EPON系统E1电路仿真及其时钟同步技术

基于EPON的网络接入,通过E1电路仿真实现信号传输.其E1数据包到EPON总线的传输,通过HDB3线路编码到NRZ数字信号的转换,系统及网络时钟设定,EPON数据帧的组织,E1仿真电路同步时钟的产生等步骤实现.时钟同步的同步剩余时标法、自适应时钟恢复法和线路时钟恢复法,应根据组网情况合理选择.     

基于Matlab与DSP的FIR数字滤波器软硬件实现

给出了利用Matlab与DSP技术相结合的语音信号FIR滤波的软件、硬件实现方法。分析了FIR滤波器的特性，给出了FIR滤波器的Matlab仿真，介绍了在DSP硬件系统中的实现过程，实现了对语音信号的FIR滤波处理。     

一种基于MSP430F149的便携式酒精检测仪*

为了能够方便、准确地检测空气或人体呼出气体中的酒精浓度,设计了一种基于MSP430F149的便携式酒精浓度检测仪。该设计主要由酒精传感器、MSP430F149中心处理器、液晶显示器和DC-DC电源电路组成,可实现气体中酒精浓度的采集显示、超标报警等功能。具有应用范围广、便携、低功耗等优点。     

大规模数据并播中的多级群分复用技术研究

针对李幼平院士提出的“第五媒体”思想，提出采用“多级群分复用技术”解决“带宽瓶颈”问题；并对大规模数据并行广播中的并播理论、多级群分复用技术、节目信息资源组织等进行了探讨。通过局域网LAN与DVB-C相结合的数据传输平台实验，验证了该多级群分复用技术是有效可行的。     

基于UCL的互补结构实验网络设计

根据互联网的无尺度现象和语义互联网的困惑,提出了互补结构网络的设计方案,定义了次结构网络的传输协议分层模型,描述了次结构网络发送端和接收端软件的设计与实现,并对实验网络性能进行了测试和结果分析.     

多路视频数据传输研究

为实现视频信息资源共享,研究了视频数据发送和接收技术,给出了在局域网和广播电视网中实现多路视频数据传输的具体方案.通过MFC编程,采用UDP协议和DVB-C接收卡,实现了视频数据的广播前端主动发送、客户端被动接收.     

深度稀疏自编码器在ECG特征提取中的应用

针对心电（ECG）信号智能分析模型中,复杂波形的特征提取困难,人工设计特征造成源信号特征丢失,标签样本不足等问题,提出了一种基于深度稀疏自编码器（Deep Sparse Auto-Encoders,DSAEs）的ECG特征提取方法。该方法在DSAEs进行贪婪逐层训练时,采用适应性矩阵估计（Adaptive moment estimation,Adam）对网络权重进行寻优,以此获得最优参数组合,同时提取出高层隐含层的输出,并作为ECG高度抽象的低维特征。最后利用支持向量机（Support Vector Machines,SVM）构建分类模型,完成对ECG的特征分类。使用MIT-BIH心律失常数据库的ECG数据进行仿真实验,结果表明,提出的ECG特征提取方法能有效地分层抽取特征,提高分类识别准确率。     

基于多素数和参数替换的改进RSA算法研究

为了提高RSA公钥算法在消息加密过程中的安全性,在深入分析传统RSA算法的基础上,对其进行一些改进性研究,提出了一种比传统RSA算法更加有效的方法优化其安全性。在将传统RSA改进为四素数RSA的基础上,再运用数学变换进行参数替换,消除了在公钥中对传输两个随机素数的乘积n的需要,引入了一个新的参数x代替原参数n。针对改进后的算法在运算效率方面的不足,采用中国剩余定理( Chinese remainder theorem,CRT)优化大数模幂运算。实验结果证实了改进算法的可行性,为通过公钥加密消息发送和接收提供了更安全的路径;同时,对改进算法与传统RSA 和四素数RSA算法的解密(签名)时间进行比较分析。实验结果表明改进后的算法对消息发送方和接收方之间签名效率也有一定程度的优化。     

基于改进PNN模型的人体健康监测方法

远程人体健康监测分析呈现滞后性、不准确性、设备昂贵等特点,因此难以实现实时、准确的人体健康监测分析。通过对人体健康监测方法和概率神经网络(PNN)的研究,将具有调节参数少、收敛速度快和保证获得贝叶斯最优解等优点的PNN应用于人体健康监测。但是PNN的缺点是未考虑不同类别模型之间的重叠和交错,以及当训练样本不满足假定条件时无法确定是否存在相应的PNN模型。针对这两个缺点,分析了径向基神经网络(RBNN)和广义回归神经网络(GRNN)的网络拓扑结构和优势,创新性地提出在PNN结构的模式层中引入RBNN结构,以及在PNN结构的输出层中引入GRNN结构,得到了一种新的径向基-广义回归-概率混合神经网络(RBF-GR-PMNN),从而满足实时、准确监测人体健康状况的要求。进行了RBF-GR-PMNN与一般PNN的对比试验。试验分别从准确率和运行时间等方面进行对比分析。试验结果证明了改进PNN在这些方面均优于一般PNN,进一步表明了RBF-GR-PMNN模型的有效性。