脉冲性大气噪声的高斯化滤波

传统的非高斯噪声信道下数字接收机中的非线性处理器如：消波器、限幅器、熄灭器等,只是对噪声时域中的较大幅值进行简单处理,没有考虑实际噪声的统计分布特性,对噪声的抑制能力有限;α稳定分布模型虽然能很好的描述大气噪声等非高斯噪声的“重尾”特征,但其概率密度函数除特殊值外无闭式,在实际使用中带来很大不便。首先采用柯西高斯模型,可以对α稳定分布的概率密度函数进行很好的近似;然后通过估计得到的噪声的概率密函数来构建高斯化滤波器,并针对不同α值的SαS分布非高斯大气噪声模型进行专门的高斯化处理;最后通过仿真对比,得出高斯化滤波器的性能明显优于传统非线性处理方法。     

回收系统伞舱门开启装置失效仿真分析

针对某型回收系统伞舱门开启装置在试验过程中的失效问题,对其进行优化改进设计,确保回收系统正常工作.通过分析试验录像,对伞舱门开启装置的失效原因进行预判,用Adams对伞舱门的开启过程进行多刚体动力学仿真分析,为运用MSC Nastran进行强度分析提供数据支撑,在保证强度和功能的基础上提出伞舱门开启装置的优化改进建议.     

基于可靠性的机动雷达升降机构优化设计

可靠性设计与优化设计在机械设计领域产生巨大的作用,但单方面进行可靠性设计或优化设计,都无法发挥各自的全部潜力.针对这一问题,将二者进行有机结合,开展机械产品的可靠性优化设计成为必然.案例中,以某型机动雷达的升降机构为研究对象,基于Adams对其进行参数化建模,在此基础上,对其开展可靠性优化设计.通过与传统优化设计的对比分析,显示该方法的优越性.     

基于二进制串的Trie索引树分词词典机制的研究

分词词典是信息处理系统的一个基本组成部分,其查询效率将直接影响信息处理系统的性能。根据信息在计算机内都是以二进制编码存放的原理,本文把对字符串的处理转化成对二进制串的处理(支持任何语言的字符串),建立基于Trie索引树的分词词典机制。可以根据不同应用系统需求,自动调整二进制串的长度,建立不同的Trie树结构,便于在存储空间和查询效率之间寻找合适的平衡点。这种基于索引的查询速度与词库中词的多少无关,只与词本身的长度有关系;并且公共的前缀索引值随着词汇量的增大而节省大量内存空间。     

μC/OS-II+LPC213x嵌入式开发平台的中断过程分析与优化方法

从ARM7中断处理机制入手,分析了ARM7+μC/OS-Ⅱ平台下的中断处理过程,提出了一套基于中断优先级的ARM中断优化方法。试验证明,此方法在不更改操作系统代码的情况下可以实现中断嵌套功能,有效提高了系统的实时性能,在工程应用中具有一定的实用价值。     

RTL设计中的Verilog代码风格

RTL设计中的Verilog代码风格对综合后的硬件结构起至关重要的作用,相同功能不同风格的代码在综合后可能会产生不同的结构,具有不同的timing和area。     

CMMI体系建立过程及在项目管理中的作用

详细介绍了CMMI的来源、CMMI的5个等级、不同等级的特点以及不同的CMMI等级在控制项目进度和避免项目终止的概率。介绍了基于CMMI模型建立适合组织的体系,以及完成的体系框架和最终的成果情况。最后说明了基于CMMI的体系在项目管理中的作用,并以同行评审为例,详细介绍其在项目计划、项目预算和项目成果的把控方面的有益之处。     

基于Stackelberg领导模式下的云资源定价研究

资源管理是云计算中最重要的一部分。介绍了基于现有云银行模型的云银行生命周期,并提出了合适的定价策略。它根据不同时期云银行的特点得出不同的定价策略。本文的目的是提供一个自动更新机制来定价云资源,从而最大化所有参与者的利益。     

并行Hough变换快速航迹起始

Hough变换在航迹起始领域得到广泛应用,但在扫描次数较少时起始效果不佳。通过转变Hough变换处理结构和改变计数器累加方式,提出了一种并行Hough变换快速航迹起始算法。利用Hough变换将不同时刻的量测集合分别映射到参数空间,继而将空间中具有相同索引的各次累加结果构成累加向量,统计其非零元素的个数,如大于预先设定的门限,则用向量各元素求和作为累加结果,否则置零。将利用该方法获得最终的累加结果进行门限检测来确定是否起始航迹。仿真实验表明,该算法可在密集环境下快速准确地起始航迹。     

网页中商品“属性—值”关系的自动抽取方法研究

商品属性及其对应值的自动挖掘,对于基于Web的商品市场需求分析、商品推荐、售后服务等诸多领域有重要的应用价值。该文提出一种基于网页标题的模板构建方法,从结构化网页中抽取完整的商品“属性—值”关系。该方法包含四个关键技术 1)利用商品网页标题构建领域相关的属性词包;2)基于预设分隔符细化文本节点;3)结合领域商品属性词包获取种子“属性—值”关系;4)结合网页布局信息和字符信息来筛选与构建模板。该文的实验基于相机和手机两个领域展开,获得94.68%的准确率和90.57%的召回率。