摘要：为了满足红外气体检测对高性能激光器驱动电源的要求,文中采用PID控制算法,设计并研制了一款高稳定的DFB激光器驱动电源。其硬件主要包括信号产生模块、压控恒流源模块、电路保护模块,具备输出电流保护功能。信号产生模块主要通过DDS产生正弦波,再通过比较器产生方波,同时采用DA转换技术实现直流波、三角波、锯齿波的输出。控制方案上采用PID算法,通过深度负反馈控制,实现高稳定电流输出。利用此驱动电源对中心波长为1 563.09 nm的DFB激光器进行驱动实验。结果表明,所研制的驱动电源具有输出波形类型、幅度和频率三者数控可调的功能,电流幅度范围为0~1 A;正弦、方波频率范围为1 Hz^1 MHz,三角、锯齿、直流波频率范围为1 Hz^100 Hz,频率分辨率为1 Hz;输出电流线性度为99.93%,长时间输出电流稳定度为0.019 7%。

摘要：针对心脏周期剧烈运动产生的冠状动脉血管非刚性变化所引起的造影图像处理误差,提出一种基于快速独立分量分析(FastICA)的动态冠脉造影图像序列特征提取方法,改进了以往算法将动态序列中的每帧作为静态图像单独处理而未考虑帧间关系的缺点,综合序列中各帧信息进行分析,解混分离出背景区和感兴趣区。在传统FastICA算法基础上,提出一种适合冠脉造影图像灰度级分布特征的自适应初始权值计算方法,在保证效果一致的情况下,使迭代次数降低约45%。最后,设计一种基于感兴趣区域的伪彩色编码方法。

摘要：针对由曝光不均、噪声等因素引起的病灶区CT数据漏检、边界模糊等问题,设计了一种多方向神经网络(NN)插值算法。通过融合各断层层内和层间信息,对病灶区进行精确超分辨率重建。首先,将预测网络拓展为多方向三维空间;然后,根据肿瘤特殊灰度分布特征,设计最优初始权值;最后,预测漏检数据,提高病灶区分辨率。将本文算法与当前具有代表性的3种超分辨率重建算法PCGLS法、180°线性插值、单方向神经网络方法进行比较,结果表明:本文方法实时性更好,迭代次数平均减少25.9%,重建图像病灶区定位更精确,空间分辨率更高,质心偏离度平均降低27.1%,中心偏离度平均降低23.0%,病灶面积平均减少21.5%,平均PSNR提高了1.59 dB。本算法不但适用于肺部CT图像,也可以根据具体图像特征推广到其他生物信号和遥感图像等领域中。

摘要：针对微处理器系列课程建立了一个有针对性的课程体系,探索课程系统化建设的方法。通过内涵关联分析,建立了微处理器系列课程体系;设计并更新了教学内容,增加了新技术原理性内容,从发展历史、硬件结构、指令系统和算法编程设计四个方面将课程进行内在性融合。通过系统化的课程建设,打破了理论课程之间的隔阂,实现了理论教学与实践教学的融合,达到提高专业学生的整体素质和实践能力、培养高水平的嵌入式系统开发人才的专业改革目标。

摘要：为了有效提取手背静脉纹理特征,并对其进行识别匹配,提出了一种基于优化Gabor核纹理特征的手背静脉识别系统。首先,设计了一套手背静脉采集装置采集静脉图像。然后,对采集到的手背静脉图像预处理后进行三层Haar小波分解,再使用不同尺度和方向的Gabor核提取低频子带图像的纹理特征,之后使用主成分分析(PCA)法对纹理特征进行降维。最后,采用基于欧式距离的最近邻分类器进行识别。本文通过采集装置建立了具有较高质量的吉林大学手背静脉图像数据库,并在其上对本系统进行了性能测试。整体实验结果表明:该手背静脉识别系统能有效提高特征的识别速度,同时可达到98.5%的识别准确率,具有一定的应用前景。

摘要：文章研究了警报关联方法,模糊积分和模糊认知图基本理论,提出了一种基于Choquet模糊积分的入侵检测警报关联方法,设计并实现了一个能够识别多步攻击的警报关联引擎.通过DRDOS和LLDOS实验表明,该引擎能够有效的检测网络中存在的大规模分布式多步攻击.

摘要：为了解决基于小波的正交频分复用(WOFDM)系统中较高的峰均功率比(PAPR)问题,提出了一个基于线性规划的PAPR优化方案.在小波滤波器组级数固定的条件下,设计线性规划优化模型,选择最优小波包基,利用最优小波包基调制信号使系统获得最优PAPR.分析和仿真实验结果表明,新算法在确保系统误码率的同时,可以明显抑制系统的PAPR.

摘要：在网络安全可视化领域中,多步攻击场景呈现过程与日志信息交互性不足,难以让一般的网络安全管理员通过警报日志信息直观发现多步攻击特性。通过实现一种基于规则树的多步攻击场景呈现工具,应用规则树方法对多步攻击行为模式进行描述,通过XML进行模板库定义,设计可视化模型,采用2维向量和3维立体图对比的方法呈现多步攻击场景并分析它们各自的优势,通过实验验证了工具的有效性和设计的合理性。

摘要：智能感知技术包括知识感知和情感感知两个维度.在学习过程中,课后作业对于知识的领会和维持起着重要作用,但目前大量的、缺乏针对性的作业造成了我国中小学普遍课业负担过重,这一问题已经引起国家及教育行政部门的高度重视,"减负"已成为基础教育界的头等大事.单纯减少作业的量并不是减负的最终目的,为的是在减负的同时提高学习效果.本文以个性化学习理论为依据,在知识和情感两个维度,应用项目反应理论(IRT)和多模态情感识别方法,对学生的知识结构、水平及学习情感进行动态分析,设计个性化作业系统,促进"减负增效".

摘要：几何约束求解问题是当前基于约束设计研究中的热点问题。一个约束描述了一个应该被满足的关系,一旦用户已经定义了一系列的关系,那么在修改参数之后,系统会自动选择合适的状态来满足约束。拟将信赖域方法引入到几何约束求解中。因为传统的Newton法在实际计算时对初始点要求比较严格,且每次都要计算导数,当导数值出现奇异状况或非常小时,使计算无法进行,且收敛性不能保证,因而使方法受到一定的限制。信赖域方法既具有New-ton法的快速收敛性又有理想的总体收敛性,而且可以解决Hessian阵不正定和鞍点等困难。