基于OpenGL的动态多场景的并行渲染的研究

本文分析了Windows环境中的OpenGL运行机制，使用多线程技术实现了OpenGL动态多场景的并行渲染．并给出了虚拟烟花和碎片的实例。     

基于图像局部结构的扩散平滑

各向异性扩散平滑去噪的主要特点是扩散方向的选择性与定向扩散能力,有效表征信号或图像的局部结构特征是各向异性扩散的基础,传统的梯度表示方法极易受到噪声干扰.该文在分析图像局部结构表征方式的基础上,定义一个图像的局部各向异性强度参数M,提出一个新的扩散方程.试验测试显示,新扩散模型相对于ALM模型与CAZ模型具有更好的噪声压制能力和定向扩散能力,信噪比分别提高了0.1 dB～0.8 dB和0.3 dB～1.2 dB.     

改进的基于R树的空问连接代价模型

针对Yannis Theodoridis等人提出的空间连接代价模型存在比较理想化的限制条件--假设数据均匀分布,缓冲策略使用简单的缺点,利用划分子空间并抽样获取非均匀数据实际密度的策略,提出了优先保存查询集合树的最新访问路径的有效中问节点的缓冲区算法,给出了改进后的评估公式.实验结果表明,改进后的模型比原模型提高了评估的精确度.     

CS-Chord:基于聚类分离的分布式高维向量索引

M-Chord是一种基于P2P网络的高维向量索引,其聚类边缘的向量容易与搜索圆频繁相交,使得查找的区域增多,降低了M-Chord的效率。提出一种基于聚类分离的分布式高维向量索引(CS-Chord),将边缘区域的高频检索向量从Chord环中分离出来,集中存储在服务器上,中心区域的向量仍存储于Chord环中,节省了大量资源的定位时间,从而提高检索效率。实验结果表明:在查询半径为0.2时,CS-Chord距离计算次数约为2000,比M-Chord减少了约2500次;CS-Chord消息转发次数约降低150次,仅为M-Chord的50%。     

基于改进2DPCA的快速交通标志识别法

为了提高交通标志的识别速度,提出了一种样本类中间值结合均值的的2DPCA.该方法采用每类训练样本中间值的均值代替训练样本的平均值,以此重建散布矩阵从而得到最优投影矩阵.在已经建立的两个交通标志图像集上用该方法进行了实验,结果表明新方法识别速度得到了大幅提升并且取得了较高的识别率.     

Ad Hoc网络中增强TCP性能的MAC退避算法

针对TCP在Ad Hoc网络环境中性能急剧下降的问题,提出一种基于侦听信道连续空闲时隙数的负载自适应退避（LAB）算法。LAB算法通过测量无线信道连续空闲时隙数自适应调节退避窗口,达到优化网络吞吐量的目的。共享一条信道的各节点能在侦听连续空闲时隙数后,收敛到一致的退避窗口。仿真结果表明,与BEB等算法相比,该算法具有更高的网络吞吐量和流间公平性。     

新型Buck-Boost矩阵变换器的双闭环控制策略

为了克服传统矩阵变换器电压传输比低的缺陷, 提出了新型Buck-Boost矩阵变换器, 采用双闭环控制策略进行控制. 介绍了该控制策略的基本原理与设计方法, 对比分析了该控制策略与滑模控制及离散滑模控制的各种特性, 并通过仿真对其控制效果进行了验证. 结果表明: 该控制策略不仅具有比滑模控制和离散滑模控制更加优良的动态性能, 而且还具有更强的谐波抑制能力, 其输出波形的谐波失真度更小, 稳态精度更高, 因而具有更好的应用价值.     

基于Gabor滤波的表情动态特征提取方法

针对目前动态特征提取方法在提取序列表情特征时人脸外貌特征也一起被提取的缺陷,提出了一种基于Gabor滤波的表情动态特征提取方法。利用Gabor滤波器在频率和方向上的选择特性,在提取表情特征时较好地抑制了人脸外貌特征的提取,从而减少了表情特征中人脸外貌特征的含量。在Cohn-Kanade和CMU-AMP人脸库上的表情识别实验表明,本文方法获得的表情动态特征对表情识别更有效。     

智能家庭网络的规范与标准综述

信息产业部正在制定国家标准家庭网络平台技术规范,文中综述了现有几种有代表性的家庭网络协议,指出了它们在应用方面的优劣势,并给出了展望.     

基于互相关函数法的超声无损测温研究

生物组织的声速随温度变化明显。利用信号处理技术中的互相关函数分析方法,计算超声散射回波信号的时间延迟。通过分析超声散射回波的时间延迟和组织温度的关系,提取生物组织的温度信息。实验结果表明:当以最高温度时的超声散射回波信号为基准信号时,不同温度时的超声散射回波信号与基准信号的时间延迟随着温度的降低而增大。该种处理方法可有效检测到超声散射回波信号的时间延迟随温度变化的趋势。