基于 Qt ＆ Linux 视频播放器的设计与实现

随着嵌入式处理器运算能力不断增强,影音娱乐已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。设计以博创公司 ARM9开发板（UP -TECH2410）为平台,以 Linux 为开发环境,Qt 为开发工具,详细介绍了硬件平台搭建,嵌入式操作系统选型,Qt Designer 以及视频播放器的设计方法。实现了 Linux 下对 LCD 的显示功能及开发板触摸屏控制的实现。通过测试,系统运行正常,性能稳定。开发过程以 ARM9与 Linux 操作系统结合开发的模式突破了以往的嵌入式开发架构,为嵌入式系统开发开辟了一种新途径。     

酸性离子液体研究新进展

就功能化酸性离子液体的合成及表征作了详细地介绍,并对其在酸催化和有机合成等方面的应用作了综述。功能化酸性离子液体兼作溶剂和催化剂具有广阔的应用前景。     

Pt/TiO_2光催化制氢的初步研究

对无氧条件下Pt/TiO_2光催化重整甲醇制氢的基本步骤进行简化,在同一体系中进行了光催化剂的合成和光催化制氢的两步反应。基于正交设计法对该复杂体系进行了分析,得到Pt载量、甲醇/水体积、灯距、前反应时间这4种影响因素的3个不同水平对放氢速率的影响。确定了最佳实验条件为Pt载量0.5％(mol)、甲醇/水体积比5:1、灯距12 cm、前反应时间3h。分析结果表明,Pt载量对放氢速率的影响最大。实验获得的最高放氢速率为5.84 ml·h~(-1)·g~(-1)。     

明天科技ERP系统建立与实施

包头明天科技股份有限公司根据企业自身的特点 ,应用信息技术改造和振兴传统产业 ,开展企业管理创新 ,采取了“总体规划、分步实施”的办法 ,实施明天科技 ERP管理系统建立。目前已经实现了物流和信息流的统一 ,推进了企业管理现代化进程 ,使企业整体管理水平得以提高     

企业价值链价值分配的优化研究

为研究价值链中各企业间价值合理分配的问题,在明确企业价值链中各参与者关系的基础上,从价值分析和成本分析入手,针对价值链中各参与者的不同行为模式,对企业价值链的稳定性问题和价值链调整的合理性问题进行了分析,并给出了价值链稳定性及调整合理性的判定公式和相应经济学解释.阐述了在价值贞献和价值分配之间产生偏差的原因和几种情况,依据博弈论原理建立了价值链价值分配议价模型,模型分析表明存在唯一的子博弈完美均衡,最终可以得到一个均衡策略.研究结果为合理构建和调整企业价值链提供了理论依据.     

PEM燃料电池堆动态特性研究

为了探索PEM燃料电池堆的动态特性,对自制5kw PEM燃料电池堆进行了详尽的实验研究。实验结果表明,在所研究条件范围内,温度和压力越高电堆性能越好,而且电堆内阻不仅与工作温度有关,还显著地与操作压力有关。燃料电池堆对于大的负载突变反应能力强,负载变化时,在4s之内就能达到稳定状态,观察到动态极化曲线的不重合现象,它反映了电堆内部水的传质具有复杂机制。     

FAGNet:基于MAFPN和GVR的遥感图像多尺度目标检测算法

针对大场景遥感图像内容复杂,并且具有目标种类较多、尺度不一、方向多变等特点,导致遥感图像中目标多类多尺度多方向的问题,提出一种基于多尺度注意力特征金字塔网络(MAFPN)以及滑动顶点回归(GVR)机制的遥感图像目标检测方法.首先利用骨干网络提取多层特征作为MAFPN的输入,MAFPN结合特征融合和注意力机制,在融合多个尺度的特征映射的基础上使用通道域注意力和空间域注意力机制来抑制噪声,增强有效特征复用,提高网络对目标多尺度特征的自适应性;将MAFPN输出的融合特征图输入区域建议网络(RPN)生成感兴趣区域,然后将其送入分类/回归网络;在分类/回归网络中使用GVR机制在预测水平框的基础上增加4个顶点偏移比例参数和旋转因子,将水平框转换为旋转框,以减少边框中冗余区域,使预测得到的旋转边框更贴合目标.在DOTA公开数据集上与多种基于卷积神经网络的经典检测算法进行对比的实验结果表明,该方法的平均检测精度得到显著提高,能够更加准确地检测多个尺度以及多个方向的目标,实现了多尺度目标的鲁棒性检测.     

基于L2,1-范数距离的约束相似矩阵的聚类算法

为学得更好的相似矩阵,提出一种基于L2,1-范数距离相似度矩阵的学习方法,给出相应的聚类算法(CSCA).利用L2,1-范数距离计算出相似度矩阵,对相似度矩阵施加平方的约束;通过约束相似度矩阵所构建的拉普拉斯矩阵,求出对应的特征向量空间;利用学得的相似度矩阵中的连通分量直接得到聚类结果.实验结果表明,该算法在人工数据集和真实数据集上的聚类结果大多优于其它聚类算法,验证了所提聚类算法的有效性.     

基于加权平滑l_0范数的单快拍波达方向估计

针对现有基于压缩感知的DOA估计算法估计精度不高的问题,提出一种基于加权平滑l0范数的单快拍DOA估计算法。所提算法采用一种新的加权方式,在构造一个恰当的平滑连续函数后,根据接收数据的初始解确定一个合适的递减的{σ}序列[σ_1,σ_2,?,σ_J],并对每一个σ值,用最速下降法来求解l0范数的逼近函数H_σ(S)的最小值;然后将该σ值作为下一次迭代的初始值,并在每次迭代开始时更新权值,通过多次的迭代获得逼近函数的最小解,即逼近的最小l0范数。通过仿真实验表明所提算法可对DOA进行有效估计,且容易实现、精度较高,与未加权的改进平滑l_0范数DOA估计方法相比具有更好的估计性能。     

α和高斯噪声背景下线性极化阵列波达方向和极化参数联合估计的FLOCC-SMN方法

针对α和高斯混合噪声背景下的线性极化阵列波达方向和极化参数估计问题,提出了一种基于分数低阶循环相关的子空间-最小范数方法。该方法针对α稳定分布过程的特点,利用信号的循环平稳特性,克服了传统的基于二阶矩或高阶累积量无法用于α噪声背景的缺点,弥补了分数低阶矩对循环平稳干扰信号抑制能力的不足。所采用的子空间-最小范数方法不仅减少了传统MUSIC方法的计算量,而且有效地抑制了分数低阶循环相关函数的估计误差。仿真结果表明,本文算法对α和高斯混合噪声及循环平稳干扰信号的抑制能力明显优于分数低阶矩方法。