基于FPGA小数内插的新型数字射频存储器设计

介绍了数字射频存储技术的基本原理及其实现结构,分析了影响其性能的各种因素.提出了基于FPGA小数内插的方法对传统数字射频存储器进行改进,在不提高系统工作时钟的条件下,试图提高回波模拟信号的距离精度,给出了改进后的数字射频存储器结构.经过实际系统测试,证明了改进后的数字射频存储器可有效提高雷达回波信号的距离精度,满足距离高分辨雷达的需求.     

基于罗克韦尔PLC的时钟伺服控制系统

采用了罗克韦尔PLC设计了时钟的伺服控制系统.控制系统硬件主要采用罗克韦尔自动化公司的ControlLogix1756控制器、1756-M08SE运动模块、3个Ultra3000数字伺服驱动器和3个Y-1002伺服电机,其中时针、分针和秒针分别由一个伺服电机单独驱动.在此基础上,开发了控制程序和人机界面.系统实际运行结果表明,所设计的时钟伺服控制系统具有良好的可靠性和精度.     

一种多源感知数据流上的连续真值发现技术

真值发现作为整合由不同数据源提供的冲突信息的一种手段,在传统数据库领域已经得到了广泛的研究.然而现有的很多真值发现方法不适用于数据流应用,主要原因是它们都包含迭代的过程.本文针对一种特殊的数据流—感知数据流上的连续真值发现问题进行了研究.结合感知数据本身及其应用特点,提出一种变频评估数据源可信度的策略,减少迭代过程的执行,提高每一时刻多源感知数据流真值发现的效率.本文首先定义并研究了当感知数据流真值发现的相对误差和累积误差较小时,相邻时刻数据源的可信度变化需要满足的条件,进而给出了一种概率模型,以预测数据源的可信度满足该条件的概率.之后,通过整合上述结论,实现在预测的累积误差以一定概率不超过给定阈值的前提下,最大化数据源可信度的评估周期以提高效率,并将该问题转化为了一个最优化问题.在此基础上,提出了一种变频评估数据源可信度的算法—CTF-Stream (Continuous Truth Finding over Sensor Data Streams),CTF-Stream 结合历史数据动态地确定数据源可信度的评估时刻,在保证真值发现结果达到用户给定精度的同时提高了效率.最后,本文通过在真实的感知数据集合上进行实验,进一步验证了算法在处理感知数据流的真值发现问题时的效率和准确率.     

一种基于受限约束范围标签传播的半监督学习算法

提出一种基于受限约束范围标签传播的半监督学习算法。首先利用相似性矩阵计算得出概率转移矩阵,进而通过概率转移矩阵得出受限约束范围。然后在约束范围内利用半监督学习框架下的标签传播算法计算基于路径的相似性,路径相似性决定了标签传播的重要路径。由于只使用几条重要的传播路径使得算法中省去计算每一条路径的相似度,计算复杂度大大减少。最终使得标签在带标签数据与未标签数据之间通过几条重要的路径之间传播。实验已经证明此算法的有效性。     

基于云化ANP的巷道冒顶影响因素重要性研究

为了解巷道冒顶事故影响因素之间的关系及导致事故发生的重要性排序,根据专家评判语言的特点及各因素之间存在的语义网络联系性,提出了将云模型嵌入ANP来解决上述问题,即云化ANP模型。该模型既有云模型处理不确定信息的能力,也具有ANP处理网状因素系统的能力,尤其适合处理冒顶这类具有不确定性数据的分析问题。给出了云化ANP的构建过程和分析步骤。结合专家调查所得数据分析了影响冒顶因素的重要性排序,所举实例分析的因素重要性排序为:稳定岩层距巷道顶板表面的距离 >地下水渗水量 >巷道的跨度 >稳定岩层厚度 >顶板岩石的抗压强度 。最后将云化ANP算法应用于类似算法所处理的例子,通过这些例子的结果分析了云化ANP算法的正确性。     

云化SFT下的径集域与割集域的重构与研究

为了克服原有SFT体系中径集域和割集域处理具有模糊性、随机性和离散性故障数据能力不足的问题,使用云模型和SFT相结合的方法来解决该问题。首先使用云模型云化SFT特征函数,得到云化特征函数,进而云化径集域和割集域,最终得到云化径集域和云化割集域。云化径集域和云化割集域没有严格的分界线,分布区域是通过云滴表示的。若云滴表示的元件/系统故障概率小于P_b,这些云滴存在的区域即为云化径集域;反之大于P_b的云滴存在的区域为云化割集域。通过实例分析了元件X₁和系统的云化径集域和云化割集域,得到了他们适合工作的环境因素变化范围组合。分析过程和结果表明云化径集域和云化割集域能克服原始故障数据的不确定性。     

基于层次语义的Web服装图像智能采集方法

以大规模智能采集互联网中的服装图像为目的,研究如何利用互联网上服装图像的伴随文本与服装图像概念之间的关联,实现自动采集各语义对应的服装图像。在HITS(Hyperlink-Induced Topic Search)算法的基础上提出一个基于层次语义的图像采集算法SICR(Semantic-based Image Collection Robot)。该算法在层次语义库的支持下,扩充根集与去除链接工厂页面同步进行。在爬取链接网页前,进行锚文字的相似度计算和页面内容的概念分析,舍弃不符合语义的页面,只下载满足语义的服装图像。算法克服了基于文本分析或链接分析的图像自动提取算法的不足,具有较高的准确率和召回率,实验结果证明了SICR算法的有效性。     

Pairwise Registration by Local Orientation Cues

Inspired by recent work on robust and fast computation of 3D Local Reference Frames (LRFs), we propose a novel pipeline for coarse registration of 3D point clouds. Key to the method are: (i) the observation that any two corresponding points endowed with an LRF provide a hypothesis on the rigid motion between two views, (ii) the intuition that feature points can be matched based solely on cues directly derived from the computation of the LRF, (iii) a feature detection approach relying on a saliency criterion which captures the ability to establish an LRF repeatably. Unlike related work in literature, we also propose a comprehensive experimental evaluation based on diverse kinds of data (such as those acquired by laser scanners, Kinect and stereo cameras) as well as on quantitative comparison with respect to other methods. We also address the issue of setting the many parameters that characterize coarse registration pipelines fairly and realistically. The experimental evaluation vouches that our method can handle effectively data acquired by different sensors and is remarkably fast.     

基于支持向量机的无创血糖光谱算法

为了实现无创血糖浓度检测,提出了基于支持向量机回归模型的无创血糖光谱算法. 该算法使用光电容积脉搏波（PPG）设备对志愿者指端红光、红外光交替采样得到PPG信号,然后通过微创血糖仪测得血糖浓度. 对采集到的PPG信号进行处理提取特征组成特征矩阵,分别运用不同机器学习模型对特征矩阵和实时血糖浓度进行回归训练,得到特征矩阵与血糖浓度间的关系,并对训练得到的函数关系进行验证,选取出高斯核支持向量机模型为最佳训练模型. 实验证明,与偏最小二乘回归进行对比,本文提出的运用核函数为高斯核的支持向量机算法的预测准确度能提升10%～15%,预测的高低血糖正确率达到98%.