基于FPGA的车载大容量记录仪的设计与实现

介绍了一种基于FPGA和Nand Flash的车载大容量记录仪的设计与实现;记录仪主要由控制模块和存储模块组成;控制模块以FPGA为主控芯片,主要实现4个CAN通信接口、1个USB接口、1个以太网接口、2个422接口协调控制功能,另外包括实时时钟管理、内部总线控制等功能;存储模块由5块存储卡构成,每个存储卡又由FPGA、多片Nand Flash和内部总线接口构成,容量可达160G;该车载大容量记录仪已通过各种环境试验,性能稳定,数据存储容量大且易扩展,已用于工程实践中。     

基于PSO神经网络的高校教学质量评价方法

针对传统教学质量评价系统的不足,利用PSO神经网络技术建立高校教学质量评价系统。该系统采用了PSO神经网络技术,将教学评价标准作为输入,教学评价结果作为输出。以中北大学为例进行的实证研究表明,所提方法既克服了人为因素对评价结果的直接影响,又为建立全面合理的综合评价指标体系奠定基础。     

分存技术在代码混淆中的研究

为改善软件的验证安全性机制,针对软件代码的混淆强度是否足够抵抗攻击的问题,提出一种基于分存技术的代码控制流混淆方法。利用分存技术得到多个能够动态检验非法操作的验证函数;将其与原有的代码控制流混淆方法结合,隐藏插入到程序中;通过改变软件代码的控制流结构,增加破解者逆向工程的难度,达到保护代码的目的。实验结果表明,该方法具备抵抗破解者攻击和动态验证系统安全性的能力。     

基于PE文件结构异常的未知病毒检测

目前基于行为分析的未知病毒检测方法,需要可执行文件运行后才能检测到,无法检测出以静态形式存在计算机中的病毒文件.文中提出了一种基于静态文件的未知病毒检测新技术,通过分析PE文件结构中的异常值,运用贝叶斯方法和支持向量机来识别静态和非静态的未知病毒.相比基于行为分析的未知病毒检测方法,在不需要运行可执行文件的情况下即可检测出是否可能为未知病毒文件.本方法相比基于函数调用API序列的数据挖掘方法的病毒检测方法,不需要对文件进行脱壳等复杂计算处理,明显提高了检测速度.试验结果表明,该方法对未知病毒有较快的检测速度、较高的识别率和较低的误判率.     

嵌入式系统中的快速光条中心提取算法

在嵌入式系统中,其各种资源有限,为实现由ARM9处理器构成的三维形貌测量系统,光条纹中心提取算法的时空效率至关重要。激光器投射的光条在其法线方向上灰度值呈现高斯分布,针对该种情况,提出应用条纹法线方向结合灰度重心法求条纹中心的方法。对获取的图像进行中值滤波,用最大类间方差法对图像进行阈值分割;利用阈值法粗略提取光条的中心,利用微分中值定理近似求出光条纹法线方向,在法线方向上利用灰度重心法求光条中心。在实验中移植OPENCV2.0嵌入式视觉库,实验结果表明,该方法能实时精确地提取光条中心,且能达到亚像素级。     

谈软件开发中的多语言联合编程

在计算机的软件设计中,对于某个特定的功能,经常需要利用多种语言联合编程,才能更好的解决实际问题.本文就自己在软件开发过程中的一些体会,介绍了DOS和Windows下的计算机语言混合编程的基本思路,介绍了实现原理和实现方法,并具体给出了一个实例.     

基于能量均衡的无线传感器网络机会泛洪算法

传统的机会泛洪算法在低占空比无线传感器网络中,容易造成"瓶颈"节点转发大量数据而导致自身能量消耗过快,加速死亡,从而造成网络分割.针对该算法存在的缺陷,新算法在选择发送节点时,充分考虑到了节点的剩余能量和节点间通信链路的质量,达到了节点能量均衡的效果,解决了网络中瓶颈节点因负载过大而过早死亡的问题.通过仿真实验表明,在保证了较低端到端时延和较高投递率的前提下,新算法有效地延长了网络的生命期和增强了网络可靠性.     

结合自适应分割策略的图像去雾算法

暗通道先验去雾算法处理图像易出现局部失真问题,针对这一现象,提出一种单幅户外图像去雾算法.首先,利用四叉树分解的方法得到准确的大气光估计值;然后,结合暗通道图像的直方图分布特征,利用最大化类间方差策略自适应的估计暗通道图像分割阈值,并以此为先验知识优化透射率;最后,使用Gamma矫正提升图像整体对比度.实验表明,该算法...     

基于AU-GCN与注意力机制的微表情识别

微表情作为一种持续时间非常短的表情，能够隐晦地将人试图压抑与隐藏的真正情感表达出来，在国家安全、司法系统、医学范畴和政治选举等有着较好的应用。但由于微表情有着数据集较少、持续时间短暂、表情幅度低等特点，在识别微表情时存在数据样本量较少、计算量较大、缺失重点特征的关注、易过拟合等困难。因此本文将针对微表情只出现在面部部分区域的特点，借助面部动作单元（Action Units,AU），对其使用加权注意力机制凸显局部特征，并且应用图卷积神经网络找到AU各个节点间的依赖关系，聚合为全局特征，用于微表情识别。实验结果表明，相较于现有方法，本文提出的方法将准确率提高至79.3%。