基于GPU的多分辨率体数据重构和渲染

基于小波变换的多分辨率压缩算法能够获得很高的压缩比,因而被广泛地用于压缩体数据.针对这种压缩策略,研究基于GPU的数据重构的方法,可以只从CPU向GPU传输少量的压缩数据,从而提高数据传输效率.因为好的数据结构是实现基于GPU的重构算法的关键,所以文中提出适合使用矩形纹理表示的数据结构--Nested Tileboard;然后给出基于该数据结构在GPU上实现多分辨率重构的方法,使用Nested Tileboard保存中间数据及重构结果;还提出了基于Nested Tileboard的多分辨率体绘制方法,直接对重构数据进行体绘制,从而实现数据重构和体绘制的无缝连接.     

三角网格的能量优化参数化方法

三角网格参数化是纹理映射、曲面拟合与曲面重构、网格编辑等工作的基础和环节,参数化变形的大小是衡量参数化好坏的标准.为此提出一种基于变形能量优化的三角网格参数化方法.采用区域增长算法逐层展平空间三角网格,得到空间三角网格曲面的自由边界的参数化结果,并利用保形变换将自由边界的参数化结果变换为规则边界的参数化结果;同时兼顾了参数化的角度变形和面积变形,使得参数化结果具有整体变形较小的特点,并能够避免三角形折叠的现象.将该方法应用于纹理映射中的数值实验表明,其比常见的几种参数化方法具有更好的纹理映射效果.     

基于Top-hat变换与主成分分析的人脸识别方法

针对光照条件对人脸识别性能的影响,提出了一种利用Top-hat变换对特征提取前的人脸图像进行预处理的方法,减弱了外界光照对人脸特征提取的影响,并将该方法与基于主成分分析的特征提取方法和基于多类别分类器支持向量机的分类策略相结合,形成完整的人脸辨识算法.最后在ORL人脸库和YALE_B人脸库上,对该方法的识别率进行了测试,并与传统的基于主成分分析和最小近邻分类方法结合的人脸辨识方法进行了比较,得到了较好的结果.     

基于PLC的电梯控制系统的设计与实现

采用FX2N-48MR三菱PLC作为电梯的控制系统,应用于透明仿真教学中,从电梯控制系统的结构组成及其设计思路和具体的硬件设计软件设计,说明如何实现一个电梯控制系统。     

数据结构教学方法的探讨与研究

本文针对数据结构这门课程在教学中存在的问题．提出了一些解决方法。     

基于子空间方法的精馏塔系统辨识建模研究

子空间辨识方法作为一种有效的针对多输入-多输出系统(MIMO)的辨识建模方法近年来受到广泛的重视.目前主要采用的子空间辨识算法只能适用于白噪声环境,而实际的工业现场数据很多是受到较大有色噪声干扰的.针对问题采用了一种新的子空间辨识算法,利用马尔可夫参数用于处理随机性部分,同时引入辅助变量用以去除噪声的干扰,能够适用于存在较大有色噪声干扰情况下的辨识建模,并可得到对象的无偏模型,建模的精度优于通常所采用的子空间辨识算法.通过对精馏塔仿真模型的辨识结果证明了该方法的可行性和有效性,以及在实际工业过程对象建模中良好的应用前景.     

涡轮叶尖压力边小翼肋条对泄漏流场的数值模拟

结合基于压力修正的采用雷诺应力湍流模型加壁面函数的气维计算流体力学程序,通过在叶尖压力面表面边缘加小翼肋条的被动控制方法以期减小叶尖间隙泄漏流动带来的损失,文章对某一轴流涡轮转子叶尖间隙泄漏流场的被动控制进行了数值模拟研究,并详细分析了在不同肋条宽度下泄漏流场细节,最后计算了涡轮效率;结果表明:涡轮叶尖单压力边小翼肋条总体上减小叶尖表面压差,使得吸力面后半部分泄漏流速度减小,从而减小泄漏流动损失,但会增大通道内流动损失,涡轮转子效率下降;小翼肋条宽度有一个最佳值,小间隙下增大肋条宽度使得效率减小,大间隙下肋条宽度增大却增大涡轮转子效率;压力边小翼肋条改变了叶尖压力边附近的流场,对吸力边附近泄漏流动结构没有大的影响.     

汽轮机故障诊断的因果网络群智能算法模型

在利用概率因果网络模型进行汽轮机故障诊断过程中,传统的基于简约覆盖理论的求算方法不能直接得到诊断问题的解,而且当故障节点较多或网络层次较多时,存在着"组合爆炸"、计算量呈指数速度增加等问题;对此,基于群智能理论,建立汽轮发电机组故障诊断系统概率因果网络群智能算法模型,给出基本的群运算法则及改进方法,将焦点放在有限空间的诊断推理上,并实现并行处理,很好地解决了传统算法中的问题;最后一个应用实例验证了此方法的优越性及工程实用性。     

基于TMS320F2812的液晶显示模块接口设计

为适应工业应用现场以及智能化仪器仪表前端显示的需要,阐述了TMS320F2812DSP和QH2001液晶显示模块的原理及特性,提出了一种基于高速DSP处理器控制低速液晶显示模块的接口设计方案,并对该方案的硬件接口电路和软件驱动程序进行了设计,同时给出了软、硬件实现的相应电路图、程序流程图以及具体程序段;实验调试表明,设计方案结构简单、成本低、抗干扰能力强、显示性能稳定可靠,达到设计要求,能够有效解决高速DSP对低速LCD的驱动及显示问题,并取得了良好的显示效果,对其它便携式系统显示终端的设计也具有一定参考价值。     

Learning in an Ambient Intelligent World: Enabling Technologies and Practices

The rapid evolution of information and communication technology opens a wide spectrum of opportunities to change our surroundings into an Ambient Intelligent (AmI) world. AmI is a vision of future information society, where people are surrounded by a digital environment that is sensitive to their needs, personalized to their requirements, anticipatory of their behavior, and responsive to their presence. It emphasizes on greater user friendliness, user empowerment, and more effective service support, with an aim to bring information and communication technology to everyone, every home, every business, and every school, thus improving the quality of human life. AmI unprecedentedly enhances learning experiences by endowing the users with the opportunities of learning in context, a breakthrough from the traditional education settings. In this survey paper, we examine some major characteristics of an AmI learning environment. To deliver a feasible and effective solution to ambient learning, we overview a few latest developed enabling technologies in context awareness and interactive learning. Associated practices are meanwhile reported. We also describe our experience in designing and implementing a smart class prototype, which allows teachers to simultaneously instruct both local and remote students in a context-aware and natural way.