浅海环境不确定性对声场扰动的影响

探索海洋环境各水声参数的不确定性所引发的声场扰动,对提高水声场预报的准确性与科学性至关重要,极具理论意义与应用价值。基于Workshop’97浅海环境基准模型,以扰动声场与实际声场的相关性函数作为量化指标,通过Kraken波动理论数值模型与马尔科夫链蒙特卡罗随机统计思想,基于单因子变量原则模拟分析了浅海水平不变环境中各水声参数声场扰动敏感性大小及其相关性,结果表明:沉积层声速C_1、水深D_1敏感性最强,沉积层衰减系数αs、沉积层密度ρs、沉积层声速C_2、沉积层厚度D_2、基底声速C_3次之,基底衰减系数αb、基底密度ρb几乎无影响;αs、ρs、C_1、D_1敏感性随距离增加逐渐增强,C_2、D_2、C_3敏感性随距离增加逐渐减弱;D_2、C_2,D_2、C_3,C_1、C_3,C_2、C_3之间存在较强的正相关性,D_2、C_1,C_1、C_2之间为显著的负相关性。     

基于可穿戴传感器的普适化人体活动识别

为了提高日常活动识别的准确性和自动化程度,减少人为干预,提出了利用可穿戴传感信号作为输入,通过深度神经网络进行人体活动识别的方法.首先,设计了普适环境下人体活动识别的系统架构,建立了一套加速度、生理信号等传感数据的采集系统;然后,对获取的传感数据进行降噪、加窗与归一化等预处理,并设计了长短时记忆递归神经网络来进行特征的自动提取和融合,从而实现活动识别.实验结果表明,该方法减少了对人工和专家知识的依赖,自动进行多模态传感器的融合,智能化程度高,分类效果好.     

基于RMS分频的高可懂度语音评价方法

语音可懂度是语音信号的一种重要属性,在归一化协方差评价方法（NCM）的基础之上,以相对均方根（RMS）为阈值对语音信号进行分割,对高于均方值的语音段和低于均方值的语音段进行了分段可懂度评估,同时,提出了一种新的可懂度评价模型,结合了这两种语音段对语音可懂度的相对贡献,共同评价语音的可懂度。实验结果表明,高均方语音段相对于低均方语音段对可懂度具有更高的贡献,利用新的模型将这两种语音段的评价结果进行重新结合,评价效果得到了显著提升。     

路轨平整度检测系统设计与实现

路轨的平整度直接影响列车运行的振动和平稳,直接影响列车提速的最高运行速度和钢轨的使用寿命.根据现行焊轨生产基地的实际工程需要,设计并实施了一套基于自适应技术的路轨平整度智能检测系统.系统采用激光长位移逐点扫描技术,提取路轨表面轨迹平整度信号,经数据辨识、融合和模型参考算法,进行计算机信息处理,检测路轨表面平整度数据是否落入误差带来判别合格与否,并以图形方式显示.通过实验室重复性测试及两年来在生产现场的实际运行,系统符合设计要求,检测可靠,性能稳定.     

C#和LabVIEW混合编程在水产养殖溶解氧监控中的应用

水产养殖过程中,为了实现溶解氧的实时监测和及时报警,提出一种C＃和LabVIEW混合编程的溶解氧监测控制系统。LabVIEW负责数据采集,C＃上位机程序通过调用LabVIEW生成的DLL,用户通过C＃程序给LabVIEW发送采集命令,当LabVIEW接收到用户的命令后进行数据采集。系统的主要特点是在上位机上根据养殖水产品的养殖时段,动态调用溶解氧的预测算法,实时传递采集指令给各个 Lab-VIEW子程序,将数据采集和数据分析处理分开,减少由于LabVIEW的串口轮询通信方式带来的CPU使用率。系统能够在当溶解氧超过设定的报警值时及时报警,确保养殖水环境参数正常。     

基于密度-距离图的交互式体数据分类方法

体数据分类是体绘制中传递函数设计的核心问题.标量值-梯度模直方图作为表征体数据的一种经典二维特征空间,已被广泛应用于分类体数据.然而,大部分已有方法存在过于依赖分类算法的参数设置、运算效率低、交互复杂度高等问题.以标量值-梯度模直方图的密度分布为基础,并依据物质中心密度大且物质中心间距离远这一特性,首先快速计算每个数据点的密度及每个数据点到比其密度大的点的最小距离;然后,将所有数据点投影到密度-距离图,并以密度-距离图作为人机接口,使用户能够交互地选择多个密度中心来分类体数据并设置传递函数.通过多组实验验证,所提出的方法无需预设物质类别的数量,分割标量值-梯度模直方图的准确度较高且速度较快,所设计的密度-距离图是一个有效的人机交互接口,可以有效地引导用户完成由粗糙到精细的递进式体数据分类和可视化过程.     

多维数据的在线自组织方法

随着Internet 的高速发展,用户对在线服务质量的要求越来越高,本文提出了一种在现有硬件资源的基础之上提高数据在线组织管理灵活性的方法。指出了数据的多维度、结构化的特点,采用用户请求的异步通信方式,结合动态树视图实现多维数据的在线自组织,实验结果证明了这种方法在数据自组织管理、web响应延迟等诸方面均能取得令人满意的效果。     

国家级网络教育精品课程“数据结构与算法设计”的建设与实践

本文针对远程网络教育的特点,从网络资源建设、师资队伍建设、教学和学习活动设计以及网络服务支持等几方面总结了国家级网络教育精品课程"数据结构与算法设计"的建设与实践过程。教学实践表明,该课程的建设符合远程网络教育的规律和教学改革的方向,所建设的网络资源已经在远程教育中发挥了重要作用。     

基于无向图的选票版面结构理解算法

目前的选举系统或选票识别算法都简化了选票的版面理解,无法适应不同类型选票的准确定位、识别。该文在版面分割的基础上,提出一种基于无向图的选票版面结构描述方法,采用改进的深度优先遍历算法实现多种类型选票的准确定位和批量快速统计。实验证明,该方法具有选票设计灵活、精度高、通用性好、处理速度快等特点。     

Ad Hoc网络自适应退避算法吞吐量研究

基于AdHoc网络IEEE802.11协议原理,对AdHoc网络标准DCF算法进行了改进,提出了一种自动调整最小竞争窗口W0的退避算法(Adaptive minimumcontention Window Binary Exponential Backoff algorithm,简称AWBEB算法),建立了AW-BEB算法的二维Markov链模型,导出了该算法的稳态分布和终端数据发送概率,分析了该算法的吞吐量和稳态吞吐量,对该算法吞吐量进行了编程仿真及数学解析研究,验证了AWBEB算法。研究结果表明,与DCF算法相比,AWBEB算法具有更好的网络吞吐性能;AWBEB算法网络吞吐量的编程仿真结果与数值计算结果吻合较好。