流媒体中的MPEG-4编码技术

介绍了流媒体应用的视频编码技术的发展和标准，通过对MPEG-4编码模型的描述，论述了视频对象、视频对象面、视频对象层的概念，以及精细可扩展性、渐进精细可扩展性、精细的空域可扩展性视频编码算法。     

一种可重构流媒体调度算法

针对现有流媒体算法在异构环境下性能恶化的问题,论文提出一种支持用户异构性的可重构流媒体调度算法RSMS算法。该算法引入了追赶流的概念,能重构追赶流的速率来服务于具有不同接收带宽的异构用户,并最终通过流合并达到资源共享的目的。分析了RSMS算法的最佳组播调度间隔、所需的平均服务器带宽和服务器带宽需求分布。仿真实验表明该算法简单高效,可扩展性好。     

针对垂直数据分布数据库的一种关联规则挖掘算法

频繁模式树算法是一种优秀的关联规则挖掘算法．频繁模式树算法的挖掘对象是水平数据分布的数据库，现实中有大量数据垂直分布的数据库不能直接应用频繁模式树算法进行挖掘．本文针对垂直数据分布的数据库，提出一种有效的频繁模式树生长算法，只需两次数据库扫描，即可生成相应的频繁模式树．     

一种适合在线三维检测的改进算法

引入Stoilov算法以让传统相位测量轮廓术(PMP)应用于在线三维检测,但该算法的计算式中含有开方和除法运算,对投射数字光场,CCD摄像头的数字化非线件误差以及环境光干扰较为敏感,会出现较大的解相误差.为此,提出了一种适合在线三维检测的改进型Stoilov算法,通过像素匹配方法标定移动步距S和基于标准PMP的截断相位解相标定条纹周期长度L,再标定出楣移量△,即可修正sin△值,有效减小了原Stoilov算法公式的解相误差,提高了在线检测精度.为验证该方法的可行性和有效性,进行了实物测试实验.实验表明,在在线三维测量中,采用原始Stoilov算法重构的三维物体出现明显的失真,而采用改进的Stoilov算法重构的三维物体具有很好的保真度.     

一种云存储目录元数据管理系统

目前在云存储系统的实现中,一致性哈希算法及其改进算法是常用的技术之一。但是,基于一致性哈希算法实现的云存储往往表现为键值对系统,本身不具备层次的树形目录结构,因此不适用于传统的文件系统应用。针对上述技术缺陷,本文提出一种云存储目录元数据管理方案,在一致性哈希数据分布基础上构建层次目录,不需要专门的元数据服务器即可实现键值对和分布式存储系统相结合的层次目录管理。基于该方案实现的云存储系统已经大规模部署,很好的兼容了传统的文件系统应用,具有较好的可扩展性和灵活性。     

智能变电站状态监测及辅助控制系统应用

针对变电站状态监测系统数据管理难度高、监测精度低等问题,提出了基于物联网技术的新型计算机服务器平台。结合辅助控制系统中火灾警报传感装置,通过应用程序来实时通知用户火灾情况;构建智能变电站状态监测算法模型,通过基于局部矩阵重构的检测算法分析相邻变电站状态数据分布的差异。实验结果表明,该算法监测数据精度较高,可满足智能变电站“运维高效化、监测智能化、检修规范化”的要求。     

可重构的素域SM2算法优化方法

针对SM2算法软件效率低、硬件实现资源利用率低、可扩展性差的问题,提出了一种可重构的素域SM2算法优化方法.通过对SM2算法的深入分析,从不同计算阶段和计算特点着手,分别采用KOA快速乘法、快速模约减和Barrett算法实现推荐或任意参数的模乘运算,并优化改进基为4的扩展欧几里得算法加速模逆运算.然后,在标准射影坐标系...     

基于小波变换的光学元件激光损伤三维形貌重构方法

为实现激光损伤在线显微三维形貌的快速重构，提出一种基于小波变换的改进聚焦形貌恢复（SFF）算法。利用三维聚焦评价函数逐点反演深度信息，重构光学元件激光损伤三维形貌。采用激光损伤在线显微成像装置，利用所提算法对银反射镜表面激光损伤区域进行三维形貌重构。结果表明：所提改进算法的清晰度比率、灵敏度、平缓区波动量分别为2.608、0.131、0.356，对最大深度为169.8μm的被测区域，测量相对误差为1.56%；相比传统方法，清晰度比率提升约1倍、灵敏度提升约3倍、深度测量相对误差降至1/10，平缓区波动量可以达传统方法的1.1倍。所提算法已用于在线显微损伤判别系统的研制，实现了激光损伤三维形貌在线快速重构测量。     

一种适合于分布式并行计算改进的平方共轭残差法

基于CRS提出了一种适合于分布式并行环境改进的平方共轭残差方法——ICRS.通过算法重构,ICRS方法将CRS方法所需要的2个全局同步化点降低到了1个,没有数据相关性.理论分析和实验表明ICRS方法比CRS方法具有更好的并行性和可扩展性.     

基于独立分量分析的等变化自适应盲分离算法

基于独立分量分析的等变化自适应算法是一种在线分离算法,这种算法的特点是 能够很快的适应外部环境,当混合参数改变后,通过无监督自适应学习算法,可以很快的调整 权矩阵W,从而使得WA重构为一个新的广义交换矩阵。对迭代系数进行了改进,使得算法 的收敛时间缩短了约15倍,并对概率密度函数进行了在线估计。     

在线训练RBF神经网络在混沌保密通信过程信息解调中的应用

本文讨论了在线ＲＢＦ神经网络在混沌扩频通信过程信息解调中的应用,其关键是利用ＲＢＦ在接收端重构出发送混沌系统吸引子结构信息,并根据逆系统理论实现信息解调。给出了ＲＢＦ神经网络的一种在线训练算法,并对这种在线训练算法所涉及到的各个方面进行了分析。仿真表明这种在线ＲＢＦ神经网络能实现信息的精确解调。     

一种碎片感知的安全虚拟网络重构方法

针对现有的虚拟网络重构算法对物理网络中产生的碎片资源考虑不够周到,导致其对在线虚拟网络映射算法的性能改善不够显著的问题,该文定义了一种网络资源碎片度度量方法,并提出一种碎片感知的安全虚拟网络重构算法。该算法通过周期性考虑物理网络中节点的碎片度,选择出待迁移虚拟节点集合;通过综合考虑物理网络的碎片度减小量和虚拟网络的映射开销减少量,选择出最佳的虚拟节点迁移方案。仿真结果表明,该算法的请求接受率和收益开销比均优于当前的重构算法,特别是在收益开销比方面的优势更加明显。     

基于改进微分进化的无人机编队重构安全控制

无人机编队在环境或任务发生变化时,需要进行编队重构。在对无人机编队重构安全控制问题进行分析的基础上,采用分布式模型预测控制(DMPC)的思想,将重构问题转化为一系列在线优化问题。结合安全性约束条件建立其重构代价函数,提出一种基于改进微分进化的分布式模型预测控制算法(DE DMPC）求解每个时域内的代价函数优化问题。通过仿真证明,该算法能够实现编队重构安全控制,且较标准微分进化算法性能更好。     

空时二维雷达信号处理机的系统设计

针对雷达信号处理算法复杂、数据量大、数据传输速度高的特点,本文介绍一种基于ADSP-TS101通用信号处理板的设计,并以此处理板构成了空时二维雷达信号处理信号机.此处理板具有可重构性和可扩展性,简单的扩展或适当增加此模块的数目即可满足不同的雷达信号处理要求.     

基于压缩感知的贪婪类重构算法原子识别策略综述

在压缩感知(CS)重构算法中,贪婪类算法因其硬件实现的简易性与良好的恢复精度得到了广泛研究,但算法多样化的同时出现了算法选择困难的问题。原子识别策略作为贪婪类算法的核心,其差异往往决定了算法重构性能的优劣。该文以贪婪类算法最关键的一环原子识别作为研究对象,对贪婪类重构算法的原子识别策略进行了提取与分类。根据不同策略的适用阶段和特点归纳提炼出3种一步式原子识别策略、8种进阶式原子识别策略以及3种稀疏度自适应原子识别策略。最后对原子识别策略所对应原始算法的重构性能进行了分类仿真对比。整理后的策略方便于实际应用中对算法的选择,同时为贪婪类重构算法的进一步优化提供了参考。     

多线阵CCD亚像元成像超分辨率重构技术研究

为实现以多片线阵CCD亚像元成像为基础,提出一种超分辨率重构算法。首先,在高分辨率网格上建立插值模型;然后,辨识插值重构图像在线阵列方向和扫描方向的模糊核,得到整幅图像的模糊核;最后,采用带有Neumman边界条件(BCs)的梯度平滑Richard-Lucy(GSRL)滤波复原算法去除模糊,抑制了振铃效应。实验结果表明,用本文算法重构超分辨率图像的灰度平均梯度(GMG)值较双线性插值法提高了7.63,主观目视清晰、细节丰富;可以实现对多片线阵CCD亚像元成像的超分辨率重构,获取更高的系统分辨率。     

基于Web远程开放式数控系统设计

为促进新一代数控系统的研究,深入分析了开放式数控系统设计原则,提出了一种面向Web的开放式数控系统设计框架,通过网络化的远程配置、远程管理实现数控系统的开放性,利用基于Web浏览器的操作界面,缩短数控系统的开放周期,同时提高数控系统的易操作性。对数控系统的功能组成进行分析,给出了开放式数控系统功能模块的划分与实现策略。实践证明,开放式数控系统具有良好的可扩展性和可重构特性,可根据不同的应用场合、应用对象对数控中的功能模块进行升级和重构设计。     

超声信号处理系统中FPGA的动态重构

DSP FPGA结构广泛应用于高速实时信号处理系统中。FPGA作为可配置的协处理器完成系统前端简单高效的特定算法，并且可以在线进行动态重构，从而在不同情况下调入不同逻辑完成不同算法，使系统具有很好的灵活性和可扩充性。以多通道超声信号处理系统为例说明了DSP如何通过高速串口对FPGA进行动态重构，能够以帧频速率改变FPGA内部逻辑算法，大大提高了系统实时性能。     

基于数据分布规律的分段组合支持向量机研究

在分析数据分布规律的基础上,提出了分段组合支持向量机算法.该算法首先统计数据分布规律,采用k均值聚类计算聚类中心,然后分球形分布、线性二分可分、局部线性二分可分三种情况来组织最小包含最大排除球目标函数、普通核函数、局部线性核函数,从而实现对不同的数据分布采用不同的支持向量机分类决策算法,提高算法的分类性能.     

聚类综述

聚类是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项重要计算。阐述了聚类算法的基本原理,应用方向等,总结了聚类算法的研究现状。