非线性最小二乘法在离心泵特性曲线拟合的应用

针对常用离心泵特性曲线拟合算法中出现的驼峰形曲线问题,通过比较多种常用的拟合算法,并分析其优缺点;以山西某泵站离心泵为例,采用非线性最小二乘法拟合水泵特性曲线;最后通过泵站离心泵的实测数据,与最小二乘拟合的结果进行对比分析。结果表明,非线性最小二乘拟合算法精确度可靠,拟合出的离心泵特性曲线符合实测数据的整体趋势,更加合理可靠。研究成果可为泵站运行管理提供参考。     

基于UEFI的Flash更新的开发研究

为了解决当前BIOS(basic input output system,基本输入输出系统)Flash更新存在的种种弊端,提出了一种在UEFI(uni-fied extensible firmware interface,统一的可扩展固件接口)中实现Flash更新的方法。根据BIOS FLASH更新的特点,对其当前存在的问题进行分析,并基于UEFI2.3的规范说明文档,介绍了UEFI提供的技术支持手段。在此基础上,给出了在UEFI下Flash更新的具体方法,从而为提高Flash更新的统一性、有效性等问题提供了可行的解决途径。     

基于C8051F的列车制动智能监控系统设计

本文针对机车运行过程中可能出现的制动故障,设计了一种以C8051F005单片机为核心控制器的列车制动监控系统,并给出了系统的总体结构、硬件组成及软件功能框图。此系统能对制动机进行实时监测、状态分析、故障报警与排除,从而保证列车安全稳定的运行,具有很好的经济效益和应用前景。     

物联网中基于KNN和BP神经网络预测模型的研究

物联网中,无线传感器网络由于环境、资源等因素的变化和限制,会导致部分数据异常或丢失,使数据传输的可靠性降低。因此常用的BP神经网络方法在根据最终获取数据进一步处理时的准确性不高。提出K近邻算法和BP神经网络相结合的二阶段预测模型,先使用K近邻算法对BP神经网络输入数据中异常或缺失数据进行估值和替换预处理,同时进行初步预测,然后将预处理后的数据输入BP神经网络,综合BP神经网络和KNN的预测结果给出最终结论。实际环境中实验表明,所提出的模型能够有效地提高物联网环境中预测的准确度和稳定性。     

普适计算环境下信任管理模型的研究

普适计算环境下,各种资源、设备、应用以及环境均是高度动态变化的,因此如何衡量实体间的信任关系成为了一个十分重要的问题.传统的安全和认证方法基于可信第三方,而在动态的普适计算环境下,可信第三方的设置是不现实的,也是不可行的.基于以上问题,提出了一个新的普适计算信任管理模型,该模型集成了信誉和风险分析机制,考虑了多种相关因素,可以有效建立和度量各实体间的信任关系.相关仿真结果证明,该模型是行之有效的.     

表面肌电信号数字传感器的设计

介绍了表面肌电信号数字传感器的设计方法。根据表面肌电信号产生特点和采集技术的基本要求,研究电极的形状和正确的放置方法,采用仪用放大器INA128设计前置放大电路。设计有源滤波器,应用串行A/D转换芯片输出数字信号。实验表明,该方法可以提高信噪比,减小噪声,有效地提取出表面肌电信号。     

基于可靠性理论的状态维修决策模型研究

维修时机的选择是状态维修的主要任务之一.为准确预测设备最佳维修时机,根据直到当前时刻的设备监测信息,利用可靠性理论与随机滤波理论,建立了设备可靠度预测模型及以单位时间内总的停机时间期望值和单位时间平均费用为组合优化目标的状态维修决策模型.模型克服了以单位时间内最小维修费用等为优化目标的设备状态维修决策模型的局限性,提高...     

低功耗与非型TCAM的原理介绍与时序研究

基于TCAM(三元内容寻址存储器)的硬件路由查找支持最长前缀匹配,可保存任意长度的关键字表项,实现快速路由查找和分组转发.如何降低功耗和协调各组分间大量的时序关系成为TCAM发展的瓶颈.介绍了"与非"型TCAM的工作原理和组成电路,并提出"哑单元行"的新思想模拟实际充放电时间,从而解决时序控制问题.     

增强现实中基于自然特征的实时跟踪方法

在增强现实系统的复杂场景中,对目标的实时跟踪受到场景中诸多因素的制约,导致实时跟踪方法效率低且不准确,为此提出一种基于自然特征的实时跟踪方法。设计了一种螺旋分割模型,对捕获的图像进行螺旋分割,利用SURF算法在分割子块中提取特征点,并进行匹配。在对目标进行跟踪定位时,利用前一帧来预测当前帧目标出现的位置,以减少SURF算法的扫描区域,加速系统运算效率。实验中分别对场景光线强弱、视点和仿射变化以及目标被部分遮挡等不同情况进行测试,该方法均表现出较高的跟踪效率。     

一种新的自适应Lee图像增强算法

该文对Lee图像增强算法及其改进型算法进行了较深入的研究,发现了其存在的问题,提出了一种新的图像增强方法。该方法补充了一个有用的非线性变换,增加了原Lee算法的普适性;其次利用灰度值的统计特性达到了图像自适应增强的目的。实验结果表明:新算法不仅具有较大的适用范围,而且能够有效地增强整个图像的对比度,提高图像的视觉效果。