基于OMAPl510单兵通信系统中头盔子系统的实现

OMAPl510是德州仪器TI公司的双核架构处理器,整合了一个控制性能强的ARM925处理器、一个低功率消耗的高效能TMS320C55X数位信号处理器DSP。文中首先描述单兵通信系统的组成,并给出以头盔子系统为核心的基本工作原理图。然后介绍了0MAPl510的硬件架构和软件架构,并较为详尽地给出实现头盔子系统的蓝牙主控程序的主要代码。最后针对此头盔子系统蓝牙无线通信距离的局限性,提出与头盔共形的微带阵列天线的改进方案。     

顾及时空语义的多主题瓦片数据优化检索方法

针对虚拟地球可视化中多个逻辑图层叠加产生大量同名瓦片索引重叠引起的数据无效访问和内存冗余等问题,提出顾及时空语义的瓦片数据优化检索方法。在客户端实现顾及时空语义的自适应瓦片优选,将视点信息与数据集的时空范围、分辨率和优先级等语义信息自动匹配与自适应筛选过滤,显著提高目标瓦片数据的命中率;在服务器端实现面向主题的内存数据库瓦片数据缓存,进一步提高瓦片数据二次访问的响应速度。实验表明,该方法不受逻辑图层增量影响,保证目标瓦片较高的命中率,缓存方法进一步提升瓦片二次访问效率,显著提高面向多数据集的海量数据实时可视化性能。     

BIT系统的三态马尔可夫模型分析

BIT技术是改善系统测试性和诊断能力的重要途径,但是较高的虚警率一直是阻碍BIT广泛应用的一个重要原因。研究过程中将系统状态划分为正常、间歇、故障三种状态,建立了马尔可夫模型,分析、对比了三态模型与两态模型的关系。理论分析结果表明:基于三态模型的BIT,在提高故障检测率的同时,还可以较大程度地降低虚警率。     

一种用于机电产品测试性设计的传感器优选MINLP模型

在单故障假设条件下,考虑了传感器的失效概率和设备的故障率,提出一种以故障检测率和故障隔离率为约束条件的降低传感器费用和失效概率的混合整数非线性规划(MINLP)模型,从而为机电产品测试性设计中传感器选择问题提供了一种可行和有效的解决方法,并进行了案例验证,说明了该方法的有效性。     

一种新的高分辨率ADC有效位数测试方法

谱分析法和正弦拟合法是ADC动态特性测试的两种常用方法。但在测试信号源信噪比较低的情况下,两种方法的测试结果都存在较大的偏差。提出了一种新的ADC动态性能测试方法,该方法能较好消除信号源对测量结果的影响,使得在普通信号源下可以测试高分辨率的ADC。仿真分析证明了这一测试方法的正确性。最后给出了采用该方法对一ADC系统的实测结果。     

论校园文化建设的思想与实践——基于华山中学校园文化建设活动的系列思考之四

校园环境是校园文化建设的主要载体、主要内容和主要表现形式。从校园文化建设的高度出发,校园环境将不再是传统观念中所理解的那种简单的空间概念,进行环境建设必须从文化建设的思路去认识和思考,而进行文化建设也必须依靠环境建设的内容来表达和实现,二者不可分割,这反映了物质与意识的辩证关系。校园环境建设中精神环境的概念需要单独提出来,它是校园文化建设的重要内容,更是校园文化建设的难点。华山中学在校园环境建设方面有着自身的理解和认识,做出了一些有益的尝试,今后还将在这方面进行更深入地探寻,努力打造富有生命力和自身特色的校园文化。     

影响水下距离选通激光图像光学相关识别的若干因素

针对水下距离选通激光图像光学相关识别技术的应用,研究了引起图像畸变从而导致光学相关识别相关峰输出效率降低的若干因素,并通过实验的方法采集了不同系统参数设置下的激光成像图片,然后采用相位匹配的方法对图片进行相关性分析,同时应用PCE、Disc等指标联合评价输出的相关峰质量,从而衡量各因素所引起的成像畸变对光学相关识别性能的影响程度.MATLAB软件仿真结果证明:激光单脉冲能量、ICCD增益、成像距离等因素变化均会引起图像相位特征畸变,导致相关识别鉴别率降低.该结果可为建立水下距离选通成像系统控制模型和设计匹配滤波器提供参考.     

基于PCA与FCM的入侵检测样本数据压缩方法

采用行列双向压缩的数据处理策略,提出了一种基于主成分分析与模糊C-均值聚类算法的入侵检测样本数据压缩方法。该方法首先采用主成分分析法对数据冗余特征进行压缩,然后采用模糊C-均值聚类算法对冗余样本进行压缩,由此可挖掘入侵检测样本数据中的关键特征和关键样本。通过KDD CUP99数据集测试证明:数据双向压缩可减少入侵检测分类器的计算量,进而可提高其实时检测性能和检测推断的准确性。     

装备管理信息化标准体系框架研究

分析了装备管理信息化标准体系的研究需求,提出了装备管理标准体系的研究目标及应把握的基本原则,重点从多个视角研究探讨了装备管理信息化标准体系框架,希望能对加快我军装备管理信息化标准体系建设有所启示．     

基于QPSO算法的支持向量机参数优化研究

应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量（SVM）进行参数优化研究．根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型．仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高．