基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法

混合传感节点的属性较难形成统一识别特征，其节点属性约简过程复杂，存在分类时间长及分类性能差的问题。为此，提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值，利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果，获得统一编码形式的节点。在此基础上，排除了属性权重为“0”的属性，完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式，进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法，实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明，所提算法的分类用时低于520 ms，且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法，混合传感节点分类性能较好。     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

数据驱动的机床等待过程节能方法研究

为了降低机床等待过程中的能耗，提出了一种实时数据驱动的机床等待时间预测与节能控制方法。首先，建立了射频识别驱动的生产进度评估方法，并以生产进度数据作为输入，构建了基于堆栈降噪自编码的机床等待时间预测模型；其次，依据预测的机床等待时间，提出了机床状态切换方法，以降低机床能耗；最后，通过一个电梯零部件制造车间的案例分析，表明该方法的预测误差仅为4.1%，同时将机床等待过程能耗降低了57%，实现了制造车间的节能减排。     

基于MSTP以太网专线远程视音频传输的分析和实现

基于MSTP以太网专线进行远程视音频传输,是一种结构简单、线路便宜、容易搭建的传输系统.由于MSTP以太网专线的独特设计,点到点的透传方式,容易实现对用户MAC帧点到点的透传,在线路上能独享带宽,业务延迟小,且和其它业务完全隔离,安全性高,这种业务适合广播级视音频信号远程传输的应用.     

便携极低速对流层散射通信系统优化设计

针对便携极低速对流层散射通信系统的远距离应用,在分析散射信道快衰落特性的基础上,提出便携极低速通信系统分集接收方案,并给出不同分集重数情况下的误码性能理论曲线,在此基础上提出采用失真自适应接收的抗多径波形以获取最大隐分集增益,设计并实现高效低时延LDPC编码和窄带滤波器。仿真结果表明,纠错编码可获得5 d B编码增益,窄带滤波解决了极低速远距离通信存在的多普勒效应问题。在系统测试平台上对便携极低速散射通信系统性能进行实测,测试结果表明,该优化设计方案可有效提升系统能力。     

基于小波变换的分数阶微分算法在肝脏肿瘤CT图像纹理增强中的应用

图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节，而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节，但对频率分辨率敏感。针对这个问题，提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法，应用于平扫计算机断层扫描（CT）图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先，通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量；其次，基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜；最后，使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明，该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时，有效地保留了低频平滑的纹理细节：增强后的肝细胞癌区域与原区域相比，信息熵平均增加36.56%，平均梯度平均增加321.56%，平均绝对差值平均为9.287；增强后的肝血管瘤区域与原区域相比，信息熵平均增加48.77%，平均梯度平均增加511.26%，平均绝对差值平均为14.097。     

基于FPGA的I2S转AES/EBU音频转换系统的设计

为给数字广播电视设备提供附加有音频状态信息的AES/EBU数字音频接口，研究一种采用FPGA将I2S音频数据 转换为AES/EBU音频格式的实现方法，该实现方法中采用硬件描述语言Verilog HDL 获取音频数据和音频状态信息,并根据设定的计数单元重组成AES/EBU数字音频格式,最终经过BPM编码输出传输线型格式数据,系统设计通过逻辑功能仿真和硬件测试,输出信号均符合标准规定。