基于嵌入式平台的AVS-P7 Jiben解码器优化及一致性测试

针对手机和其他嵌入式平台特点，对AVS-P7 Jiben解码器进行了C语言级优化．通过对流缓存、指数Golomb解码、VLD码表、反量化、反变换、宏块解码、运动补偿插值等模块的优化处理，降低了运算复杂度，减少了内存开销．在S3C2440（ARM920T）平台上的测试结果表明，解码器在同等PSNR、无失真情况下比原有解码器提升了8～10倍的性能，基本满足了实时解码的需要．本文最后采用标准的AVS-P7一致性测试码流对优化后的解码器进行了一致性测试，发现同AVS标准组织提供的wm2．7相比，测试结果更加理想．     

SHA-3算法的抗原象攻击性能优化

通过对SHA-3算法置换函数Keccak-f的线性性质以及缩减轮数的Keccak杂凑函数原象攻击的研究,提出了SHA-3算法的抗原象攻击性能优化设计方案.首先结合Keccak杂凑函数的差分特点和θ置换函数的奇偶性质,分析了基于CP kernel的SHA-3算法原象攻击;然后针对目前实施原象攻击的方法,在θ置换函数运算后异或随机数以打乱其汉明重量,改变CP-kernel的校验性质,阻止攻击者利用中间相遇的方法寻找原象,提高了SHA-3算法的抗原象攻击能力;最后利用VHDL硬件语言实现抗原象攻击SHA-3算法的设计方案,验证了该算法的正确性以及安全性.     

基于LDPC/Turbo双模译码器的自适应迭代译码算法研究

针对现有WIMAX标准中LDPC/Turbo双模译码器设计在精确计算时未充分考虑迭代次数的问题,提出了一种适用于LDPC和Turbo码的自适应迭代译码算法,可灵活应用于由FPGA技术实现的双模译码器.该算法通过跟踪中间消息计算错误概率,根据多条件判定精确计算迭代次数,从而实现译码算法与错误概率变化特征的自适应性;通过改进的预判决机制减少平均迭代次数.利用Matlab搭建WIMAX系统测试链路,对TDMP多种算法的误码性能与迭代次数的关系进行测试,实现了12个SISO处理单元并行的LDPC/Turbo双模译码器.结果表明,所设计的译码器减少了算法中冗余的迭代过程,并且完全满足该标准下最大码长的要求.     

基于模拟退火与Dijkstra算法的复杂网状结构供应链最优化研究

复杂网状结构供应链费用最优化已成为研究的热点问题.基于模拟退火与Dijkstra算法对复杂网状结构供应链费用的优化问题进行了研究.把全国的城市分布作为复杂网状结构,以城市间的距离和建立供应点的费用作为参数,建立数学模型,并进行数值仿真,分别以全1序列、〖JP5〗全0序列、随机序列为初始值的选取方式进行模拟,从中确定了最优解,并给出了最优供应链网络.     

基于运动一致性的3D-HEVC深度视频帧间编码快速算法

针对深度视频在3D-HEVC编码框架中编码复杂度较高, 提出了一种基于运动一致性的深度视频快速帧间编码算法. 首先把深度视频划分为4个区域: 彩色和深度视频均运动区域、彩色视频运动但深度视频静止区域、彩色视频静止但深度视频运动区域以及彩色和深度视频均静止区域. 然后, 根据不同分区对最大编码单元设计不同的编码策略. 结果表明, 本算法与原始测试平台HTM-10.0相比, 在绘制的虚拟视点质量几乎一致的情况下, 各序列深度视频编码时间平均节省了63.58%, 总体编码时间节省了40.13%.     

基于时间序列模型分析的ADHD儿童听觉持续性注意研究

摘要：通过建立时间序列模型,对ADHD儿童与正常儿童的听觉持续性注意水平进行拟合,并分析2组被试间的差异,动态地观测ADHD儿童的注意缺陷水平,并实现对ADHD儿童注意水平的预测.被试选取ADHD儿童30名,正常儿童10名,对被试进行听觉持续性操作测试,对每个序列的平均正确率进行时间序列模型分析,比较2组被试间的差异.根据数据的特征选用Holt模型对ADHD儿童的持续性注意水平进行建模及拟合,而正常儿童组则选用简单模型（Simple）.与正常儿童相比,ADHD儿童存在显著的注意缺陷特征,持续性注意水平随时间变化表现出明显的下降趋势.     

草原兔尾鼠ZP3基因密码子优化及其在酵母中的表达

目的:提高草原兔尾鼠(L agurus lagurus)卵透明带3(LZP 3)基因在酵母细胞中表达的水平.方法:利用重叠PCR技术,定点突变LZP 3基因上6个稀有的密码子簇,将LZP 3基因中11个稀有的密码子更换成毕赤酵母(P ich ia Pastoris)最常用的相应密码子.将获得的LZP 3突变基因(LZP 3m)插入pGAPZαA中,构建穿梭表达载体.以重组体转化P ich ia Pastoris SM D 1168菌株进行表达.结果:LZP 3m基因的表达量比野生型LZP 3基因明显提高.结论:通过密码子优化,能显著提高LZP 3基因在酵母细胞中的表达水平.     

一种网格参数化的优化算法

网格参数化是数字几何处理(Digital Geometry Processing)中的一个基本问题.作者利用Floater的具有保形权或均值权的凸线性组合参数化引入一种新的参数化的扭曲度量--点密度,以及网格上的最短切割路径来优化原来的参数化.切割路径由网格上的一内点和网格上的一边界点连接而成,内点位于参数区域上最密集区域,也是扭曲最严重的区域.具有最短切割路径的网格模型,被重新参数化成为一个具有较小扭曲的参数化.最后给出实例说明了此方法是可行和有效的,并且是优于原来的参数化的.     

Rijndael算法优化技术研究

通过深入分析Rijndael算法,改进了AES算法的几个有可能产生不安全隐患的步骤.首先是对于最可能被攻击的混列进行优化,使该步骤变成简单的查表而不是域乘,增加了非线形安全性;其次对于子密钥的生成方面引入了随机函数使密钥的生成和选择变成随机性的,而不是原算法简单的线形选择,这样可以较完全抵抗线形密码分析的攻击.     

迭代学习控制的高阶最优学习律

最优迭代学习控制是学习控制中的一个重要研究方向.对高阶最优学习律的研究具有重要意义.该文根据最优化的必要性条件给出关于离散时间线性系统迭代学习控制的高阶最优学习律,证明了该学习律的收敛性.最后给出了仿真实例.