基于CAN总线的优先级晋升调度研究

针对CAN总线的优先权逐位仲裁规则,当总线负载和利用率过高时,不能完全满足各个节点的实时性需要。提出了动态优先组量升算法,建立了基于动态优先级算法的数学模型,并进行优化。最后,通过仿真,证明了该方法能够有效地提高系统实时性,避免了优先级死锁现象。     

探究电力营销稽查管理中存在的问题及处理措施

稽查管理是电力营销过程中的重要环节,通过稽查管理将能够起到规范秩序、堵漏增收的作用.从当前实际情况来看电力营销稽查管理过程中还存在不少问题.对这些问题必须要进行科学考察研究是非常重要的.本文将重点分析当前电力营销稽查管理过程中存在的问题以及解决对策,通过对此分析将能够有效提升电力营销稽查管理水平.     

五阶非线性作用下光纤中类明孤子的演化特性

根据含五阶非线性微扰修正项的非线性薛定谔方程,采用变分法,导出了光纤中类明孤子各参数随传输距离演化的方程组,研究了脉宽与距离、啁啾与脉宽之间的关系,并对描述相位和频率的方程组用龙格-库塔算法进行了数值求解.结果表明:五阶非线性使类明孤子的脉宽压缩,可在一定程度上抵消初始啁啾和三阶色散对脉宽的展宽作用;五阶非线性对类明孤子的相位和频率演化特性的影响不明显,因而适度的五阶非线性(γ在0.0001到0.1之间)有利于类明孤子的稳定传输.     

一种电大尺寸组合体散射的快速计算方法

采用自适应多层快速多极子算法分析电大尺寸组合体的雷达散射截面。推导了组合体表面的积分方程,通过将基函数和权函数分别用不同空间位置上的点源函数展开,自适应多层快速多极子算法实现了阻抗积分的快速计算,通过采用射线传播法,远场近似和对称性计算法则使转移因子的计算效率大大提高,所有转移过程可由快速傅里叶变换计算完成。这种算法计算组合体散射时所需的计算时间和内存显著降低,且数值计算结果和实际测试结果吻合良好。     

空间谱估计无线电测向系统

空间谱估计测向方法以其超分辨力、高灵敏度和高准确度的测向性能被广泛应用,并在无线电管理领域扮演主要角色.在对空间谱估计测向理论研究的基础上,给出了具体算法,并对算法进行了仿真,最后通过对比测试论证了空间谱估计测向系统的实用性和优越性.     

浅析数据挖掘算法在入侵检测中的应用

随着互联网的高速发展,计算机网络在现代社会中扮演了日益重要的角色,它们也因此成为许多恶意攻击者攻击的对象。因此,无论是商业还是政府机构,对入侵行为的察觉和防护成为一个日益迫切的需求。目前应用于异常检测的方法有统计方法、神经网络、专家系统、数据挖掘等。基于数据挖掘等。本文采用了一种基于关联规则的数据挖掘算法来分析入侵检测系统数据库来检测出攻击事件。对于异常检测,主要研究了分类算法;对于误用检测,主要研究了模式比较和聚类算法,在模式比较中又以关联规则和序列规则为重点研究对象。最后对目前数据挖掘算法在入侵检测中应用所面临的难点进行了分析,并指明了今后的研究方向。     

光反馈自混合干涉对称折叠算法的精度分析

为了提高对称折叠算法的精度,通过对仿真信号的测量,分析了影响算法精度的几种因素(光反馈水平因子,外腔的非线性运动,抽样速率和转折点的定位),并且给出了改进方法.仿真结果表明,在测量线宽展宽因子之前,需保证光反馈水平因子的准确测量,利用中间干涉条纹进行测量可以减少外腔非线性运动所带来的误差.这一结论对利用对称折叠算法处理实验信号有一定的帮助.     

基于矢量量化的数字视频压缩技术研究

数字视频作为一种重要的信息载体,其应用十分广泛。但是到目前为止,这种大数据量信号的存储和传输仍然受到硬件技术和网络技术发展现状的制约,解决这一问题最现实的方法是设计数字视频压缩算法。矢量量化作为一种十分有效的有损压缩编码技术,具有解码简单、压缩比大等特点,特别适用于电视广播等领域中一次编码多次解码的情况。对各种基于矢量量化器的视频压缩算法进行综述,分析其优缺点,并提出其未来发展研究方向。     

基于DVI-DVI处理器的两种亮度逐点算法分析

基于DVI-DVI处理器的亮度逐点校正算法有两种,即算法1和算法2.针对采用两种算法后在亮度偏差量以及数字电路设计方面的差异性进行分析.首先,通过色度学空间转换理论获得校正算法1和校正算法2的模型;然后,分别对采用两种算法引起的亮度偏差量进行对比,通过计算得到算法2和算法1的亮度偏差量比例系数kr;最后,对实现两种算法数字电路应用的资源进行对比.通过两种算法在这两方面的对比得出:算法2更适合应用于DVI-DVI处理器.     

花朵图像自动提取方法研究

采用改进的主动轮廓模型算法,实现从蝴蝶兰花簇图像中提取单个花朵图像,为自动识别蝴蝶兰的生长状态奠定基础。首先利用改进的骨架算法和轮廓重生算法,生成蝴蝶兰花簇的初始轮廓;然后利用含有形状能量的主动轮廓模型进行轮廓的演化,使其更接近真实的蝴蝶兰花簇边缘,最后根据蝴蝶兰花蕊位置获得相应的蝴蝶兰花朵。实例验证和比对实验结果表明,该模型能够较好的分割和提取蝴蝶兰花簇中单个花朵,并具有较强的抗噪能力。利用该方法,可以较好的提取蝴蝶兰花簇中的单个花朵,与人工提取效果进行比对,正确率达到了91.5%。