基于双客服的远程控制实验系统研究与开发

传统的C／S结构和B／S结构各有优缺点,双客户-服务器结构弥补了单一结构存在的缺陷,具有较强的可扩展性。该文针对AE2000B型过程控制实验装置,采用双客户-服务器的软件体系架构,通过自定义通信协议,结合实时曲线的表现方式达到用户远程控制实验的目的。实验结果表明,双客户-服务器结构带来的实验效果令人满意。     

基于分治算法的ECC乘法器结构及实现

针对椭圆曲线密码体制中的有限域乘法运算,讨论基本的串行结构、并行结构以及串并混合结构乘法器的硬件实现及存在的缺陷,提出一种改进的乘法器结构。该结构利用分治算法,通过低位宽乘法运算级联,降低运算复杂度,减少所需的时钟数。FPGA实验结果证明新结构在相同频率下有更小的面积和时间乘积。GF（2^233）域上椭圆曲线点乘采用此结构一次计算仅需0．811ms,满足椭圆曲线密码体制的应用要求。     

B样条类曲线及其在曲线参数化中的应用

从B样条基函数出发,通过参数变换,导出B样条函数类的概念,讨论了它们的性质.给出B样条类曲线和附加权因子的B样条类曲线的理论,研究了它们与B样条曲线的关系.提出B样条曲线重新参数化因子的概念,探讨通过基函数的重新参数化实现B样条曲线的重新参数化的方法.结果表明,该方法具有较好的通用性以及计算简单、便于操作等特点.     

一种安全高效的椭圆曲线密码抗功耗攻击算法

功耗攻击由于实现简单、攻击效率高已成为当前密码芯片最具威胁的攻击手段之一.为有效解决安全和效率两方面的矛盾,通过将椭圆曲线密码标量进行带符号阶乘展开式编码,并利用折半运算提高标量乘法运算效率,然后结合基点掩码实现抵抗功耗攻击,从而给出一种安全高效的抗功耗攻击椭圆曲线密码算法.算法的安全性及效率分析结果表明,所给抗功耗攻击算法不仅可以抵抗各种功耗攻击,并且与传统抗功耗攻击算法相比,新算法的运算效率提高了24.85％～ 25.73％,在各类资源受限的应用系统中具有较好的应用价值.     

由回差阵奇异值求稳定裕度的退化算法

本文研宄使用回差阵奇异值求多输入多输出(MIMO)线性定常系统稳定裕度的方法.首先对此方法进行退化分析,得到求解单输入单输出(SISO)线性定常系统稳定裕度的算法步骤.在此基础上,讨论退化所得算法与传统稳定裕度的关系;进一步地,详细分析此退化算法相比传统稳定裕度的优势,进而指出当系统的增益和相位同时变化时,系统Nyquist曲线g(jω)到临界点(-1,j0)的最短距离min|1+g(jω)|可作为一种更加合理的稳定裕度指标.最后,通过对实例进行数值仿真,说明本文所提退化算法可以克服传统稳定裕度局限性,同时与传统稳定裕度结合得到比较完整的SISO线性系统稳定裕度衡量体系.     

快速搜索与发现密度峰值聚类算法的优化研究

CFSFDP是基于密度的新聚类算法,可聚类非球形数据集,具有聚类速度快实现简单等优点。CFSFDP需人工尝试确定密度阈值dc且对一个类中存在多密度峰值的数据无法进行准确聚类,为解决该缺点,本文提出基于近邻距离曲线和类合并优化CFSFDP（简称 NM-CFSFDP）的聚类算法。首先,算法用近邻距离曲线变化情况自动确定密度阈值dc;然后,用本文提出自动确定dc的CFSFDP对数据聚类;最后用本文计算dc值的方法指导类的合并,引入内聚程度衡量参数解决了类合并后不能撤销的难题,从而实现对多密度峰值数据的正确聚类。通过实验对比,NM-CFSFDP算法确实比CFSFDP算法具有更加精确的聚类效果。     

相关向量机基函数和超参的协同优化

针对传统相关向量机在训练误差、权值矩阵的稀疏性以及对数边缘似然函数零逼近之间存在冲突,提出利用受试者工作特征曲线对相关向量机参数和核函数进行协同优化。依据模型分类准确率确定合适的核函数;引入模型在5%误判率下的分类准确率,对超参边际似然函数进行改进;为保证权值矩阵稀疏最大化,通过边际似然函数阈值选取最佳相关向量组合,运用交叉验证算法以及各交叉模型的ROC曲线,对相关向量机超参进行最优估计。此外,利用车辆横摆角速度对优化模型进行测试,结果表明:所提算法训练耗时略长,但测试时间明显短于传统估计算法,且模型的分类能力得到大幅提升。     

一种曲线路径剪裁中刀具形变及其误差分析

动态移动切削阻力载荷对高速数控裁床加工过程中刀具形变及其剪裁误差具有的重要影响,提出了一种适用多层布料/皮革曲线剪裁路径的刀具形变及其误差计算方法;建立了动态负载条件下可伸缩刀具的挠度与转角方程,进而推导出高频振动裁刀剪裁误差及其随切削深度变化规律;计算结果表明,数控布料/皮革剪裁刀的动态载荷、高频振动参数、切削深度对剪裁误差具有重要影响,深入剖析高层数控裁床的加工机理,动态参数数据分析,对于提高机床加工效率,降低加工误差,提高刀具使用寿命具有一定的工程应用价值。     

基于图像层级的机器素描研究

针对运用机械臂绘制的机器素描图像存在缺失真实感、艺术感,硬件设备复杂,难以普及的问题,提出基于图像层级的机器素描方法.该方法在运用灰度变换、滤波、二值化等图像预处理方法处理原始人物图像的基础上,分别提取出图像轮廓和图像内部填充区域两部分二值目标图像,通过简易路径规划遍历目标图像,根据遍历轨迹控制XY型简易机械臂绘制图像轮廓及按层级绘制模式填充图像内部区域,实现人物素描图像的绘制.实验结果表明,该系统可根据图像轮廓实现任意曲线的绘制,通过层级绘制模式包含环境因素达到了衬托素描图像使其更具层次感的目的.     

高分辨率超声Lamb波频散曲线测量与板厚估计

超声Lamb波在工业无损检测与 评价中具有广阔的应用前景。但受制于超声导波多模式频散与混叠的影响,如何实现高分辨率超声导波的模式分离与频散曲线提取,进而定量分析材料的健康状况一直是研究的热点与难点。本文旨在将现代信号处理中广泛采用的谱估计技术应用于超声Lamb波阵列信号分析,并通过提取频散曲线定量测量板厚度。以经典参数谱估计法中的Yule-Walker法与Burg法为例,实验测量和分析了3 mm,4 mm和 5 mm厚铝板中的宽带多模式Lamb波信号,准确地提取了铝板中的宽带Lamb波频散曲线,并比较了两种经典谱估计方法与二维傅氏变换法的性能,最终实现了铝板厚度估计。