面向工科专业的C语言程序设计课程教学改革探索

C语言程序设计是工科专业一门重要的基础课程,掌握其精髓对后续课程的学习大有裨益,由于课程具有知识点分散、语法规则众多等特点,实际教学效果并不理想。针对此问题,提出在课程教学中巧妙应用"程序=数据结构+算法"公式为主线串联所有知识点,采用问题驱动法、类比法、探索规律等教学方法化解课程的重难点,同时在各章节中恰如其分地融入工科专业相关课程的知识,具体说明在3所院校工科专业的教学实践及取得的应用效果。     

利用反向投影的flash场景自适应视频编码算法

针对闪光造成的光照变化会导致视频帧之间巨大的强度差异问题,提出利用反向投影的flash场景自适应视频编码算法;根据直方图差异提取闪光和非闪光帧,相应地为每个帧分配适当的编码类型,并在加权预测(WP)参数集确定中采用运动向量导数,通过反向投影保证flash场景的全局一致性;实验结果显示,提出的算法在Lena、Peppers、Building、Baboon、Nestling 5个视频上的峰值信噪比(PSNR)值分别可高达32.31 dB、34.14 dB、34.76 dB、34.94 dB、35.05 dB,非常接近原始图像的PSNR;相比其他几种加权预测算法,提出的算法在PSNR及计算复杂度方面均获得了更加优越的编码性能。     

过程控制系统中多条件约束的多传感器故障检测与诊断

针对工业过程控制系统中的故障具有类型多样、时空独立和非线性等特点,使得检测与诊断效率降低,系统性能下降等问题,提出了一种基于自定义多条件约束的多传感器故障检测与诊断机制;该机制,首先考虑了系统的稳态和时空特征建立了非线性过程控制系统多故障模型,并给出了满足条件判定法则;然后对于系统中的单故障,并发故障和通信故障等类型给出了多条件约束法则及独立特性判断;最后提出了通过自定义多条件约束的多传感器故障检测与诊断机制;实验结果表明,在平均检测概率、稳态特征保持能力和系统功耗等方面明显优于无条件约束的机制,可以显著改善过程控制系统性能.     

基于Hilbert空间填充曲线的WSN移动汇聚节点轨迹设计

针对无线传感器网络(WSN)中部分节点不能被访问而导致数据丢失率和能耗较高的问题,提出了利用Hilbert空间填充曲线的WSN移动汇聚节点轨迹设计方法。首先,利用依赖于网络大小的Hilbert曲线分析移动汇聚节点的轨迹;然后,基于节点密度计算Hilbert曲线的阶次以确定汇聚节点轨迹的维度;最后,利用NS-2仿真评估该方法在网络覆盖和可扩展方面的有效性。仿真结果表明,随着网络中节点数的增加,移动节点覆盖率降低,提出的基于密度的Hilbert曲线在网络覆盖、数据包投递率和平均能耗方面均优于基于尺寸的Hilbert曲线。     

利用传感器距离和能耗约束的无线传感器网络路由优化

针对大多数现有的无线传感器网络设计方法通常仅找到给定图的最短路径而导致能耗较高的问题,提出了一种寻找节点之间的最短路径和最低能耗的路由优化模型;该模型约束WSN的特定资源,考虑多种约束条件:多周期、最短距离和低能耗;根据混合整数线性规划,使用11.0 ILOG CPLEX优化引擎的ILOG OPL开发工具5.5进行编码和求解本文的优化模型;实验结果表明,在3个不同周期和约束条件下,每组实验中文章模型花费的时间均少于10 s,完全满足资源有限的无线网络应用要求;相比其他几种较新的路由优化模型,文章模型在节能和端到端延迟方面取得了更好的性能。     

通信专业实践教学中的GAlib及遗传算法优化研究

遗传算法是依据达尔文的进化论而进行模拟并且产生的一种随机搜索方法。其普遍应用在组合优化、机器教学、信号处理等各个领域。在通信专业实践教学的过程中其应用也是非常的重要,然而在遗传算法的优化过程中极其复杂,会产生一些问题,为此开发和利用GAlib的技术使得遗传算法的应用更加准确。文章研究遗传算法中利用GAlib技术在通信专业实践教学中的应用,使得遗传算法的发展更加准确,使其可利用性更强。     

语音合成系统的研究与应用

目前语音合成技术已经展现出其日渐成熟的一面。然而如何使合成的语音更加自然,这一问题仍是语音研究的热点和突破点。本文主要围绕计算机语音合成系统的发展现状、研究应用等方面探讨语音合成未来的发展方向。     

基于多种群的自适应迁移PSO算法

针对标准PSO中单一社会学习模式造成的算法容易陷入局部最优和后期收敛速度慢等问题,提出了一种基于多种群的自适应迁移PSO算法（Multi-population based self-adaptive migration PSO,MSMPSO）.通过融合两种常用的邻居拓扑结构,赋予个体更多的信息来源;在多个子种群并行进化的基础上,利用不同加速因子的组合赋予各子种群不同的搜索特性,进而通过周期性对子种群的历史性能进行评估,以此为基础指导个体的迁移操作,实现子种群间的协作与计算资源的合理分配,并最终提升算法的综合性能.对CEC2013测试函数的优化结果表明,MSMPSO在求解精度、收敛速度等方面均表现出较好的性能.     

基于GIS的景观动态远程监控系统

由于人类活动和地表运动使土地覆盖变化产生很大变化,所以需要对景观动态准确绘图来进行环境监测.为此提出一种基于地理信息系统(GIS)的景观动态远程监测系统,根据遥感图像的多时相遥感光谱和表面模型数据,利用多时相决策树分类器和形态学图像处理技术,实现对土地利用/覆盖变化(LUCC)的动态监测.在Landsat 5 TM数据库中的本地图像上进行实验,结果表明,该方法能够达到90.77%的识别准确度,且具有较低的计算时间,能够很好的检测出植被分布(植物/植被恢复)、城区(城市化/拆迁)和地理形态特征(河流地貌变化/边坡失稳).     

双树复小波变换结合LM神经网络的掌纹识别方案

针对现有掌纹识别方案不能够很好的提取多分辨率特征的问题,提出一种基于双树复小波变换（DT-CWT）和Levenberg-Marquardt（LM）神经网络的掌纹识别方案. 首先,将彩色手掌图像转换成灰度图像. 然后,提取出手掌图像中的感兴趣区域（ROI）,并构建成直方图. 接着,利用DT-CWT进行6层小波分解并获得特征系数,分别计算特征系数的最大值、平均值和中值构建36维特征向量. 最后,利用LM神经网络根据特征向量实现掌纹的识别分类. 在CASIA数据库上的实验结果表明,相比其他几种较新的识别方案,提出的方案的具有更高的识别率和更少的识别时间.