汽车牌照识别系统的设计与实现

基于图像处理技术设计与实现了汽车牌照识别系统.     

基于DSP的高阶COSTAS锁相环的设计

COSTAS环是一种闭环自适应系统,用于提取相干载波.本文主要介绍了一种用于载波同步的高阶COSTAS环路,用于完成MPSK的相干解调中的载波同步.本文提出了一种便于软件实现的COSTAS环路的简化结构,用于完成8PSK的载波同步,并详细讨论了采取数字信号处理器(DSP)编程实现COSTAS环路的一些问题.     

基于ARM的嵌入式大容量存储设备的设计

本论文采用USB技术,以SD卡作为存储介质,提出了在AT91SAM7S64处理器上开发USB大容量存储设备的解决方案;本系统基于处理器内嵌的USB设备端口,遵守大容量存储设备类规范,从功能上把系统的实现划分为物理层、设备枚举层、设备响应层和磁盘功能层四个层次,实现了嵌入式系统与PC的数据交换.     

资源数字化方法的研究与应用

本文阐述了基于数据库与地理信息系统(以下简称GIS)技术的资源数字化方法,并使用.NET和MapX编程实现了新疆植物检索系统.对其它相关学科的资源数字化有一定的借鉴意义.     

基于模块化设计方法实现FPGA动态部分重构

介绍了Xilinx FPGA的配置原理和FPGA模块化设计流程以及划分重构模块的原则.通过一个实例介绍了采用模块化设计方法实现Virtex-E FPGA动态部分重构的过程,能使重构模块在系统运行时改变其逻辑功能,而固定模块逻辑功能不中断,同时器件的重构时间大大减少.     

扭曲的涡旋光束在海洋湍流中的传输因子

基于扩展惠更斯-菲涅尔原理和维格纳分布函数(Wigner distribution function,WDF)二阶矩,推导了部分相干扭曲涡旋光束(partially coherent twisted vortex beam,PCTVB)在海洋湍流中传输时的M2因子和角扩展θ(z)。通过数值模拟方法详细研究了海洋湍流对光束M2因子和角扩展θ(z)的影响,结果表明温度方差耗散率ΧT和温度盐度贡献比w越大、动能耗散率ε和各向异性因子ξ越小时对PCTVB的M2因子和角扩展θ(z)的影响越大。此外研究发现,相较于非扭曲涡旋光束(PCVB),PCTVB有更好的抗海洋湍流的能力,且增大拓扑荷数m以及扭曲因子绝对值｜μ｜后,PCTVB的M2因子和角扩展θ(z)显著减小,光束的抗海洋湍流能力增强。并且增大束腰宽度w0和波长λ,以及减小初始相干长度δηη(η=x,y)同样可以增加光束抗海洋湍流的能力。本文的数值研究结果对海洋光通信具有重要意义。     

基于Conv1d-LSTM模型的能源分配预测

能源分配问题往往与其所在区域环境有关,能源分配的预测可以通过当地环境因素数据来推测之后对该区域的能源分配数值,最大程度上分配好能源. LSTM网络预测短期效果良好,但预测较长时期的数据会导致误差积累,速度慢且准确性差; Informer是近期新提出的能源预测算法模型,速度快但在该任务上预测能力不够.本文提出Conv1d-LSTM模型,预测结果优于上述两个模型,具有更低的平均绝对误差和均方根误差.     

A blockchain-based framework for data quality in edge-computing-enabled crowdsensing

With the rapid development of mobile technology and smart devices, crowdsensing has shown its large potential to collect massive data. Considering the limitation of calculation power, edge computing is introduced to release unnecessary data transmission. In edge-computing-enabled crowdsensing, massive data is required to be preliminary processed by edge computing devices (ECDs). Compared with the traditional central platform, these ECDs are limited by their own capability so they may only obtain part of relative factors and they can’t process data synthetically. ECDs involved in one task are required to cooperate to process the task data. The privacy of participants is important in crowdsensing, so blockchain is used due to its decentralization and tamper-resistance. In crowdsensing tasks, it is usually difficult to obtain the assessment criteria in advance so reinforcement learning is introduced. As mentioned before, ECDs can’t process task data comprehensively and they are required to cooperate quality assessment. Therefore, a blockchain-based framework for data quality in edge-computing-enabled crowdsensing (BFEC) is proposed in this paper. DPoR (Delegated Proof of Reputation), which is proposed in our previous work, is improved to be suitable in BFEC. Iteratively, the final result is calculated without revealing the privacy of participants. Experiments on the open datasets Adult, Blog, and Wine Quality show that our new framework outperforms existing methods in executing sensing tasks.     

An SPH-based mass transfer model for simulating hydraulic characteristics and mass transfer process of dammed rivers

Engineering with Computers - Aerated flow characterized by complex mass transfer processes with multiple hydraulic properties is a common enviro-hydraulics phenomenon, which have a variety of...     

基于神威·太湖之光的非结构网格计算加速算法

在国产异构众核平台神威·太湖之光上的非结构网格计算具有稀疏存储、离散访存、数据依赖等特点,严重制约了众核处理器的性能发挥。为解决稀疏存储和离散访存问题,提出一种N阶对角染色算法,以有效平衡主从核计算并利用从核将全局访存转化为LDM访问。针对数据依赖造成的计算竞争问题,采用自适应和无依赖的任务划分方法,避免并行计算时的数据冲突。为对处理器架构和非结构网格计算进行优化,采用主核与从核异步并行的方式,差异化使用主从核以充分利用硬件资源,同时,取消处理器提供的寄存器通信机制,降低从核阵列的同步开销同时便于扩展到新一代神威平台。此外,使用计算访存异步重叠技术来充分隐藏访存延迟。利用SpMV、Integration、calcLudsFcc算子进行实验,结果表明,相比主核实现,组合加速算法在不同算例规模下平均取得了10倍的加速效果,加速比最高可达24倍,N阶对角染色算法相比非染色分块算法取得了超过5.8倍的性能加速,有效提升了数据局部性和计算并行度。该算法对有依赖关系的计算冲突算子同样具有良好的加速性能,验证了自适应和无依赖任务划分方法的有效性。