基于TAS法的作战能力评估方法研究

在装备论证中需要评估武器装备的作战能力，而通常要处理的数据是非战果性异构数据，往往难以直接综合。建立以TOPSIS法为核心，结合AHP法及作战仿真法采集的数据的综合评估模型(TAS法)，对武器装备的作战能力进行评估。以装甲装备方案作战仿真为背景，对装甲装备的各项作战能力进行评估，结果反映了所估计的问题，说明该评估方法具有很好的适用性。     

一种基于新型真随机数发生器的大数据加密方法

为了解决大数据安全性不足的问题,在现场可编程门列阵的基础上,设计了一种融合了链式振荡环、触发器阵列以及异或门阵列的改进大数据加密方法。然后通过与L8M-LBE、R2S-LBE进行对比实验的方式对该方法进行验证。实验结果表明,改进加密方法的NIST测试通过率为97.5%,优于传统真随机数发生器。在加密硬件吞吐率测试方面,改进加密方法的吞吐率为1983.3 Mbps,优于L8M-LBE与R2S-LBE。实验结果证明改进后的真随机数发生器加密性能得到了极高的提升,能够为大数据加密安全提供一个新的思路。     

一种基于平衡指数平滑的交通流数据预测方法

为了解决传统指数平滑法在滤波后的数据与原始数据之间存在一个因累积误差而导致右偏移的问题,提出一种基于平衡指数平滑的交通流数据预测方法。该方法对传感器采集的异常数据和缺失数据进行处理,对于超过阈值的数据,则用前一时刻数据取代该数据;对于缺失数据,则插人前后时刻的均值。对处理过的数据采用平衡指数平滑法进行滤波。通过三次指数平滑预测模型对数据进行预测。实验仿真表明,该方法能有效消除传统指数平滑的右偏移误差,提高数据预测的准确性。     

ATmega128单片机的真随机数发生器

引言随机数已广泛地应用于仿真、抽样、数值分析、计算机程序设计、决策、美学和娱乐之中。常见的随机数发生器有两种：使用数学算法的伪随机数发生器和以物理随机量作为发生源的真随机数发生器。要获取真正随机的真随机数,常使用硬件随机数发生器的方法来获取。这些真随机数都是使基于特定的真随机数发生源（如热噪声、电流噪声等）,每次获取的真随机数都是不可测的,具有很好的随机性。真随机数因其随机性强,在数据加密、信息辅助、智能决策和初始化向量方面有着广泛应用,构建一种基于硬件真随机数发生源,具有广泛的应用价值。但目前硬件真随机数发生源均较复杂,而且很少有基于单片机的真随机数发生器。本文利用RC充放电的低稳定度,根据AVR单片机的特点设计了一种性价比极高的真随机数发生器。该随机数发生器使用元件很少,     

真前缀标记树——一种面向用户的子树选取策略表示方法

针对周期性任务处理中用户对操作数据的规则定义问题，提出了一种带有标记的真前缀树的表示方法，定义了树形数据集合上的选择/排斥规则。根据这种规则，用户制定的周期任务能自动地处理原有的和变化的数据。并给出真前缀标记树的一种GUI表现方式。     

瞬时对称分量法在负序电流检测中的应用与实现

针对传统对称分量法无法对汽轮发电机组不对称故障进行瞬时分析的不足,根据改进型瞬时对称分量法的原理思路,结合以CompactDAQ为硬件基础的LabVIEW数据采集监测平台,通过编程构建了瞬时负序电流的提取方法,同时发现了该瞬时对称分量法在应用于实际数据采集平台时所带来的不可避免的纹波误差。针对相应计算环节进行滤波处理后,最终实现了对于电力系统不对称故障中负序电流量的实时检测。利用实时电量模拟输出仿真平台,验证了该方法具有检测结果精度高、实时性好的优点,从而证明了基于瞬时负序电流量计算、检测思路的LabVIEW设计方法可实际运用于测量现场中。     

基于Petri网模型的随机数生成器

以连续Petri网概念为基础,引入带弧权和禁止弧的扩展连续Petri网,将扩展连续Petri网作为工具对随机数生成器进行研究。选用随机数学中的乘同余法产生服从[0,1]均匀分布的随机变量,从而解决Petri网的规模因随机变量的精度增加而急剧增大的问题,针对某些逆变换法无法实现的分布,引入拒绝法,对现有的随机数发生器Petri网模型进行改进。     

地面、图像光谱数据的预处理

在高光谱遥感研究中，需要地面光谱和图像光谱的结合分析处理。地面光谱的正确采集，两种光谱数据的预处理，由于与分析过程的直接联系不大，往往被忽视。其实地面和遥感所采集的原始数据并不能直接用于分析，对其的预处理涉及到格式转换、数据消噪等问题，这些都是高光谱科学分析研究的前提，关系到结果的正确性。虽然目前介绍光谱分析研究的文章和书籍很多，但是完整介绍光谱采集和预处理，并可用于实践的甚少。对于刚刚涉入高光谱领域的同学和老师，对此类问题经常感到迷茫。作者在近些年内参加了多次地面光谱采集和遥感飞行试验，对大量的地面光谱和图像光谱进行预处理。主要讲述作者通过实践过程中摸索比较，总结出的简单易行、能获得较好效果的光谱预处理方法 ,同时介绍光谱采集的正确方法。地面光谱数据为ASD-FR2500采集数据(该种野外光谱仪在国内外比较普遍)，图像数据为OMIS图像。其它光谱仪或者遥感成像仪器的数据可以类似处理。     

基于γ能谱测量的真随机数发生器设计

本文介绍了一种基于γ能谱测量的真随机数发生器的设计，详细阐述了设计思路。以核脉冲信号作为真随机源，引进伪随机序列进行优化并对结果进行了检测分析。     

一种神经网络逆系统软仪表的数据预处理方法

为了解决神经网络逆系统软仪表对噪声敏感的问题，本文提出了一种数据预处理方法。该方法先采用两步判断法对数据进行一次处理，再用滑动平均滤波方法对数据进行二次处理，有效地滤除了噪声信号，比较精确地复现了原始信号。对红霉素发酵过程中的pH值过程变量进行了实验，结果表明了该算法的有效性和可行性。     

一种软件生成真随机数的算法研究

探讨了随机数的本质,就是要保证每一个bit位都是随机确定的,提出了一种基于软件实现的真随机数生成方法。首先根据计算机上的一些随机性事件作为源,来生成一个由0和1组成的随机序列,然后对其进行进一步的随机化处理,以进一步增强其随机性,最后根据这个二元序列来生成所需要的随机数。基于这种设计思想,提出了一种具体的实现,根据鼠标在计算机屏幕上的随机曲线来生成二元序列,然后使用线性同余法对其进行进一步处理。     

基于DSP的数字心音信号检测系统设计

分析了心音信号的产生机理、信号成分及心音的临床诊断价值。根据人体心音信号噪声强、信号弱、随机性强、容易受到外界干扰等特点,设计了基于DSP的心音信号数字检测系统,该系统由心音传感器、放大电路、滤波电路、A/D转换和DSP等部分组成;使用该系统先后在多家医院进行了临床心音信号采集,300多例心音样本采集实验表明,本系统可实现对微弱心音数据的实时采集、放大与有效滤波,采集系统可以满足对心音信号的检测要求。     

纯SV语言搭建验证平台

面对日益复杂的芯片系统设计和IP的高度集成方式,验证的重要性日益增加。传统的验证主要依赖于直接测试,虽然直接测试平台也可以采用有限的随机方式,但是通常是通过产生随机数的方式来实现的,而不是在每个数据单元简单地写入预先设定的值。直接测试方法适合于小设计,但一个典型SoC设计需要上千个测试用例,耗时太长。因此提升验证产量的唯一方法是减少产生测试所消耗时间。基于SystemVerilog具有丰富语言能力、能描述复杂验证环境、产生带约束的随机激励、面向对象编程、功能覆盖率统计等诸多优点,因此可以采用SystemVerilog语言功能构建一个验证平台。搭建验证环境时,可以应用带约束随机激励产生方法以及覆盖率驱动来提高验证效率,缩短验证周期,平台在queastasim上进行了仿真验证,并取得了比较好的结果。     

数字化智能声速测量系统设计

针对传统的大学物理声速测量实验过程繁琐、测量误差大的不足,设计和制作了一种基于单片机开发的数字化智能声速测量实验系统,能够运用相位比较法精确测量声速数据。该测量系统以MSP430单片机为核心,对声速测量系统的软硬件进行设计,并针对干扰与误差进行去噪与优化处理。测量数据通过RS—485总线与LabVIEW编写的上位机通信,生成测量结果报表。该测量仪用电子测控方式代替传统双踪示波器观察李萨如图的方式,测试结果表明：该装置操作灵活简单,稳定性好,测量精度远高于传统实验装置,有很好的应用前景。     

USB同步传输方式在多路实时数据采集中的应用

讨论了基于USB（Universal Serial Bus）接口的同步多路数据采集系统的硬件和软件设计。采用单片机控制数据实时采样,在主机WDM（Windows Driver Model）驱动程序设计中利用IRP/URB对保持USB总线驱动程序处理URB（USB RequestBlock）的连续性,改善了主机读数据的完整性,使整个采集系统的实时性能有所提高。     

Optimal route selection based on Monte Carlo method and adaptive amoeba algorithm under uncertain environment

The fuzzy optimal path under uncertainty is one of the basic network optimization problems. Considering the uncertain environment, many fuzzy numbers are used to represent the edge weights, such as interval number and triangular fuzzy number. Then, these fuzzy numbers are converted to real numbers directly. This converting makes the optimal path the shortest path selection problem. However, much information of uncertainty get lost when converting fuzzy numbers to real numbers. In order to ensure all the origan data complete, in this paper, a fuzzy optimal path solving model based on the Monte Carlo method and adaptive amoeba algorithm is proposed. In Monte Carlo process, a random number which belongs to the fuzzy number is generated. Then, Physarum polycephalum algorithm is used to solve the shortest path every time and record the result. After many times calculation, many shortest paths have been found and recorded. At last, by analysing the characters of all the results, the optimal path can be selected. Several numerical examples are given to illustrate the effectiveness of the proposed method, the results show that the proposed method can deal with the fuzzy optimal path problems effectively.     

Predictive control method for a redundant robot using a non-parametric predictor

A bio-inspired robot with many degrees of freedom (DOFs) might be beneficial in coping with various situations that occur in a real environment, because its physical structure resembles that of an animal it is modeled after. However, because of its complicated structure, it is difficult to explicitly model the dynamics and to design the control rules. In this study, we propose a predictive control method based on a non-parametric method. Instead of conducting parameter estimation for a certain parametric model, system identification is performed by collecting data. We apply our method to the control of a robot with a complicated structure. Experimental results show that the control of a robot with many DOFs can be achieved by the proposed method.     

Robustness-based design optimization under data uncertainty

This paper proposes formulations and algorithms for design optimization under both aleatory (i.e., natural or physical variability) and epistemic uncertainty (i.e., imprecise probabilistic information), from the perspective of system robustness. The proposed formulations deal with epistemic uncertainty arising from both sparse and interval data without any assumption about the probability distributions of the random variables. A decoupled approach is proposed in this paper to un-nest the robustness-based design from the analysis of non-design epistemic variables to achieve computational efficiency. The proposed methods are illustrated for the upper stage design problem of a two-stage-to-orbit (TSTO) vehicle, where the information on the random design inputs are only available as sparse point data and/or interval data. As collecting more data reduces uncertainty but increases cost, the effect of sample size on the optimality and robustness of the solution is also studied. A method is developed to determine the optimal sample size for sparse point data that leads to the solutions of the design problem that are least sensitive to variations in the input random variables.     

用JAVA与C的接口函数实现网络数据采集系统

该文介绍了一种网络数据采集系统的软硬件的实现。描述了数据采集模块中数据的存放顺序，着重讲述了Java与C的接口函数的写法和数据显示界面的设计。系统采用了Java、Java,Server Pages、JavaScript等技术，利用接口函数编写了可以被jsp调用的动态链接库函数。该文介绍了动态链接库的使用方法。网络数据采集系统使得可以在远离现场的不同的PC机终端上通过internet explore方便直观地观察现场正在采集的数据。该系统具有界面友好、操作简单、实时响应性好等特点，具有较高的实用价值。     

User-defined gesture interaction for immersive VR shopping applications

Gesture elicitation studies, which are a popular technology for collecting requirements and expectations by involving real users in gesture design processes, often suffer from gesture disagreement and legacy bias and may not generate optimal gestures for a target system in practice. This paper reports a research project on user-defined gestures for interacting with immersive VR shopping applications. The main contribution of this work is the proposal of a more practical method for deriving more reliable gestures than traditional gesture elicitation studies. We applied this method to a VR shopping application and obtained empirical evidence for the benefits of deriving two gestures in the a priori stage and selecting the top-two gestures in the a posteriori stage of traditional elicitation studies for each referent. We hope that this research can help lay a theoretical foundation for freehand-gesture-based user interface design and be generalised to all freehand-gesture-based applications.