一个新的基于度约束的组播路由算法

论文根据网络节点在通信中复制信息的能力,研究了节点的度约束以及费用最小的组播树问题,并提出了一种新的算法,当动态加入节点时,不用完全重新计算就可以得到新的组播树,以适用于某些特殊的场合。通过实验表明,算法的费用接近于以往算法,但是建立初始路由的时间要少得多,实验表明该算法具有较强的实用性。     

基于实时多任务操作系统μCOS-Ⅱ的C8051F系列单片机应用系统开发

介绍了μCOS-Ⅱ的工作原理及C8051F系列单片机的特点,讨论了将μCOS-Ⅱ移植到C8051F040单片机应用系统中的方法.应用系统实现了串口通信及CAN通信等任务.     

基于SMBus的双单片机多通道ADC

针对人行径方向测量的红外探测系统需求,提出了实现多通道模数转换器(ADC)的一种新方法,采用了双片可独立工作的带有8通道ADC的单片机,基于双片单片机之间的SMBus通讯可实现16通道ADC系统,从而可简化后端处理电路,提高系统的数据处理能力,并取得较好的数据采集的同步性.     

基于PCB钎焊工艺制作小型双PCB组合式气体FAIMS传感器及其实验研究

为解决FAIMS成本高、工艺复杂等问题,基于PCB钎焊技术,设计制作了一种小型双PCB组合式气体FAIMS传感器。该传感器在PCB极板上设计了U型气孔槽,利用低温焊锡膏将极板隔离并形成离子通道,使板间距控制在0.2 mm,并将针-环离子源、迁移区以及检测区进行了组合,组合尺寸为61 mm×57 mm×3.4 mm。针-环离子源中针尖曲率半径为28μm的不锈钢针为放电阴极,PCB极板上3 mm过孔敷铜的铜环作为放电阳极。研究表明,随着射频电压的升高,分辨率从0.3增加到3.9,增加载气湿度能提高谱峰的分辨率,增加载气流速能提高谱峰的灵敏度,加入一定比例的改性剂能够实现同分异构体的分离,且传感器对乙酸乙酯的检出限达到64μg/L,检测时间为6 s。所设计的FAIMS传感器具有造价低、气密性好、分辨率高等特点。     

基于INTERNET的在线IP页面信息单元实时解析的设计与实现

本文实现了任意给定的IP页面信息单元实时在线解析,并完成被解析信息单元库生成。并且实际解析了http：／／www．hbnu．edu．cn（218．197．16．8）IP页全部文本信息单元、内部包含的全部E_mail地址。证明本解析系统一致适用。从而能有效地进行特征信息的广域发现和对应IP的精确锁定。     

基于MAK仿真平台的要地防空作战仿真研究

结合要地防空作战样式特性,构建了基于MAK仿真平台的分布交互式作战仿真系统,研究了要地防空CGF框架和仿真实体的探测器、控制器和执行器组件,采用Stealth开发了地空导弹武器系统和飞机视景仿真系统,模拟了地面和空中战场环境,并最终形成了初步仿真案例。研究成果对采用MAK平台开发作战仿真系统有一定借鉴和参考价值。     

一种面向3G接入的物联网安全架构

物联网正处于全面发展阶段,无线传感器网络、RFID网络、3G通信网络等各种不同网络结构与无线通信技术不断融合,物联网网络规模迅速扩大,物联网环境变得越来越复杂,物联网内实体间的信任关系、安全通信及安全体系等安全问题将比现有网络系统更加复杂和难以解决.简要介绍物联网的系统结构和基本的安全需求,重点介绍了已有的3G接入和前端无线传感器网络安全研究,提出了一种面向3G接入的物联网安全架构,最后详细介绍了已实现的面向3G接入的物联网安全验证系统,包括系统组成和安全协议.     

基于IOWC-GOWA算子的区间组合预测模型

在连续区间数广义有序加权平均（C-GOWA）算子基础上,将IOWA算子和C-GOWA算子相结合,提出诱导有序加权连续区间广义有序加权平均（IOWC-GOWA）算子的概念。以指数支撑度作为相关性指标,构建新的组合预测模型。通过实例分析说明该模型能有效提高预测精度。     

基于BIG-WFCHI的微博信息关键特征选择方法

特征选择是用机器学习方法提高转发预测精度和效率的关键步骤,其前提是特征提取.目前,特征选择中常用的方法有信息增益(Information Gain,IG)、互信息和卡方检验(CHI-square test,CHI)等,传统特征选择方法中出现低频词引起的信息增益和卡方检验的负相关、干扰计算等问题,导致分类准确率不高.本文...     

基于局域判别基的音频信号特征提取方法

音频特征提取在音频信号分析和处理中起着非常重要的作用。考虑到音频信号的非平稳性,对音频信号进行小波包分解,为了获取健壮的特征,采用改进的局域判别基（LDB）技术对小波包树进行裁剪,提取局域判别基各子空间能量的统计特征组成特征矢量,并利用Fisher准则函数进行特征选择,根据特征矢量设计支持向量机分类器,对三类音频进行分类识别。实验结果表明,该方法提取的特征矢量在音频信号分类中是非常有效的。