基于蚁群优化算法的单通道冗余VLSI阵列重构

通过冗余修复方法来解决超大规模集成电路(VLSI)制造过程中因缺陷而造成的成品率低的问题。根据物理阵列中缺陷单元的分布情况,构造相应的矛盾图模型,将阵列的重构问题转化为用蚁群优化算法求解矛盾图的最大独立集问题,使得所求独立集的顶点个数恰为缺陷单元的个数。实验表明,与标准遗传算法和神经网络算法相比,用蚁群优化算法来求解单通道冗余VLSI阵列重构问题是简单有效的。     

求解独立任务调度的离散粒子群优化算法

针对独立任务调度问题,提出一种改进的离散粒子群算法,采用基于任务的编码方式,对粒子的位置和速度更新方法进行重新定义。为防止粒子群算法的早熟收敛,给出利用模拟退火算法的局部搜索能力在最优解附近进行精细搜索,以改善解的质量。仿真结果表明,与遗传算法和基本粒子群算法相比,该混合算法具有较好的优化性能。     

基于ARM嵌入式系统的服装绘图仪的设计

服装绘图仪的系统核心采用LPC2132微处理器,内嵌实时操作系统uC/OS-II,采用多任务处理方式。主要设计了XY型服装绘图仪的系统机械结构与笔头机构,详细介绍控制系统的体系结构,实现了电机驱动及系统软件,并在此基础上做了测试。     

从软件角度看学校机房的管理与维护

学校机房管理软件与维护软件是学校机房教师上课与学生实训的有力保障,其中包括多媒体电子教室软件、硬盘保护与网络克隆管理软件、学校机房综合管理软件和学生管理软件。     

一种基于ICA的脊波域数字水印算法

鲁棒性是数字水印的基本要求之一,水印嵌入的位置和强度直接影响到水印的鲁棒性。脊波变换是新型的多尺度分析方法。本文提出的脊波变换是图像在有限Radon变换(FRAT)的基础上进行二维小波变换,将Arnold置乱后的水印嵌入到图像的脊波系数中,利用独立成分分析(ICA)进行水印提取。实验结果表明,在强烈攻击的情况下,此方法具有良好的水印不可见性,对Gaussian、JPEG、Speckle攻击具有良好的鲁棒性。     

基于小波域的盲分离数字水印算法

提出了一种基于小波域和独立分量分析的盲分离数字水印算法.该算法将水印置乱并乘以相应的系数,将此信息嵌入到经过二级小波变换的原始图像的逼近子图中,提取时利用快速独立分量分析实现了原始图像和水印的盲分离.经过大量实验证明,重构后得到的水印图像具有良好的不可见性,对叠加了水印的图像经过多种干扰及信号处理后,能够有效地检测出水印的存在.     

核ICA在电流传感器相位差监测中的应用

介绍了核独立分量分析(ICA)的基本原理和算法,并将其用于对电流传感器输出的混合信号进行分离,通过比较分离出的单频测试信号输入前后的相位差,来标定传感器本身的相位差对其检测对象的影响。此外,还采用最大似然法对核ICA的分离效果进行评价。实验证明:在输入信号的信噪比为18.73dB的情况下,核ICA分离出的信号与源信号相位差在0.002 rad以内,达到了实际应用中所要求的误差范围。     

基于预处理的Ballon模型及在眼疲劳检测中的应用

获取眼睛轮廓和眼球轮廓对进一步研究人眼疲劳状态具有重要意义.提出基于预处理的Ballon模型对含有双眼的局部人脸图片进行人眼和眼球检测的方法.用微分算法抽取边缘、标识出物体、使用几何特性识别人艰区域,自动获取主动轮廓所需要的眼睛初始轮廓;使用提出的基于预处理的Ballon模型收敛人眼;结合数学形态等方法收敛到眼球.实验结果表明,该方法具有效果好、鲁棒性好、受光线影响弱等优点.     

基于二维图像矩阵的ICA人脸识别

为了解决传统独立分量分析(ICA)在人脸识别过程中存在的高维小样本问题,同时为了提高识别效率,提出了一种基于二维图像矩阵的独立分量分析(ICA)特征提取方法.该方法将人脸图像矩阵作为训练样本,首先利用主分量分析(PCA)对训练样本进行去二阶相关和降维处理,然后对处理后的样本进行ICA特征提取,由于训练样本维数很小,因此它降低了传统ICA方法中高维小样本问题产生的识别错误率,同时减少了识别时间.在Yale人脸库和ORL人脸库上验证了该算法的有效性.     

电容式微陀螺自适应闭环驱动系统的研究

对微陀螺闭环驱动系统理论进行分析讨论,结合微陀螺结构特性和自适应锁相环特点,设计一种微陀螺自适应闭环驱动系统。利用数学工具Matlab分别建立Simulink传统的自动增益控制器（AGC）方式闭环驱动系统模型和自适应闭环驱动系统模型,对其进行系统性能对比分析。分析结果表明：微陀螺自适应闭环驱动系统建立时间比传统AGC方式闭环驱动系统建立时间缩短69％,系统频率偏差仅为1Hz,频率稳定性是传统闭环驱动系统的38．46％,系统抗噪声能力优于传统闭环驱动系统。因此,采用自适应闭环驱动系统可以提高微陀螺的检测灵敏度。