扩频E2无线中继器的设计

数字复接技术和无线扩频技术是数据通信的两大重要技术,本文阐述了利用这两大技术实现扩频 Ｅ２无线中继器的基本原理和设计方案,并介绍了一种提高数据传输速率的软扩频方法。     

基于动态DCVS网络模型的流量分析及规划方法

针对目前机场远端行李运输目的地编码车系统未对流量进行规划而造成的资源浪费现状,提出了一种基于动态DCVS网络模型的流量分析及规划方法。该方法首先基于图论建立了DCVS静态网络模型,接着根据系统在特定时间段的流量需求,采用最大流最小时间动态流量分析和规划算法对DCVS资源进行动态调度。实验结果显示,该方法可以在很短的时间内完成对DCVS流量的整体分析和规划,实现远端行李运输任务的可行性预测,从而为DCVS资源的控制提供有效的参考依据。     

小波去噪算法在含噪盲源分离中的应用

无噪模型下的盲源分离算法在信噪比较低的情况下并不适用。针对该情况一种解决方案就是先对含有高斯白噪声的混合信号进行去噪预处理,然后使用盲源分离算法进行分离。为此,本文提出了一种适用于信噪比较低条件下的基于平移不变量的小波去噪算法。该算法首先使用高频系数滑动窗口法准确估计含噪混合信号的噪声方差,然后使用Bayesshrink阈值估计算法 得到更加合理的阈值,最后在不降低去噪效果的同时缩小了平移不变量的范围,减少了运算量。实验仿真表明,在信噪比较低的情况下,与传统小波去噪算法相比,该算法可以更加有效地去除噪声,在很大程度上提升盲源分离算法的性能。     

K-聚类的模糊神经网络对DO的控制研究

运用一种基于K-聚类算法的模糊径向基函数（RBF）神经网络对污水处理中的溶解氧质量浓度进行控制,该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点,将模糊控制、RBF神经网络以及K-聚类学习算法相结合以在线调整隶属函数,优化控制规则。通过对阶跃输入仿真分析,其结果表明基于RBF的模糊神经网络控制器具有良好的动态性能、较强的鲁棒性和抗干扰能力,使其快速、准确地达到期望水平。     

计算作业网格执行环境的分析、设计与应用*

针对网格环境下科学计算遗产程序执行涉及到的关键问题进行了分析和设计,提出了一个基于固有计算执行环境+网格运行支持扩展的计算作业网格执行环境,以支持在网格环境下调用执行科学程序,并将其应用到了科学计算遗产程序包装成的网格服务运行中。计算作业网格执行环境很好地满足了传统科学计算遗产程序在网格环境下共享后的运行管理的需要,具有广泛的适用性和参考价值。     

跨云环境下任务调度综述

随着云计算技术的不断发展,越来越多的企业和组织开始采用跨云的方式进行IT交付.跨云环境可以更有效地应对传统单云环境资源利用率低、资源受限以及供应商锁定等问题,并对云资源进行统一管理.由于跨云环境中资源具有异构性,导致跨云任务调度变得更为复杂.基于此,如何合理地调度用户任务并将其分配到最佳的跨云资源上执行,成为了跨云环境中需要解决的重要问题.拟从跨云环境的角度出发,探讨该环境下任务调度算法研究的进展及挑战.首先,结合跨云环境特征将云计算分为联盟云、多云环境并进行详细介绍,同时回顾已有的任务调度类型并分析其优缺点;其次,根据研究现状选取代表性文献对跨云环境下任务调度算法进行整理、分析;最后探讨了跨云环境下任务调度算法研究中的不足和未来的研究趋势,为跨云环境下任务调度算法的进一步研究提供了参考.     

共享浅层参数多任务学习的脑出血图像分割与分类

非增强CT扫描是急诊室诊断疑似脑出血的首选方法,医疗人员通常借助CT图像对疑似急性脑出血患者病灶部位进行手动分割,进而根据临床经验进行分类,这种人工诊断的方式对医师的经验要求较高,主观性较强,将分割和分类任务分开执行,不能充分利用两个任务间相关联的特征信息,时间成本高,增大了基于CT图像快速进行脑出血病灶部位分割及分类...     

Libnet在网络安全编程中的应用

应用Libnet进行网络安全编程的方法,并以具体的应用实例说明其编程过程。     

优先级周期性互换的实时调度算法

针对实时多任务调度时低优先级任务的延迟问题,提出了一种优先级周期性互换的静态优先级调度算法。该方法以固定的时间片为周期,对多任务系统中的某两个不同优先级的独立性任务,周期性地互换它们的优先级级别,在保证较高优先级任务的执行时间的前提下,使得较低优先级的任务有机会尽快执行,以缩短其执行过程中的延迟时间。所提方法能有效解决低优先级任务的实时性问题,从而提高实时多任务系统的整体控制性能。