基于物联网和SOM算法的信息监控系统设计

在物联网环境下进行信息监控系统设计,实现对网络信息的监控和自适应采集,保障网络安全。针对采用传统的神经网络控制方法进行信息监控的数据挖掘准确性不好的问题,提出一种基于物联网和自组织映射SOM算法的信息监控系统设计方法,首先进行信息监控系统的总体设计和功能模块化分析,然后设计改进的SOM算法,应用在信息监控的数据挖掘和分类识别中,在程序加载模块中进行算法加载,最后在物联网环境下构建嵌入式Linux内核进行信息监控系统的软件设计和开发。系统仿真实验结果表明,采用该信息监控系统进行大型物联网的数据信息监控,对数据的准确挖掘和识别性能较好。     

基于弱关联挖掘的网络取证数据采集系统设计与实现

对海量网络日志和服务器数据进行数据挖掘,获取网络取证,在分析犯罪证据方面具有较大的应用价值。传统的数据采集系统,主要增加对网络取证数据进行滤波处理模块,增加采集系统采集的准确率,存在采集时间长、效率低的问题。提出基于弱关联挖掘的网络取证数据采集系统设计方法,对网络取证数据采集系统的总体设计描述与技术指标分析。并以此为基础,设计基于弱关联规则特征提取的网络取证数据挖掘算法,实现网络取证数据的准确检测和采集。在嵌入式Linux平台上进行网络取证数据采集系统的软件开发和系统设计。实验结果表明,采用该系统对网络日志和服务器数据中犯罪证据进行取证采集,其可靠性较高,取证数据采集精度高于传统方法,展示了较好的应用价值。     

基于互联网+的高校能源管理信息系统设计与开发

为了实现高校能源管理的信息共享,提高对高校能源信息管理的智能水平,提出一种基于互联网+的高校能源管理信息系统开发设计方案。系统采用感知层、网络层和应用层的三层结构,采用RFID、 条形码、蓝牙、红外等数据信息感知技术进行高校能源信息的原始采集,在网络层通过ZigBee 和无线通信技术进行信息融合传输,在控制设备中导入原始数据,在互联网+环境下建立数据处理中心,根据能源管理系统的现实需求进行信息融合和数据存储管理,设计嵌入式控制器对串口、并口、USB端口、以太网口及GPIB接口进行集成控制,在Linux内核下实现高校能源管理信息系统应用程序开发。系统测试结果表明,采用该系统进行高校能源管理,具有较好的信息存储、信息调度和信息检索能力。     

基于OMAP3530嵌入式最小系统的开发

随着嵌入式系统日趋复杂,类似机载状态监测系统,对嵌入式处理器在高性能计算和复杂控制方面的性能提出了更高的要求。针对复杂嵌入式系统的高性能需求,分析了嵌入式处理器的发展现状,介绍了TI公司ARM+DSP架构的双核异构处理器OMAP3530,并开发了OMAP3530嵌入式最小系统。硬件设计包括电源、时钟、存储器以及外围接口等模块,实现了OMAP3530启动以及和外围通信的最基本硬件组成;软件设计包括ARM端操作系统移植、ARM和DSP双核通信,在此基础上设计了应用程序。ARM端操作系统采用嵌入式Linux系统,采用DSPLINK驱动模块实现ARM和DSP双核通信,应用程序包括ARM端程序和DSP端算法程序。最后采用LabVIEW在上位机上设计了软件部分的测试程序,测试了系统的完整性。OMAP3530作为一款高性能的嵌入式处理器,为复杂的嵌入式系统应用提供了解决思路。     

农业节水灌溉远程监控系统的设计与实现

为了提高农业灌溉的效率,节省灌溉成本,进行农业节水灌溉智能监控系统设计,提出一种基于ZigBee多传感器分布式数据采集的监控系统设计方法,系统设计分为硬件和软件两部分,首先进行农业节水灌溉远程监控系统的总体设计构架,灌溉远程监控系统的硬件模块化设计包括农业节水灌溉传感信息采集模块、AD模块、集成控制模块和接口电路。基于FPGA嵌入式设计方法,构建ZigBee多传感器分布式阵列,进行远程多点灌溉控制和监控。软件开发建立在LabWindows/CVI工程开发环境中,通过程序加载控制,实现远程监控系统改进设计。测试结果表明,该系统进行农业节水灌溉远程监控具有较好的人机友好性,监控的覆盖度较高,性能较好。     

数学建模中的高维数据挖掘技术优化研究

高维数据挖掘由于特征空间占用开销较大,挖掘的复杂度较高,挖掘精度不高,为了提高对高维数据挖掘的准确性能,提出一种基于相空间重构和K-L变换特征压缩的高维数据挖掘数学建模方法。采用集成学习技术,对高维数据信息流进行相空间重构处理,考虑类间的数据不平衡性,求得高维数据的关联维特征参量,根据数据的链距离进行稀疏性融合,计算高维数据流模型的最大Lyapunove指数谱,根据谱分析方法实现数据聚类,对聚类后的数据采用K-L特征压缩方法进行降维处理,降低数据挖掘的内存及计算开销。仿真结果表明,采用该方法进行高维数据挖掘,数据挖掘的准确概率较高,占用内存消耗较少,计算开销较小。     

一种公共网络攻击数据挖掘智能算法研究

公共网络的开放性和自组织特性导致网络容易受到病毒干扰和入侵攻击,对攻击数据的准确高效挖掘能确保网络安全。传统方法采用时频指向性波束特征聚类方法实现攻击数据挖掘,在信噪比较低时攻击数据准确挖掘概率较低。提出一种基于自适应滤波检测和时频特征提取的公共网络攻击数据挖掘智能算法。首先进行公共网络攻击数据的信号拟合和时间序列分析,对含噪的攻击数据拟合信号进行自适应滤波检测,提高信号纯度,对滤波输出数据进行时频特征提取,实现攻击数据的准确挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行网络攻击数据挖掘,对攻击数据特征的准确检测性能较高,对干扰的抑制性能较强,能有效实现网络安全防御。     

基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计与研究

针对传统的大数据信息监控云平台模式单一、虚拟化程度不高,容易导致信息泄露的问题,为了提高对大数据的信息安全溯源能力,提出基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计方法。在信息资源云体系下构建大数据信息安全融合模型,通过信息挖掘与匹配方法把云平台中的数据资源、物理资源进行关联性整合,方便数据安全溯源,在Hadoop平台下构建多源信息资源云,建立用户接口注册机制,采用虚拟化技术进行信息保护,实现在云平台下进行信息安全溯源。实验结果表明,采用该方法进行大数据信息安全溯源,大数据信息分类存储性能较好,对异常数据挖掘精度较高。具有较好的信息安全保护能力,确保了信息安全。     

移动计算环境下远程用户体验数据挖掘方法研究

在移动计算环境下,通过对远程用户的体验数据优化挖掘,满足远程用户的个性化需求,提高对远程用户QoS服务质量。传统的数据挖掘方法采用显著特征关联信息提取算法,当远程用户体验数据之间的差异性特征不明显时,挖掘的准确性不好。提出一种基于关联用户自适应链路跟踪补偿的移动计算环境下远程用户体验数据挖掘模型,进行远程用户体验数据挖掘模型的总体设计和数据结构特征分析,对采集的远程用户体验数据进行非线性时间序列分解,对数据序列通过自相关特征匹配和特征压缩实现挖掘数据的指向性信息优化提取,采用关联用户自适应链路跟踪补偿方法实现对数据挖掘误差的控制和补偿,提高了数据挖掘的准确性和有效性。仿真结果表明,采用该挖掘方法进行移动计算环境下远程用户体验数据挖掘的准确度高,实时性较好,满足了移动远程用户的个性化需求,提高了对用户服务的针对性。     

基于ARM和DSP的双核嵌入式视频监控系统

针对传统嵌入式视频监控设备集成度低,功能有限,响应速度慢,计算能力不足的问题,研究了一种基于ARM微处理器S3C6410与TMS320DM642 DSP双核体系结构的嵌入式视频监控系统。该系统采用CMOS摄像头采集视频数据,经DM642上算法处理后通过HPI高速并行接口传输给ARM处理器,ARM处理器负责对接收到的视频进行控制和LCD显示。重点阐述了ARM和DSP系统单元间的硬件连接方案,HPI接口驱动程序的设计实现,以及结合Linux异步通知和多线程技术的QT/Embedded客户端人机交互软件的编写。最后,移植了运动目标跟踪算法到DSP中并对整个系统进行实验测试,验证系统的性能。经实验证明,所设计的系统稳定可靠,视频清晰流畅,具有性能高、功耗和成本低、可扩展性强等优点,在嵌入式视频监控领域具有推广和使用价值。     

一种采用隔离变送器模块的高精度矿井参数采集系统设计

分析矿井数据采集技术的背景,对比光耦隔离采集技术,设计了一种采用隔离变送器模块的高精度矿井参数采集系统,并提出了系统的设计体系结构。详细阐述了基于隔离变送器模块的软硬件实现方案,包括信号隔离变送电路设计、信号调理电路设计、滤波电路设计、数据采集电路设计、基于ARM的主控电路设计和基于uC/OS-II嵌入式操作系统的软件及各任务子模块设计。重点分析了ADC采集的工作时序和主控程序设计流程。实际测试结果表明,采用隔离变送器模块的高精度矿井参数系统,采集误差系数维持在0.1%以内,采集准确度高于99.9%,在矿井复杂噪声环境下,采集精度高,受环境影响小,工作稳定可靠,达到了设计的指标。该系统已经铺装使用,并取得了良好的经济效益。     

广播式自动相关监视设备系统设计

随着多旋翼无人机日益广泛的应用,其监视能力的薄弱也日渐显露,增强其自主监视能力是实现无机自动化的重要手段,为此,设计了一套基于MSP430F4152的小型广播式自动相关监视设备,可使多旋翼无人机具有自主监视能力。首先,基于现有的广播式自动相关监视技术,对嵌入式系统进行优化设计,然后,设计了以MSP430F4152微控制器为主控芯片的硬件部分,通过ATGM331C模块获取位置信息与时间同步信号,并利用nRF24L01 模块进行无线数据传输,最终在J204A显示屏上显示本机信息与远程数据。软件部分针对电池驱动的硬件做了优化设计,参考UAT数据链设计了本系统的工作时序,利用Asterix Category 021协议设计了本系统的报文格式,最后对文中方法进行实验测试,结果表明了文中系统能实现主监视,是一种可行的方法。     

多通道磁共振成像仪控制台数据传输模块设计

当前临床高场磁共振成像（MRI）系统要求成像仪控制台支持16个甚至32个接收通道，可以频繁和高速地进行数据传输并支持快速成像．基于此要求，本文研发了一个基于PowerPC处理器的数据传输模块，将其集成于自行研发的MRI成像仪控制台中，用于成像过程中控制台与计算机之间数据的高速传输．该模块以飞思卡尔公司的高性能PowerPC处理器—MPC8270为核心，运行嵌入式Linux操作系统．处理器与用户计算机之间通过百兆以太网连接，使用局部总线连接控制台的序列运行模块和数据采集模块（数量可扩展）．处理器响应数据采集模块发来的中断请求以快速读取和上传数据．本设计通过驱动程序的设计以保障响应的速度与可靠性．成像实验表明此设计方案能够满足多个接收通道数据快速获取与传输的需求．     

多尺度传感网络失效节点检测系统设计

对多尺度传感网络中的失效节点进行准确检测与定位,实现故障节点的高效检测,保障传感网络的可靠运行。提出一种基于多传感器量化融合跟踪滤波检测的失效节点检测算法,并进行检测系统优化设计。构建多尺度传感网络的节点分布实体对象模型,进行失效节点检测系统总体设计和技术指标分析。设计基于多传感器量化融合跟踪滤波检测的失效节点检测算法。进行系统的硬件设计,包括A/D模块设计、时钟电路设计、程序加载电路设计、传感器通信模块设计和系统电源模块设计。在ARM Cortex?-M0平台上进行检测系统软件开发。系统仿真结果表明,该系统进行多尺度传感网络失效节点检测的准确度较高,提高了传感器网络的寿命周期。     

面向移动互联网的不良信息监控系统设计

针对传统的不良信息监控系统接收端容易受到吞吐量和传输时延等因素的影响,导致不良信息监控实时性和保真性差;提出基于数据汇聚协议优化调度的移动互联网不良信息监控系统设计方法;综合考虑系统的技术指标、系统性能进行系统的总体设计;功能模块包括信息采集信道设计、收发转换和功率放大模块、模拟信息预处理及不良信息的滤波检测模块等部分;设计基于数据汇聚协议优化调度的移动互联网不良信息特征检测算法,作为软件核心处理程序,在LabWindows/CVI平台上进行系统软件开发,实现系统优化设计;仿真结果表明,采用该系统进行移动互联网不良信息监控识别的准确度较高,可靠性较好。