DDFS Sunderland算法的改进

本文介绍了直接数字频率合成器(DDFS:Direet Digital Frequency Synthesizer)基本工作原理、主要误差源及改善方法,在此基础上着重计论了压缩数据以等效增加数据容量的Sunderland算法,并提出了一种改进的数据分割方法,可以在杂散和ROM容量之间取得一个最优值,Matlab仿真结果验证了这一点.     

基于嵌入式Linux的SPI设备驱动设计

设备驱动是嵌入式系统的重要组成部分,是CPU与外围设备通信的重要环节.对SPI设备驱动程序进行了需求分析,基于嵌入式Linux针对TMS320DM355视频处理芯片详细设计了SPI设备驱动程序的各功能模块,实现了视频数据的可靠传榆.     

小批量多元控制图建模方法研究

在分析研究现有小批量及多元控制图相关理论的基础上,基于Kalman滤波原理,提出一种综合解决小批量多元过程控制的建模方法。仿真实验及应用实例表明,该建模方法能够充分利用已经取得的数据,动态建立控制模型,从而解决小批量生产过程中建模数据不足的问题。     

SnO2/MWCNTs/PVP电阻式柔性湿度传感器的制备及其性能研究

柔性湿度传感器在可穿戴式健康监测中发挥重要作用,合理选择柔性传感器的材料和工艺是制备柔性传感器的关键。为实现柔性基底的高性能湿度传感器,通过静电纺丝工艺在带有柔性电极的聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)的衬底上制备出SnO₂(二氧化锡)/CNT(MWCNTs多壁碳纳米管)/PVP(聚乙烯吡咯烷酮)湿度传感器和CNT/PVP湿度传感器。通过自主设计湿度生成和测试装置,对两种传感器的灵敏度、响应时间等参数进行测试。实验结果表明,两种湿度传感器输出阻值与相对湿度之间呈线性关系,SnO₂/CNT/PVP传感器的灵敏度是CNT/PVP传感器的3.3倍,说明掺杂SnO₂能显著提高SnO₂/CNT/PVP湿度传感器的灵敏度特性。     

IGBT芯片静态输出曲线连续测量方法

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)芯片的静态输出曲线是考核其能量损耗及指导多芯片并联设计的重要指标之一。现有测量IGBT静态输出曲线的方法多采用商用化的功率器件分析仪,然而商业化功率器件分析仪存在价格昂贵、夹具单一的问题。亟需开发一种简单、快速、有效的静态输出曲线测量方法。面向高压IGBT芯片,提出一种新的静态输出曲线连续测量方法及测试电路,有效减小了IGBT芯片的电导调制效应和温升效应对静态输出曲线的影响。通过实时测量动态过程中的电压及电流,可以快速得到IGBT芯片静态输出曲线。通过对比本文连续法与功率器件分析仪的测量结果,证明了所提方法的有效性。     

新型支距尺检定器在检定中的应用

正随着铁路建设的飞速发展和制造水平的提升,提高和保证支距尺测量量值的准确性非常重要。在JJG1108-2015《铁路支距尺检定规程》中增加了活动式Ⅰ型支距尺检定器的应用。一、基本结构及检定方法传统的Ⅱ型支距尺检定器(见图1)是固定式检定器,结构是由多个固定的测量块直线排列,提供固定的坐标位置点来保障量值溯源准确性。     

一种低拒绝率最小干扰路由算法

介绍经典的最小干扰路由算法MIRA及WSC,针对其在进行链路权重定位时仅考虑单个网络最大流的缺点,提出一种用以实现最小干扰路由的算法MWSC。MWSC能够考虑多个网络最大流的情况,从而准确定位关键路径。仿真实验结果表明,MWSC具有比MIRA和WSC更低的用户请求拒绝率。     

应用相对变换的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络节点负载不均衡的问题,提出了一种应用相对变换的无线传感器网络分簇算法(RTCH)。在成簇阶段,节点将簇头剩余能量、簇头与节点和簇头与基站的传输能耗等参数利用该模型先进行相对变换,再计算簇头适宜度来选择加入簇头成簇,并通过簇头的反馈信息来控制簇的规模来优化网络性能。仿真实验结果表明,RTCH算法能更有效地均衡网络中的能量消耗,延长网络生命周期。     

一种基于局部拓展的并行重叠社区发现算法

处理海量级数据的有效途径之一是将算法分解为一系列互不依赖的任务,然后利用开源工具并行地执行算法。而在重叠社区发现算法中,基于局部拓展的方法在拓展阶段往往仅需要局部社区及其相应的邻居结点的信息,因而具备可并行执行的可能性。提出了一种可并行化执行的局部拓展算法,并借助开源工具Spark将其实现。算法分为4个阶段。首先,挑选出一组不相关的中心结点并使用其对应的局部网络作为种子;其次,通过删除本身连接不是很紧密的局部网络来过滤选出的种子;然后,采用一种批量式的拓展策略来拓展种子,即一次向局部社区中添加一批邻居结点或从社区中删除一批结点;最后,融合相似的社区。在人工生成的网络以及真实世界中的网络上的实验结果显示 ,所提算法既准确又高效。     

一种新型分布式元数据管理策略

高效、可扩展的元数据管理系统是提高分布式存储系统整体性能的关键. 传统的元数据分配策略会导致元数据负载不均衡,以及在多进程资源抢占的情况下,会存在响应处理用户请求效率不高,存储文件数目受限等问题. 上述问题在高并发、低延迟的数据存储需求中尤为突出. 提出了一个基于一致性Hash与目录树的元数据管理策略,并实现了相应的分布式元数据管理系统：利用负载均衡算法,对元数据进行迁移,保证了粗粒度负载信息收集,细粒度调整的均衡策略. 多项实验的结果表明,该策略能实现元数据负载均衡,降低用户请求处理延迟,提高分布式系统的可扩展性和可用性.