浅谈《C语言程序设计》教学与实践

为了有效改善当前C语言程序设计教学方法的诸多问题,本文提出了一种互动式和启发式教学方法,从实际出发,制定出切实可行的教学案例。通过测试结果表明,本文提出的方法在实际的教学实践中取得了良好的效果。     

一种适用于星地网络的流量负载均衡算法

在星地网络的背景下,为了降低由于地面网络链路负载过高导致的传播时延,提出了一种适用于星地网络的负载均衡算法。算法基于网络的链路容量设置一个链路资源利用率作为阈值,当发现路径出现过载的时候分成两步进行路径的预规划：第一步,运用蚁群算法为链路过载的数据流选择其他的路径,以满足地面网内部的负载均衡;第二步,如果仍出现链路超阈值的情况,通过卸载延迟容忍数据流来执行地面与卫星网络之间的负载均衡。仿真结果表明,设定自适应的过载阈值可以有效降低链路的拥塞,与现有算法相比该算法不仅可以更加均匀地分配地面网络中的流量,而且借助卫星网络使地面网络的平均时延降低了18.3%,提高了网络的服务质量。     

基于Adaboost的车标定位方法

车标定位是智能交通系统中一个重要的组成部分,该文针对车标在成像过程中受到光线和其他条件影响较大的情况,提出一种基于Adaboost算法的车标定位方法,将车辆彩色图像进行预处理,再使用Adaboost算法进行车标定位,该方法具有较快的定位速度和较高的准确率。实验证明,采用该方法能获得较好的车标定位效果,具有一定的实用价值。     

MIMO系统中的非常数模半盲均衡方案

在多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)无线通信中,信道衰落、随机噪声、空间多径效应和共信道干扰等因素会产生符号间干扰,造成接收端信号严重失真。为提高MIMO系统传输性能,有效减少信道中相位失真,提出了一种改进的非常数模半盲均衡方案(Non-constant Modulus Algorithm, NCMA)。该方案结合了MIMO信道先验知识对半盲均衡器的初始值进行预设,采用变步长迭代更新均衡器权系数,寻找到最小目标函数值。仿真结果表明,改进后的算法能通过控制变步长减小剩余稳态误差,加快收敛速度,改善信道均衡效果。     

分光光度法测定饲料中的β-兴奋剂塞曼特罗

在 p H值 1～ 2之间 ,塞罗特罗与亚硝酸盐反应后 ,再与α-盐酸萘胺反应可生成鲜红色物质 ,在波长为 5 1 6nm处测定其吸光度 ,在塞曼特罗浓度为 0～ 2 .5 62 μg/m L呈线性关系 ,其摩尔吸光系数为 2 .971× 1 0 4L/mol· cm,用该法测定饲料中的塞曼特罗 ,效果满意     

微流体流道耗尽边界及交界扩散层的设计研究

微流体燃料电池的流道集合了传统燃料电池的核心部件(电极、集流板、质子交换膜)及功能(燃料的传输、生成物的转运),由此可见微流体电池的结构形式对其性能的重要性,而受结构影响较大的耗尽边界层及反应液交界面扩散层厚度很大程度上制约了微流体燃料电池性能的提升。介绍了几种控制耗尽边界层及反应液交界面扩散层的微流体燃料电池结构,并说明了这些结构在解决问题的同时所带来的"副作用",为微流体燃料电池结构设计提供一定的参考。     

一种基于车边云协同的车联网计算卸载策略

随着智能交通的快速发展和车联网中数据流量爆炸式的增长,汽车终端请求卸载的任务对时延和带宽有了更加严苛的要求。在现有的云计算服务模式中,车辆可以访问云服务器来获得强大的计算、存储和网络资源,但缺点是通信传输时延较大,仅依靠云计算可能会导致过度的延迟。为了更加合理利用资源、减小时延、优化卸载策略,提出了一种基于粒子群优化算法的“车-边-云”协同卸载方案。首先通过接入点附近的软件定义网络（Software Define Network,SDN)控制器根据终端用户附近边缘节点、本地终端和云计算节点的计算资源和容量情况得出最优的卸载策略,充分利用本地、移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）设备、云端的计算资源,然后通过粒子群优化算法得出“车-边-云”各计算节点的卸载系数,即最优卸载策略。实验结果表明,相比于其他卸载策略,所提的卸载机制对时延优化效果明显,提高了计算资源的利用率。     

减小SC-FDMA与OFDMA系统PAPR的方法分析

为了有效减小SC-FDMA系统的高峰值平均功率比(PAPR),采用DFT扩频技术对单载波频分多址(SC-FDMA)和正交频分多址(OFDMA)上行系统的PAPR性能进行比较与仿真分析。结果表明,这里采用DFT扩频方法能有效减小SCFDMA系统PAPR,且明显优于OFDMA系统。