填空题命题规则与评分算法

填空题答案既有客观性,也有主观性。为了快速合理、准确有效地自动评分,研究了相关文献,讨论了填空题具有一题多空、答案多值及相邻答案可以互换位置等特点。提出空格同分值和答案无标点、无复合的试题编制规则,使用核心词汇和竖线联结的答案描述规则,以及采取混合匹配和两种结果的评分策略。设计并实现了填空题自动评分算法。经实际应用验证,能够满足通用考试的现实需求。     

改进MPLPC语音编码方法

本文讨论了改进的多脉冲激励线性预测编码（MPLPC）模型的语音编码方法。用MATLAB进行了仿真,并对重构的语音质量进行了研究。     

M-Charm速率自适应算法在瑞利平坦衰落信道的性能分析

针对Charm(channel-aware rate selection algorithm)算法在瑞利平坦衰落信道下误码率性能较差的问题,提出了M-Charm(modified Charm)速率自适应算法。该算法基于Charm算法,通过调整信噪比估计参数,增加差值补偿机制,以提高信道估计的准确性,进而降低了误码率。在瑞利平坦衰落信道模型下的仿真结果表明,M-Charm算法不仅保持了较好的吞吐量性能,而且大大改善了误码率性能。     

基于滑模趋近律的防空导弹垂直发射姿态控制研究

为了实现一种针对光纤制导的低空战术防空导弹垂直发射过程的姿态控制,首先利用四元数在弹体坐标系下对垂直发射的防空导弹建立了运动方程,并在纵向通道利用小扰动线性化理论将运动方程简化为状态空间模型,然后设计了基于滑模趋近律的姿态控制律,最后建立了Simulink六自由度弹道仿真模型并进行了数字仿真验证,结果表明:基于四元数的运动方程形式运行有效,基于滑模趋近律的姿态控制律可实现对防空导弹垂直发射的有效控制.     

鲍店煤矿机电设备管理信息系统的开发

利用客户机/服务器系统开发了一套煤矿机电设备管理系统,实现了对机电设备采购管理信息的操作、维护和保存。其中,服务器端采用Microsoft SQL Server6.0 for Windows NT为数据库服务器,客户端采用Delphi7.0编写客户软件。     

图像云自动生成系统

本文介绍一个利用PerlinNoise来自动生成图像云的生成系统。我们首先通过随机函数产生一副黑白的灰色图像,然后对这些随机产生的颜色值进行多次光滑处理得到序列图像,最后将这些序列图像进行迭加合成得到一副黑白的灰色图像云。系统在运行时以黑白图像云的颜色值作为HLS颜色系统的亮度值,从而将黑白灰色图像云转换成各种颜色的彩色图像云,从而得到具有真实感的云彩图像。     

汉字的线性分类实验

本文通过实验研究了在汉字识别中应用线性分类器的可能性,考察了汉字之间的线性可分性。实验使用了两种主要的线性分类器: Fisher线性判别和感知器。实验检验每一对汉字的线性可分性。实验结果表明,汉字之间的线性分类性是相当好的。尤其是Fisher线性判别,不能成功线性分类的汉字仅占百万分之4.25 。这显示了在汉字识别中应用线性分类器是有着巨大的潜力的。同时,线性分类实验结果还可用来检验所选取特征的好坏,有利于客观的评价特征。     

双频率调制谐振式光纤陀螺谐振谷分裂现象研究

谐振式光纤陀螺(Resonator Fiber Optic Gyro,R-FOG)是利用光纤环形谐振腔的Sagnac效应实现对转动角速度检测的一种高精度惯性传感器件.双频率锯齿波组合调制技术可应用于谐振式光纤陀螺数字处理系统.实验发现,在基于双频率锯齿波组合调制技术的R-FOG系统中,对激光器输出光频率进行扫描时,在示波器上观察到光纤环形谐振腔的谐振曲线会分裂成两个谐振谷.利用频谱分析与光波场叠加原理相结合的方法对光纤环形谐振腔的输出光场进行了具体推导和仿真分析,并对谐振谷分裂现象的物理原因作了解释.仿真分析发现,光纤环形谐振腔的谱线宽度越窄或两个锯齿波组合调制频率相差越大,谐振谷分裂现象越明显.最后对这种谐振谷分裂现象进行了具体测试,实验测试结果和理论分析结果一致.     

Loop-Nest Auto-Vectorization Based on SLP

如今,越来越多的处理器集成了SIMD(single instruction multiple data)扩展,现有的编译器大多也实现了自动向量化的功能,但是一般都只针对最内层循环进行向量化,对于多重循环缺少一种通用、易行的向量化方法.为此,提出了一种面向SLP(supcrword level parallelism)的多重循环向量化方法,从外至内依次对各个循环层次进行分析,收集各层循环对应的一些影响向量化效果的属性值,主要包括能否对该循环进行直接循环展开和压紧、有多少数组引用相对于该循环索引连续以及该循环所包含的区域等,然后根据这些属性值决定在哪些循环层次进行直接循环展开和压紧,最后通过SLP对循环中的语句进行向量化.实验结果表明,该算法相对于内层循环向量化和简单的外层循环向量化平均加速比提升了2.13和1.41,对于一些常用的核心循环可以得到高达5.3的加速比.