解决CT2100型多用热量测定仪低热值生料烧不透的简便方法

2003年8月份M公司引进1台CT2100型多用热量仪，经使用，在对稳定立窑煅烧，帮助实现优质高产、低耗方面发挥了积极的作用。随着市场竞争的加剧，该公司对节能降耗工作也不断地深入开展，立窑煅烧参考热值受到了热量仪最低测量范围2000kJ／kg的影响，对此笔者进行了多次试验，消除了热量仪因测量范围带来的影响。     

压缩感知及其图像处理应用研究进展与展望

压缩感知理论（Compressed sensing,CS）通过少量的线性测量值感知信号的原始结构,并通过求解最优化问题精确地重构原信号.该理论减少了数字图像及视频 获取时的存储及传输代价,也为后续的图像处理及识别的研究提供了新的契机,促进了理论和工程应用的结合. 阐述了CS的基本原理,综述了其关键技术稀疏变换、观测矩阵 设计、重构算法的一系列最新理论成果和发展,深入分析和比较了CS理论应用到图像处理领域的研究和发展状况,总结了其中存在的问题,并对未来的应用前景进行了展望.     

一位可重构三值光学处理器的设计和实现

文中对可重构三值光学处理器的原理和基本结构进行了详细的实验研究,证明了这种处理器的可重构性和重构电路的有效性.本次研究设计了实用的重构电路,使用小规模FPGA芯片、笔段式液晶显示器和高速光强传感器等元件,成功构造了一个像素位的可重构三值光学处理器.在实现的实验系统上,通过精心选择的50个实验用例,对三值光学处理器的全部42个基元和28个代表性逻辑运算器进行了研究.50个实验用例覆盖了所有可能的输入状态和各种基元组合情况.该文是对降值设计理论的第一次全面实践,为可重构三值光学处理器从理论到实际应用提供了实验基础和技术支持.     

基于一次投影子空间追踪的压缩感知信号重构

为了降低信号重构算法的复杂度,实现对稀疏度未知信号的重构,提出了一种基于一次投影子空间追踪(OPSP)的信号重构方法。首先根据约束等距性质确定信号稀疏度的上下界,并将最接近上下界中值的整数作为稀疏度的估计值;然后在子空间追踪(SP)算法的框架下,去掉了迭代中观测向量在支撑集上的投影过程,降低了算法的复杂度。为了更准确地衡量算法的重构性能,提出用完整信号的重构概率作为衡量算法重构性能的指标。与传统的SP算法相比,所提算法可以重构稀疏度未知的信号,且重构时间短,重构概率高。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于局部重构的无监督特征选择方法

利用局部线性嵌入(LLE)算法中获得局部邻域之间的重构关系与使用最小角回归方法解决L1归一化问题都使用回归方法,针对在通过映射获得低维嵌入空间与通过特征选择获得低维空间上有着一致的思想,提出一种能保持局部重构关系的无监督谱特征选择方法.该方法利用最小二乘法计算样本的邻域重构系数,并用这些系数表示样本之间的关系,通过解决稀疏特征值问题获得能够保持样本间关系的低维嵌入空间,最后通过解决L1归一化问题实现自动特征选择.通过在四个不同数据集上的聚类实验结果证明,该方法能更准确地评价每个特征的重要性,能自动适应不同的数据集,受参数影响更小,可以明显提升聚类效果.     

磁盘阵列环境下的取证目标系统重构

封存原始硬盘与业务系统服务的连续性是计算机取证中面临的一对矛盾。在独立硬盘环境中,问题的解决并不困难,但在磁盘阵列(RAID)环境下,目前还缺乏有效的解决办法。为此,为RAID环境下的取证目标系统的重构提出一套解决方案,并设计实现其中关键任务的处理软件。实验表明,该方法可适用于不同RAID等级、不同操作系统下的系统重构,使得用户感受不到重构得到的系统与原系统有任何差异。与数据同步方法相比,该方法可以有效地减少重构的时间开销,且不会破坏原始证据硬盘上的数据。     

相空间重构在语音情感识别中的研究

为了更为全面地表征语音情感状态,弥补线性情感特征参数在刻画不同情感类型上的不足,将相空间重构理论引入语音情感识别中来,通过分析不同情感状态下的混沌特征,提取Kolmogorov熵和关联维作为新的情感特征参数,并结合传统语音特征使用支持向量机（SVM）进行语音情感识别。实验结果表明,通过引入混沌参数,与传统物理特征进行识别的方案相比,准确率有了一定的提高,为语音情感的识别提供了一个新的研究途径。     

基于场景重构与报警聚合的网络取证分析技术

提出一种包含报警标准化、去冗余、场景重构和报警聚合的网络取证分析方法. 通过去除失败攻击的报警, 减少了对证据分析的干扰. 在场景重构中, 通过反向关联, 减少了不必要的证据, 同时通过对孤立报警的补充, 保证了证据链的完整性. 在报警聚合中, 提出了聚合同一攻击步骤的不同报警的方法, 以抽象层和具体层两个层次重构入侵场景. 最后通过实验验证了所提出方法的有效性.     

基于相关向量机的MEMS陀螺仪随机漂移补偿

提出了一种基于相关向量机的MEMS陀螺仪随机漂移预测方法。针对MEMS陀螺仪随机漂移误差的非线性、不确定性等特点,建立了相关向量机预测模型,并采用EM算法获得模型的参数。针对随机漂移的混沌特性,利用相空间重构技术,将重构后的漂移序列作为输入变量进行模型的训练和预测。训练和测试结果均表明,该方法具有很好的预测效果,优于常用的时间序列分析法和支持向量机法。利用预测结果对随机漂移进行补偿,有效地提高了陀螺的使用精度。     

自适应二进制算术编码的动态可重构实现研究

针对H.266/VVC视频编码标准下的上下文自适应二进制算术编码器编码速度慢、资源开销大的问题,面向可重构结构依据算法的内在并行特性优化了编码架构,并基于动态可重构阵列处理器设计实现了CABAC编码器常规编码模式下的并行映射方法,阵列结构能够根据编码输入对优化后的算法进行动态重构,在避免专用硬件编码器较高的资源开销情况下利用软件重构的方法实现熵编码过程,保证编码准确性的同时提高了视频数据流编码效率,为此类运算密集型算法的硬件实现提供了更为灵活高效的参考途径。仿真结果表明,映射实现的编码过程中每个编码周期完成5个二进制序列的编码,平均编码效率达到384.13Mbin/s。基于FPGA的测试结果表明,软件重构方法与专用硬件实现的编码器相比,资源开销降低且编码效率提升5.47%,与同类型可重构视频编码结构相比,编码效率提升7.03%。