基于PC平台的VoIP实现

本文提出了一种基于PC平台的VoIP软件的设计方案,并详细介绍了音频数据的传输、编解码、解压缩、打包以及拆包的VC程序设计过程.     

一种新型高精度温度控制方法

为控制环境温度剧烈变化,对于精密仪器设备对温度精度和系统稳定性要求也随之提高,提出了一种参数自学习比例-周期控温算法,能够自动辨识系统参数和控制参数,并具有自学习能力。当环境温度快速变化时,可以采用相应的控制策略,达到理想的控制效果,适用于控制系统参数未知的场合,同时对环境温度的变化具有较强的自适应能力。仿真结果表明,算法控制精度高、自适应能力强,确实能够满足精密仪器设备对温度的精度和稳定性的要求。     

煤矿井下电力监控系统的研究与应用

本文介绍了一种煤矿井下电力监控系统，该系统由井下隔爆配电开关和井上计算机监控系统构成。井下隔爆配电开关以K7M—DR14UE可编程控制器为控制核心，井上计算机监控系统由VC＋＋开发而成，可实时监测井下电网参数，并及时显示和报警过欠压、断相、漏电、过载、短路等故障。     

基于遗传算法和支持向量机的肿瘤分子分类

提出了一种基于遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的用于肿瘤分子分类和特征基因选择的新方法。该方法针对基因表达数据样本少维数高的特点,先根据基因的散乱度滤掉大量分类无关基因,而后使用相关性分析去除分类冗余基因,得到一个候选基因子集,用遗传算法搜索候选特征基因空间,发现在支持向量机分类器上具有好的分类性能的且含基因个数较少的特征子集。把这种GA/SVM方法应用到结肠癌和急性白血病基因表达谱,能选出多个取得较高分类精度的较小基因子集,实验结果表明了该方法的有效性。     

一种SRBCT亚型识别与特征基因选取方法

基于基因表达谱提出了一种选取特征基因并使用多类支持向量机(MSVM)进行肿瘤亚型识别的方法。就小圆蓝细胞瘤(SRBCT)的亚型识别问题,以组间和组内平方和比率(BSS/WSS)作为衡量基因分类重要性的标准,据此选择基因构造若干MSVM模型,由分类错误率确定了含25个基因的特征集合,并利用基于相关距离的冗余分析方法去除冗余,得到15个特征基因。基于该特征子集构造的MSVM在测试集上取得100%的预测准确率。与相关文献的比较表明了该方法的有效性和可行性。     

基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别研究

针对现有的煤矸界面识别技术采用的γ射线法不适用于顶板不含放射性元素或者放射性元素含量较低的工作面,而雷达探测法探测范围小、信号衰减严重的问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别方法。该方法利用煤矸放落过程中产生的声波信号的特征差异进行煤矸识别,采用Mel频率倒谱系数将去噪后的煤矸声波信号变换到频域进行处理,提取出煤矸声波信号的32维特征参数;采用遗传算法优化处理32维特征参数,得到最优参数组合;采用支持向量机和BP神经网络对最优参数进行识别。实验结果表明,该方法能够准确识别出煤矸下落状态。     

一种新型的比例-周期控温算法

提出了一种新型的比例-周期控温算法.控制器能自动辨识跟加热器功率有关的升温常数,结合实时的环境温度变化,动态地修改升温时间和降温时间,使受控件温度在设定的范围内波动.比例-周期控温算法综合考虑了环境和加热器对受控件的热影响,环境温度发生短时间的突变后,能够做出快速响应,从而取得较佳的控制效果.     

“数字图像处理”课程教学改革的尝试

本文针对"数字图像处理"课程和学生特点,介绍了教学过程中实施的一些改革措施,包括采用现代化教学手段,"设问-思考-引导-尝试-总结"的教学模式和学生分组的学习方式,加强实验和课程设计教学环节以及完善评分机制等方面.并对教学过程中发现的相关问题进行探讨.     

基于温度调制的气体传感器动态信号识别研究

利用4只掺杂Pt的SnO2微热板气体传感器组成传感器阵列来识别三种不同的工业气体（ CO, CH4和C2 H5 OH）,传感器加热分别采用了三角波、正弦波、锯齿波和脉冲波四种温度调制模式。然后将得到的传感器动态响应信号进行短时傅里叶变换（ STFT）提取特征信息,并结合主成分分析（ PCA）方法将特征信息进行降维处理,发现调制周期对气体种类影响较小。最后利用决策树识别三种不同的气体,识别准确率较高。实验结果证明了该算法的正确性和可行性。     

超光谱影像的分布式信源编码压缩方法

在超光谱影像压缩领域,目前还没有一个公认的标准或已成熟的压缩方法,分布式信源编码(DSC)是一种新出现的应用机制。通过论述超光谱影像压缩中DSC的概念和意义,回顾DSC的理论基础,系统地研讨了超光谱影像压缩中DSC的主要方法,最后给出了DSC应用于超光谱影像压缩的应用前景、发展现状和技术难点。