基于CCA融合FFT的SSVEP脑机接口分类算法

为解决多目标刺激范式的稳态视觉诱发电位脑电信号识别准确率低和信息传输率低的问题,提出了一种快速傅里叶变换同典型相关分析相结合的方法,通过快速傅里叶变换将信号训练成对应频率的训练模板,并作为参考信号与实时采集的信号进行典型相关分析来计算频率的识别准确率。6名受试者参与并完成了180组实验,在时间窗口长度为1.5 s的条件下,基于快速傅里叶变换-典型相关分析的稳态视觉诱发电位信号识别算法的平均识别准确率为93.98%,比典型相关分析算法提升了14.75%,信息传输率为62.30 bit·min^(-1),比典型相关分析算法提升了55.63%。实验结果表明,快速傅里叶变换-典型相关分析算法性能更优。

基于深度学习的遥感图像移动小目标轻量化检测方法

由于遥感图像背景复杂,移动小目标的检测难度较大,为此提出了基于深度学习的遥感图像移动小目标轻量化检测方法。为了保障目标检测效果,建立了轻量化主干网络划分遥感图像目标区域。采用深度学习方法预训练划分的遥感图像目标区域。依据训练结果确定遥感图像目标区域。根据确定的遥感图像目标区域提取目标特征。利用SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法对提取的目标特征实行回归分类,完成遥感图像移动小目标轻量化检测。实验结果表明,该方法的检测率高于90%,虚警率低于10%,且不存在漏检问题,负荷实际结果,说明该方法的遥感图像移动小目标的检测效果较好。

路由反射技术应用于MPLS VPN的研究

简要介绍了MPLS VPN和BGP路由协议的基础知识以及两者之间的关系,分析了路由反射技术的基本原理,提出采用路由反射技术来提高MPLS VPN的可靠性和减少I-BGP逻辑连接的复杂性。较为详细地探讨了在MPLS VPN网络中不使用路由反射机制的方案和使用路由反射机制的方案,针对路由反射技术在实际案例中的应用,给出了较为详细的设计,并对两种方案的优缺点进行了分析比较。

基于多线程的网络爬虫设计与实现

网络爬虫是目前比较流行的获取网页内容的检索工具之一，其设计和实现也在不断优化和改进中。本文给出实现网络爬虫设计方法，同时提供网络爬虫的设计与实现。

一种基于压缩域的穿戴式心电信号直接特征提取与分类方法

压缩感知是实现可穿戴式健康监测系统低能耗工作方式的一种有效途径,而现有基于压缩感知的心电信号分类方法大多需要在进行分类之前,先使用重构算法恢复出原始心电信号,这可能会导致较高的计算复杂度高,不适合于具有实时性需求的可穿戴式系统。提出一种基于压缩域的穿戴式心电信号的特征提取与自动分类方法。跳过信号重构步骤,使用改进的主成分分析法在压缩域上直接对压缩后的心电信号进行特征提取,并基于最小二乘支持向量机半监督学习方法实现心电信号的自动分类。实验结果表明,相较于在非压缩域上的分类方法,该方法在保证分类性能下降非常少的前提下,心电数据量大大地减少,有效提高了心电信号自动分类的效率。

基于时空稀疏模型的穿戴式心电信号压缩感知方法

基于时空稀疏模型,提出一种穿戴式心电信号的压缩感知方法,利用信号的时间相关性和空间相关性,来实现心电信号的重构。同时,还提出了一种"分—合"式字典学习算法,通过利用心电信号内在的聚类结构,对训练样本进行字典学习,从而构造出符合心电信号特点的字典,并对其进行稀疏表示。从而进一步提高了心电信号的重构性能。为了验证提出的心电信号压缩感知方法的有效性,采用OSET数据库中的心电数据,将其与其他两种基准算法进行了对比。仿真实验结果表明,所提出的心电信号压缩感知方法能有效地提高心电信号重构的质量。

一种优化的节点不相交多径路由策略

移动Ad Hoc网络是一种新型的不依赖于固定设施实现通信的无线移动网络,其节点兼具主机和路由器的功能,适用于Ad Hoc网络的路由策略是目前广泛研究的核心问题之一。通过深入研究移动Ad Hoc网络中多径路由协议,以AOMDV算法为基础,提出了一种优化的节点不相交多径路由策略ONDMRP,可以有效提高路由表中多条路径的性能。

钢轨波磨检测实验教学平台设计

为了提高机械工程及轨道测控领域相关人才的培养质量,设计了一套钢轨波磨检测实验教学平台。该平台基于对传统弦测法的扩展,利用双中点弦结构及逆滤波算法实现对钢轨表面波磨的快速、准确测量。通过对弦的构成方法、逆滤波方法参数的调节及机械结构、嵌入式系统、信号处理算法的设计等,学生可以充分理解钢轨波磨弦测的机理及结果的实际意义。该实验方案涉及科研创新成果,体现了实验教学设备的先进性、创新性且实验过程具有一定的挑战度,有利于培养学生的实践能力和创新能力。

PeerIDS系统的分析与优化

随着入侵检测系统(IDS)的地位日益重要,其分布式实现及其性能的提高,成为研究热点之一。为此,近来提出了基于对等模型(Peer-To-Peer)的一种分布式网络入侵检测系统——PeerIDS。该系统没有诸如单点失效一类的问题,可以实现公平高效的分布式处理,具有良好的可扩展性与自治性等。本文在详细分析其工作原理的基础上,讨论了其原型系统存在的若干不足,进而给出了优化系统性能的相应策略。

两种自构函数对信息安全资产价值评估的影响

在信息安全风险评估的过程中,资产的价值是由资产的机密性、完整性和可用性3个安全属性来决定的。因而,在给资产进行赋值的时候必需考虑这3个因素。资产的价值是这3个因素的函数,具体的函数关系可以由评估者自行决定。本文讨论两种常用的函数关系对信息安全资产价值的影响。

基于区块链的农产品可信检测数据存储方法

针对现阶段农产品质量检测数据的可信存取,以及数据的高吞吐量、低事务处理延时问题。提出了一种基于区块链的农产品可信检测数据链上链下分类存储方法。首先根据区块链的去中心化、不可篡改、带时间戳特性,将敏感的小文件检测数据存储在区块链,为其提供存储授信支持;其次将非敏感的大文件数据存储至链下数据库,从而缓解将整个检测记录链上存储所带来数据的高吞吐量;最后利用布隆过滤器的哈希函数快速判断查询元素是否在指定数据集中,来提高链上检测数据的查询效率。为了验证所提方法的查询效率,比较了在同一区块链数据存储环境下的有或者无布隆过滤器的两套实验方案。结果表明:前者的链上数据查询速度要高于后者,因此,所提方法能够为农业产品检测数据提供一个有效、可信的存取途径。

基于改进深度学习模型的语音库量化标注仿真

针对语音库中文件数量较多导致标注效率低的问题,研究基于改进深度学习模型的语音库量化标注方法。构建深度学习模型,提出基于深度学习模型的语音库量化标注原理,根据标注规则对原始语音库中的文件进行预处理,设计语音库量化标注流程,至此完成基于改进深度学习模型的语音库量化标注。实验结果表明,研究的基于改进深度学习模型的语音库量化标注方法有效提高了语音库量化标注效率,并提高了标注准确率,具备一定的实际应用意义。