IBM推广Target软件包

IBM将于今年推广数据开采和数据仓储捆绑的Target软件包,它适用于保险、零售、电信、运输、保健和政府机构。该软件包类似于为金融行业开发的那种软件包,它包括该公司的IntelligentMiner和Customer Discovery数据开采应用软件,以及用来构造数据仓库和管理销售活动的Target模块。     

FC Target的设计与实现

介绍了基于FCP协议的FC target的实现方案.阐述了initiator与target端的体系结构,描述了FCPI/O报文的处理方式.实验结果表明,FCP能够使光纤网络性能得到充分发挥,系统的总体I/O性能明显优于基于iSCSI协议的IP-SAN.     

iSCSI Target研究与性能测试

为了实现廉价,高效的iSCSI Target,分析了iSCSI协议的核心内容.在此基础上,对iSCSI Target的数据传输率和CPU利用率等方面的性能进行了详细的测试.分析了CPU利用率、数据块大小、Initiator台数和其它一些因素对Target性能的影响,并且验证了所得的结论,提出了一个改进iSCSI Target性能的假设.实验结果表明,影响Target性能的因素有很多,需要综合考虑来提高Target性能.     

iSCSI Target的设计与实现

iSCSI技术正被越来越多的系统、存储设备和网络厂商所采用，在Linux环境下，设计并实现了一种iSCSI Target，从设备发现、基于WEB的配置与管理、用户身份认证以及功能实现与性能测试等方面做了较详细探讨。     

基于xPC Target的采集卡驱动程序开发

基于xPC Target实时物理仿真平台的系统的设计、仿真比传统的仿真方法方便快捷很多,而且实时性好,但是其支持的实时仿真设备很少,使用受到很大限制.利用S-function模块快速开发了研华PCI-1712数据采集卡的驱动程序,解决了仿真过程中在线实时数据采集的问题.该方法普遍适用于各种采集卡.     

基于xPC Target的直流电动机实时控制系统设计

针对常见的控制系统开发方法采用手工编程而存在开发效率和可靠性低的问题,提出了一种基于xPC Target的直流电动机实时控制系统设计方法。该方法采用Matlab自动代码生成技术和xPC实时内核,以工业控制计算机为控制器、直流电动机为被控对象构建控制回路,采用Simulink模块组合控制器应用程序,以目标机-宿主机形式实现应用程序的代码生成、编译和下载。实验结果表明,该方法能够快速可靠地生成控制系统代码,控制系统具有很好的有效性和稳定性。     

基于xPC Target的电饭煲模糊推理策略研究

目前模糊控制技术已经在电饭煲控制中广泛地被采用.在模糊控制的电饭煲中,控制米饭加热过程的各段时间和加热功率主要由米饭量来确定,而米饭量的测定是通过模糊推理实现的,所以米饭量的测定是关键的步骤,因为其后续的烹调过程要依据米饭量进行相应的控制.对于米饭量的推理的准确度,直接影响米饭烹饪效果.但是传统的推理方法由于初始水温和环境温度等诸多因素的影响,精度不够理想,提出一种电饭煲米饭量模糊推理的新方法.     

基于xPC Target的汽车动力学HiL仿真系统设计

目前,汽车工业进入了一个高速发展的阶段,汽车从设计到上市,周期越来越短,而汽车的设计和研发是一项非常复杂且耗资巨大的工程,尤其是一些实车实验,不仅复杂而且带有一定危险性.为了方便汽车研发工作,缩短研发周期,运用xPC Target和veDYNA等软件开发工具,结合方向盘转角传感器、油门踏板传感器和制动踏板传感器等硬件工...     

Infrared Image Target Segmentation Processing Based On Space-Time Combination

This paper puts forward a scheme of target time-domain segmentation on the basis of analyzing time-domain characteristics of sequence images and targets＇ gray level characteristics in time-domain. On the suggestion of multi-variable joint distribution probability, we discover a new target segmentation method based on space-time joint on the help of the method that makes use of space-time fusing to enhance targets. And the new method has considered both targets＇ gray level distributing characteristics in single-frame image and their gray levels and moving speed continuities in bordered some frame images. Joining both of the segmented images and the realization of time-domain processing and single-frame processing parallel can greatly cut calculating time and apparently improve the effect of image segmentation. The result of experiment indicates that it is feasible to fuse two-frame image of single-frame target enhancing and time-domain target enhancing first and segment them secondly, and it can also greatly improve the precision and universality of segmentation.     

基于xPC Target的Windows2000实时数据传输研究

鉴于xPC Target平台在实时数据传输方面的缺点，本文提出了一种重叠Scope技术的设计思想，有效地解决了这个问题。     

基于xPC Target的机械臂控制系统开发

介绍了控制系统的快速控制原型化设计方法以及xPC目标环境,然后基于xPC目标环境和Mathworks公司的Matlab RTW(real-time workshop,实时工作间),Simulink,Stateflow等工具开发了一个机械臂的控制系统。实验结果表明,该软件系统能够很好地控制机械臂抓取目标物体。     

基于ATCA平台FC Target的设计与实现

在Linux环境下,以先进的计算平台ATCA为基础,通过编写目标端接口函数,完成FC Target端的设计与实现,并详细介绍了FC Target端的读命令和写命令的处理流程.通过对比测试,验证了FC Target在ATCA环境下性能稳定,数据传输效率高.     

基于xPC Target的飞行器半实物仿真系统研究

提出一种基于xPC Target的分布式半实物仿真系统设计方法.首先,借鉴面向对象思想,采用上/下位机运行机制设计仿真系统主控软件,实现了仿真初始参数设置以及仿真时钟推进等功能.其次,针对半实物仿真的硬件接口、实时通信以及散据保存要求,采用S函数实现了串口通信模块,从操作系统底层进行了反射内存寄存器级驱动开发,深入研究目标机数据保存格式,实现了数据保存和上传.通过某型制导弹药的半实物仿真试验对整个系统进行了验证,仿真结束时弹目横向误差1.868米,纵向误差0.159米,结果表明仿真系统各子模块工作正常、满足工程实际需要.     

Fast Small Offshore Target Detection Based on Object Region Characteristic

A fast object detection method based on object region dissimilarity and 1-D AGADM (one dimensional average gray absolute difference maximum) between object and background is proposed for real-time defection of small offshore targets.Then computational complexity,antinoise performance,the signal-to-noise ratio (SNR) gain between original images and their results as a function of SNR of original images and receiver operating characteristic (ROC) curve are analyzed and compared with those existing methods of small target detection such as two dimensional average gray absolute difference maximum (2-D AGADM),median contrast filter algorithm and multi-level filter algorithm.Experimental results and theoretical analysis have shown that the proposed method has faster speed and more adaptability to small object shape and also yields improved SNR performance.     

基于Matlab/xPC Target的实时仿真系统研究

利用Matlab RTW和xPC Target提供的实时仿真功能,可以完成某些实物在回路中的仿真。采用该种方式与传统方式相比,具有系统组建方便,成本低,开发周期短等特点。主要讨论了其实现方式和开发流程,并将其应用到弹载计算机仿真评估系统的设计中。     

基于x86和xPC Target的控制器快速原型设计

MathWorks公司的RTW技术已被广泛地用于硬件在回路的仿真(HIL)和产品的快速原型开发。基于x86处理器和xPC Target,通过快速原型技术设计的控制器就很好地利用了RTW技术,该控制器支持代码的自动生成和优化,是研究智能算法在实际控制中应用的一个良好平台。在详细介绍控制器的设计过程后,结合实验室水箱,基于该控制器进行了一容水箱液位模糊控制实验。实验结果表明:控制器工作稳定,控制效果良好,基于该控制器来设计控制系统更加灵活、方便。     

考虑语速和前后环境的基频Target模型及实现

本文通过一些实验和数据分析,对以音节为单位的基频target模型(认为音节的实际基频是一个有语音学意义的隐藏的目标target和前后环境作用的结果)的实现进行修正,并结合数据挖掘的方法自动得到了一个实用化的target基频模型。文中指出,音节的target必须不受语速影响,但同时受前后语言环境影响,实际的基频曲线是在前后的韵律曲线作用下向target的一个逼近过程。文章的主要任务就是如何假设一个合理的target,实现基频的target参数自动提取,最后进行基于机器学习的模型训练,成功实现了完全自动化的完整句子的基频预测和合成。集外测试结果预测的均方误差为22Hz,相关系数为0.72。     

利用VMware在一台PC上实现xPC Target实时仿真

当前,实时仿真主要采用dSpace和xPC Target。前者价格昂贵,后者需要两台PC连接使用。由于现在PC性能的不断提高以及虚拟机技术的应用,可以仅在一台PC上实现实时的离线仿真。本文利用VMware建立虚拟的目标机,成功地在一台PC上实现xPC Target环境的实时离线仿真。     

利用VMware在一台PC上实现xPC Target实时仿真

当前,实时仿真主要采用dSpace和xPC Target。前者价格昂贵,后者需要两台PC连接使用。由于现在PC性能的不断提高以及虚拟机技术的应用,可以仅在一台PC上实现实时的离线仿真。本文利用VMware建立虚拟的目标机,成功地在一台PC上实现xPC Target环境的实时离线仿真。     

Neural Network State Learning Based Adaptive Terminal ILC for Tracking Iteration-varying Target Points

Terminal iterative learning control(TILC) is developed to reduce the error between system output and a fixed desired point at the terminal end of operation interval over iterations under strictly identical initial conditions. In this work, the initial states are not required to be identical further but can be varying from iteration to iteration. In addition, the desired terminal point is not fixed any more but is allowed to change run-to-run. Consequently, a new adaptive TILC is proposed with a neural network initial state learning mechanism to achieve the learning objective over iterations. The neural network is used to approximate the effect of iteration-varying initial states on the terminal output and the neural network weights are identified iteratively along the iteration axis.A dead-zone scheme is developed such that both learning and adaptation are performed only if the terminal tracking error is outside a designated error bound. It is shown that the proposed approach is able to track run-varying terminal desired points fast with a specified tracking accuracy beyond the initial state variance.