WSN中基于多分辨率和压缩感知的数据融合方案

当前基于压缩感知的传感器网络数据融合方案中,不论数据字段有何特征,均假设网络具有固定而均匀的压缩阈值,从而导致数据通信量过高,能耗浪费较大。提出一种基于多分辨率和压缩感知的数据融合方案。首先,对传感器网络进行配置,以生成多个层次类型不同的簇结构,用于过渡式数据收集,在该结构上,最低层的叶节点只传输原始数据,其他层的数据收集簇进行压缩采样;然后将其测量值向上发送,当母数据收集簇收到测量值时,利用基于反向DCT和DCT模型的CoSaMP算法恢复原始数据;最后,在SIDnet-SWANS平台上部署了该方案,并在不同的二维随机部署传感器网络规模下进行了测试。实验结果表明,随着分层位置的变化,大部分节点的能耗均显著降低,与NCS方案相比,能耗下降50%~77%,与HCS方案相比,能耗下降37%~70%。     

基于LabVIEW2012FPGA模式的数据采集和存储系统

为了提高数据采集系统精度,减少开发成本,提高开发效率,基于LabVIEW虚拟仪器开发工具研究并设计了一种数据采集系统。该系统采用FPGA编程模式和网络流技术实现大批量数据实时传输,并对数据进行分析处理和存储。系统硬件采用美国NI实时控制器CRIO-9025,实现16路数据可靠采集与存储。实验仿真及实际运行结果表明该数据采集系统能够精确地对数据进行实时采集以及分析处理,达到了项目要求。     

基于FPGA的高速数据采集分析系统的设计

为了实现对模拟量的高速采集与快速傅里叶分析,提出了一种基于FPGA的高速数据采集分析系统的设计方案,系统采用Cyclone系列FPGA配合高速A/D转换器,并使用了Altera公司的定制快速傅里叶分析集成核,通信与上位机采用RS 232串行通信标准协议配合基于Matlab GUI的上位机分析软件,并对多组高频模拟信号进行了高速数据采集与快速傅里叶分析实验,同时在上位机分析软件中实时显示出分析结果。实验结果验证了快速傅里叶分析理论,实现了低成本、高性能数据采集分析系统的设计完成。     

多传感器数据融合提高水声定位精度

水下水声环境具有复杂性和不确定性,造成单个传感器接收信息不全和不可靠,定位水下目标精度不高,采用多传感器联合定位成为一个趋势。针对采用多传感器数据融合提高水声定位精度,提出了两种数据融合的方法,优化加权平均法和自适应加权平均法,当待融合数据为两个时,通过理论分析得出了计算加权因子的公式。由数值仿真得到了两种方法的融合精度,结果表明优化加权平均法和自适应加权平均法都可以有效地改善定位精度,但是后者的效果明显优于前者。     

基于手机端的交通调查及数据管理分析系统

交通规划和交通管理与控制的重要内容是交通设计,而如何统计交通数据和对交通数据分析对交通设计有着重要作用。针对现阶段的交通调查及数据管理与分析方面存在的问题,采用Java语言、VB.NET和MySQL数据库,设计开发基于手机端的交通调查及数据管理分析软件,可同时支持数据采集、数据输入、数据管理、数据分析等多种功能,能够进一步提高交通调查效率,节约交通数据统计和分析时间,适应新形式下交通调查技术的发展,具有较高的应用价值。     

异构医疗系统数据交互策略研究

区域卫生信息化建设要求规划区域内各机构的基本业务信息系统的数据可实现交换和共享。医疗机构内部及医疗机构之间因采用的开发平台和数据环境不同,相互间很难进行数据交互。针对这一问题,基于HL7医疗信息标准,采用XML为数据描述语言,建立异构医疗数据交互平台,实现医疗资源的优化配置和有效利用。     

贝叶斯网络应用中的结构学习方法研究

贝叶斯网络是用于表示不确定变量之间潜在依赖关系的图形模型。结构学习是贝叶斯网络学习的核心,有效的结构学习方法和算法是构建最优网络结构的基础。文中对迄今为止贝叶斯网络应用中的结构学习方法进行探讨,从复杂度、适用性等方面对其进行分析比较,并指出每种方法的关键环节和主要思想,对实际应用中的方法选择和研究提供了参考。     

指纹识别系统安全性分析

本文针对目前指纹识别系统广泛应用的现实,从物理层、网络层、开发平台等方面对当前指纹识别系统可能面临的安全威胁进行了分析,并针对性地提出了应对策略。     

基于无线传感器网络的病房监控系统设计

目前医院中对病人输液和血压心跳等生理特征的监测大多采用人工进行,且需病人配合,导致效率低下和一定程度的不安全性,造成了不能及时得到相关数据、及时发现异常情况和缺乏输液结束提示等问题。针对这些问题,设计了一种基于无线传感器网络、能对病人的状态,包括病人的输液状况和病人心跳、血压等数据自动进行采集和传输的监控系统。系统中的数据传输采用基于Zigbee技术的无线传感器网络,将各监测点作为无线传感器节点,定时将各个节点采集的信息通过自动路由传输给控制台中心机。在控制台中心机上,自动比较各项数据是否在正常范围内,并及时对异常情况发出警报;控制台中心机还能自动发送病人特征数据定时监测指令给监测点,以便监测点做出相应的处置。这就大大降低了护理强度,减小了人为疏忽造成的医疗事故率,从而极大地提高了医疗效率和质量。     

基于GPGPU的离散数据挖掘研究

为了提高数据挖掘的效率,提出了一种基于GPU加速的离散数据挖掘方法,并且详细论述了实现的过程以及关键技术。通过实验表明,相对于传统方法该方法具有较高的计算效率和准确性,是实现数据挖掘的实用方法。