区位码/国标码输入法技术初探

计算机技术领域中,使用键盘输入汉字的方法实质是区位码/国标码输入法。本文介绍了区位码/国标码输入法的现实意义,IME的组成结构以及区位码/国标码输入法的发展动态。主要说明区位码/国标码输入法在中文键盘输入法的重要地位,并简单分析了中文键盘输入法编辑器的组成结构等技术。     

结合编码交织的频数质心零水印算法

针对传统数字水印算法的透明性随嵌入强度的增加而下降,且存在鲁棒性和稳定性差的问题,提出了一种基于极化码与二维交织算法相结合的频数质心零水印算法.该算法依次对水印信息进行极化码编码,二维交织构造出交织矩阵,然后对载体图像进行非下采样轮廓波变换获得其低频系数,再通过分块非负矩阵分解得到一维基矩阵;根据频数分布特征计算局部频数质心以构造出特征矩阵,最后将含有水印信息的交织方阵和特征矩阵进行异或操作生成零水印.大量实验表明,该零水印算法可以有效地抵抗常规的信号处理攻击、几何攻击以及组合攻击,水印提取的归一化系数值在0.88以上,具有较强的鲁棒性和稳定性,且具有良好的实用价值.     

哈夫曼树的异构部分重复码构造

针对分布式存储系统中数据被访问频率的不同,提出一种基于哈夫曼树的可变重复度的异构部分重复(HVFR)码,将不同访问频率的数据块作为哈夫曼树带有确定权值的叶子节点,构造哈夫曼树并确定数据块的重复度,利用成对平衡设计构造异构部分的重复码,能够提高热数据的并行访问速度和系统存储效率. 性能分析和实验结果表明,与里所码以及简单再生码相比,HVFR码可以显著减少故障节点的修复时间及修复局部性,提高热数据的并行访问速度,达到负载均衡,且计算复杂度低.     

关于电子皮带秤挂码标定的探讨

在电子皮带秤称量输送物料的传输系统中,当出现对实物标定困难和安装位置不便于链码标定的计量点时,简单、易行的选择就是进行挂码标定。笔者就怎样减少挂码标定的误差,获得较高的标定精确度等,进行了探讨,可供相关专业参考。     

参激随机共振及纠错码技术的应用

为了有效地降低数字信号传输过程中的比特误码率,提出了纠错编码与参数调节随机共振技术的结合.在经过噪声污染后,依据参数调节随机共振技术的性质,给出通过系统参数调节的二进制脉冲幅值调制（PAM）输入信号的渐近误码率公式,应用纠错码技术采用中间值估计的方法得到修正的比特误码率.数字仿真试验证实,理论计算结果与试验结果相吻合,纠错码技术与参激随机共振技术的结合应用于二进制基带信号传输,可以降低误码率,从而可以得到更好的效果,提高通信的可靠性和有效性.     

基于异构能源区块链的综合能源系统交易模型

综合能源系统是对电、气、热、冷能进行统一规划调度的综合系统,顺应了供给侧改革的趋势.目前综合能源系统的用户呈现个体化、分散化的趋势,传统的单向集中式输配电服务模式逐渐不适应这种趋势.基于区块链技术,设计了一种综合能源系统交易模型.采用异构能源区块链的结构模式,利用智能合约建立了基于价格约束的匹配拍卖机制,保障了清洁能源用户的供能优先级,并采用双重认证机制,保障了交易的可靠性.在实验环境下对所设计模型进行分析,仿真结果验证了所提综合能源系统交易模型的有效性和可行性.     

MES下刀具管理及信息追踪技术研究

现代机械加工制造业中,车间底层实时信息的采集极为重要.为了及时准确有效地采集数控机床上所使用刀具的信息,本文在条码技术以及DNC技术基础上研究了一种有效的刀具信息管理及自动追踪系统.并且以FANUC系统为例,简要介绍了系统的实施原理.本文的研究成果对数控车间加工效率的提高具有积极的意义.     

DXF文件中标题栏及明细表信息获取方法

电力系统企业中大量使用AutoCAD制作的工程图纸,企业实施信息管理系统或ERP系统的过程要求从这些图纸中直接获得其中的物料信息和图纸的一些基本信息。针对这种应用需求简要地分析了DXF文件的格式,然后根据明细表和标题栏的各自不同的特性生成读取信息的方法,该方法可快速地从大量图纸中批量地读取信息,这些信息可以直接为信息管理系统或ERP系统所使用。     

基于局部重要性采样的SAR图像纹理特征提取方法

合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）图像因为相干斑现象和目标响应的空间变化呈现出一种纹理特性,局部二进编码等局部图像特征 在光学纹理描述中获得较好的结果,但光学纹理特征在描述SAR图像纹理特性中因为相干成像特性往往失效. 本文 在前期工作纹理特征框架的基础上,提出了一种局部重要性采样二进编码的SAR图像纹理特征（Feature extraction based on local important sampling binary,LISBF）描述方法:首先,利用样本图像对局部采样位 置进行随机自适应采样,基于重要性采样（Important sample,IS）方法输出递归学习位置结果;然后,利用学习出的纹理重要采样点对进 行二进特征编码;最后,通过映射和统计生成描述算子. 该特征较固定位置采样能够获取更大范围信息,同时能通 过采样避免特征维数的急剧增大;通过自适应学习重要性关键点较随机采样 更容易捕捉纹理固有信息;较好地适应了SAR图像极低信噪比和斑点现象的纹理. 本文将该特征用于真实图像和标准纹理库的分类研究,实验结果证明了该特征的有效性.