CMOS图像传感器在视频监控系统中的应用

介绍了CMOS图像传感器的工作原理、总体结构,并具体介绍了一种CMOS图像传感器MT9M001的内部结构、特点及应用.在此基础上给出了CMOS图像传感器MT9M001在视频监控系统中的具体应用实例.该设计在低成本的条件下具有图像质量好、图像分辨率高等显著特点,具有较宽的应用范围和较高的研究价值.     

pH值对城市生活污水短程硝化的影响

为实现废水处理过程中的短程硝化及反硝化脱氮中亚硝酸盐的积累以控制硝化反应的类型,以试验的方式,采用SBR工艺研究了pH值对不含海水的城市生活污水和含30%海水的城市生活污水短程硝化的影响.试验结果表明:对于不含海水的城市生活污水,单纯提高pH值来提高游离氨浓度并不一定能够实现短程硝化;对于含30%海水的城市生活污水,可直接实现短程硝化;海水盐度是实现短程硝化的影响因素之一.     

基于优化神经网络的云计算环境下供应链伙伴选择

针对云计算环境下供应链伙伴的动态性,提出一种基于优化神经网络的云计算环境下供应链伙伴选择模型.首先构建计算环境下供应链伙伴评价指标体系,并采用层次分析法计算每一个指标的权值,然后采用神经网络对采集的企业评估训练样本进行学习,并采用遗传算法对神经网络参数进行优化价,建立企业综合评估模型,最后进行了仿真模拟实验.结果表明,本文模型可以准确描述供应链伙伴的动态性,能够对云计算环境下的供应链伙伴进行全面、公正的评价.     

基于Moodle的网络教学模式构建与使用

本文介绍一种功能强大、开源免费的学习管理系统(LMS)- -Moodle,阐述了利用该系统的功能模块进行课程设计的方法和构建网络教学模式的流程,并提出了这种教学模式在实际使用过程中的建议.     

无线传感器网络的嵌入式网关硬件设计

介绍无线传感器网络的基本体系结构,分析网关节点的特点与功能;依据低功耗、微型化、安全稳定、低成本的设计原则,给出一种基于ZigBee技术（CC2430）、GPRS技术（SIM300C）和ARM7微控制器（LPC2106）的嵌入式网关的硬件设计方案,并在环境实时监测（如土壤温湿度、空气温湿度等）中得到成功的应用。     

大功率微波测试系统的构建及误差分析

本文分析和讨论了在构建波导大功率微波测试系统中所使用的大功率衰减器、定向耦合器和功率计的特性,并对相应的器件进行了研究和实际测试。构造出波导大功率微波测试系统,并在实际的大功率微波测试实验中得到验证,表明了该测试系统的正确性。并且根据衰减器、功率计的特性分析了其误差来源和相应的处理方法。     

无随机预言机的公平合同签署协议

针对目前已有的公平合同签署协议存在的不足,利用已有的无随机预言机模型下的短签名方案和q-强Diffie- Hellman假设,设计一种新的具有离线半可信第三方的公平合同签署协议,离线第三方只在意外情况下才介入协议,且在纠纷解决阶段只是协助参与方解密,则协议结束,第三方并不能获得参与方的签名。由于基于短签名,所需存储和通信的数据量小,该协议只适用于低带宽通信以及需要较小的数据存储量的环境。     

石油污染土壤含水率的测定

采用烘干法对原油污染壤黏土、原油污染砂土、柴油污染壤黏土和柴油污染砂土的含水率进行了校正.结果发现,烘干过程中石油和水分的挥发互不影响,每种油品挥发损失比例固定.通过含水率与含湿率之间的关系,提出了试验用石油污染土壤含水率的校正公式.     

基于虚拟仪器的网络化测控实验技术

将网络技术,自动测试技术和虚拟仪器等先进技术相结合,利用具有GPIB接口的仪器同PC机连接,组建基于Internet和GPIB总线的网络化电子测量和控制实验平台.本文介绍组建基于GPIB总线的网络化自动测控实验平台的方案,用PC机与GPIB接口的仪器网络连接与远程控制的技术,虚拟仪器的结构、特点及文本化的编程语言LabWindows/CVI.网络化虚拟仪器的使用可以实现资源共享,共同完成实验任务.实验平台建成后实际使用情况表明,网络化电子测量与控制实验属于远程虚拟实验,网络化测控实验操作的流程及效果与传统实验方法相比,具有明显的优势:具有经济性好、开放性高、针对性强、实验模式新等优势.远程虚拟实验将促进观念与实验模式的变革,促进实验内容与实验方法的改进,是今后远程实验发展的主流与趋势.     

基于贝叶斯融合的土壤含水量估计

提出了一种基于贝叶斯融合的土壤含水量估计方法。该方法首先利用散射计与辐射计协同试验数据分别测量后向散射系数和亮温,并利用主被动模型提取农作物下垫面土壤含水量;然后利用贝叶斯融合算法将主被动反演结果进行融合,在农作物完整生长期,融合后土壤含水量与真实值相比,平均平方误差（MSE）小于3.56、平均绝对差值（MAD）小于1.36、平均相对误差（MRE）小于13.92%,同时分级贝叶斯与经典贝叶斯同真实土壤含水量的决定系数为0.77和0.60,证明基于贝叶斯理论的融合算法能够在整个生长期土壤含水量估计优于单一传感器。