基于三维地震数据的并行希尔伯特黄变换算法研究

为了对地震属性原始剖面中的细微构造特征或岩性界面进行较好的分辨和验证,一种改进的希尔伯特黄变换算法被采用。该方法首先对信号进行经验模态分解,对分解分量进行希尔伯特频谱分析。采用了最新的图形处理器(graphical processing unit,GPU)技术,将数据转换到GPU上进行并行处理,极大地提高了处理速度。实验结果表明,与基于CPU的方法相比,该方法计算速度提高了4倍左右。

便携式数据采集系统的设计

提出一种由ADS8364和S3c2410构成的便携式数据采集系统。详细介绍该系统的硬件设计和基于嵌入式Linux操作系统的驱动程序设计。该系统可广泛应用于传感器信号采集、智能仪表中。并在石油探采领域有着广泛的市场应用前景。

2个数据库之间数据同步的软件设计

介绍一种2个数据库之间表中数据自动同步或者手动同步的软件设计与实现。该软件具有可以自动定时把一个数据库中的数据同步到另一个数据库,也可以通过手动按钮实时同步数据。该软件具有确保数据的安全、使用方便等诸多优点,可大大的减少手动备份数据库时的繁琐。

基于SNMP及串口通信的网络监控与报警系统

将基于简单网络管理协议的网络管理编程与串口通信相结合,在Windows NT/98/2000平台下用VC++6.0开发网络监控和自动报警系统,并描述了该系统的实现过程。

基于FSK商品查询的通信协议研究

频移键控技术是用数字信号去调制载波的频率。介绍了频移键控技术在查询终端机和语音服务器之间的应用,设计了用于商品查询机和语音服务器之间进行数据交换的系统。在数据的交互过程中,除了协商的数据包的格式外,还增加了循环冗余校验,使得数据传输的效率和可靠性大大提高。

基于曲波变换的医学图像增强算法

为满足临床诊断的需要,对医学图像进行良好的分辨,提出一种基于曲波变换的医学图像增强算法。对医学数据进行曲波正变换,获取各个尺度、方向上的曲波系数,利用广义交叉验证准则和遗传算法自适应选取最优阈值进行阈值去噪,对处理后的数据进行频带拓宽处理,进行曲波反变换来重构数据,得到增强图像。分别选取10组医学脑部CT和胸部图像进行研究,实验结果表明,医学数据在经过该算法处理后,信噪比由原始的3dB-4dB提高到5dB-6dB,处理后图像的分辨率有明显提升,病灶点的层次划分更加清晰,有效增强了边缘细节信息,为医疗工作者诊断病症提供了更加清晰准确的依据。

基于GPRS的无线智能数据采集系统的设计

提出了一种可以利用GPRS进行无线数据传输的数据采集系统,详细介绍了该系统的硬件设计和基于嵌入式Linux操作系统的驱动程序的设计及应用程序设计方法。该系统具有稳定性高、无线传输等优点,可以用于偏远、危险、人不易到达等场所的数据采集。

一种曲波域蒙特卡罗阈值去噪算法

为促进油气勘探发展,有效识别地震有用信号,提出了一种曲波域蒙特卡罗阈值去噪算法。该算法利用曲波变换的多尺度与多方向性的特点,结合蒙特卡罗阈值滤波来去除随机噪声,再利用循环平移法抑制吉布斯现象,消除人为干扰,增强去噪效果。用该算法对合成地震数据与实际地震剖面分别进行去噪试验,并与小波变换和曲波循环平移算法的试验结果进行对比,证明了该算法能有效地保持有效波信息,增加了弱反射信号能量,很好识别有效信号,优于小波变换去噪算法与原始曲波变换去噪算法。

基于三维曲波变换的弱信号恢复方法研究

传统的弱信号恢复方法在强噪声背景下具有较大的局限性,有用的信息往往淹没在强噪声背景下不易被识别。针对这个难点,提出一种基于三维曲波变换的弱信号恢复的方法。该方法将三维曲波变换和自适应滤波器相融合,从而提高数据中弱信号的能量,使得弱信号更易于被恢复。为了验证该方法的有效性,对楔形模型与实际三维数据进行处理。实验结果表明,恢复后的数据信噪比提高了2 d B到3 d B,频带也被拓宽了150 Hz,弱信号得到较好的恢复。

机电类比法及其在传感器中的相关分析

机电类比法是一种把机械量通过一定的计算等效类比为电量的方法,在对电子机械系统的分析中应用非常广泛。它能够把一个较复杂的机械系统类比为熟知的电路系统来进行分析,从而使问题的分析得到简化。文章通过对振弦式传感器的分析介绍了机电类比法,并对使用电路进行了相关的分析。

基于Ad Hoc网络的数据快速传输方法

Ad Hoc网络是一种新型的自组网络,因其架设方便,应用范围不受环境设备的制约,在近年来得到了研究人员的高度关注。针对拥塞避免在Ad Hoc网络中无法区分丢包类别而错误启动致使传输效率下降的问题,将传统TCP协议拥塞控制算法进行优化,并在NS-2仿真软件中通过仿真试验证实该方法在Ad Hoc网络中传输速率更快、数据包的遗失率更低。

基于视点运动的海量数据快速显示方法研究

为了海量数据实时准确的显示,提出一种基于视点运动模型的可视化算法。该算法首先采用Hilbert-R树对海量数据建立快速索引,然后根据视点运动模型将数据块分为可视域、潜在域、卸载域。最后按照索引将相应数据块导入内存,可视域数据块会被进一步载入GPU进行绘制。当视点位置发生变化时,GPU直接加载位于内存的潜在域数据块。实验结果表明,在保证渲染质量的前提下,该算法能够快速显示海量数据体并实现实时交互,显示速度提升36%~78%。

基于GPU的并行人脸检测方法研究

为了进一步提高人脸检测的精度和速度，提出了一种改进的Viola—Jones人脸检测算法，并在GPU平台上对改进后的算法加以优化。采用新型稀疏特征来进行人脸检测，利用计算机的图形处理单元GPU进行并行加速，并对优化前后的结果进行对比。结果表明，该算法把检测率提高到93．6％，与传统Viola-Jones人脸检测算法相比检测精度有了较大的提升；GPU并行加速实现了对OpenCV1．6～3．2倍左右的加速比，有效提高了人脸检测性能。

农业物联网中ZigBee传输技术的应用

本文设计了一套基于ZigBee技术的无线监测系统,来实现物联网在农业中的应用。该系统由传感器、ZigBee网络和无线网关组成,运用有线和无线相结合的方式实现网络的连接与覆盖。在农业生产应用上,本文设计的无线监测系统运行稳定、可靠,具有推广价值。

云计算和大数据在农业的应用

民以食为天,我国自古以来都是农业大国,在信息时代的到来下,我国逐渐由传统农业向物联网农业发展,大量农业数据的储存和处理是我们需要解决的难题,云计算是在分布计算和服务计算基础之上发展而来的一种新的计算模式,将现代农业移植到云计算的平台上将会极大的改善农业数据的储存方式和处理模式,再利用大数据的数据挖掘等技术,将会在农业决策、农业增产、病虫害预测、市场预测等方面有着重大意义。

基于传统模式下的P2P电子商务模型

介绍了现有的一些P2P电子商务应用模式,并分析了传统的电子商务模式存在的问题,由现在流行的BitTorrent协议得到启发,建立了基于传统模式下的P2P电子商务模型。该模型具有在进行点对点通信时提供即时通信的优点,详细描述了该模型的体系结构、协议支持以及技术实现。

Taobin电商的Web数据挖掘关联规则研究

网络信息的复杂性导致用户搜索时不能很好地表达自己的意图,从而会减少用户对此次浏览的购买欲望,为了对Taobin电商平台中的品牌、店铺和同类相关商品等信息进行聚合拼装,使整个商品详情页信息更加完整,更具吸引力,提出了Taobin电商的Web数据挖掘关联规则。主要研究了其关联规则中的关键技术,不仅能够更好的为用户提供相应的服务,同时也在一定程度上能提高用户对此次浏览的兴趣,从而大幅度提升商品的转化率。

端口反弹型木马通信技术研究及防范措施

端口反弹型木马(Port Recall Trojan Horse)是一种新型的特洛伊木马(Trojan Horse),它不仅能够穿透防火墙,而且还可通过HTTP、SOCKS4/5代理,甚至还能访问局域网内部的没有公共IP的电脑,如用NAT透明代理和HTTP的GET型代理等的局域网,还可能入侵像拨号上网、ISDN、ADSL等的主机,给现有的计算机网络会带来了更大的危害。论文介绍了传统型特洛伊木马的通信原理和端口反弹型木马的通信技术,最后提出了对于端口反弹型木马的防范措施。