基于GIO/FVID的DSP视频处理驱动程序

以基于TI公司TMS320F2812 DSP的视频处理系统为例，在DSP／BIOS的基础上设计GIO／FVID模型的视频设备底层驱动程序，为高层应用程序开发人员提供方便的API接口函数来操作底层视频设备，提高了视频处理系统的开发效率。所阐述的视频设备驱动程序开发方法，对同类视频处理平台具有较好的可借鉴性。     

基于FPGA的多参数可调高速自旋噪声谱仪

针对自旋噪声功率谱测量中带宽、谱分辨率、速率等测量指标,设计实现了一种基于现场可编程门阵列技术的多参数可调自旋噪声谱仪,能够对采样噪声信号进行快速傅里叶变换(FFT)获取自旋噪声功率谱。仪器能够实现采样率在1 MS/s~2 GS/s可调,FFT数据长度在1~64 K可调,平均次数1~65 535可调,并可以通过上位机LabVIEW程序灵活地调整工作参数和读取功率谱结果。     

基于逻辑回归的多任务域快速分类学习算法

多任务学习通过寻找并共享不同任务域之间的共性特征来完成学习,利用知识迁移加速不同任务域的学习为每个任务域构建一个分类器。提出了一种基于罗杰斯特回归模型的多任务学习方法MTC-LR（Multi-task Coupled Logistic Regression）。“罗杰斯特回归模型”已经被成功应用于单任务分类器上,该模型被众多实验证明是有效的,正是这种方法给人们带来了启示。从理论上证明了通过构造多任务分类器的“开销函数”和“差异性度量函数”,MTC-LR算法可以提高多任务分类器的各自分类精度。相比传统的基于SVM的多任务学习方法,MTC-LR并不依赖于核方法而是通过共轭梯度下降法寻找各个分类器的最优参数。同时MTC-LR与采用“罗杰斯特回归模型”的快速算法CDdual更容易结合,可扩展至大样本的多任务分类学习。正是基于上述发现,为了充分高效利用大样本的多任务域数据,满足大样本的快速运算,在MTC-LR算法的基础上,结合最新的CDdual（The Dual Coordinate Descent Method）算法,提出了MTC-LR的快速算法MTC-LR-CDdual,并对该算法进行了相关的理论分析。将该算法在人工数据集和真实数据集上进行了验证,实验结果表明该算法有着较高的识别率、快速的识别速度和较好的鲁棒性。