基于MF-R和AWS密钥管理机制的物联网健康监测大数据分析系统

带有传感器的可穿戴式医疗设备不断生成大量数据，由于数据的复杂性，难以通过处理和分析大数据来找到有价值的决策信息。为了解决这个问题，提出了一种新的物联网体系结构，用于存储和处理医疗应用的可扩展传感器数据（大数据）。所提出的架构主要由两个子架构组成：Meta Fog重定向（MF-R）架构和AWS密钥管理机制。MF-R架构使用Apache Pig和Apache HBase等大数据技术来收集和存储不同传感器设备生成的传感器数据，并利用卡尔曼滤波消除噪声。AWS密钥管理机制使用密钥管理方案，目的是保护云中的数据，防止未经授权的访问。当数据存储在云中时，所提出的系统能够使用随机梯度下降算法和逻辑回归来开发心脏病的预测模型。仿真实验表明，和其他几种算法相比，提出的算法具有更小的误差，且在吞吐量、准确度等方面具有一定的优越性。     

无线传感器网络安全技术

无线传感器网络作为一种相对较新的网络技术,能在许多方面发挥出自己的独特作用,但因为对技术基础的要求非常高,所以长期以来其应用领域一直被局限在军事上。近些年来,随着技术的进步,这种网络技术的应用领域逐渐拓展,在多个民用领域也得到了一定的普及。文章以无线传感器网络的概念特征和应用特征为基础,分析了该网络在安全技术方面的常见问题,并提出了目前主要的5种安全防护措施,希望有助于相关研究和应用的进一步发展。     

凌华科技发布4通道USB 2.0接口数据采集模块

<正>凌华科技有限公司发布新款4通道USB 2.0接口数据采集模块——USB-1210。USB-1210是目前市场上支持2MSps采样率的USB接口数据采集模块中唯一一款可支持USB端口供电的产品,兼具高采样率、高动态性能,以及即插即用便利性等特点,广泛适用于各种便携式及外接扩展量测应用,如超声波、光传感器信号量测等方面。USB-1210支持16位4通道同步     

基于惯性姿态参量量化融合的机器腿仿生步态控制

为了提高机器腿仿生步态控制的稳定性,提出一种基于惯性姿态参量量化融合的机器腿仿生步态控制方法。构造机器腿仿生步态的运动学模型,进行机器腿仿生步态控制约束参量建模,采用陀螺仪和加速度计等位姿传感器进行姿态参量采集。采用扩展卡尔曼滤波方法进行机器腿的惯性姿态参量融合并输入到时控制执行器中。针对未知扰动对机器腿步态参量控制的误差,采用自回归更新方法进行姿态参量误差反馈修正,实现机器腿仿生步态稳定控制。仿真结果表明:提出的方法对机器腿仿生控制的稳定性较好,姿态参量的定位跟踪能力较强,提高机器腿步行的稳健性。     

典型相关滤波跟踪算法的比较与分析

为综合评价现有的相关滤波类算法,对典型的相关滤波跟踪器进行全面的比较与分析,从而为进一步完善相关滤波器的设计提供指引。从相关滤波跟踪理论的一般框架切入,重点对当前四种具有代表性的相关滤波跟踪器即KCF,DSST,HCF和ECO展开研究,分别从理论分析以及在大规模公开数据集OTB100上的实验表现详细地比较各算法的优劣。比较与分析结果表明,使用卷积特征的算法在跟踪准确性和鲁棒性上相比单纯使用人工特征的算法具有显著优势,然而跟踪速度也会急剧下降,具有尺度估计模块的跟踪器能够得到更优的跟踪成功图表现。最后对深度学习结合相关滤波方法存在的实时性不足、长时跟踪等问题进行分析,并对未来的发展趋势进行了展望。     

基于力敏传感器的假肢手倾斜抓握滑动检测

为了防止假肢手因受干扰而导致抓握失稳,分析并建立倾斜抓握状态下的假肢手抓握力模型,提出一种基于力敏传感器和短时傅里叶变换的滑动检测方法,对不同干扰下的滑动检测进行了实验研究。结果表明:在不同抓握角度下,运用力敏传感器和短时傅里叶变换,能够实时有效地检测出被抓握物体滑动情况,从而可以进一步实施防滑控制。     

无线传感器网络的多空间密钥预分配方案

针对无线传感器网络的安全性要求,分析R.Blom的密钥预分配方案,并在此基础上做出改进,提出了多空间密钥预分配方案:为无线传感器网络中的每一个传感器节点构建多个密钥空间,并通过节点间的共同密钥空间使每个节点对之间都形成一个成对密钥。通过仿真实验测试该方案的安全性,实验结果认为该方案对于该方案对节点捕获攻击具有较高的弹性。