基于Android手机的智能遥控器设计

结合物联网、智能家居相关概念和技术,提出一种基于Android手机的智能遥控器方案。分析智能遥控器的各种应用场景,充分利用智能手机的相关软硬件资源,进行界面设计、控制信息采集与分析、网络自适应等开发,实现对电视、电脑、空调等家庭电器的智能遥控。     

TH-PPM UWB通信系统多址性能研究

介绍了TH-PPM UWB信号,在AWGN信道和多用户干扰条件下对系统的性能进行了分析,包括误码率分析和系统所能接入的最大用户数,对其误码率进行了仿真.结果表明,随着接入用户数目的增加,系统误码率也增加,而增大重复码长度和脉冲重复时间则可降低系统误码率,但增加脉冲重复时间会降低信息传输速率.     

基于STM32的植物补光调控系统设计

光照是植物生长和发育的重要环境因子之一,在植物组织培养过程中,为了更好地利用LED光源对组培室内植物进行补光,节约能源和提高补光效率,设计了一种基于STM32的植物补光调控系统;系统采用STM32作为微控制器,设计植物补光总控中心和补光调控节点电路,补光总控中心通过RS485通信模块与安装在组培室内的多个补光调控节点进行指令和数据的通信,补光调控节点根据补光总控中心的任务指令和补光参数,协调补光调控节点的各个电路模块之间相互工作,实现按时、按量对组培室内的植物进行补光;经过实验测试结果表明,该系统环保、易操作且性能稳定可靠,能够实现补光的同时节约能源,进而减少了组培室的育苗成本,为在植物组培室内实现植物的补光提供参考。     

基于支持向量机的红细胞彩色图像分割

对红细胞进行精确的分割并统计各类参数在临床医学中有着重要的意义,但现有经典算法很难实现自动分割并获得较高准确率。红细胞的分割主要有两个难点：一是红细胞的目标提取;二是重叠红细胞的分割。本文首先利用SVM对原始图像进行红细胞提取,把原始细胞分割成红细胞和背景两类目标区域,然后对红细胞区域进行重叠分割（本文中使用改进距离标记的分水岭算法）,最终得到各个红细胞的统计数据。为获得最佳的分割效果,本文通过实验对核函数、支持向量类型及相关参数进行了详细的比较和分析。实验结果表明,该算法能有效、快捷、准确、全自动的实现     

层次化移动P2P覆盖网络模型的研究与设计

随着P2P技术的迅猛发展、需求与应用的不断拓展、用户数量的急剧增加以及交互方式的日益多样化,P2P系统开始具有高度动态性和复杂性的特征,成为一个典型的复杂网络,其网络拓扑已被证实具有复杂网络的诸多特性。本文从拓扑特征的角度出发,基于复杂网络理论提出了移动P2P覆盖网络模型,将节点按其性能分为稳定节点和移动节点两大类,将稳定节点通过结构化覆盖网络组成可扩展的广域P2P社区,将移动节点通过非结构化覆盖网络组成局域网。这种层次化的覆盖网络避免了剧烈的网络波动,适应了实际网络的动态性变化。仿真结果表明,该模型有较短的平均查询耗时,并可以根据带宽情况调节路由查询的参数,从而获得适当的路由效率。     

基于并行遗传蚁群混合算法的网格资源调度研究

合理的资源调度算法可以在很大程度上提高网格系统的有效利用率。在网格环境中,用户希望自己的任务尽可能快地得到完成,而网格环境则希望尽可能充分地利用所有资源。针对这种情况,本文提出了基于并行遗传蚁群混合算法的网格资源调度,具有较小的时间复杂度和良好的调整性能。实验证明了其正确性与实用性。     

一种低成本智能垃圾桶设计

为解决扔垃圾时手与垃圾桶盖接触存在的卫生问题,设计了一种低成本的智能垃圾桶。该垃圾桶具有人体检测、自动开盖、手动开盖、延时关盖、超重报警及语音播报的功能。文章介绍了多功能垃圾桶的设计思路和系统构成,实验结果表明该垃圾桶使用方便、制造成本低,具有较好的市场应用价值。     

基于直方图分析和OTSU算法的文字图像二值化

在基于灰度图像的文字提取中,文本图像的二值化算法的优劣直接影响到字符识别的性能。本文对比几种常用的二值化算法,提出一种改进的直方图分析和OTSU算法相结合的算法,该算法利用对直方图信息的区间分析和分类,缩小了查找阈值的范围,最后再利用OTSU求出最优阈值。实验结果表明,该方法能够有效降低光线对OTSU算法的影响,具有较好的分割普适性。     

一种改进的基于 ART2神经网络的文字识别算法

为了解决 ART2神经网络的漂移问题,提出了一种改进的基于 ART2神经网络的文字分类和识别方法.此方法能够自主学习,收敛速度快,识别率和识别速度都比 BP神经网络高.实践证明,基于此设计的脱机手写体文字识别系统能对较规范的手写体文字进行识别,识别率达到85%.     

基于网站结构的领域本体学习方法

为了完善问答系统、搜索平台等信息检索系统对本体的应用需求,提出了一种基于网站结构的领域本体学习方法,该方法对网站结构进行分析,通过挖掘网站结构中所隐藏的知识进行本体学习,实践证明该方法可以更快、更准确地获取特定领域中的概念、概念层次以及概念间的非分类关系,最终帮助构建本体。