激光测量点云的数据处理方法研究

激光测量技术具有高分辨率、快速、非接触和数字化的特点,其应用日益广泛。基于激光测量的散乱点云,研究测量点云的数据处理方法。在分析通常的数据处理流程与方法的基础上,重点研究了如何应用数据的虚拟切割技术和测量点云的虚拟投影技术。点云虚拟切割技术主要包括径向/轴向切割技术、柱面切割技术与指定切割半径处的轴向截面切割技术。点云虚拟投影技术主要包括规则特征投影技术和轴向旋转投影技术。基于点云的虚拟投影,阐述了零件的参数提取策略。通过基于激光测量的零件数字化检测的实践表明所提出的点云数据处理方法与策略是行之有效的。     

一种基于移动Agent的分布式通信算法

本文提出了一种基于移动Agent链接寻址分布式通信算法,通过分析通信位移延迟问题,对消息传递的寻址、消息排队的过程设置,实现了移动Agent的高速通信.     

基于DSP的漏水数据采集分析仪设计

针对供水管道漏水现象时有发生,文中基于DSP提出一种数据采集分析仪的设计,并从硬件方面和软件方面分别对系统进行了描述和讨论.数据采集分析仪分为主从机结构,主要由DSP数据处理最小系统、数据采集模块、无线通信XBEE模块、MCU人机接口模块组成.实验表明,系统能够快速采集漏水数据和分析其功率谱估计和互相关运算,在供水行业具有较高的实用价值.     

e+e-实验中ψ(2S)能区连续态单光子湮没过程的贡献

研究了e+e-实验中ψ(2S)能区连续态单光子湮没过程的截面对观测总截面的贡献. 针对ψ(2S)质量处ωπ0和π+π-两个观测末态,利用唯象模型估计了单光子湮没过程贡献的大小. 分析表明,对于ψ(2S)→ωπ0和ψ(2S)→π+π-,以及其他电磁末态分支比的确定,单光子湮没过程的贡献必须认真考虑. 通过研究,我们认为对于BES实验来说,为了获得共振态电磁末态分支比的正确结果,至少需要在低于ψ(2S)共振峰的能量点采集10pb-1的数据.     

数据挖掘中的数据分类算法综述

在数据挖掘的过程中,使用到很多分类算法,可见分类算法在数据挖掘中占有非常重要的地位。数据分类算法有很多种,各有不同的优缺点,因此,通过对不同算法特性的研究,有助于后期对算法进行相应的改进,确保新的分类算法能够具备更好的实用性能。数据分类算法的性能优良,不仅可以提高数据挖掘的功能性和实用性,还可以确保使用者对算法具备更多的选择性,基于此,对数据挖掘中不同的数据分类算法进行了研究和分析。     

基于FPGA的自适应旁瓣对消原理及其实现

自适应旁瓣对消(ASLC)是雷达抗有源干扰的有效方法。它采用空间滤波技术，通过辅助接收通道在干扰方向形成波束图的零点，实现对干扰信号的抑制。本文介绍了自适应旁瓣对消的原理，然后给出了基于FPGA的ASLC实现方案，最后通过仿真和试验结果，分析了自适应旁瓣对消的性能。     

基于数据增强的小样本通信干扰识别技术

干扰识别是通信抗干扰过程的前置环节,为抗干扰决策和波形选择提供关键的先验知识,是抗干扰成功与否的关键步骤.在复杂的电磁条件下,对干扰信号进行大量标记往往是困难的,并且对干扰识别的实时性要求很高.针对上述问题,研究了一种基于数据增强的小样本干扰信号识别技术,以解决小样本条件下分类器训练过程的欠拟合问题.小样本条件下,在正...     

一种新的增量更新多层关联规则算法研究

提出了一个快速有效的增量更新挖掘多层关联规则算法MLARU,其基本思想是通过数据库和Web日志构建概念层次树,采用区间支持度的方法表示交叉层次的项集支持度,并采用根据层次树剪枝和增量更新的方法来挖掘多层关联规则。实验结果表明,该算法的效率得到了很好的改善,能在线为用户动态提供多层次个性化推荐。     

Performance of cellular packet CDMA in an integrated voice/data network

This paper presents a simulation-based study of cellular packet CDMA systems operating in an integrated voice/data traffic scenario. Spread-spectrum CDMA provides a suitable framework for resource-shared packet transport capable of combining isochronous (voice, ISDN) and bursty data services. In this work, a general network model for cellular packet CDMA with mixed voice/data traffic is described and used to evaluate the capacity/performance impact of several key system parameters. First, the effect of spreading factor (N) and forward error correction (FEC) rate are studied, confirming earlier work indicating a weak dependence onN and a well-defined optimum code rate in the range of 0.5–0.7 (with BCH coding). Next, the effect of propagation loss coefficient () on network capacity is investigated over a range of possible assumptions for, including both constant and distance-dependent models. The results show that system capacity depends strongly on, varying by as much as a factor of 2 over the range of parameters considered. For a given distance-dependent assumption, performance results are also obtained for different cell sizes in order to understand the overall spatial reuse efficiency achievable in different cellular and microcellular scenarios. This is followed by an investigation of traffic source model effects: first the capacity improvement from voice activity detection VAD) is presented, showing the expected 21 gains. Results for varying proportions of voice and data traffic intensities indicate that the operating efficiency does not change significantly as the proportion of bursty data relative to voice is varied.     

基于K-L距离的改进D-S证据合成方法

提出了一种证据距离为基础的冲突证据合成方法.通过改进的K-L距离得到证据间间距,进一步通过相关算法转化为证据权值,权值反映了证据的重要程度,以权值为系数对原始的基本可信度分配函数进行重新分配,再通过改进的合成公式,得到证据合成结果.最后通过具体的算例比较,说明新方法的合成结果更确定,更符合实际情况.