基于Xscale腕戴式单兵通讯系统设计与实现

设计并实现了适用于作战单兵的无线通讯系统,将通常为头盔式或背心式的通讯系统设计为腕带式通讯系统;文中在嵌入式平台上结合单兵通讯系统的要求,提出了腕戴式单兵通讯系统的总体设计;并根据军用要求,通过简化修改TCP/IP协议栈,提出适用于嵌入式的网络协议栈,来实现以单兵通讯系统为基点的局域网组网:选用以Intel Xscale PXA270为处理器的腕式计算机作为单兵数字助理单元以及军用无线电台共同构成单兵无线通讯系统;通过硬件实现完成了两点间的基本通讯功能以及简单的组网过程.     

嵌入式系统课程体系及其创新实践的探索

随着嵌入式计算机技术的迅猛发展,学生分析、解决嵌入式应用实际问题的能力亟待提高。本文提出对嵌入式系统课程体系进行整体优化,注重高低搭配、层次划分,让学生根据自己的基础、能力及兴趣选择不同的教学内容及配套实验内容,有足够的个性发展空间,以满足不同领域对嵌入式人才的需要。     

山东民间虎纹样文化研究

虎纹样文化是中华民族文化的重要组成部分,是民间审美的重要对象之一。山东民间虎纹样是山东地域内一种独特的文化现象,体现了当地的民风民俗、生存状态,有一定的文化价值、艺术价值、科技价值以及经济价值。本文从虎纹样的文化内涵、体现载体及艺术风格等方面对山东民间虎纹样文化进行了具体的阐述。这不但是对虎文化资料的丰富,同时唤起人们对虎纹样文化遗产的珍视,进而弘扬、保护。     

现代纤维艺术创作中的触觉体验

触觉是一种重要的感觉方式,是将外界的刺激信息传递到大脑的手段。纤维艺术媒材的特殊性使纤维艺术家创造过程中充分的依靠触觉对纤维媒材的触觉体验并形成了自身的材料观和空间观念。本文从多个艺术家在创作中对纤维媒材的触觉体验出发,进一步论证了触觉体验对于纤维艺术创作的重要性。     

试论数字化博物馆空间艺术形态设计构思

数字化博物馆设计基于现代电子技术的发展,作为一种视听艺术,在二维的界面载体上构建出多维的视听虚拟空间的几种空间艺术形态的探讨。数字化博物馆的空间艺术形态表现形式本身就具有鲜明的空间性。设计师对虚拟空间形态的运用,会给观众带来更多趣味性和艺术性。对于设计师而言,设计创作的关键是从二维到多维空间思考角度的转变,并赋予其全新的审美趣味交流。     

基于神经网络的变流量管路摩阻系数计算

应用改进的BP神经网络算法对过渡区内流量变化下的蒸汽管路摩阻系数进行了预测,解决了因蒸汽流量变化而使得摩阻系数值计算过程复杂繁琐、效率低下的问题。实例表明,该方法得到的仿真值与Colebrook方程计算值符合较好,所产生的误差平均水平能够满足工程计算的精度要求。     

MF-TDMA信道分配研究

MF-TDMA因其灵活的分配策略和信道利用率在通信系统中广泛使用。由于信道资源有限性以及用户需求的多变性,使得如何将有限的信道最大的利用以便为更多的用户服务成为MF-TDMA的关键问题。针对这一问题,文章首先对MF-TDMA信道结构进行处理,将MF-TDMA的信道分配问题转为二维装箱问题。然后,针对该问题的常规算法FFA进行改进,提出了基于最小资源浪费率的FFA贪心算法（IFFA）。最后,对给出的结果进行了简单的验证。     

一类新的寻求全局最优解的填充函数

填充函数法是一种求解多变量、多极值函数全局最优化的有效方法,该方法最早由葛入溥在文献[1]中提出,这种方法的关键是构造填充函数.文中在无Lipschitz连续条件下,考虑用单参数填充函数求解无约束全局优化问题,给出了一类新的形式简单的单参数填充函数.容易证明该填充函数在参数充分小时就能保持其填充性质.根据这个填充函数还提出了一个求解无约束优化问题的填充函数算法,通过一些检验函数的数值运算结果验证了算法的可行性和有效性.     

Distributing weights under hierarchical clustering: A way in reducing performance breakdown

This paper proposes a clustering asset allocation scheme which provides better risk-adjusted portfolio performance than those obtained from traditional asset allocation approaches such as the equal weight strategy and the Markowitz minimum variance allocation. The clustering criterion used, which involves maximization of the in-sample Sharpe ratio (SR), is different from traditional clustering criteria reported in the literature. Two evolutionary methods, namely Differential Evolution and Genetic Algorithm, are employed to search for such an optimal clustering structure given a cluster number. To explore the clustering impact on the SR, the in-sample and the out-of-sample SR distributions of the portfolios are studied using bootstrapped data as well as simulated paths from the single index market model. It was found that the SR distributions of the portfolios under the clustering asset allocation structure have higher mean values and skewness but approximately the same standard deviation and kurtosis than those in the non-clustered case. Genetic Algorithm is suggested as a more efficient approach than Differential Evolution for the purpose of solving the clustering problem.