一种工程项目中的网络实现

介绍了一种工程项目中整个网络系统的编程实现方法。采用Indy10组件实现了网络通信;使用用户消息机制完成了协议级置码、解码;使用初始化(INI)文件技术实现了网络参数配置的编辑与装载;使用内存对齐技术实现了协议的快速内存交换;开发出工程使用的统一网络配置、网络调试、网络通信与管理函数;设计了整个工程中网络模块与业务逻辑模块的通信机制与数据交换方法,制作并开发出整套工程用的监控系统。目前整套工程样机已参加了大系统联试,并通过总体单位验收。     

站级天线类监控系统设计

该项目为科学院天文类重大项目而设计,站级天线类监控系统是整个大型监控系统的一部分。讨论了多台套站级监控系统的设计方法,每套系统完成天线及各种有关天文类设备统一监控任务。讨论了使用Indy网络技术实现网络通信的方法,设计一个与控制工程无关的底层内核框架模块,在此基础上再设计各业务逻辑模块。重点论述了站级天线类监控系统业务逻辑部分的设计方法,介绍了自动化流程的实现策略。该系统执行任务已近一年,效果良好。     

综合分级控制系统的实现

该计算机监控系统为大型、综合类天文应用控制系统研制,整个项目为科学院系统某深空探测工程,整个监控系统由几十台计算机组成,监控系统分4级控制,其中站级2级,控制中心2级。讨论了该大型监控系统的设计方法,使用统一界面、统一服务的策略设计整个监控系统,使用后台服务技术提供每级监控程序网络读的策略、统一发送函数网络写技术、INI文件存贮配置参数技术,使用内存对齐完成协议级解码技术,使用一机多屏显示技术展现多屏界面显示效果等。其结果可将所有各级监控程序设计为一个统一体,在不同级别、不同地域只执行这个统一系统软件即可,程序根据配置文件选择各自的业务需求。这样程序员开发工作量大减,联试与正式任务执行既快捷又形式统一。     

一种改进的基于陷波器的脑电消噪方法研究

为了脑电信号消噪,在陷波器的基础上,提出了一种将小波分析与陷波器相结合用于脑电消噪的改进方法。首先设计了一种改进的去噪算法（陷渡器）,介绍了小波阈值消噪算法的四种阔值规则,并分别结合已设计陷波器对自发脑电消噪进行结果比较。分析表明,两种算法的结合比单纯应用其中一种算法更有效地抑制了噪声,证明了改进方案的可行性和有效性。     

Proximal SVM在脑功能分类中的应用研究

为了研究PSVM分类器用于脑功能识别的有效性与优越性,对脑功能识别做出了深入的研究和分析。采用三名受试者在睁眼和闭眼状态下的脑电实测数据,从不同角度深入分析和比较了PSVM分类器与标准SVM分类器的性能,主要衡量指标为识别率和训练时间。结果PSVM分类器优于标准SVM分类器之处在于,在保证识别率的同时,计算速度有了显著地提高。并且随着样本维数的增加,PSVM分类器的计算速度并没有下降。PSVM用于脑电信号功能识别是高效率的,这对今后的有实时要求的脑功能分类识别问题具有重要意义。     

工程化应用框架建立中相关模块实现方法

讨论了在Delphi环境下建立的一款标准化应用程序框架中通讯模块的实现方法。使用组件和多线程技术实现其主要功能,展示了使用属性编辑器设置多路串口的方法,讨论了在高版本INDY组件下实现网络通信的要点,给出监控程序主执行线程的实时控制流程,采用了通用缓存区的方法作为框架层和业务逻辑层的接口,调试出一款支持本承研单位天线类应用的综合通讯调试器。