基于 NIOS II 的图像压缩感知

压缩感知(CS)是近年来提出的一种针对稀疏信号处理的新方法,其核心是将压缩与采样同步进行,由于信号的投影测量数据远小于传统方法的数据量,突破了香农采样定理瓶颈从而使得高分辨率信号采集成为可能. NIOS Ⅱ嵌入式处理器是 ALTERA 公司推出的第二代片上可编程软核处理器,它的灵活性与可裁减性使其适用于终端数据处理.正交匹配追踪(OMP)算法是压缩感知理论中用于重构的经典算法,针对该算法对图像重构计算时需要大量存储空间并耗时巨大的问题,文中提出了图像分块压缩的改进方案;针对 OMP 算法重构时图像列与列之间数据相关性被割裂的现象,提出了图像均衡行列值的改进算法.实际系统运行结果显示两种改进方案均取得了良好效果     

全面追踪网络主机工作状态

为了提高网络主机工作状态的追踪效率,本文特意为大家"请"来了专业工具ActivTrak Viewer,该工具能即时全面追查网络中所有客户机的工作状态,例如系统当前启动了哪些程序,当前开启了多少窗口,当前的操作是否对网络运行有威胁等等。为了让局域网高效、稳定运行,网管员不仅要在平时加强管理网络硬件设备,确保它们不在关键时刻掉链子,而且要及时全面追踪所有网络主机的工作状态,确保网络运行一切尽在掌控中。要做到这一点,可以请专业工具来帮     

概念表示增强的知识追踪模型

知识追踪模型以学习者的历史学习行为数据作为输入,通过概念表示来描述学习者的概念掌握状态,从而预测学习者未来的学习表现。然而在概念的外延表示方面,当前知识追踪研究的概念外延信息被限制在一阶相关的范畴内,无法表征概念的一阶以上外延信息。为了解决这一问题,提出方法首先使用图结构描述概念内涵信息及其相互关系;其次使用图神经网络的池化操作等提取概念的外延表示,这保证了概念的外延信息来源于多阶相关关系;再与概念的内涵表示进行融合;最后预测学习者未来的答题情况。为了验证该模型的有效性和效率,选取了四个主流知识追踪模型作为对比模型,在四个常用的知识追踪数据集上进行实验。结果表明,提出模型在若干评价指标上均取得了一定的优势,说明了它的有效性;在模型性能方面,提出模型达到最优评价指标所需的迭代次数最少,说明了它的效率;在实际应用方面,以该模型为基础实现了一个智能学习平台,在三门线下课程的教学过程中判断和预测学习者未来答题情况,取得了优于其他知识追踪模型的表现。     

阅否 简易的邮件追踪服务

给朋友或客户发了一封邮件,也不知道对方收到了没有,什么时候阅读了邮件,而利用"阅否"这款在线应用,可以追踪已经发送的邮件,知道对方在什么时间什么地点阅读了发送的邮件,如果对方在特定的时间内没有查收邮件,     

基于自由摆的平板精确控制与激光追踪系统

以TI公司的MSP430F5438单片机为控制核心,结合步进电机和精密电位器WDD35D-4,实现了基于自由摆的平板控制与激光追踪系统。当摆杆摆角为45°～60°时,平板可以承载8枚一元硬币,并在5个摆动周期内维持稳定;当摆杆摆角为30°～60°时,固定在摆杆平板上的激光笔可以在15s内找到并跟踪1.5m远处的靶心。     

基于微电压调节的太阳能充放电系统设计

基于微电压调节的太阳能充放电系统,是以微控制器LPC1114为核心的太阳能电池板充放电电路,是实现高效率的智能充放电设计方案。微电压调节理论整合了经典电压回授法和多种太阳能最大功率点追踪思想,利用简单合理的DC／DC平衡技术,充分考虑系统功耗等问题,以简单的电路设计和创新的软件思想实现更高效率的太阳能系统。随着能源危机的加剧,高效率、低成本的太阳能系统备受社会关注,其在民用、交通等领域的运用也更加重要。     

基于VC++软件的无线电磁波CT层析成像反演技术研究

主要研究壤层工作面无线电磁波层析成像反演,根据煤层对电磁波吸收特征以及电磁波在煤层中传播特点,选择直射线追踪,反投影法(BPT)、代数重建法(ART)、联合迭代重建法(SIRT)等图像重建方法,对比分析了不同方法的优缺点,最后选择SIRT方法利用VC++软件编制程序实现,在实际资料处理中取得良好效果。     

3维图像中边界曲面的分类追踪及抽取

3维图像分析中,边界曲面的检测与重构是一个非常重要的问题。已有的连续隐边界曲面的抽取及逼近计算技术存在着把某些零交叉曲面片错误地识别为边界曲面片的缺陷。为此,提出一个新的边界曲面的追踪及抽取的方法。该方法首先将包含边界曲面的全部立方体分为两类:包含一个连通零交叉曲面片的立方体叫第1类边缘立方体,包含两个及其以上不连通零交叉曲面片的立方体叫第2类边缘立方体;然后根据边界曲面的连续性连通性,便可追踪出两类边缘立方体;对于追踪出的第1类边缘立方体直接提取边界曲面片,对于追踪出的第2类边缘立方体的边界曲面片通过其相邻的第1类边缘立方体来提取。实验结果表明本文方法是可行有效的,而且可以有效地克服已有技术的缺陷。     

并行计算在光线追踪中的应用

目前,计算机图形学的技术包括有光栅化,光线追踪,辐射度3种主流算法.而光线追踪又以其绘制的真实感性及实现的方便性,受到了广泛的应用.但光线追踪的最大问题在于性能.围绕光线追踪中的核心算法-射线与三角形相交算法展开讨论,引入基于Intel TBB并行编程工具的线程级并行技术以及基于SIMD的指令并行技术,提高其算法的速度.其加速技术可以使光线跟踪的性能在计算机多核的情况下,相对于串行跟踪方法有明显的改善.     

基于Arduino的目标跟踪系统设计

利用Arduino设计并实现了一种目标跟踪系统。该系统包括图像采集处理、基于Arduino开发的下位机软件和舵机云台3个模块。相机实时接收图像,对捕获到的图像进行预处理,调用OpenCV中的函数对图像进行霍夫圆检测。计算机通过串口与Arduino开发板连接,将图形位置信息数据实时发送。通过Arduino控制舵机的转动角度,精确调整相机的方位、俯仰姿态,完成实时的目标追踪。实验结果表明,在使用Python开发的计算机软件中,通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出,舵机云台实现了很好的控制效果,使二维转台实现圆形识别跟踪。