基于CIPOA的ATM网卡驱动软件在路由器中的研究与实现

ATM接口技术、IPOA技术是ATM IP路由器完成信息包转发的关键技术.在ATM IP路由器中,ATM网卡驱动软件一方面要初始化和控制多块ATM网卡,以组织数据的发送和接收;另一方面要完成IPOA的功能,向上层协议提供服务.本文根据开发路由器中ATM网卡驱动软件的实践,详细介绍了一种ATM网卡的工作原理和软件模块.     

基于局部对比度的自适应PCNN图像融合

提出了一种结合人眼视觉特性的自适应PCNN图像融合新方法,使用图像逐像素的局部对比度做为PC-NN对应神经元的链接强度,经过PCNN点火获得参与融合图像的点火映射图,再通过判决选择算子,选择各参与融合图像中的明显特征部分生成融合图像.该方法除几个主要参数外,其它参数如阈值调整常量等对于融合结果影响很小,解决了PCNN用于图像处理时参数多且调整困难的问题.实验结果表明,融合效果优于经典的小波变换方法和Laplacian塔型方法.     

使用聚类稳定性分析方法增强单类学习算法

针对传统单类学习模型对多模态或多密度分布数据描述能力不足的问题,将集成聚类和聚类稳定性分析引入单类学习.首先将确定聚类簇个数与确定聚类簇分布统一到同一个增强单类学习框架中,之后各聚类簇互为正负类分别建起立多个单类分类模型,最后采用最大融合体积方法融合其决策边界.以经典的支持向量数据描述(SVDD)为例,设计了基于集成聚类的稳定支持向量数据描述算法——ECS-SVDD.在标准UCI数据集和一个真实恶意程序行为数据集上的实验结果表明,ECS-SVDD的性能较单个支持向量数据描述及同类单类学习方法更优.该方法可直接推广到其他最小包含体积集合类型的单类学习算法上,以增强单类学习算法处理多模态和多密度分布数据的能力.     

面向智慧教育行为分析的图卷积骨架动作识别方法

智慧教育即教育信息化,是利用现代信息技术的新一代教育模式,智慧行为分析是智慧教育系统的核心组成。在面对复杂的教室应用场景时,针对传统的行为识别分类算法的精确性与时效性都存在严重不足的问题,提出了一种基于分离与注意力机制的图卷积(Depthwise Separable Attention Graph Convolutional Network,DSA-GCN)骨架动作识别算法。首先,为解决传统算法在通道域信息聚合天生不充分的难题,通过逐点卷积进行多维通道映射,将时空图卷积对输入骨骼序列的原始时空信息的保护能力与深度可分离卷积在空间和通道特征学习上的分离能力相结合,以增强模型特征学习与抽象表达性。其次,采用多维度融合的注意力机制,在空间卷积域利用自注意力与通道注意力机制来提升模型的动态敏感性,在时间卷积域利用时间与通道注意力融合法来增强对关键帧的判别力。实验结果表明,在NTU RGB+D和N-UCLA两个大型数据集上,DSA-GCN都获得了优异的性能和效能表现,证明了模型对通道域信息聚合能力的提升。     

基于Linux的ATM网卡驱动程序研究与实现

简要介绍了基于IDT77211芯片的ATM网卡的基本硬件结构，分析了Linux下网络驱动程序的体系结构。着重论述了Linux下ATM网卡驱动程序的基本软件模块以及驱动程序的加载模式，最后给出了驱动软件的测试结果。     

基于第二代Bandelet和区域特性的多聚焦图像融合算法

提出了一种能充分利用第二代Bandelet变换自适应捕获图像边缘的能力,并基于区域特性进行融合的多聚焦图像融合新算法。首先将源图像分解至Bandelet变换域,然后结合区域特性进行融合处理：对几何流,采用绝对值最大的融合规则;对Bandelet系数矩阵采用区域方差的融合规则,最后通过Bandelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,所提出的新算法能够更好地提取参与融合的原始图像的基本特征进行融合处理,融合效果在主观视觉效果和客观性能指标两方面都较经典的拉普拉斯金字塔算法和小波变换算法更具优势,尤其是对纹理及边缘信息明显的源图像,融合结果优势更加明显。     

基于PSos的路由器中ATM网卡驱动和配置软件

简要介绍了基于IDT77211芯片的ATM网卡的基本硬件结构,分析了ATMNIC驱动程序协议栈、PSos中PNA基本结构和系统总体模块。着蘑论述了PSos下ATM网卡驱动程序的初始化、发送、中断接收、配置等基本软件模块。最后给出了驱动软件在互通性测试、CBR和UBR速率测试、ATM网和以太网数据传输测试3个方面的测试结果。测试结果表明,该驱动软件各方面性能良好。     

一种自适应PCNN多聚焦图像融合新方法

该文通过分析脉冲耦合神经网络(PCNN)参数模型,结合多聚焦图像的基本特点和人眼视觉特性,提出了一种自适应PCNN多聚焦图像融合的新方法。该方法使用图像逐像素的清晰度作为PCNN对应神经元的链接强度,经过PCNN点火获得每幅参与融合图像的点火映射图,再通过判决选择算子,判定并选择各参与融合图像中的清晰部分生成融合图像。该方法中,其它参数如阈值调整常量等对于融合结果影响很小,解决了PCNN方法的参数调整困难的问题。实验结果表明,该方法的融合效果优于小波变换方法和Laplace塔型方法。     

基于win9x的ATM网卡虚拟设备驱动程序设计与实现

介绍了Windows9x下的虚拟环境,然后详细介绍了虚拟设备驱动程序的基本结构和运行原理。并简要介绍了基于Win9X的ATM网卡虚拟设备驱动程序设计开发的基本框架。