 (Quality of Service,Qo S)提供了必要的技术支持 .

摘要：对社交网络的信息传播进行时间序列聚类是研究其规律非常有效的方法.目前,相关的工作特别是针对国内社交网络的时间序列聚类研究,还不够深入.对时间序列聚类算法K-SC算法进行了针对性的改进,提出的T-SC算法借鉴了凝聚层次聚类的思想解决了聚类个数设置的难题.对人人网、腾讯微博和百度贴吧三个国内非常有代表性的社交网络进行了大量的测量和分析工作,并运用T-SC算法对测量数据进行了聚类分析.研究发现了不同社交网络典型而又互不相同的传播模式:人人网的视频分享呈现明显的周期性,每个周期内的分享传播存在一个主流的模式,该模式与一天之中不同时段人人网的在线人数变化趋势非常相近;腾讯微博的转发传播呈现爆发性,绝大多数的转发出现在微博发出后的48小时之内,其主流的传播模式是微博发出后大量传播并迅速消失;百度贴吧帖子的生命期很长,但是没有一个占主导地位的传播模式.本文创新性的将聚类分析的结果应用于信息传播的预测,根据已知的传播时间序列,得到未来信息传播行为在聚类层面的预测,为解决传播预测的难题提供了新的思路.

摘要：分布计算技术正日益成为通信界网络管理的一个热点技术 .以电信网络管理的应用为背景 ,提出了基于CORBA的多级网络管理体系结构 MHNM(multi- hierarchy network management architecture) .并采用 pseudo-agent分布式管理和被管对象 MO (managed object)分类预取值 Cache技术 ,设计了一个多级网络管理系统MHNMs(MHNM system ) ,该系统可提供多对象快速访问的功能 ,从而为

摘要：以拥塞控制机制演化的历史为线索 ,回顾了IP网络中已有的拥塞控制技术 ;总结了TCP流量控制、端到端流量控制和中间节点增强机制等各研究子方向中需要解决的问题 ;重点分析了主动队列管理这一热点领域中已有策略和算法的优缺点 ,并在此基础上 ,归纳和阐述了大多数算法所采用的启发式设计加仿真试验验证的模式存在的不足 ;提出了应用控制理论中的分析和设计方法研究网络拥塞控制的思路 。