Android平台上H.264视频前端模块的研究

随着通信网络的不断升级,手机终端在下行与上行的速度得到了显著的提高.因此相对于2G网络时代,3G与以后的升级网络中,视频应用将会迎来蓬勃的发展.该文将介绍如何在An-droid平台上实现H.264视频应用前端模块的设计与实现.H.264视频应用前端模块将完成手机端摄像头的视频数据采集,压缩,分片等工作.可以为各种视频应用做好前端准备.     

基于非线性相关发现的数据挖掘算法*

现有的关联规则挖掘算法均致力于频繁集搜索,基于预先设置的支持度-置信度之上,具有很大的偶然性,不利于控制;并且关联规则没有体现数据整体的相关性.为了克服以上缺点,引入了非线性相关的概念,应用于不同相关类型规则的挖掘,且无须人为设置参数,从而大大提高了规则发现的实效性.     

源自硫化矿区的氧化亚铁硫杆菌新菌系的鉴定

从广西铜坑矿区多金属复杂硫化矿矿坑水中分离得到了一株嗜酸氧化亚铁硫杆菌(暂命名为TK),该菌株为革兰氏阴性细菌,短杆状,菌体大小为(0.4±0.1)μm×(1.4±0.2)μm,最适生长温度为25~30℃,最适pH值为2.0,化能自养型,能利用亚铁、单质硫和葡萄糖生长,不能利用硫代硫酸钠、蛋白胨生长。测定其亚铁和元素硫的氧化能力,并考察它对铁闪锌矿的浸出效果。以16SrDNA序列同源性为基础构建了包括15株已报道菌种和其他菌属菌株作为外来群在内的系统发育树。结果表明:TK菌株处于单独的一个分支内,与嗜酸氧化亚铁硫杆菌株D2最为相似,相似性为98.67%,推测TK菌株为嗜酸氧化亚铁硫杆菌的一个新菌系。该菌系的分离为嗜酸氧化亚铁硫杆菌多样性和生态分布研究提供了一种新材料。     

翻转课堂在“MATLAB与通信系统仿真”教学中的实践

对于“Matlab与通信系统仿真”课程的教学现状,包括课堂教学学时有限,学生基础层次不齐,且被动式学习不利于培养学生仿真思路,本文探讨了如何将翻转课堂应用于该课程的教学过程中。本文具体阐述了针对该课程的翻转课堂教学模式构建与实施,包括课前学习,课堂以及实验教学,课后反馈以及考核评价。根据学生期末上机成绩分布以及问卷调查,翻转课堂教学模式应用于“Matlab与通信系统仿真”课程能够获得较好的教学效果。     

翻转课堂在"Matlab与通信系统仿真"教学中的实践

针对"Matlab与通信系统仿真"课程课堂教学学时有限、学生基础层次不齐、学生被动学习不利于培养其仿真思路的教学现状,本文探讨了如何将翻转课堂应用于该课程的教学过程中,具体阐述了针对该课程的翻转课堂教学模式构建与实施,包括课前学习,课堂以及实验教学,课后反馈以及考核评价.根据学生期末上机成绩分布以及问卷调查,翻转课堂教学模式应用于"Matlab与通信系统仿真"课程能够获得较好的教学效果.     

基于Zookeeper的分布式ICE中间件研究

分布式ICE中间件是一款高效的RPC框架,它支持跨语言开发,其中的IceGrid服务是整个框架的核心,主要的作用是给客户端提供位置管理,远程管理,负载均衡和服务注册等服务.在ICE构建的分布式平台中,一旦IceGrid服务出现问题,整个网络通信就会出现问题.IceGrid本身支持主从模式的高可用,但是当主节点不可用时,从节点不会自动升级为主节点,必须在从节点进行手动配置重启,这严重影响了IceGrid的效率.Zookeeper是开放源码的分布式应用程序协调服务,它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,本文提出一种基于Zookeeper的IceGrid服务的高可用改进模型,当主节点不可访问时,由Zookeeper在从节点中进行选举协调,选中的从节点自动升级为主节点.     

基于能量关系的小波域音频水印方法

利用音频信号中相邻音频帧之间的高相关性,提出了一种基于相邻两音频帧在小波域的能量大小关系嵌入水印的新算法.结合每两帧之间的能量均值与能量差值特征,以确定用于嵌入水印的音频帧.实验结果表明该方法有较好的鲁棒性和不可感知性,能抵抗常见的信号处理攻击.     

DVR系统中视频采集压缩的软件设计

视频采集和压缩是数字录像机系统的核心内容,其效果直接影响整个系统的性能。该文介绍了基于GM8180+TW2835的Linux嵌入式DVR系统的硬件框架,提出了切实可行的视频采集压缩方案。对嵌入式DVR的开发有一定的参考价值。     

基于线性分段与HMM的时间序列分类算法

抽象出时间序列的多段线性特征,并提出一种时间序列分类算法.该算法包括3个模块:导数估值函数,线性分段方法,DDHMM模型(基于HMM).首先,利用导数估值函数与线性分段方法检测多段线性特征,若满足多线段特征,则将时间序列转化为特定结构的观察值序列;然后,利用训练观察值序列训练DDHMM模型,通过比较各模型产生测试观察值序列的概率值进行分类.实验表明,针对满足多段线性特征的时间序列,该算法具有较高的分类精度,应用在UCI数据集和实际工程中,分类效果好.