基于TCAM的范围匹配方法——C-TCAM

提出一种基于TCAM的范围匹配方法——C-TCAM(compressed TCAM)。空间方面,通过二级压缩存储,C-TCAM可以将2个扩展后的TCAM表项压缩成一个,最坏情况下范围扩张因子为W 1或者W 2,提高了空间利用率;功耗方面,通过一种新的TCAM查找算法来避免无效表项参与比较从而降低了功耗;分析和仿真显示C-TCAM方法在实现性能分组分类的同时在空间利用率、功耗等方面具有优势。

线速硬件网络入侵检测系统的范围匹配研究

为解决硬件入侵检测系统的规则匹配问题,提出了一种降低存储资源的范围匹配算法LRC-RM,将规则中的端口范围映射成压缩位向量,并将位向量组织成扩展平衡二叉树,然后对实现的系统进行了评估。采用该技术的网络入侵检测系统,使用的存储空间只有已有算法的1%,有利于硬件在片内完成查找过程,可实现端口范围在OC192链路的线速匹配。

基于布鲁姆过滤器算法和三态内容寻址存储器的高效范围匹配方法

该文基于布鲁姆过滤器算法和三态内容寻址存储器(Ternary Content Addressable Memory,TCAM)技术提出一种高效范围匹配方法,解决了目前TCAM范围匹配方案存在的存储利用率低、功耗大的问题。设计基于最长共同前缀的分段匹配算法(Segmented Match on Longest Common Prefix,SMLCP)将范围匹配拆分为前缀匹配和特征区间比对两步,TCAM空间利用率达到100%。根据SMLCP算法设计了BF-TCAM模型,使用布鲁姆过滤器对关键字过滤,屏蔽无关项参与比较,大幅降低功耗。使用流水线缩短关键路径长度,使查找操作在一个时钟周期内完成。研究结果表明,所提方法实现了零范围扩张,工作功耗较传统TCAM降低50%以上。

用计算机分析短波电台匹配范围

本文介绍了短波电台天线调谐器常用匹配网络种类及其理论上所匹配的范围，并提供了用Ｃ语言描述一种实用电台匹配范围图的两种方法，应用于工程中可以起到一定的指导作用。

基于FPGA的访问控制列表并行查找设计与实现

在高安全要求的网络环境中,多种类型的网络设备均需要部署基于规则的访问控制功能。访问控制列表通过五元组进行规则匹配,实现对网络报文的筛选、过滤、处理、控制等操作。如何利用有限的资源实现更高查表性能、更多规则数量的访问控制列表,是相关设备的关键技术之一。通过分析网络通信设备中访问控制列表的一般工作流程,文章提出了一种改进的基于现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)实现的访问控制列表并行查找设计方法,并详细阐述了具体模块的实现方案。实验结果表明,该方案可以充分利用FPGA的存储与逻辑资源,实现较大规模的支持范围匹配的规则表项,并可以支持10 Gpbs速率等级网络通信的查表需求。

基于TCAM报文分类的范围编码方案

针对现有范围编码方案三态内容寻址存储器(TCAM)利用率不高及更新性能差问题,提出一种混合范围编码方案(Hybrid-RES),根据扩展系数和出现频率,采用纵向或横向扩展编码策略对范围字段进行编码。纵向扩展编码策略利用格雷码的对称映射特征设计一种格雷范围编码算法,对纵向扩展出TCAM表项数目较多的范围字段采用横向扩展编码策略。理论分析和实验结果表明,Hybrid-RES可以较大地提高TCAM利用率,同时获得较好的更新性能。

基于特征场景的快速图像匹配方法

提出基于特征场景的快速图像匹配方法,一定程度上解决了基于主流的局部特征匹配算法无法描述全局特征的问题。通过采集场景图像,使用主成分分析(PCA)重构特征场景,进而用于匹配范围划分;在划分后的匹配范围中使用SURF算法进行快速局部特征匹配。实验结果表明,此方法结合大尺度全局特征和尺度不变局部特征,使近似目标的区分能力得到了加强。在鲁棒性和时效性上,此方法达到了较好的平衡,拓展了主流局部特征匹配方法的应用范围。最后提出了对本方法的改进方向,表明了此方法的可拓展性。

基于MATLAB的阻抗匹配网络设计方法研究

对于阻抗匹配网络的设计而言,通过已知负载阻抗变化范围设计匹配网络拓扑以及判断既定阻抗匹配网络能否匹配特定负载阻抗是核心问题。解析方法常常用于这类问题的求解,然而该方法的求解过程并不直观且对于PI型或T型等复杂匹配拓扑而言其计算流程过于复杂。针对这一问题,本文提出了基于MATLAB的阻抗匹配网络设计方法,该方法在解析法的基础上通过可视化的方式实现了任意拓扑的匹配范围求解,大大降低了匹配网络的设计难度。本文以Γ型和Π型拓扑为例对所提方法进行了仿真实验,结果表明,所提方法可以更加便捷地求解匹配范围。

老年腰椎管狭窄症矢状位腰椎-骨盆序列的解析与重建

背景:老年人群腰椎管狭窄症是脊柱最常见的退变性疾病,其症状和术后疗效与局部序列和整体平衡均相关,而关于该人群脊柱-骨盆矢状位参数的合理范围尚未可知。目的:探究并验证腰椎管狭窄症患者手术前后腰椎-骨盆矢状位参数的匹配范围。方法:选择2016年6月至2019年12月北京大学人民医院收治的腰椎管狭窄症患者376例,根据倾向性匹配评分原则,按照(2-3)∶1的配比分为先导组(n=276)与验证组(n=100),在术前与术后末次随访时进行影像学检查,获取脊柱-骨盆矢状位参数,包括胸椎后凸角、腰椎前凸角、骨盆入射角、骨盆倾斜角和矢状位垂直距离,上述参数在术前和末次随访时获得,其中|骨盆入射角-腰椎前凸角|、骨盆倾斜角和矢状位垂直距离为主要参数。以Oswestry生活障碍指数为生活质量评价指标,将手术前后Oswestry生活障碍指数取值范围分为轻度、较轻度、较重度、重度4个区间,手术前后Oswestry生活障碍指数所对应的矢状位参数合理阈值通过线性回归分析和Logistic回归进行双重判定。验证组主要对先导组结论进行验证。结果与结论:(1)先导组患者术后末次随访Oswestry生活障碍指数明显改善,术前Oswestry生活障碍指数与|骨盆入射角-腰椎前凸角|呈正相关(P=0.011),术后末次随访Oswestry生活障碍指数与|骨盆入射角-腰椎前凸角|和骨盆倾斜角呈正相关(P=0.029,P=0.008),与矢状位垂直距离无明确相关性。(2)先导组患者术前Oswestry生活障碍指数轻度、较轻度、较重度、重度对应的分值为15-35分、36-39分、40-43分、44-50分,术后末次随访轻度、较轻度、较重度、重度对应的分值为0-4分、5-8分、9-12分、13-40分。多元回归分析显示,术前Oswestry生活障碍指数的独立影响因素为|骨盆入射角-腰椎前凸角|,存在拟合公式Oswestry生活障碍指数=0.19×|骨盆入射角-腰椎前凸角|+36.9。通过双重判定,术前|骨盆入射角-腰椎前凸角|平均阈值为10.7°。术后Oswestry生活障碍指数的独立影响因素为骨盆倾斜角,骨盆倾斜角的独立影响因素为|骨盆入射角-腰椎前凸角|,存在公式Oswestry生活障碍指数=0.21×骨盆倾斜角+3.16和骨盆倾斜角=0.60×|骨盆入射角-腰椎前凸角|+12.22。(3)通过线性回归和logistic回归分析双重判定得出,术后|骨盆入射角-腰椎前凸角|的平均阈值为16.0°、骨盆倾斜角为23.1°。(4)验证组中,术后|骨盆入射角-腰椎前凸角|小于阈值的患者平均Oswestry生活障碍指数优于|骨盆入射角-腰椎前凸角超过阈值者|(P=0.046)。(5)|骨盆入射角-腰椎前凸角|=16.0°或许是针对老年腰椎管狭窄症后路手术矢状位参数的合理范围,提示针对该人群可适当放宽腰椎-骨盆的匹配程度。

中医电疗设备使用质量管理方法研究与实践

本文通过品管圈(Quality control circle,QCC)活动降低中医电疗设备故障率及临床诊断与注册证适用范围不匹配率。通过(1)成立中医电疗设备临床使用质量控制专业品管圈;(2)选取医院在用中医电疗设备76台,以对策实施前8个月的故障报修数据及对应医嘱的诊断数据作为对照组,以对策实施后8个月的相应数据作为实验组;(3)应用品管手法分析原因、制定并实施对策,比较对策实施前后的故障率和临床诊断与注册证适用范围不匹配率以评价对策实施的有效性,最后形成各个环节的标准作业流程。对策实施前中医电疗设备的故障率为0.20%,对策实施后设备故障率为0.06%,降幅为70.00%;对策实施前诊断与注册证适用范围不匹配率为10.15%,对策实施后诊断与注册证适用范围不匹配率为3.95%,降幅为61.08%。品管圈活动有效降低了中医电疗设备的故障率、诊断与注册证适用范围不匹配率,在提高医疗设备使用质量的同时,提高了患者满意度和降低了临床使用风险。

基于空间优化的决策树算法

通过增加一些规则来最终减少规则转换的冗余问题,并设计一种算法实现这种优化。在优化后的规则库、单维上用决策树方法查找,结果以位向量的方式存放,保持了算法的高速度,同时有效地节省了空间。

一种基于软硬件协同的流分类技术研究

流分类指根据IP包的五元组信息在规则表中进行匹配分类。某网络密码机使用通用处理器进行流分类和报文处理,但现有流分类算法无法在通用处理器上同时支持五元组线速范围匹配和规则库实时更新。论文基于软硬件协同方式解决该问题,对数据流首包基于FPGA进行范围匹配并在CPU侧建立流表,后续包则基于CPU进行流表哈希匹配,并设计了规则库和流表同步更新机制,可满足万兆线速流分类要求且显著降低计算开销和通信开销。

空间相机自适应曝光

为实现空间相机的自适应曝光,提出了一种根据场景高亮度信息设置曝光参量的测光、解算、成像工作模式.在空间相机前加装大尺度面阵测光相机,在空间相机推扫某一区域前,测光相机首先采用预设的曝光参量获取该区域图像,实测当前区域的高亮度信息;再将该高亮度设为空间相机的饱和亮度,解算空间相机的曝光参量;随着卫星的转动,空间相机采用该曝光参量完成位置区域拍摄成像,实现空间相机的自适应曝光.地面验证实验结果表明:与采用固定的较小的曝光参量相比,本文方法可以减小欠曝光图像数量;根据某次实验结果统计,图像的灰度范围由37提高到253,图像熵显著提高.该方法能够根据当前场景内容充分利用成像系统的动态范围并提高图像的灰度层次和图像质量.

流分类算法综述

流分类问题是当前国内外研究的热点 ,流分类算法层出不穷 .首先介绍了流分类的重要意义 ,然后简单的介绍了流分类问题涉及到的一些概念性问题 ,最后着重介绍了目前流分类的最新成果 .本文对每一类详细介绍了其中典型的算法 。

基于宽负载应用Boost变换器的环路补偿设计

恒定关断时间控制模式的Boost电路因其无需斜坡补偿的优点而广受欢迎,但由于其环路存在右半平面零点,使得环路补偿变得复杂。该文采用最新的闭环时域分析方法,在不断环的情况下进行环路建模。同时根据具体应用,提出了一种具体的补偿设计的分析方法,适用于片内固定补偿的设计,可减少外围器件的选取。最后加入动态范围匹配(dynamic range match)电路,使系统可以在宽负载范围内稳定工作。该电路通过0.5μm CMOS工艺仿真验证,使得Boost输入电压在2.3~4.2 V范围内,负载电流在0.3~2 A的范围内变化时,环路能够稳定工作。

基于Vision Transformer多模型融合的视觉闭环检测算法

针对闭环检测在图像特征表示方面存在信息丢失的问题,提出一种基于Vision Transformer (Vi T)与卷积神经网络进行多模型融合的特征提取算法。首先,将输入图像进行特征提取,然后将高维的图像特征向量进行核主成分分析(KPCA)降维,构建成新的图像特征表示;同时,提出了一种新的范围匹配算法,通过相应的范围框架去限制并选择范围进行特征匹配。实验结果表明:所提算法相比于其他的算法,有着更高的准确率和匹配速率,达到了更好的鲁棒性与实时性的要求,证明了该算法在闭环检测上的有效性。