基于FPGA的光栅信号FIR滤波器实现

为了去除实测光栅信号的噪声干扰,提高信号的细分精度,提出一种基于FPGA的光栅信号FIR滤波器实现方法。给出滤波器的基本原理和设计流程。通过DSP Builder和Matlab/Simulink完成了滤波器模块的设计和仿真,并将此模块直接转换成VHDL语言,用Modelsim的RTL进行仿真,验证了VHDL模块的正确性。滤波结果表明:示波器的实测光栅信号和滤波后的光栅信号与Matlab/Simulink、DSP Builder模型仿真结果相同,设计的32阶FIR滤波器在FPGA开发板的实现效果即示波器观测到的输入输出信号,证明该滤波器设计的可行性及其良好的滤波效果。     

一种基于FPGA的光栅信号细分方法

在高精度测量中,为了提高光栅细分精度,采用了一种基于FPGA的光栅信号细分及辨向方法。首先用Matlab分析读数头输出的两路原始信号和经过滤波且滤除直流分量的信号特点,并根据处理后的波形构造细分算法,既验证细分算法实现1024细分的可行性,也验证硬件电路实现细分算法的可行性。然后在Matlab对光栅信号的算法分析基础上,设计了一种基于幅值采样细分方法的电路,实现对光栅信号进行细分和辨向。细分硬件电路主要包括8细分电路和精细分电路,8细分电路主要对每个信号的一个周期进行8细分,精细分电路主要是对每1/8周期的信号进行细分。测试结果表明,该细分电路实现了光栅的1024细分,达到了高倍细分目的。     

基于流程再造的医院药品供应管理信息系统建设

业务流程再造理论已广泛运用于卫生服务领域。从流程再造的理论出发,说明了流程再造对医院的重要性。论述了基于流程再造来构建医院药品供应管理信息系统的方法。业务流程再造和信息技术、数据库技术、计算机技术的充分结合,可以为医院的药品管理带来根本性的变化,从而提高医院的工作效率,降低医院药品损耗,节约社会资源。     

基于深度学习的拟态裁决方法研究

针对软硬件差异化容易导致拟态裁决结果不一致所造成的假阳现象被误认为网络攻击的问题,提出了一种基于深度学习的拟态裁决方法。通过构建无监督的自编码-解码深度学习模型,挖掘不同执行体输出多样化正常响应数据的深度语义特征,分析归纳其统计规律,并通过设计基于离线学习-在线裁决联动的训练机制和基于反馈优化机制来解决假阳现象,从而准确检测网络攻击,提高目标系统的安全弹性。鉴于软硬件差异导致正常响应数据间的统计规律已被深度学习模型理解掌握,因此不同执行体间拟态裁决结果将保持一致,即目标系统处于安全状态。一旦目标系统受到网络攻击,执行体的响应数据将偏离深度学习模型的统计规律,致使拟态裁决结果不一致,即目标系统存在潜在安全威胁。实验结果表明,所提方法的检测性能显著优于主流的拟态裁决方法,且平均预测准确度提升了14.89%,有利于将该方法集成到真实应用的拟态化改造来增强系统的防护能力。     

灌区多目标种植结构优化模型研究

建立了以扶余灌区经济效益、节水效益和生态效益为目标的作物种植结构优化模型,提出了灌区种植结构的不同调整方案。模型建立后,采用模糊折中规划方法将多目标函数转化成单目标函数,运用MATLAB软件进行求解。结果表明,该灌区在优先考虑灌溉成本兼顾其他目标时,旱田与水田的种植面积比例为1.53∶1,旱田全部种植玉米;优先考虑节水效益兼顾其他目标时,灌区全部种植玉米;优先考虑生态效益兼顾其他目标时,旱田与水田的种植面积比例为1.48∶1,玉米与大豆的种植面积比例为0.99∶1。