虚拟仪器软件LabView中高精度软定时器的实现

使用虚拟仪器软件LabVIEW编制软件时，经常遇到用定时器来确定数据采样频率的情况。一般实现定时器的方法有两种，一种是使用硬件定时器，另一种是使用软件编程来定时。由于LabVIEW自身没有提供时间间隔小于1ms的定时器，故提出在LabVIEW中通过调用VC＋＋编制的动态链接库（DLL）的方法，实现了高精度软定时。     

μC/OS-Ⅱ中软件定时器的研究与改进

研究了μC/OS-Ⅱ实时操作系统中软件定时器功能,并分析了软件定时器的优缺点.给软件定时器加入优先级,使回调函数按优先级执行,提高系统的实时性.对改进后的系统在基于Cortex-M3内核的路虎LPC1768开发板上进行测试,经实验得出,改进后的系统实时性有所提高.     

Linux下相对定时器池的实现及TD-LTE基站应用

针对TD-LTE系统基站应用,提出一种Linux用户空间下的相对定时器池的实现方法。结合哈希表、相对定时算法等技术,实现大数量定时器的高效管理,以Linux系统定时器单位为定时器粒度,定时器池满足基站高层协议软件大数量并发任务的应用需求。     

导弹半物理仿真系统中精确定时方法研究

针对导弹半物理仿真系统高精度定时问题,设计了在Windows操作系统下基于软件定时的解决方案.应用VisualStudio2003开发了微秒至毫秒级定时应用程序,并通过提高定时线程优先级的方法,改善程序定时精度.为了实际测得软件定时器的定时偏差,利用示波器测量软件定时器发出的周期性方波信号,结果显示每次定时周期的误差量在1微秒以下.与正常优先级的定时线程相比,高优先级的定时精度更高.基于Windows操作系统的软件定时器可以达到半物理仿真系统对定时周期及精度的要求,同时这种软件定时方法具有比硬件定时方法简单、灵活、有效的特点,十分便于实际中应用.     

软件方法实现的积算定时器及误差分析

针对FXON型号的PLC中没有积算定时器的现状,用软件的方法实现了积算定时器,设计并给出了积算定时器的梯形图程序,详细分析了程序的定时误差.误差分析结果表明这种用软件方法实现的积算定时器完全满足工程实践的应用要求,在一定程度上弥补了PLC不同型号间可编程软元件的差异,为定时控制程序的编写提供了一种新的思路.     

基于Win32的控制软件定时器程序的编写

由于控制系统的功能越来越多地通过软件实现，在控制系统的软件编写过程中就经常涉及到各种定时器程序的编写。本文主要介绍几种在NT下通过软件获得较高精度定时器的方法，并对其性能作了粗略的分析。     

μC/OS-Ⅱ软件定时器的分析与测试

分析μC/OS-Ⅱ操作系统软件定时器的算法,以及影响定时器精度的抖动问题产生的原因;提出定时器管理任务处理器占用率的计算公式,并进行了实验测试。实验结果表明,μC/OS-Ⅱ软件定时器具有ms级的最小分辨时间单位,运行时间误差在μs级,处理器开销很小。     

利用定时器中断设计PC工控软件

介绍一种利用PC机的内部定时器中断硬件资源设计PC工控软件的方法,并给出了中断程序及相关程序.     

一种在LabVIEW中构建高精度软件定时器的方法

在虚拟仪器软件LabVIEW中提供的定时器的定时精度最小为1毫秒,这样,在定时精度要求更高的场合,这种定时器就不适用了。为此,本文提出一种在LabVIEW中通过它与高级语言接口来调用由C语言编写的高精度定时程序作为定时器来代替LabVIEW所提供的定时器的方法。并在实践中取得了良好的效果。     

单片机实时时钟控制系统

在日常生活及许多工业控制系统中,经常要根据实时时钟来控制一些动作、命令,如定时、打印报表和记录某些变最随时间变化曲线等。过去,一般采用定时器来控制,但它的精度不是很高。随着微型计算机的出现,则采用计算机内部定时器来模拟实时时钟,以达到控制的目的。但这种方法软件工作量较大。因为它只能采用计算机内部定时器中断,这样中断很频繁。当计算机中断源较多时,就会影响时钟实时精度,并且使软件在运行时间上较难安     

新闻推荐算法可信评价研究

随着AI、5G、AR/VR等新技术的快速发展,内容类应用如电子商务、社交网络、短视频等层出不穷,导致信息过载问题日益严重。人工智能技术的发展推动了智能算法的爆炸式运用,作为智能算法的一种,推荐算法在大数据、应用场景和计算力的推动下,通过信息过滤技术,为用户提供适应兴趣及行为的个性化及高质量的推荐服务,逐步提高了用户的使用体验、内容分发效率,在一定程度上缓解了信息过载的问题。但推荐算法的潜在偏见、黑盒化特性及内容分发方式也逐渐带来了决策结果不公平性、不可解释性,信息茧房、侵犯用户隐私等安全挑战。如何提高推荐算法的可解释性、公平性、可信程度等越来越受到国内外政府监管部门、产业及学术界的重点关注,推荐系统和推荐算法也由此从发展期进入管制期。为此,本文针对新闻推荐领域,分析推荐算法的稿件画像、用户画像、推荐推送、反馈干预和人工复审等关键要素,围绕推荐算法生态的参与者,如内容生产者、受众、算法模型、新闻平台,从公平性、可解释性和抗抵赖性三个方面提出了一种新闻推荐算法可信评价体系,并进行定量或定性分析。公平性、可解释性和抗抵赖性是正相关关系,当公平性和抗抵赖性越强、可解释程度越高,新闻推荐算法的可信度越高。希望弥补新闻推荐算法领域的可信研究的空白,建立可信推荐算法生态,加速安全推荐系统的建立和推广,同时为智能算法可信研究提供参考,为智能算法的监管和治理提供思路。     

一种保护青少年脊柱健康的减重背包设计与研究

目前市面上的青少年背包主要通过肩部来进行载荷,而忽略了腰部载荷的作用。背包长期负重 不当会影响脊柱生长。为了平衡肩部、腰部和臀部的载荷,设计一种通过臀部带和弹性杆结构改变重力传递方 式的减重背包。首先对人体背包进行生物力学分析,提出设计方案;然后借助 ADAMS 对传统背包与减重背包 在平地、上坡、下坡 3 种路况下进行人体肩部、腰部和臀部载荷的动力学仿真,并利用 MATLAB 对 2 种背包 的肩部、腰部和臀部的力矩进行分析。结果表明减重背包减轻了肩部 6.1%和腰部 5.4%力矩;减重背包肩部力 矩与腰臀部合力矩的比值是 4.17,而传统背包的比值是 6.58。减重背包减少了肩部和腰部的载荷,同时发现肩 部力矩与腰、臀部合力矩的比值越小,转移到臀部的力矩越大,背包的平衡性越好,表明了减重背包优于传统 背包。     

基于信息熵的风格绘画分类研究

针对艺术风格绘画分类算法中存在的精度和效率不高等问题,提出一种基于信息 熵的艺术风格绘画分类算法。首先选取西方漫画、素描、油画、水彩画,以及国内烙画、水墨 画、壁画具有代表性的 7 种艺术绘画风格作为研究对象,对图像进行去噪、归一化等预处理。 其次,提取绘画艺术作品风格特征,分别求取图像的颜色熵、分块熵、轮廓熵,并合并构成不 同绘画风格的信息熵。信息熵求取时,将色彩空间转换为 Lab 颜色空间,通过 a、b 通道颜色值 及加权函数获得图像的颜色熵;通过对艺术图像分块求取信息熵,求取分块的信息熵均值获得 分块熵;通过 Contourlet 变换,求取艺术图像的轮廓信息,获得轮廓熵。接着,合并提取的颜 色熵、分块熵、轮廓熵,利用支持向量机(SVM)对艺术风格图像学习训练,获得艺术绘画风格 的分类模型;最后,提取待识别绘画风格样本的熵特征,通过 SVM 分类识别获得最终的分类 结果。该方法具有特征维数少、运算速度快、尺度不变性等优势,实验结果表明,其能提高不 同绘画风格的分类精度和效率。     

基于改进U-Net的水草图像分割方法

无人艇（USV）在河道水面作业过程中,水草会缠绕推进器,这是整个业界应用都遇到的困扰。针对水面图像中水草分布的全局性、分散性以及边缘和纹理的复杂性,对U-Net进行改进并用于对图像所有的像素进行分类,以减少网络特征信息的丢失,并加强全局和局部特征的提取,从而提高分割性能。首先,采集多地多时段水草图像数据,制作了一个比较全面的水草语义分割数据集;其次,提出在U-Net中引入三个尺度的图像输入,从而使得网络对特征进行充分提取,并引进三种上采样图像的损失函数来平衡三种尺度的输入图像带来的总体损失;此外,还提出了一种混合注意力模块并引入到网络中,其包含空洞卷积和通道注意增强两个分支;最后,在新构建的水草数据集上对所提网络进行验证。实验结果显示,所提方法的准确率、均交并比（mIoU）和平均像素精度（mPA）值分别可达96.8%、91.22%和95.29%,与U-Net(VGG16)分割方法相比,分别提高了4.62个百分点、3.87个百分点和3.12个百分点。所提方法可应用于水面无人艇对水草的检测,并进行相应的路径规划来实现水草避让。     

多约束下多无人机的任务规划研究综述

高度信息化的发展使得无人机作战优势凸显。准确的无人机任务规划技术是完成给定任务的重要保障。任务分配、路径规划是构成无人机任务规划技术的两个核心部分。基于该技术,首先讨论了无人机任务规划的发展状况、分类标准、体系结构。其次,分别详细介绍了影响任务分配、路径规划的重要指标,如分类标准、约束指标、相应模型、代表算法、评价指标等,然后,分别分析对比求解任务分配的启发式算法、数学规划方法、随机智能优化算法的优缺点和求解路径规划的数学规划方法、人工势场法、基于图形学法、智能优化算法的优缺点;最后,总结了无人机任务规划存在的开放性问题、未来发展方向和研究重点。     

三支决策的时空性

从三支决策发展历史和已有研究出发,在总结和分析三支决策近年来理论、方法、算法及应用的基础上,基于时间和空间两个维度,分别提出了时间三支决策模型和空间三支决策模型。时间三支决策注重在动态决策环境下对序贯决策进行诠释;空间三支决策主要基于“多层次”和“多视角”的粒计算思想对最优粒层和粒度进行选择。此外,对三支决策的时空性作了深入探讨和分析,厘清了三支决策发展过程和研究脉络。最后,对三支决策的研究现状进行总结,并给出未来发展方向。     

基于云计算的物流区块链共识算法研究

为解决物流企业供应链的商流、物流、资金流、信息流、服务流等信息的不可篡改性、物品可溯源性、公证防伪不可抵赖性、资金的安全性等日益迫切的问题,提出了基于云计算的物流区块链模型及区块链共识算法。分析传统物流交易流程及其交易模型存在的问题,提出利用云计算与区块链解决其存在不足的思路;根据云计算与区块链的技术特点,融合各自的优势,给出物流区块链和云物流区块链的定义,提出基于云计算的物流区块链模型。根据实用拜占庭共识算法的基本原理和云物流区块链模型,结合去中心化和不可抵赖性的要求,对物流区块链共识算法进行设计,并与原始实用拜占庭共识算法、优化MinBFT算法进行分析比较。该算法与PBFT、MinBFT、CloudPBFT等算法进行对比实验,实验结果表明该算法在节点大于3f+1时,节点越多,吞吐量越大,其吞吐量以及网络延迟时间皆优于PBFT、MinBFT、CloudPBFT等算法。因此,该算法是一种可靠而有效的,具有去中心化和不可抵赖性的物流区块链共识算法。     

基于大数据的航道采集系统的架构设计

随着大数据技术的迅速发展,智能航道应运而生。航道的水文、水深、岸线等要素数据是实时监测获取的,其具有大数据 4V 的特征。同时,航道行业中没有标准统一的通讯协议,智能采集设备和业务系统高度耦合,各业务系统存在信息孤岛的状况,无法满足大数据量的要求。因此,本文提出一种基于大数据的航道采集系统的架构设计,构建了高通量、高可靠、高保密的航道数据的采集通道。该系统架构包含四个中心模块：采集处理中心、指令下发中心、数据生命周期管理中心和配置管理中心。各中心模块采用大数据技术分布式/集群架构,能够高效、可靠的处理大规模的实时数据,且能根据数据的规模动态调整集群的大小。本系统通过配置管理中心动态配置协议、设备,实现了对智能设备的可插拔式的管理。所有的智能设备监测的数据均通过采集系统处理后,由业务系统从分发模块订阅,降低设备与业务系统耦合度,且实现所有数据的汇聚整合,有利于后期航道大数据的分析挖掘,进而发现更多有重要价值的航道知识。     

基于ENet的轻量级语义分割算法研究

语义分割算法能够对图像进行像素级的分类,广泛应用于无人驾驶、医学图像处理和工业自动化等领域,具有重要研究价值。对语义分割算法的研究集中在提升分割精度、降低参数量和增加推理速度3个方面。经典的轻量语义分割算法ENet使用多层卷积的编解码器和大量的空洞卷积来避免过多的下采样和利用空间信息,虽能保证一定的空间信息完整性与较大的感受野,但存在编解码器臃肿、空间信息传递性差、感受野溢出并造成网格效应等问题。对ENet算法结构进行裁剪,利用注意力机制和金字塔结构的空洞卷积设计了空间信息传递模块,优化算法结构,改善算法感受野,完整传递空间信息,提出了改进的ENet算法 C-ENet+AM+RAM 。在公开数据集Cityscapes和BDD100K上的实验结果表明,新模块能够以更小的参数量与计算量提升原有模型性能,证明了原算法删减部分的冗余性与所设计模块的有效性。     

基于MFC和OpenGL的虚拟人体经络穴位模型实现方法

现有人体经络穴位模型较少具有触摸交互功能,本文基于OpenGL(Open Graphics Library)和MFC(Microsoft Foundation Classes)技术框架,仿真实现交互式虚拟人体经络穴位模型系统,并介绍其实现方法和过程。首先建立人体模型以及穴位点、经络线段。然后利用OpenGL和MFC对模型、穴位点、经络线加载和渲染。详细阐述系统实现的框架和流程,以及在开发过程中涉及的关键技术,如使用动态方向调整来显示穴位点名称,使用全局函数传递消息来提高模型加载响应的效率,给出触摸点坐标快速获取的方法。最后将模型成功部署到触摸式一体机上。模型系统具有较好的交互性,无需鼠标,仅用手指触摸即能实现模型的放大、缩小、旋转、定穴、经络循环等操作。模型能够帮助使用者学习经络知识,其穴位记忆功能能够测试使用者对穴位掌握情况,也为穴位爱好者提供较真实的经络穴位学习环境。