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1.
传感器网络中基于环模型的小波数据压缩算法   总被引:19,自引:0,他引:19       下载免费PDF全文
无线传感器网络有限的资源,如能量、通信带宽等,难以适应网络中大量数据的传输,需要在网络内部对原始监测数据进行压缩或聚合处理.设计了一个适合小波变换的环模型.针对任意支撑长度的小波函数,给出了一种基于环模型的分布式时-空小波数据压缩算法.该算法将传感器网络中的数据抽象为一个矩阵,将时间相关性与空间相关性映射为该矩阵的小波列变换与行变换,以同时挖掘传感器网络中数据的时间和空间相关性.从能量消耗和网络延时两方面定性地分析了算法的性能.理论分析和实验结果表明,该算法能够有效地去除传感数据中存在的时间和空间相关性,  相似文献
2.
脸部表情动画建模方法的研究与实现   总被引:13,自引:1,他引:12       下载免费PDF全文
本文提出了一种分层设计的规则逻辑网格的脸部轮廓造型法,同时,以脸部动作编码系统FACS(facialactioncodingsystem)为依据,以脸部解剖学和生物力学特点为前提,提出了研制各种肌肉运动的调节器,通过合理使用和协调有关肌肉调节器产生相应的脸部表情的动画.  相似文献
3.
一种UHF频段RFID读写器的硬件设计与实现   总被引:11,自引:1,他引:10  
实现了一套基于DSP芯片、工作频率为915MHz、输出功率可调的RFID读写器。介绍了射频识别系统的功能与组成以及无源反射调制技术的基本原理。基于模块化设计技术,提出了读写器的硬件设计方案,以及系统实现中的关键技术,包括频率合成电路中采用的数字锁相环技术和接收通路信号幅度稳定措施。  相似文献
4.
自适应单神经元控制器的研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
对于参数变化且含有时滞的被控对象,传统控制方法难以获得理想效果.本文基于神经元模型及学习策略,提出采用不同学习速率的神经元学习方法,由此构成的神经元控制器能加速神经元权值收敛,改善神经元控制品质,使这类被控对象可取得满意的控制效果.仿真结果表明,只要选择适当的神经元参数,可以较明显地减少神经元控制的超调量,并有很强的鲁棒性和抗干扰性.  相似文献
5.
基于混沌序列的二值图像加密算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
随着Internet和多媒体技术的飞速发展,多媒体通信成为人们进行信息交流的重要手段,信息的安全和保密显得越来越重要,促进了多媒体信息、图像信息和声音信息的加密研究。信息隐藏和信息安全技术越来越重要,成为大家研究的一个重要课题。这里提出了一种以混沌二值序列为基础的图像加密算法,改进了灰度差置乱度算法来评价二值图像加密效果,最后对混沌序列对初始条件的敏感性、相邻像素差置乱度、图像加密/解密速度进行了大量测试。实验表明本算法具有加密速度快、加密效果好、安全性高等特点。  相似文献
6.
信息管理与信息系统专业培养目标的研究与探讨   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文首先调研了信息管理与信息系统专业的发展现状,指出了存在的问题;其次分析了问题产生的原因及不良后果;最后根据国内外的经验,提出了符合实际的新型培养目标的构建原则和建议方案。  相似文献
7.
基于NGPP-SVDD的非高斯过程监控及其应用研究   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
8.
基于神经元控制的网络时延补偿策略研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对网络控制系统(NCS)中的不确定时延问题,在分析循环服务网络和随机争用网络的时延特性的基础上,提出了一种基于神经元控制器的时延补偿策略.该策略用神经元控制代替常规PID控制,无需建立网络控制系统的精确模型,利用神经元良好的学习能力来克服网络控制系统中不确定时延的影响,并对循环服务网络和随机争用网络这两类网络进行了仿真实验研究.仿真结果表明该策略能保证网络控制系统的良好性能.  相似文献
9.
基于混沌序列的二值图像加密算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
随着Internet和多媒体技术的飞速发展,多媒体通信成为人们进行信息交流的重要手段,信息的安全和保密显得越来越重要,促进了多媒体信息、图像信息和声音信息的加密研究。信息隐藏和信息安全技术越来越重要,成为大家研究的一个重要课题。这里提出了一种以混沌二值序列为基础的图像加密算法,改进了灰度差置乱度算法来评价二值图像加密效果,最后对混沌序列对初始条件的敏感性、相邻像素差置乱度、图像加密/解密速度进行了大量测试。实验表明本算法具有加密速度快、加密效果好、安全性高等特点。  相似文献
10.
基于Multi-Agent的协作学习系统   总被引:3,自引:3,他引:0  
殷凡  张建明 《计算机工程与设计》2005,26(10):2802-2804,2827
针对当前的协作学习系统很少考虑到学习者知识水平、认知特性、兴趣等个性化属性,提出了一个基于学习者知识水平的分层多Agent学习系统模型,该模型结合智能代理技术,通过对学习者知识水平的界定实现系统的分层结构,较好地解决了现有学习系统中普遍存在而又尚未解决的无序和混乱、群体互动效果、个性化以及系统通讯开销等问题。  相似文献
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