基于仿真技术的计算机网络课程辅助教学

利用开放的网络仿真系统,进行计算机网络课程的辅助教学,设计开发基于NS2及相关工具的一系列网络实验,较为全面系统地覆盖课程知识点,并介绍在教学的过程中利用仿真系统的方法和体会.最后,通过一个知识难点的教学实践例子,说明如何利用仿真技术将协议细节和网络性能进行细致地刻画和清晰地展示,达到良好的教学目的.

基于GA的心电信号稀疏分解MP算法改进

基于遗传算法(GA)的信号稀疏分解算法运算量较大。为解决该问题,提出一种基于GA的心电信号匹配追踪改进算法。结合心电信号的特征,根据信号特征波形建立窗函数,将信号分为能量集中和稀疏部分,分别采用不同的算法流程和参数。实验结果表明,该改进算法的运算量较原算法降低了1/3,能提高心电信号稀疏分解的运算速度和压缩处理性能。

基于Markov模型的WSN汇聚树路由协议

根据工业监控无线传感器网络(WSN)的可靠性和实时性需求,采用跨层优化方法,提出一种基于介质访问控制层Markov模型的汇聚树协议MM-CTP。利用IEEE 802.15.4 WSN链路层动力学Markov模型对单簇网络进行数据帧传输性能分析,改进汇聚树协议的链路质量评估方法,通过计算最优路由梯度,建立网络拓扑,在保证较高数据到达率的同时,使网络延迟最小,以满足工业监控网络的数据传输需求。

基于Pareto多目标优化的工业传感网路由协议研究

工业传感网通常包含实时性和可靠性在内的多个性能指标,因此需要应用多目标优化方法设计路由算法,以满足性能需求。在收集树协议CTP的基础上进行改进,提出了基于Pareto多目标优化的路由协议TCTP。该协议首先在单跳链路质量评估中,增加单跳节点传输时延性能指标。然后运用Pareto原理通过路由拓扑建立了多路径路由,并基于数据传输的实时性和可靠性指标,选择多路径路由。最后使用有色Petri网对TCTP进行了形式化建模并利用CPN Tools工具进行了实现和验证。与CTP协议相比,TCTP协议不仅在选择传输路径上具有更强的适用性和灵活性,而且满足了工业上实时、可靠等多目标传输性能的需求。

体域医学传感器网络的设计及其QoS性能分析

提出医学无线传感器网络(MWSNs)的三层体系结构,并重点分析体域医学传感器网络的组成结构和网络传输需求。设计了基于IEEE802.15.4无线个域网协议的体域医学传感器网络(BA-MWSN),其拓扑结构采用星型,MAC采用时隙CSMA/CA机制。通过网络仿真评估了该BA-MWSN的QoS性能,分析表明:该网络能满足体域MWSNs的网络传输要求;设置合理的节点数量、网络负载和使用长帧可以获得较高的网络利用率和可靠性。

一种最少需要访问控制模型及其应用

基于角色的访问控制模型(RBAC)难以直接有效地应用到以“最小需要”为原则的细粒度访问控制应用领域。为此,文章提出以数据为中心,基于RBAC的条件权限增强的最少需要访问控制模型(MNAC),给出了其形式化的描述以及面向方面的编程实现方法。最后将其应用到医学图像存档与传输系统(PACS)的访问控制中,证明该模型简单有效地实现了复杂多变的细粒度的访问控制。

面向人体生理信号监测的无线个域网的研究

针对医疗保健领域人体生理监护需要,提出基于IEEE 802.15.4的人体生理信号监测无线个域网(Physio- logical Monitoring-Wireless Personal Area Netwlork,PM-WPAN),在人体范围内采集、传输各种基本生理信号。该低速、低复杂度无线网络具有高可靠性、低成本和低功耗的特点。设计了PM-WPAN传感节点部署、工作频段、拓扑结构、媒体访问模式等相关网络通信机制。通过网络仿真对其吞吐量、延迟和丢包等性能进行了研究,证明该PM- WPAN能够满足生理监护需要。

基于iSCSI的软件定义存储局域网研究

iSCSI是基于TCP/IP的存储局域网协议,具有易于搭建、扩充性强和突破距离限制等优点,但在实际应用中需要使用较为昂贵的专用硬件如iSCSI HBA以满足带宽要求。基于目前高性能通用计算、存储和网络技术的发展,设计一种针对iSCSI的软件定义存储局域网(iSCSI-Software Defined Storage Area Network,iSCSI-SDSAN)来提高iSCSI存储局域网访问性能,替代由原来依靠特定硬件来提高存储性能的架构。文中将设计SDSAN体系结构、组成模块和算法流程。最后在Ubuntu系统下,采用java对其进行了实现,实验结果分析表明,iSCSI-SDSAN性能在存储访问尤其是写操作上具有显著提高,写带宽平均提高了30%。

基于支持向量机分类的脑中风微波检测

相比现有技术,基于微波技术的脑中风检测无电离辐射,是一种安全便捷低廉的检测方法。目前主要的脑中风微波检测方法是微波成像,但由于脑部结构复杂,成像精度和可靠性不高。近年来,基于机器学习的分类方法开始应用于微波生物检测。该文提出了一种以支持向量机作为核心的机器学习脑中风检测分类算法,并通过粒子群优化算法来对SVM参数进行寻优,以达到优化分类准确率的目的,实现有无脑中风的正确分类。经过脑中风微波检测实验系统验证,脑中风的分类器平均检测正确率经优化后提高了16%,证明算法的可行性。

基于信号质量评估的可穿戴动态血压监护

针对医疗保健领域人体生理监护需要,提出基于信号质量评估的可穿戴动态连续血压监护。首先通过集成在服装上的心电和脉搏传感器拾取人体生理信号,并采用低功耗微处理器,实现信号的同步采集、特征提取;然后基于脉搏波速法(PWV)获得血压的连续测量值;最后,从人体生命体征信号的质量评估入手,导出了反映信号质量高低的信号质量指数(Signal Quality Index,SQI),用卡尔曼滤波方法有效地识别信号趋势的变化和噪音干扰,通过信号质量控制来改善信号估计的质量。

“C语言程序设计”趣味实例教学方法的探讨

为激发学生学习C语言程序设计课程的兴趣,使学生在学习上有主动性,本文以讲授循环控制这一章为例对趣味实例教学方法进行了探讨,给出几个围绕所学知识点设计的例子。

无线城域网数据加密技术研究

本文重点介绍了无线城域网所支持采用的三种加密技术:DES-CBC,AES-CCM和AES-CTR,进行比较分析。并用VC实现了DES-CBC算法。

一种低功耗无线瓦斯传感器节点硬件电路的设计

能耗是制约无线传感器网络节点寿命的关键因素。无线瓦斯传感器节点因其传感元件的功耗远高于无线收发模块和微处理器,从而使其能耗问题更加突出。本文采用宽电压低功耗单片机C61F120和工作状态可控的直流稳压器件ME3101,设计了电源控制电路,以控制节点处于工作/休眠交替状态,降低节点能耗。最后对整个节点电路进行了能耗分析。结果表明,本文所给出的设计方法大大延长了节点的工作寿命。

多特征向量脑中风微波检测算法探究与改进

以微波成像作为主要手段的脑中风检测技术是一种安全便捷且成本低的微波检测方法,但由于脑部结构复杂,直接成像精度不高效果不可靠。通常采用微波提取脑部特征向量,通过分类模型处理检测脑中风的发生。对适用于多特征向量的脑中风微波检测分类模型进行研究,在构建Adaboost分类器模型基础上,采用分布式粒子群算法对模型进行优化。实验结果表明,将优化后的分类模型用于脑中风检测,精准度高达99.50%,运行速度提升46%,使得脑中风检测精准度和效率得到极大改善。

面向智能服装的多生理信息融合的情绪判别

人体是一个复杂的多功能系统,采集人体的多种生理信号将其作为信息源,并引入呼吸性窦性心律不齐的生理现象来建立基于多生理信息融合的情绪判别模型,通过可穿戴智能服装系统对心电、呼吸、体温三种生理信号进行特征提取和特征分类,采用支持向量机的方法进行多生理信息融合,在此基础上建立面向智能服装的多生理信息融合的情绪判别模型,对情绪的识别率达到72%,具有良好的医疗诊断价值和广泛的应用前景。

基于NEMS网络综合实验的教学改进

基于实验室管理系统NEMS（Network Experiment Management System）的网络实验室是一种新兴的、基于B/S架构的、软硬件有机融合的网络实验室建设方案,能为实验指导教师提供更便捷的实验部署,为学生提供更顺畅的实验流程,为实验室管理人员提供更简洁的实验设备管理,并能在一定程度上保护实验设备的安全运行。

基于机器视觉的印刷标签检测系统的改进

针对图像采集的非同步性和传送平台存在的抖动等因素造成采集图像质量降低的问题,提出了一种简单可行的高可靠性机器视觉印刷标签检测系统。通过比较几种边缘检测算法,采用Canny这种相对高可靠性的边缘检测算法制作边缘掩膜,通过在模板图像上加盖边缘掩膜,在差影比较后对差影图像进行形态学去噪来消除轮廓伪影和人眼难以识别的微小缺陷。该方法运用在印刷标签质量检测系统中,有效地降低了印刷标签误检率,并且符合人眼识别特性。

面向智能服装健康监护系统的心电信号基线漂移处理

面向智能服装的健康监护系统心电信号存在严重的基线漂移,针对基漂去除的需要,提出了基于基线漂移阈值的分级处理方法。首先采用滑动窗口中值滤波算法对心电信号进行滤波,并计算出基线漂移的程度大小,当其大于给定的阈值时,采用小波变换得到QRS波群的位置信息和信号的特点来变动滑动窗口大小。中值滤波和小波算法可以在两个处理平台上并行运行,提高了运算速度;最后,运用该算法分别对模拟和实际的基线漂移进行处理,并与其他算法的处理结果进行了比较,结果表明该算法具有较好的实时性和处理效果。

基于核函数SVM的穿戴式姿态识别系统

设计一种基于核函数支持向量机(SVM)的穿戴式姿态识别系统。采集嵌入用户服装中的倾角传感器的数据,提取相应的特征参数,利用2种分类算法对样本进行姿态分类评估。测试实验结果表明,核函数SVM算法对日常姿态的分类效果较好,姿态识别系统对用户日常的多种姿态识别率较高。

基于WSN均衡汇聚树的CTP路由算法改进

针对无线传感器网络(WSN)节点能量均衡消耗的需求,提出一种基于均衡汇聚树的路由算法LB-CTP。该算法定义节点均衡度,引入规避繁忙节点接入机制。在路由更新中,相应节点以LB-CTP路由算法选择父节点接入网络,分担繁忙节点负担。基于TinyOS操作系统对LB-CTP进行实现,通过TOSSIM平台进行仿真实验,结果表明,与CTP算法相比,LB-CTP算法能有效地均衡网络负载。