基于ActiveX控件的网络虚拟频谱分析仪的设计

该文提出了一种利用ActiveX控件构建网络虚拟频谱分析仪系统的方法。整个系统基于浏览器,服务器构架,首先在VC6．0环境下采用ActiveX控件技术设计出虚拟仪器,然后将其制作成网页的形式并通过Internet向外发布,最后用户通过浏览器向服务器发送命令以远程控制频谱分析仪,并获取实时测试结果。实践证明,ActiveX控件在搭建虚拟仪器软件平台方面具有形象逼真的显示效果、更好的通用性、更强的灵活性等优点。     

基于Web的远程数据监控系统的设计与开发

目前远程监控系统的解决方案大多采用的是C/S模式,而现在B/S模式在监控系统中的应用正被人们所重视。利用Web和数据采集技术开发远程数据采集系统是目前工业中非常重要的应用方式之一。介绍基于Web模式的远程数据监控远程系统的设计方法,该系统主要由信号虚拟发生器、信号接收器、曲线显示控件三部分组成。开发出的曲线显示控件(ActivX控件)可以嵌入到任意Web页面中,该控件可应用在远程监控系统的曲线绘制方面,为构建基于B/S结构的远程监控系统提供了一种便捷的图形显示模块引用方式。通过系统在企业的良好运行情况来看,系统所采用的技术和方案是成熟可靠的。     

GUI在嵌入式车载导航仪中的应用

通过对嵌入式车载导航仪系统架构的剖析,给出基于GPRS网络的GPS车载导航仪的设计方案;对比四种常用的嵌入式图形用户界面,最终确定使用MINIGUI图形系统,作为连接导航应用系统和嵌入式操作系统的纽带.同时简单介绍了MINIGUI图形系统在嵌入式车载导航仪开发平台的移植过程.     

基于Android的自定义通用可视化控件

基于存在Android系统控件不能完全满足开发人员需求的情况,提出一种自定义通用可视化控件,介绍了基于Android开发的UI设计原理和图表的实现方法,着重讨论了该自定义控件中使用的AsyncTask异步任务机制.控件包括圆形图、柱状图和折线图三个图表,其中圆形图可以动态地显示.应用实验表明,该控件修改简单,使用方便,具有较强的通用性.     

基于Web的远程数据监控系统的设计与开发

目前远程监控系统的解决方案大多采用的是C／S模式，而现在B／S模式在监控系统中的应用正被人们所重视。利用Web和数据采集技术开发远程数据采集系统是目前工业中非常重要的应用方式之一。介绍基于Web模式的远程数据监控远程系统的设计方法，该系统主要由信号虚拟发生器、信号接收器、曲线显示控件三部分组成。开发出的曲线显示控件（ActivX控件）可以嵌入到任意Web页面中，该控件可应用在远程监控系统的曲线绘制方面，为构建基于B／S结构的远程监控系统提供了一种便捷的图形显示模块引用方式。通过系统在企业的良好运行情况来看，系统所采用的技术和方案是成熟可靠的。     

钻井工程领域真三维显示ActiveX控件OpenGLDrilling3D的设计与实现

真三维显示是国内钻井工程领域计算机辅助设计软件中亟须解决的重要问题，本文介绍了遵循基于构件的软件开发方法，利用UML建模技术，基于COM和OPENGL的一种真三维显示ActiveX控件OpenGLDrilling3D的设计与实现。该构件已在钻井工程设计一体化系统等多个应用软件中成功应用。     

煤矿地质数据管理系统设计

设计了一种基于B/S的地质数据管理系统,详细介绍了该系统的架构、开发技术路线及主要功能。该系统采用ActiveX控件技术实现了网页中数据的图形化显示,并且支持用户交互,实现了地质数据的自动化管理。     

单片机IAP升级方法在血液分析仪中的应用

介绍了基于IAP技术的单片机程序升级方法在血液分析仪中的应用。首先设计了由C8051F020单片机与基于PC的上位机组成的升级系统,并以该系统为例介绍了血液分析仪中单片机应用程序升级的基本原理以及升级系统的设计,升级系统设计主要包括单片机存储器的分区设计、bootloader程序的设计以及基于MFC的上位机软件的设计。经过实验验证,该系统能够实现单片机的程序升级功能。     

基于虚拟控件的遥操作救灾机器人界面

提出一种新颖的基于虚拟控件的遥操作救灾机器人系统图形界面设计.控制区被嵌入到图像区,机器人传回的现场图像全窗口显示.在图像窗口内指定特定区域作为虚拟控件,实现机器人的导航操作.虚拟控件是图像本身的一部分,其控制能力线性可调.该界面设计将用户的注意力转移降低为零.实验证明该界面设计能够显著提高救灾机器人的导航效率.     

多编码多种群遗传算法通用控件的设计与实现

遗传算法是一种优秀的优化算法,但在工程领域及理论研究中要使用它必须深入了解算法并从头编写程序。介绍一种适用于VC＋＋、VB、Delphi等平台的遗传算法通用控件的设计与实现。该控件基于COM技术,通过Microsoft的ActiveX实现,使用户在不了解算法的情况下仅需编写目标函数和少量代码即可方便使用遗传算法进行优化。此外,控件采用了多编码多种群改进遗传算法,增强了控件的适用性,提高了算法的收敛速度,增强了优化性能。目前,本控件已应用于智能交通控制优化系统及制造企业订单优化系统,取得良好的效果。     

HEDC＋＋： An Extended Histogram Estimator for Data in the Cloud

With increasing popularity of cloud-based data management, improving the performance of queries in the cloud is an urgent issue to solve. Summary of data distribution and statistical information has been commonly used in traditional databases to support query optimization, and histograms are of particular interest. Naturally, histograms could be used to support query optimization and efficient utilization of computing resources in the cloud. Histograms could provide helpful reference information for generating optimal query plans, and generate basic statistics useful for guaranteeing the load balance of query processing in the cloud. Since it is too expensive to construct an exact histogram on massive data, building an approximate histogram is a more feasible solution. This problem, however, is challenging to solve in the cloud environment because of the special data organization and processing mode in the cloud. In this paper, we present HEDC＋＋, an extended histogram estimator for data in the cloud, which provides efficient approximation approaches for both equi-width and equi-depth histograms. We design the histogram estimate workflow based on an extended MapReduce framework, and propose novel sampling mechanisms to leverage the sampling efficiency and estimate accuracy. We experimentally validate our techniques on Hadoop and the results demonstrate that HEDC＋＋ can provide promising histogram estimate for massive data in the cloud.     

压缩数据库中一种自适应直方图的构建

直方图在查询优化过程中起着重要作用.在压缩数据库中利用查询处理的特点构建自适应直方图以便于查询优化或近似回答查询是尚待解决的问题.通过对查询缓冲池内的查询进行调度来追踪热点数据,并用查询结果中的反馈信息构建自适应直方图以加快自适应直方图的收敛速度.另外,还提出一种参数化方法来估计未被任何桶覆盖的区域中元组的个数.该直方图可以增量式地被维护.实验结果表明,这种直方图具有良好的平均精度、更快的收敛速度和更强的自适应能力.     

基于压缩直方图的劣质数据库上相似连接结果大小估计

现代数据管理系统普遍存在劣质数据,影响了数据质量,给数据管理带来了新的挑战.已经有不少管理劣质数据的数据模型,实体关系数据模型就是其中一种,该模型允许劣质数据的存在,并给出衡量数据质量的方法,并且可根据对结果质量的需求给出查询结果.鉴于该模型的特点,传统的估计查询代价的优化方法很难再适用,需要新的代价估计技术.本文提出了一种新的估计连接结果大小的方法.使用加权的最小哈希函数获得某一属性的最小哈希签名,这使得属性具有相同维数,便于利用直方图进行快速估计;然后建立其直方图,最后使用改进的离散余弦变换压缩直方图信息,使用压缩信息直接进行代价估计,这使得即使对于高维数据也能保证低错误率和低存储代价.此外,此方法可以很好的支持动态数据更新,消除周期性重建直方图的时间开销.     

基于运动矢量直方图不变的数字视频隐写算法

针对现有基于运动矢量(MV)的数字视频隐写算法对载体直方图统计特性带来较大改变这一问题,提出一种基于运动矢量直方图不变的数字视频隐写算法。利用保持直方图数据映射方法,把秘密信息隐藏在视频运动矢量中;同时,利用数据匹配编码对嵌入之前的秘密信息进行编码处理,得到了与视频运动矢量统计特征基本匹配的数据流,使算法接近于信息论下的完美安全。实验结果表明：算法有效控制了运动矢量直方图的改变,同时码率的增加也被有效地控制在1%以内,隐写分析检出率平均下降了30%~50%。     

基于Hadoop的封闭直方图立方

封闭数据立方是一种有效的无损压缩技术,它去掉了数据立方中的冗余信息,从而有效降低了数据立方的存储空间、加快了计算速度,而且几乎不影响查询性能.Hadoop的MapReduce并行计算模型为数据立方的计算提供了技术支持,Hadoop的分布式文件系统HDFS为数据立方的存储提供了保障.为了节省存储空间、加快查询速度,在传统数据立方的基础上提出封闭直方图立方,它在封闭数据立方的基础上通过编码技术进一步节省了存储空间,通过建立索引加快了查询速度.Hadoop并行计算平台不论从扩展性还是均衡性都为封闭直方图立方提供了保证.实验证明:封闭直方图立方对数据立方进行了有效压缩,具有较高的查询性能,根据Hadoop的特点通过增加节点个数明显加快了计算速度.     

一种高效直方图生成算法在GPU上的实现

直方图生成算法(Histogram Generation)是一种顺序的非规则数据依赖的循环运算,已在许多领域被广泛应用。但是,由于非规则的内存访问,使得多线程对共享内存访问会产生很多存储体冲突(Bank Conflict),从而阻碍并行效率。如何在并行处理器平台,特别是当前最先进的图像处理单元(Graphic Processing Unit,GPU)实现高效的直方图生成算法是很有研究价值的。为了减少直方图生成过程中的存储体冲突,通过内存填充技术,将多线程的共享内存访问均匀地分散到各个存储体,可以大幅减少直方图生成算法在GPU上的内存访问延时。同时,通过提出有效可靠的近似最优配置搜索模型,可以指导用户配置GPU执行参数,以获得更高的性能。经实验验证,在实际应用中,改良后的算法比原有算法性能提高了42%～88%。     

基于金字塔结构颜色特征的图像数据库检索

为了简单、准确定义图像的颜色特征,提出了基于区域块的颜色直方图技术。将目标集中在图像的中间区域,按照金字塔结构对图像分区并构建分区颜色直方图;相同区域内容在不同层中描述,从而可以在一定程度上解决普通直方图很难表达空间信息问题。     

Three-dimensional histogram shifting for reversible data hiding

Histogram shifting is an important method of reversible data hiding. However, every pixel, difference, or prediction-error is respectively changed to hide a data bit in the traditional histogram shifting, which constrains the capacity-distortion embedding performance. An efficient three-dimensional histogram shifting is proposed for reversible data hiding in this paper. Take H.264 videos as covers to show this method. In a 4 × 4 quantized discrete cosine transform luminance block, which is not inferred by others, three alternating current coefficients are selected randomly as an embeddable group. According to the different values of the selected coefficient groups, they could be divided into different sets. Data could be hidden according to these sets. In the traditional histogram shifting, only one information bit could be hidden with at most one modification of one coefficient, whereas two data bits could be hidden at the same cost by using the proposed scheme. The superiority of the presented technique is verified through experiments.     

基于直方图频域统计矩的图像隐写分析

以图像小波子带系数直方图频域统计绝对矩作为特征,进行图像隐写分析,取得良好的分类性能。并且从理论和实际两方面证实了,对于图像隐写分析,直方图频域矩比直方图空域矩更有效。实验结果表明本文方法优于目前其他的图像通用隐写方法。在CorelDraw图像库上的测试结果,对多种数据隐藏方法的正确检出率达90%以上。     

Multi-dimensional data density estimation in P2P networks

Estimating the global data distribution in Peer-to-Peer (P2P) networks is an important issue and has not yet been well addressed. It can benefit many P2P applications, such as load balancing analysis, query processing, data mining, and so on. In this paper, we propose a novel algorithm which is based on compact multi-dimensional histogram information to achieve high estimation accuracy with low estimation cost. Maintaining data distribution in a multi-dimensional histogram which is spread among peers without overlapping and each part of which is further condensed by a set of discrete cosine transform coefficients, each peer is capable to hierarchically accumulate the compact information to the entire histogram by information exchange and consequently estimates the global data density with accuracy and efficiency. Algorithms on discrete cosine transform coefficients hierarchically accumulating as well as density estimation error are introduced with detailed theoretical analysis and proof. Our extensive performance study confirms the effectiveness and efficiency of our methods on density estimation in dynamic P2P networks.