摘要：为了有效提高对时频图像微弱信号的识别精确度,基于DSP设计时频图像微弱信号的识别系统。提出当前微弱信号图像识别系统的整体结构框架,包括DSP和FPGA之间的接口硬件设计模式,确定当前时频图像的输入接口设计方案。利用相机积分成像,输出图像数据,以有效信号作为控制信号,对当前图像数据信号进行处理并发送DSP,由DSP完成当前信号数据连通性分析,实现当前微弱信号识别。实验数据证明,应用基于DSP时频微弱信号处理系统后,节点信号识别率提高22%,边际信号识别率提高27%,可以有效提高识别精度。

摘要：为了解决图像采集过程中因抖动引起的模糊问题,并能消除振铃效应,可对自相关性强烈的图像进行清晰复原,设计了模糊图像抖动轨迹估算函数;引入结构相似度,推导出降噪函数;提出了抖动轨迹耦合交替迭代最小技术的图像模糊消除算法。利用Bregman迭代法与交替最小技术,联合结构相似度,得到离散优化模型,对图像去噪处理;随后嵌入Wallis算子消除扩散效应,得到锐化图像;再由模糊图像与锐化图像,基于权重理论,估算模糊图像抖动轨迹;借助傅里叶逆变换,提取抖动轨迹的空间域;利用维纳滤波对抖动轨迹空间域规范化操作,获取清晰图像。测试了算法的性能。结果表明:与其他技术相比,算法消除自相关性强烈图像的抖动模糊效果更优异,可获得细节清晰的图像。

摘要：尽管我国是煤炭大国,可说到安全生产问题,和发达国家的差距还是很大的。文章针对煤矿的安全生产设计了一个基于无线传感器网络的监测系统,其中包括了环境监测和人员定位两个子系统,该系统的设计为煤矿安全生产提供了极大的保障。

摘要：信息系统风险变化具有随机性、不确定性,传统方法无法准确考虑信息系统风险这些变化特点,导致当前信息系统风险评估的可靠性差、评估精度低。为了改善信息系统风险评估效果,设计基于因子分析和神经网络的信息系统风险评估模型。首先,分析当前信息系统风险评估的国内外研究现状,构建完整的信息系统风险评估指标;然后,采用因子分析法从原始信息系统风险评估指标中提取重要的指标,采用神经网络对信息系统风险评估的训练样本进行学习,构建信息系统风险评估模型;最后,通过仿真对比实验验证所提模型的合理性和优越性。结果表明,所提模型可以准确描述信息系统风险变化的随机性、不确定性,获得高精度的信息系统风险评估结果,改善了信息系统风险评估效率,信息系统风险评估的整体性能要优于当前其他信息系统风险评估模型。

摘要：针对当前策略在执行激光通信网络数据包转发任务时,忽略了节点任务负载、数据包传输距离,以及数据包转发次数等因素影响,导致数据包递交成功率不高、延时较长、路由开销较大、节点生存时间较短,提出了基于负载均衡的激光通信网络动态路由策略,在考虑激光通信网络簇首节点数据聚集能力受限的情况,以最小化网络总能耗为目标,同时结合遗传算法计算最优分簇数目;在此基础上,根据节点剩余能量,距离簇内质心的距离,以及节点通信覆盖度选取簇首节点,采用剩余能量预测机制估计簇首阶段转发数据包的能量消耗,同时利用节点任务负载指数评价激光通信网络各节点任务负载不平衡程度,根据计算结果设计了簇间多跳路由机制,实现了激光通信网络动态路由。仿真对比测试结果表明,所提策略能够实现激光通信网络动态路由,克服了当前路由策略存在的弊端,有效提高了数据包递交成功率,减小了延时和路由开销,同时延长了节点生存时间。

摘要：为了满足车联网日益增长的频谱需求,对车联网的频谱资源分配问题进行研究。在车联网中引入认知无线电技术形成了认知车联网。将车联网用户看作认知节点,考虑授权用户的移动性、多认知用户之间的干扰等因素影响,对其进行建模。基于图着色模型,将其建模为最大化认知节点吞吐量的优化问题,进而提出一种基于免疫优化的求解算法。设计了适合频谱分配问题的矩阵编码方式、抗体修正方式、比例克隆等策略,保证算法的寻优能力。仿真实验表明:所提算法能获得较高的认知节点吞吐量,适合于认知车联网的频谱分配。

摘要：不确定性可视化是网络空间地图可视化领域的重点和难点,合理的不确定性符号设计对网络空间地图信息的快速读取挖掘与精准分析决策至关重要。本文提出了一种基于多粒度时空对象数据模型的网络空间双变量不确定性符号表达方法,解决网络空间节点链接图中变量符号无法及时高效地体现节点、连边不确定性表达不一致的情况。以地理社交网络为案例,首先采用多粒度时空数据模型建模的方法,分析网络空间对象建模的内容和流程,设计网络空间实体对象类并创建相应时空对象;在此基础上结合传统符号在网络空间节点链接图表达方面存在的问题,分析网络空间不确定性表达原理和模型,制作相应的视觉熵符号;最后开展对照实验,并采用统计方法对符号实验结果进行检验。结果表明基于对象化建模的方法有助于网络空间多粒度、全类型、多维动态的表达,通过可视化和交互技术能生动直观、全面多维地表现网络空间的发展变化;新设计的视觉熵符号在网络空间双变量不确定性差异表达方面的效果较好,有助于及时高效准确地获取网络空间的不确定性信息。研究可以为网络空间地图可视化领域的发展提供一定借鉴和参考。

摘要：提出了一种基于多图形处理器(graphic processing unit,GPU)设计思想的Harris角点检测并行算法,使用众多线程将计算中耗时的影像高斯卷积平滑滤波部分改造成单指令多线程(single instruction multi-ple thread,SIMT)模式,并采用GPU中共享存储器、常数存储器和锁页内存机制在统一计算设备架构(com-pute unified device archetecture,CUDA)上完成影像角点检测的全过程。实验结果表明,基于多GPU的Har-ris角点检测并行算法比CPU上的串行算法可获得最高达60倍的加速比,其执行效率明显提高,对于大规模数据处理呈现出良好的实时处理能力。

摘要：我国是儿童大国,伴随生育政策的调整,第四次婴儿潮来势汹汹。国民经济水平的飞速发展,人们居住环境不断提高,越来越多的家庭开始关注家居空间对儿童发展的影响。由于儿童生理的特殊性和发展性,儿童家居注定具备不同于成人家居的特点,儿童家居产品的设计和功能,必须要从儿童需求出发。而动漫元素对儿童家居产业意义深远,从某种程度上讲,可以说是引领了儿童家居产业的发展。以促进儿童发展为着眼点,旨在探讨动漫对儿童家居产业的影响。

摘要：Harris角点检测算法是计算机视觉领域中使用非常广泛的点特征提取算法,它计算简单,稳定性强,但运算速度慢。当前已有算法优化研究一般只针对单一硬件平台,它们很难实现在不同平台上的高效运行。为此提出一种基于开放式计算语言(OpenCL)设计思想的Harris角点检测并行算法,其采用图形处理器(GPU)中共享存储器、常量存储器和锁页内存机制在OpenCL框架下完成影像角点检测的全过程。实验结果表明,基于OpenCL的Harris角点检测并行算法相比CPU上的串行算法可获得的加速比高达77倍,执行效率明显提高,对于大规模数据处理表现出良好的实时处理能力。