摘要：信号的框架冗余展开系数未必一定是"数字的",所以需要选择合适的量化方法对其系数进行量化,而Sigma-Delta量化是其中方法之一.本文讨论有限紧框架的任意阶Sigma-Delta量化算法及量化后的近似误差.首先,建立紧框架的任意阶Sigma-Delta量化的误差估计.其次,由于调和框架应用于U时空星座的系统设计,所以作为结果的应用,给出广义调和框架的任意阶Sigma-Delta量化近似误差.

摘要：针对工程控制系统中多串口并发通信的需求,设计了一种以STM32F429为核心的多串口并行传输系统;该系统充分利用了处理器内部的8个串口和网络接口资源,串口利用DMA方式在缓存中循环接收,解决了并发接收时查询或中断接收方式可能导致的数据帧丢失以及处理器时间占用较多的问题;针对不同的协议帧,采用了超时判断的方式,避免了一旦串口接收数据长度不正确后导致的后续接收问题;网络传输采用了lwIP协议栈。该设计实现了同时采集7路读卡信息,并通过1路串口或网络向上位机上传数据的功能,测试表明多串口并发传输无数据帧丢失现象;该系统无外接串口扩充电路,减小了整个电路的体积,提高了系统的可靠性和稳定性。

摘要：软件设计是本科阶段软件工程课程教学的重难点内容,目前在教学实践中,因缺乏软件设计相关教学资源的支持,学生难以在有限教学课时内理解抽象的理论并将其运用到软件设计实践中。文章提出一种软件框架AF4JAVA,在此基础上定义软件设计实践教学过程,形成一种软件设计实践教学方法。

摘要：软件设计是软件工程课程教学的重难点内容。然而目前在教学实践中,由于缺乏相关教学资源使学生难以快速理解和掌握软件设计的理论和技术。针对这一问题,本文提出一种Android快速开发框架AF4Ad,在此基础上将AF4Ad框架应用到实践教学案例,并通过对比分析使用和不使用AF4Ad框架两种情形下对于学生的软件设计的影响,进而说明AF4Ad框架的有效性。

摘要：DBSCAN算法是基于密度的聚类算法,可在有噪声点的数据集中发现任意形状类簇,得到广泛应用。但其存在大规模磁盘I/O导致计算速度慢,密度不均匀类簇和人工干预确定阈值导致聚类偏差等缺陷,基于此提出Spark内存迭代并行化SDKB-DBSCAN(Spark Density Division Kernel Density Estimation Boundary Stategy-Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise)改进算法,设计Spark缓存机制结合不规则动态分区和边界合并以及核密度估计并行化。实验表明,改进算法一般适用不同形状类簇和较大规模数据聚类,在准确率和计算速率上有一定提升。

摘要：大学计算机基础教学传统模式存在着缺陷和不足,应进行系统需求分析和系统设计,最终实现计算机基础课程网络教学系统的各项功能。利用该系统,学生可以实现对教学内容的课前预习及课后复习工作;教师能减轻教学负担、改善教学效果。实践表明,该系统的可操作性好,便于用户上手,能有效调动学生的学习热情,从而提高学习成绩。

摘要：在彩色图像DWT域里设计和实现了一个图像水印系统,包含水印的生成、嵌入和验证。为满足系统隐蔽性、鲁棒性和安全性要求,使用混沌加密算法生成水印,水印嵌入采用遗传算法(GA)寻找最优嵌入位置和强度,快速协同神经网络算法(F-SNN)验证水印。相关实验结果及分析验证了系统方案的可行性和有效性。

摘要：为了提高汽车夜间行驶安全性能,设计并实现了一套基于红外图像处理的夜视安全系统;使用被动式红外相机对车辆和行人进行红外成像以得到车辆前方行人和车辆的准确位置;测距必须确定对象的形心,对红外图像的灰度值进行判定区分行人和车辆,对行人使用中值空域滤波方法进行降噪,对车辆使用db4小波进行预处理,然后使用基于图像边缘的图像分割方法进行图像分割,使用最大类间方差评估确定分割结果,再进行区域提取得到形心坐标;使用小孔成像模型计算形心与本车的距离,提取本车速度、加速度参数计算理论碰撞时间,当理论碰撞时间小于时间阈值时进行声光告警,从而实现实时预警;系统使用DIR-384-P红外相机,系统算法使用PFGA实现,测试结果表明,经过标校和加固后,系统与目标存在5 m距离时,车辆测距的误差率达到2.74%,行人测距的误差率低于3.9%,具有一定的实际应用价值。

摘要：本文利用物联网技术,构建了一套餐饮企业智能油烟在线监测系统,该系统前台由厨房端和管道端组成,通过网关接入云平台管理系统,实时监控烟道阀门的启闭、变频风机的启停与风速及功率调节、油烟浓度数据等。结合动态参数的持续变化和云平台大数据的对比分析,提高餐饮企业的油烟净化综合监控能力,以便实现政府部门对餐饮企业的油烟数字化管制。

摘要：为了利用已有海量教学数据进行教学质量监控,并构建合理的教学质量评价系统,设计一个基于云计算技术的教学质量评价系统。系统平台架构分为数据采集层、数据存储层、数据分析层及数据显示层。该系统通过对大数据的挖掘与分析,能够更全面、合理地对教学质量进行评价,从而有效提高高校教学质量。