近红外耳穴信号的超低频成份提取与分析

血氧超慢信号与脑神经递质的超慢振荡特点具有平行性与同源性。应用940 nm单波长近红外对管,检测识别耳颞穴的透射信息,可以帮助理解脑神经血管耦合的机制,同时发现新信号的特征以支持脑认知研究。具体工作包括:①基于输出能量的最大值寻优探头传感角度;②基于软件SPSS11.0统计描述谎实数据差异显著性的P分数;③利用Agilent54624A型示波器内嵌的FFT功能,提取近红外透射信息中0~100 mHz的超低频特征,以便显示谎和实的差异性。研究工作进一步细化了专用的近红外耳穴信息识别系统,为整机的SoC化奠定了基础。     

自己动手打造低价高效的教育城域网——邗江教育局网络改造侧记

正为促进教育资源共享,充分发挥信息技术在教育教学中的重要作用,邗江教育局对城域网进行了改造,新的城域网采用扬州电信提供的VPN电路服务组建,代替原有的网通VPN线路。将下属     

Zeno——第一个具有完整个性机器人

Zeno——作为2009年市场上的一个玩具,他是不断发展的机器人中最像人的。它丰富的面部表情让这个机器人的个性以及与人的感情交流更加完善了。     

一阶双曲构建Hill密码及计算机模拟

讨论用PDEs构建Hill密码的方法。以一阶线性非齐次双曲方程混合问题的形式给出加、解密问题的模型,由差分格式算法设计可用于加、解密的矩阵方程。改进的Hill密码系统中,矩阵变化多样、密钥空间大且便于传输和管理。用MatLab编制软件实现加、解过程并对部分结果进行分析。     

掺钕单模光纤激光器的调Q实验研究

采用连续运转Ar+激光器5145 Å输出波长光作为泵浦源,采取端泵浦的平凹光学谐振腔结构,用光学斩波器作为Q开关,建立了掺钕单模光纤激光器的调Q实验装置,对这种激光器的调Q特性进行了实验研究和讨论。     

一种基于STM32的ADC数据采集系统设计

电池管理系统芯片是当前的主流芯片之一,其中ADC模块发挥着重要的作用。ADC静态参数中的INL和DNL是测评ADC性能的重要指标,但使用专业设备测试INL和DNL成本过高,因此开发价格低廉的测试板替代专业设备的需求日益显著。为此,文中设计一种价格低廉的ADC静态参数测试系统。首先,阐述测试系统的基本实现原理;然后,从硬件系统和软件系统两个方面进行具体设计。实验测试结果表明,所设计系统可靠性高且成本低廉,可用于电源管理芯片ADC模块的INL和DNL参数测试。     

基于多变量形态学特征的健康老年人认知发展预测算法

由于体积、表面积等常规形态学指标对于皮层下核团而言过于笼统,因此传统的形态特征获取手段难以检测到其表面形态的细微变化。为解决这一问题,本文提出了一种针对皮层下核团的精细特征提取算法,并将其应用到老年人认知状态预测任务上。通过表面共形参数化、表面共形表示和基于互信息的表面流配准,提取了46名被试双侧海马和杏仁核各15 000×2个顶点上的形态学特征;通过斑块选择、稀疏编码与字典学习,和最大池化的降维流程,避免了维度诅咒的同时充分保留了核团的纹理信息;最后,以树为弱学习器,采用GentleBoost算法集成了最终的强分类器做认知预测。结果显示,仅纳入海马和杏仁核两个皮层下结构的新颖特征,即可达到85%的预测准确率,为皮层下结构的精细特征发掘提供了新思路。     

集群环境中微服务容器资源特征分析及优化

在集群环境中部署微服务已经成为微服务部署的重要方式.由于不同种类服务对于CPU、内存、磁盘等资源的需求不同,导致集群中的节点产生资源碎片、出现资源消耗倾斜.如何提高集群资源利用率、降低集群能耗,成为继保障服务级别协议(service level agreement, SLA)之后的重大挑战.本文以阿里巴巴集团2021年发布的近两万个微服务的详细跟踪为数据样本,从容器资源使用情况、节点部署特征和资源消耗偏好等多个维度出发,分析其集群资源消耗特征,发现集群中出现了资源消耗倾斜的情况.通过进一步分析节点中容器部署情况发现容器资源分配不合理加剧了这一现象.基于此我们提出了一种使用深度双Q网络的模型,依据上游服务资源需求的实时变化,对容器资源分配进行优化.对比实验结果表明该方法可以在保证服务SLA的情况下有效提高容器资源利用率,改善节点资源消耗倾斜的情况.     

相位恢复算法:原理、发展与应用（特邀）

研究表明,由于相位比振幅包含更多关于场的信息,因此相位测量在现代科学和工程的诸多分支中始终是研究的热点问题。在可见的电磁波范围内,相位信息很难通过现有的光电探测器直接采集获取。相位恢复技术提供了一种从捕获的强度信息中将相位信息“计算”出来的有效手段,并已成功应用于天文观测、生物医学成像和数字信号复原等多个科学领域。算法是相位恢复技术的核心,也是该技术发展和应用的关键。文中结合物理学原理和信号处理方法对相位恢复算法的基本原理进行阐述,综述了各类相位恢复算法的发展历程及其优缺点,并简单概述了相位恢复算法在光学领域的典型应用,最终指明其面临的挑战和未来的发展趋势:更优异的收敛性能和噪声鲁棒性、恢复更复杂物体相位信息的能力、多目标多任务集成的兼容性。     

一种低轨双星高脉冲重复频率雷达信号的定位模糊消除算法

针对低轨(LEO)双星到达时间差(TDOA)定位系统中雷达信号的定位模糊问题,该文分析了高重频信号的模糊特性,演示了虚假定位点的产生过程,提出一种基于时差序列变化趋势匹配(VTMT)的定位模糊消除算法.在测量时差序列与定位结果对应的理论时差序列之间的残差近似服从正态分布的条件下,通过两个序列的欧式距离作为相似程度衡量依据,筛选出测量时差线与理论时差线最为接近的定位点作为目标辐射源真实位置.校验台测试信号验证了该算法的有效性.仿真结果表明,该算法能够显著提高无模糊定位概率,对长基线时差定位系统中雷达信号的定位具有较高的应用价值.