3A平台开核实战指南——可开核处理器及主板大全

天下真的有免费的午餐？答案肯定是有,但这种免费往往是有条件的。如果你得到的好处远远大于你付出或者承受的风险,这样的好事为什么不考虑一下呢？本专题将帮助大家在把风险降低到最低的前提下,过一把3A平台的开核瘾！     

水声CDMA多用户通信系统仿真研究

针对水声环境通信系统码间干扰和相位偏移问题是水下多用户通信面临的主要问题,水下有限的发射功率使接收机对远距离用户信号的接收性能较低。提出了一种水声码分多址多用户通信系统,系统采用多输入多输出(M IMO)判决反馈均衡器补偿码间干扰、抑制多址干扰,同时利用扩频增益提高接收性能并进行仿真验证。计算机仿真结果表明,当扩频码长度为15、输入信噪比为16dB、远距离用户信号功率比近距离用户低14dB时,接收机能够对各用户信号无误码地接收,证明了系统的有效性。     

“可编程序控制器原理及其应用”课程试验教学软件的研制

本文在原有的TVT-90硬件和软件实验系统基础上,用组态软件实现"可编程序控制器原理及其应用"试验的动态模拟和仿真,在计算机上实现实验过程的动画仿真,使学生在实验过程中可以进行与生产过程的交互模拟,反复验证自己的程序设计过程是否正确,并且理解真实的生产装置的控制过程。     

面向电网监测激光光纤供能的瓦级光伏转换器研究

激光光纤供能技术因其安全性和可靠性特别适合应用于电网监测设备的供电中。电网监测对激光光纤供能提出了瓦级功率需求,作为核心组件,具有高光电转换效率的激光光伏转换器对供能系统的长期可靠运行至关重要。基于砷化镓的单PN结光伏转换器可在较低输出功率下获得很好的光电转换效率,但由于开路电压低,增加电流和输出功率会带来高电阻损耗,导致转换效率降低。本文研究了基于单片集成垂直串联多个PN结子电池以提高开路电压和输出功率的方法,并对研制的多结光伏转换器进行了表征测试。测试结果表明,五结光伏转换器的开路电压接近6 V,能以大于54%的转换效率输出5 W功率,且能在较大输出功率范围（约1 W~8 W）保持50%以上转换效率。具体应用中,可根据监测设备的负载功耗和工作条件做进一步优化设计。     

基于固定增量单样本感知器的AdaBoost算法

针对传统AdaBoost算法在分类过程中时间复杂度和算法学习复杂度较高的问题,提出一种改进的算法AdaBoostFISP。以固定增量单样本感知器为弱分类器,在感知器的权值更新上采用固定增量代替变量增量,从而减少运算时间、降低学习复杂度。实验结果证明了该算法在预测准确性、学习复杂度和时间复杂度等方面的优势。     

基于信息向量机的神经活动分类和译码研究

利用信息向量机(IVM)算法对来自脑皮层的少量运动神经元激发率进行分类,识别出神经状态,用该神经状态指导神经元激发率的译码。将IVM算法与支持向量机算法、相关向量机算法进行实验比较,结果证明,IVM算法的神经活动分类和译码性能最优,运行时间最短。     

J2ME移动远程控制应用的研究

讨论采用J2ME技术实现移动远程控制应用的方法.方法在手机端采用MIDP里的HttpConnection接口技术,PC端采用Servlet技术,并实现了手机对PC机的远程控制.方法可运用于智能居家、家电信息化等,推动物联网发展普及.     

高等学校思想政治理论课“一页纸考试”探析

构建科学的学生成绩考评机制是提高高等学校思想政治理论课教学实效性的重要因素。在高等学校思想政治理论课教学中实 施“一页纸考试”具有以尊重学生学习的主体能动性为前提,以塑造大学生健全的人格为导向,以培养大学生树立坚定的理想信念为 目的的特征。这一考试方式变革了传统试卷设计形式,促进了学生系统掌握思想政治理论课程的知识体系,拓展了学生的思维空间, 推动了学生非智力品质的发展并能帮助教师及时了解学生对知识的掌握程度和能力水平。在实践中,还要通过引导教师更新教育理 念;提高教学水平和命题质量;学生改进学习方法;相关部门进一步规范考试的组织和程序等措施进一步完善“一页纸考试”方式,构 建更加科学的学生成绩考评机制。     

p范数正则化支持向量机分类算法

L2范数罚支持向量机(Support vector machine,SVM)是目前使用最广泛的分类器算法之一,同时实现特征选择和分类器构造的L1范数和L0范数罚SVM算法也已经提出.但是,这两个方法中,正则化阶次都是事先给定,预设p=2或p=1.而我们的实验研究显示,对于不同的数据,使用不同的正则化阶次,可以改进分类算法的预测准确率.本文提出p范数正则化SVM分类器算法设计新模式,正则化范数的阶次p可取范围为02范数罚SVM,L1范数罚SVM和L0范数罚SVM.     

基于混沌粒子群优化的约束状态反馈预测控制算法

提出一种基于混沌粒子群优化的约束状态反馈预测控制算法,用于解决带有输入约束和状态约束的控制问题.将混沌粒子群优化引入到约束状态反馈预测控制的滚动优化过程中,增强了算法在约束范围内的局部搜索和全局搜索能力.通过对一个实际的带有约束的线性离散系统控制优化问题的解决,验证了基于混沌粒子群优化的状态反馈预测控制算法的可行性和有效性,与传统的二次规划算法的比较结果说明了此算法的优越性,证明了状态反馈预测控制系统良好的鲁棒性.