云计算环境下多来源数据最优选取模型仿真

在云计算环境下多来源数据最优选取的研究中,由于来自不同的服务器数据具有不同特征,数据所含信息的融合度也不同,使得数据可选取特征存在较强的关联性.传统的数据最优选取模型,在进行选择时,关联性会给最优数据的选择带来干扰,选出大量的相关数据,不能很好地排除关联性数据,无法实现数据的最优高效选取,提出一种依据数据估计量变化的云计算环境下多来源数据最优选取模型,利用前几点数据拟合直线或曲线,进行云计算环境下多来源数据最优选取中干扰数据的预测,分析干扰数据点删除前后推断统计量的变化,检测该干扰数据点是不是强干扰点,过滤强干扰数据点后的模型则是云计算环境下多来源数据最优选取模型,通过分析数据排除模型引起的估计量的变化,实现云计算环境下多来源数据的最优选取.仿真结果说明,在大量云计算环境下多来源数据的处理中,采用所提模型可有效选取最优数据,并且具有较高的准确率.     

基于nRF905的无线网络的设计与实现

无线网络是一个多跳的自组织网络,是未来通信技术的一个重要组成部分,现已应用于工业、农业、交通、监控等领域,具有广阔的发展前景。以ATmega16单片机和n RF905射频收发器为核心设计了一种无线网络节点和基于这种节点的网络通信。给出了节点的整体结构,详细阐述了软件设计流程。实验表明该节点实现了多跳数据传输,通信稳定可靠,基本达到网络的要求。     

基于提升小波的试井信号降噪研究

在油气井试井数据传输中,由于接收信号被噪声污染,从而影响了通信可靠性。小波变换因具有独特的时频多尺度分析特性而应用于信号降噪,但一代小波运算量大。采用运算量小的提升小波对试井信号降噪,给出了db2提升小波降噪的具体结构,在此基础上,与离散傅里叶滤波和匹配滤波两种降噪方法进行了比较。仿真结果表明,采用db2提升小波降噪效果明显,峰值信噪比高,且运算量小,有利于硬件电路的实现。     

无线传感器网络中基于代理的D-S数据融合

提出了一种无线传感器网络中基于移动代理带证据权的D S融合算法。引入证据权对证据进行修正以降低冲突数据对融合结果的影响。采用三级D S组合规则进行融合决策：节点级融合计算单个节点时间域融合检测概率;簇内级融合计算簇内节点间空间域融合检测概率获取局部决策结果;簇间级融合计算簇间的融合检测概率获取最终的全局决策结果。仿真结果表明,本算法能以较小的能耗代价获取准确的融合结果并有效降低冲突数据对融合结果的影响。     

基于Intel Xeon Phi的激光等离子体粒子模拟研究

激光等离子体粒子模拟广泛用于探索极端物质状态下的科学问题。将一种基于粒子云网格方法的三维等离子体粒子模拟程序LARED P移植到Intel Xeon Phi协处理器上。在移植的过程中,综合运用了Native和Offload两种编程模式：首先运用Native模式对LARED P程序中热点计算任务进行优化研究,通过采用SIMD扩展指令使该计算任务获得了4.61倍的加速;然后运用Offload模式将程序移植到CPU-Intel Xeon Phi异构系统上,并通过使用异步数据传输和双缓冲技术分别提升了程序性能9.8%和21.8%。     

一种改进的智能卡数据传输安全策略

针对传统智能卡进行数据传输时仅支持单一模式的缺点,提出一种改进的基于模式控制字的数据传输安全策略。此模式控制字支持多种数据传输模式,数据可以采用明文、密文、明文MAC、密文MAC中的任一种方式进行传输,并通过基本文件(包含透明文件、线性文件)的读、写模式控制字,来规定文件进行读、写操作需要满足的传输安全条件。同时,还提出使用禁止添加、或禁止更新这两种写属性来限制基本文件的写入方式。用户可以根据自己的需求,将同一文件的读命令,和写命令采用的传输方式设置成不一样,从而选择不同的数据传输方式,进而提高数据传输的灵活性和安全性。     

复杂电磁环境建模与可视化研究综述

复杂电磁环境建模与可视化研究在民用通信、军用电子战领域的应用不断发展。在介绍了复杂电磁环境基本概念的基础上,首先系统阐述了复杂电磁环境建模的理论方法和数据场的可视化具体方法。然后对国内外复杂电磁环境建模与可视化研究现状进行了分析,对复杂电磁环境中雷达这一主要设备的电磁环境建模进行了研究,并对模型的复杂度、预测精度进行了总结与比较;针对电磁体数据场数据量的海量特性,对电磁体数据场可视化的基本思想、加速技术、适用范围分别从图形硬件加速和软件算法优化两方面进行了归纳与总结;阐述了仿真系统的总体框架设计思想,并设计了一个复杂电磁环境仿真可视化系统。最后对复杂电磁环境建模与可视化未来研究方向进行了展望。     

大数据时代下计算机专业教学的探索

大数据时代的到来引起了教育领域人士的关注,各高校逐步开始重视相关教学及研究.根据大数据概念及计算机学科联系紧密的特点,能够帮助学习者整理和分析信息,结合实际教学经验,引入计算机专业教学的教育模式、创新教学方法、与时俱进的学习意识等内容来探索大数据时代对计算机专业教学作用及方法,为该专业教学研究人员提供一定参考,也为培养大数据研究人才奠定基础.     

基于数据同化的图像融合方法研究

数据同化凭借其在数值预报中将观测数据与理论模型相结合的特点,目前广泛应用于遥感图像处理及图像融合领域。文中介绍了数据同化的含义和数据同化系统的构成,并分析了其应用于图像融合的原理;结合现有的研究成果着重分析了数据同化框架下结合不同优化算法的图像融合方法,并对其进行分类比较,给出了各方法的优缺点和研究成果及应用;最后在总结了各种基于数据同化的图像融合方法普遍存在的问题的基础上,探讨了进一步发展与研究的方向。     

异构网络中SNMP数据采集监测系统研究

针对异构网络中数据信息监测的要求,研究在网络异构环境中数据采集的实现方法。分析并使用简单网络管理协议（SNMP）和管理信息库（MIB）,设计并实现一个能够对异构网络环境下的主机资源进行实时采集的系统软件。该系统使用关系数据库保存所有主机资源信息,并通过绘图的方式生成实时的主机资源占用曲线,以便对主机在一定时期内的资源占用状况进行综合分析。系统运行结果表明,可以有效地对网络主机资源进行全面监测,及时掌控网络资源运行状况。