等离子体氮化SiO_2膜的电学性质

本文研究了等离子体氮化 SiO_2膜的电学性质,在低温下获得了性能优良的介质膜。     

I2C 串行通讯的软件实现

本文就如何用不带Ｉ２Ｃ硬件接口的５１系列单片机通过软件仿真Ｉ２Ｃ接口以实现其与外围器件ＥＥＰＲＯＭ２４Ｃ０１Ａ之间的Ｉ２Ｃ通讯进行了详细的论述。     

聚对苯撑及其衍生物的合成、表征和电性能

从溴苯合成出了聚对苯撑,从对苯二酚合成出了几种聚对苯撑的衍生物：聚（２,５－Ｍ甲氧基）对苯撑,聚（２,５－二乙氧基）对苯撑和聚（２,５－二丁氧基）对苯撑。用ＩＲ表征了中间体和聚合物的结构,测定了聚合物的电导率和伏安特性曲线,并讨论了实验条件对产率的影响。     

二维拉格朗日和欧拉结合法在流处理器MASA上的实现与评测

现代半导体工艺技术的发展使得在单芯片上放置数百个运算单元成为可能,但是全局片上片外带宽受限。通用处理器体系结构不能较好地适应变化,仍然依靠全局片上结构,少量的运算单元。而流体系结构拥有大量的运算单元、鲜明的存储层次,使得在有限的片外带宽下,用高的本地带宽来满足大量运算单元的需求。首先介绍了原型MASA流体系结构,然后给出了爆轰流体力学中的二维拉格朗日和欧拉结合法(Ygx2)在流体系结构上实现的实例研究,最后用时钟精确的模拟器来评测应用的运行性能,结果表明Ygx2应用在500MHz的MASA上运行结果与1.6GHz的Iantium2的比较快近4倍,证实了流体系结构在高性能计算领域的极大潜力。     

一种改进的宏块层码率控制策略

利用DCT域中交流系数的均方和代替像素域的方差,作为宏块运动复杂度的表征,并将改进后的码率模型运用于H.264的码率控制策略.仿真结果表明,与现有的码率控制算法相比,改进方案可以在不同的目标码率下更有效地控制码率的波动,改善了PSNR增益.在图像质量方面更平稳,有效地改善了主观视觉质量.     

C2关系网络演化生成特性分析*

在网络中心作战背景下,为了探索"聚力前沿"(Power to the Edge)现实要求下的指挥控制(C2)关系动态演化规律,讨论了两种实元的加入策略模型:"信息最优加入"策略(BIMS)和"随机加入"策略(RMS):提出了信息资源利用率、信息资源命中率、信息传输有效率等三个指挥控制关系网络效能指标和一种加权评价方法.通过对仿真结果的分析,发现了BIMS策略下C2关系网络演化过程中存在的自组织、自适应现象,得出了BIMS策略下C2关系网络将具有无尺度网络特征这一结论.最后,比较了BIMS策略和RMS策略下的C2关系网效能和抗随机干扰能力,发现前者优于后者,而且BIMS策略下C2关系网具有逐渐优化的能力.     

基于多线程的CABAC并行编码方法

CABAC(Context based Adaptive Binary Arithmetic Coding)是H.264/AVC主要档次以上配置中推荐采用的熵编码方法.相比其他的熵编码方法,CABAC能够节省编码码率,但其计算串行性强,不能较好适应片上多核环境.针对这一问题提出了基于多线程的CABAC并行编码方法.大量实验统计表明,该方法负载划分较为均衡,对序列熵编码的单独加速比最高可达1.78.     

基于DSP平台的H.324系统研究与实现

在分析H.324系统中双向视音频编解码所需要的运算量和存储容量的基础上,选择两片高速DSP芯片TMS320VC5509,合理分配资源,对视频编解码中关键代码进行优化,设计和实现了双向视音频编解码的实时H.324系统。特别是在定点DSP上采用了整数变换代替浮点DCT,消除了浮点运算,减少了运算量,给出了实验结果。     

指控系统信息服务质量评价研究

为了有效评价指控系统信息服务质量情况,在深入分析指控系统信息服务特征及用户服务要求的基础上,研究了评价指标的析取原则,从主观和客观两个方面提出了指控系统信息服务质量评价的指标体系,对各维度及评价指标的含义、测量方法进行了详细讨论,并给出了定性评价、定量评价和半定量评价3种指标评价方法和加权综合评价方法。     

基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。