基于PWM占空比优化的PMSM预测直接转矩控制

针对PMSM传统直接转矩控制存在开关频率不规则、开关噪声的频率范围太宽和死区补偿算法复杂等问题,本文提出了一种基于优化脉宽调制(PWM)和死区补偿的PMSM预测直接转矩控制(DTC)方法。该方法首先在已知零电压矢量的基础上,根据预测转矩和磁通误差来选择两个其他有效电压矢量,与此同时,也考虑反电动势和磁通-转矩耦合器;接着,利用零电压矢量和两个其他有效电压矢量预测每个采样周期的转矩和磁通变化量,其中,三个电压矢量的开关周期由转矩和磁通误差以及在上一步中计算出的预测转矩和磁通变化共同决定;然后,采用死区补偿算法和改进的PWM来减小死区效应,以提高预测效果;最后,通过仿真和实验验证了所提方法的有效性和优越性,研究结果表明,所提方法在转矩控制和磁通控制效果要明显优于其他方法,且极大降低了开关损耗。     

容忍入侵的CA方案设计与实现

为了提高联网(certificate authority,CA)的安全性,基于(t,n)秘密共享思想,引入安全芯片及RSA分步签名方法,提出了一种具有容忍入侵能力的CA方案。新提出的CA方案从算法理论和系统架构两方面着手,克服传统CA的安全缺陷,保证CA私钥在产生、拆分和分步签名时的安全性,有效地解决了CA抵抗内外部攻击问题,确保了联网CA系统具有一定的入侵容忍能力。最后通过C++和OpenSSL实现了CA系统,验证了该CA方案的可行性。     

基于多核的Rijndael算法的并行优化与实现

为提高Rijndael算法的执行效率,从对Rijndael算法的核心部分-轮变换的分析入手,在多核平台下提出了一种基于数据流分解的方式对Rijndael算法进行并行优化.采用的主要方法是将轮变换的各构成变换对整个状态的作用分割成对状态的每个组成单元的作用,使得各构成变换可以并行进行.实验结果表明,采用基于数据流的分解方式对Rijndael算法分解可有效的提高其执行效率.     

基于0-1分布的RFID标签估计算法

针对大规模无线射频识别系统中,现存标签估计算法估计时间随标签数量增加而线性增加,以及误差较大的问题,提出一种基于0-1分布的标签估计算法。该算法利用0-1分布的特性,通过设定特定帧长及选择标记,来选择响应盘存命令的标签集合,使得估计时间降低为标签数量的对数级,并通过多次随机重复取均值来降低估计误差。仿真结果表明,该算法比其他算法估计误差至少降低0.9%,且波动性更小。     

32位汇编语言教学技巧

总结基于windows控制台的32位汇编语言教学经验,阐述如何构建简单易用的32位汇编语言开发环境,结合汇编语言现状提出教学重点是处理器基本指令及其编程,以大量具有交互性和趣味性的程序贯穿整个教学过程,突出编程实践,将众多的处理器指令和汇编伪指令随教学内容分散编排,体现循序渐进的教学原则。     

基于刻面分类标识和聚类树的构件检索方法

针对如何从规模庞大的软件构件库中快速且高效地检索出目标构件的问题,提出一种基于刻面分类标识和聚类树的构件检索方法。使用构件标识集合对构件进行刻面分类标识描述,克服了单纯采用刻面分类法对构件进行分类描述和检索时带来的主观因素的影响;引入聚类树的思想,对构件进行基于语义相似度的聚类分析,建立构件聚类树,能有效地缩小检索范围,减少检索构件与构件库中构件比较的次数,提高检索效率。最后在实验中与一般检索方法对比,实验结果表明该方法的构件查准率为88.3%,查全率为93.1%;而且在大规模的构件库中使用时依然有良好的检索效果。     

基于32位结构的微机原理教学方案

本文结合教学实践介绍了一个基于32位结构"微机原理"课程的教学方案,选择IA-32处理器、32位汇编语言作为课程的主体教学内容,也说明了进行接口硬件实验的实验系统特点,以及基于32位教学内容的取舍原则。     

基于Raptor码的视频多播跨层优化算法

在第4代移动通信中,人们更加关注移动宽带网络传输的服务质量(QoS),尤其是多输入多输出(Multiple-Input-Multiple-Output,MIMO)系统下的视频多播方面。提出了一种基于Raptor码的视频多播跨层优化算法,通过Raptor码和其他纠错码的包误差率的对比分析,选择合适的Raptor码率和调解编码方案(MCS)模式进行优化组合,在增大系统吞吐量的同时可以提高信道资源(时隙)利用率。仿真实验表明,该算法在下行链路的吞吐量至少增加了28%,节约了至少18%的信道资源;在SNR=11.5时,BUS序列的客观重建质量(PSNR)的性能增益可达到4dB以上。     

基于多核多线程的排序算法优化和实现

根据各多线程技术和多核特点,提出了归并排序基于多线程的改进方法.并采用各排序算法组合的方法,使用WIN32 API多线程编程方法实现了新的算法.实验结果表明该算法比传统算法效率有很大提升.