基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略

针对传统组卷策略组卷时间长、试卷质量低等问题,本文提出了一种基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略。首先,综合知识点覆盖率、难度系数等因素,建立多目标评价模型;其次,将试题组合方案编码为蝗虫个体,通过蝗虫优化算法寻找最优组合方案,引入最优导向与随机竞争策略更新个体位置,以增强算法全局搜索能力;结合模拟退火思想,以使算法有能力跳出局部最优;引入余弦自适应函数调整搜索步长,以提升算法收敛速度。根据最优试题组合方案,生成一套高质量的试卷。实验结果表明,基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略与PSO-GA相比,组卷时间降低了52%,适应度提升了19%;与传统蝗虫优化算法相比,组卷时间降低了30%,适应度提升了14%。     

基于PCI总线的高速多路数据传输卡设计

介绍了一套基于外部设备互连(PCI)总线的高速多路数据传输卡的设计,采用基于PCI内核与PCI用户逻辑相结合的新型设计方案,在顶层通过仿真来验证PCI接口以及用户逻辑设计正确与否.降低了设计的复杂程度,提高了电路的集成度和系统的性能,并根据PCI卡对外部设备驱动能力较弱的特点,在传输卡中加入了长线驱动功能,采用低电压差分信号(LVDS)技术,既降低了系统功耗,又实现长距离的计算机双向通信.     

用单片机+CPLD实现液晶显示

本文介绍TC1602A液晶显示器的应用，以及单片机和CPLD综合应用的电路和软件设计，将CPLD应用到逻辑电路设计中，既简化了硬件电路，又节省了系统资源。     

基于广义模糊集合的红外微弱目标图像自适应增强算法

在广义模糊集合及局部自适应增强算法研究的基础上,提出一种针对红外微弱目标图像的实时模糊域自适应增强算法,利用反正切函数作为映射,将空间域的灰度图像变换为对应的广义隶属函数.实验结果证明,该算法不仅能有效地提高图像灰度动态范围,使各区域之间层次更加清楚,而且同时能自适应地增强图像局部区域不同灰度层次的边缘和细节,使边缘和细节明显地突出.     

基于小波变换的太赫兹数字全息成像自动聚焦算法

自动聚焦技术是实现数字全息成像快速、准确再现的关键技术之一。在分析聚焦和离焦过程中小波变换高频和低频系数变化特点的基础上,提出了一种基于小波变换的聚焦判据函数。采用无噪声和被噪声污染的模拟太赫兹(THz)数字全息图,比较分析了这种聚焦判据函数和五种经典的数字全息聚焦判据函数的性能,给出了综合评价。仿真结果表明：同五种经典聚焦判据函数相比,基于小波变换的聚焦评价函数具有更好的单峰性、更高的主峰锐度和极佳的抗噪性,是一种性能优越的THz数字全息成像自动聚焦判据函数。     

基于信道相关统计及有限反馈的多基站协作波束成型

为减少多基站协作波束成形系统中基站间的信息交换量和用户信道信息反馈量,提出一种基站联合利用有限反馈信道参数和信道空间相关矩阵估计信道矢量函数的方法;基于所估计的信道矢量函数,提出一种多基站协作扩展迫零波束成形算法。相比已有的多基站协作波束成形方案,所提算法能在反馈/回程开销和系统性能之间取得更合理的折中,计算仿真验证了所提算法的有效性。     

磁流变抛光去除函数形状动态预测方法

提出了一种磁流变抛光去除函数形状的动态预测方法。建立了去除函数形状的演变机制,并根据实际的磁流变抛光应用范围,通过数值计算分析得到了较简单的去除函数形状的演变方法。分析表明,对于实际抛光过程,去除函数长度和宽度的改变量与浸入深度的改变量有很好的线性关系,其决定系数均在95%以上。与实验结果对比,对去除函数的49次预测中,长度预测的相对误差在-4.52%~5.51%之间,宽度预测的相对误差在-7.20%~6.63%之间。     

正则Cosine算子函数的乘积扰动定理

本文研究了正则cosine算子函数的乘积扰动性,在正则化算子C的值域不 一定稠密的一般情形下,获得了若干正则cosine算子函数的乘积扰动定理.     

微机数据发生器与逻辑分析仪构成的现代数字测试系统

本文着重结合我们在数字测试领域中取得的成果,从技术和经济性两个方面来探讨现代数字系统的测试,并给出了通用、经济和方便的测试方案。     

一种基于曲率变分正则化的小波变换图像去噪方法

噪声和图像的细节特征主要集中于图像高频部分,在图像去噪过程中,图像的某些重要特征（如边缘、细小纹理等）易受到破坏.针对这一情况,本文提出基于曲率变分正则化的小波变换图像去噪方法,首先用小波提取图像的高频成分,对图像进行增强处理,然后用增强图像的水平集曲率建立一个基于水平集曲率的曲率驱动函数,再将曲率驱动函数作为一个校正因子引入到变分模型中,建立曲率变分模型,用以控制图像的整体结构.在缺乏图像梯度信息的情况下,该模型克服了ROF模型错误扩散这一缺点,符合图像处理的形态学原则.最后,用建立的曲率变分模型处理提取的高频成分,重构处理后的高频成分和原来的低频成分,得到去噪后的图像.分析和仿真结果表明,新算法可有效抑制噪声,有极高的图像结构相似度,去噪效果明显.