在手机与PC间收发二维条码的研究与实现

在无线身份认证系统中，为了保证安全，要把认证信息以二维条码的形式传递。介绍了QR Code二维条码和蓝牙技术，给出了在Symbian智能移动平台和Windows平台通过蓝牙传递条码信息的实现方案。该方案先在手机端发布串口服务，然后在Windows下使用蓝牙套接字，建立蓝牙连接，传递二维条码信息。实验表明，由于在建立蓝牙连接过程中采取了鉴权、授权和对条码信息加密等措施，保证了信息安全、可靠的传递。     

基于ADS1606的高速、高精度ADC设计

ADS1606是典型的高性能模/数转换器.详细介绍了ADS1606的主要特性、数字部分控制、模拟输入方式选择、参考电压、电源特性、PCB设计要点以及多种控制结构的测试和分析等.同时,利用设计和测试ADS1606的过程,提出一些高性能模/数转换系统的设计经验.     

UML在IC卡管理系统中的应用

本文介绍了最广泛使用的可视化面向对象系统的建模方法——统一建模语言（UML)的基本概念，并利用UML对IC卡管理系统进行的从需求分折到系统设计的一系列工作。     

数字地籍测量控制网的建立及精度分析

对数字地籍测量中首级及加密控制网的布网形式及精度作了较详细的介绍及分析.用GPS网作为首级控制网作业灵活、快捷,对通视无要求,且精度高,大大提高了工作效率;加密控制网布设为一、二级导线形式,采用电磁波测距进行测量,因地制宜,克服了GPS测量中出现的盲点问题;图根导线布设为支导线形式,用全站仪测出图根点的坐标,进行细(碎)部测量,满足了1∶500地籍测量中各项精度要求.     

确定性扰动PV插值算法及其性能分析

This paper discusses the performance of some existing interpolation algorithms, and presents a deterministic perturbation partial volume interpolation algorithm. This algorithm distributes the contribution of intensity of the transformed point to nine entries in the joint histogram,imports and determines the perturbation to calculate the weights. Then it is analyzed and compared with other algorithms. The results of experiments indicate that this algorithm can avoid the local extremes on grid points and non-grid points, and effectively smooth the object function.     

一种鲁棒性的少样本学习方法

少样本学习是目前机器学习研究领域的一个热点,它能在少量的标记样本中学习到较好的分类模型.但是,在噪声的不确定环境中,传统的少样本学习模型泛化能力弱.针对这一问题,提出一种鲁棒性的少样本学习方法RFSL(Robust Few-Shot Learning).首先,使用核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)和图像滤波(Image Filtering)方法在训练集中加入不同的随机噪声,形成多个不同噪声下的训练集,并分别生成支持集和查询集.其次,利用关系网络的关系模块通过训练集端到端地学习多个基分类器.最后,采用投票的方式对各基分类器的最末Sigmoid层非线性分类结果进行融合.实验结果表明,RFSL模型可促进小样本学习快速收敛,同时,与R-Net以及其他主流少样本学习方法相比,RFSL具有更高的分类准确率,更强的鲁棒性.     

数据结构与算法课程面向实践的教学方法研究

针对目前课程培养与考核方式不能真正体现课程培养目标的问题,提出面向实践的教学方法,并介绍基于在线评测系统的实验平台建设与实验教学开展过程及考核方式改革方法。     

基于混合能量活动轮廓模型的人脸分割方法

由于受到面部五官、饰物等因素的影响,传统几何活动轮廓模型获取人脸外轮廓会产生凹陷、分片等现象.针对人脸图像的特点,将边缘外张力能量及肤色能量与全局能量结合,提出一种基于混合能量泛函的几何活动轮廓模型,有效地避免了这些问题.首先,根据演化曲线的邻域信息赋予边缘点向外的张力,使曲线能够克服面部特征及面部饰物的干扰,引导其向外轮廓方向演化.鉴于肤色是面部最重要的特征,提出肤色能量,进一步提高了模型的鲁棒性.此外,提出一种基于单高斯模型的改进算法,能够估计出接近实际人脸外轮廓的初始位置,为轮廓演化奠定了基础.在两个公共人脸库上进行测试,该方法能够得到准确的人脸分割效果;以手工分割的结果为基准,该算法定位精度明显优于传统的全局能量模型和局部能量模型.还用日常照片创建一个包含不同姿态、光照、复杂背景等因素、复杂的人脸库,分割结果表明,该方法能够克服这些因素的影响,取得了准确而稳定的人脸分割结果.     

基于线性预测和位操作的信息隐藏算法

鉴于信息的安全性问题,信息隐藏技术也已成为信息安全领域的研究热点.利用图像中当前像素点邻近的相关像素的像素值,对该点的值进行线性预测.再根据预测的准确度,确定相应的阈值,并结合位操作,提出了一种新的简单易于实现的信息隐藏算法.并在Lena图像上进行了实验,得到了隐藏率为0.160bits/Byte,信噪比为42.276dB的结果.经初步测试,证明了在保证较高隐藏率的前提下,能够较好地提高信噪比.     

基于分数阶PID控制器的智能车控制

针对智能车高速行驶下对目标轨迹的快速跟踪要求,结合预瞄跟随理论设计了分数阶PID控制器(FOPID).分数阶PID比传统PID控制器多两个参数自由度,所以在设计过程中有更大的灵活性.利用改进Oustaloup数字实现算法,框图化实现分数阶PID控制器,通过遗传算法对IAE性能指标寻优整定FOC参数并应用于智能车被控系统...