汽车驾驶模拟器脚踏板运动检测系统设计

该文针对当前汽车驾驶模拟器脚踏板运动检测系统存在的可靠性不高、不易维护等缺点,结合当前传感检测技术的发展趋势,从硬件和软件两方面分析并设计了一种基于光电传感技术的非接触式运动检测系统,并编写了单片机系统的相关程序及上位机的测试程序。

开放式实时系统资源共享环境下的调度方法分析

介绍Stack Resource Policy及以其为基础的用于开放式实时系统资源共享环境下静态调度策略,分析其存在的两个问题:资源锁定时间过长和任务不可执行,介绍相关解决方法.然后介绍Bandwidth Inheritance及类似的动态调度策略的基本调度规则并重点分析Bandwidth Inheritance在一般情况下,由于软实时任务的动态性,可能出现的软实时任务阻塞硬实时任务,导致硬实时任务截止时间得不到满足的问题.提出一种解决方法:资源隔离机制(Resource Isolation Policy),介绍其基本规则及性质,并分析加入此机制后硬实时任务的可调度性.

工作记忆训练诱发的神经可塑性——基于系列fMRI实验的脑区分布递减时空模型

工作记忆训练(Working Memory Training,WMT)诱发神经可塑性,但其具体机制尚不明晰。为探索WMT改变正常人群大脑功能的时空特性,以"扩展的智力顶额整合理论"和"神经效率假说"为依据,采用逐层递进的5种方法,分6个步骤来查究近20年来正常人群WMT的37篇fMRI文献。第一步,用叙述性综述、频数分析和卡方检验法比较脑区激活模式和脑网络功能连接在WMT前后发生的改变,发现WMT改变了大脑的5个联合区、7个宏观区和3个子区。其中,额上回、顶下小叶和扣带回这3个子区各自激活减弱的报道文献数量多于其激活增强的,且这种差异分别具有统计学意义。第二步,采用激活似然估计法对其中26篇开展元分析,发现大脑的3个子区激活减弱水平在WMT前后的差异具有统计学意义,即额中回(BA6和8)、额上回(BA6)和前扣带回(BA24和32)。第三步,综合定性和定量分析结果,提出WMT脑区分布递减时空模型,产生5个结果和讨论。第四步,采用非参数检验进一步追踪WMT效应的调节因素,发现训练的任务类型和时间分别对脑区激活的影响具有统计学意义。第五步,针对正常人群WMT诱发神经可塑性的时空特性,得出3个结论:第一, WMT改变了正常人群相应脑区的神经活动,表现为减弱或增强,但减弱更加突出,且更新和较短时间的WMT倾向于诱发较多减弱;第二,这些神经活动变化主要发生在额顶叶联合区,但也包括分别以颞叶、枕叶、扣带回及纹状体为主的联合区,在一定范围内体现了整脑功能联合。这体现了WMT诱发神经可塑性的空间特性,且符合"扩展的智力顶额整合理论";第三,额中回、额上回、顶下小叶和扣带回(尤其前扣带回)这4个子区在激活减弱水平上重点展示了WMT神经可塑性的时间特性,且符合"神经效率假说",恰好体现出"聪明的大脑更懒惰"。第六步,指出WMT诱发神经可塑性的未来研究可能关注脑可塑性中的低活跃性、辨析额中回、额上回、顶下小叶和扣带回(尤其前扣带回)这4个子区在激活减弱水平上体现的时间特性、找寻训练减弱或增强大脑活动的综合性影响因素。

ITU-RBT．656视频解码译码的FPGA实现

针对视频处理的普遍需求,本文提出基于FPGA的ITU-RBT．656视频解码译码的具体实现方法和分析。经过系统验证表明该设计方法具有较好的适用性。

神经反馈调节健康个体注意力的研究进展

神经反馈是指通过脑机交互方式,将大脑活动转换成声音、图像、游戏等形式反馈给个体,以实现自主调节脑功能的目的。注意力是认知功能的重要方面,不仅是儿童发展成长的影响因素,也是成人日常生活中不可替代的重要心理品质。越来越多的实证研究已经发现神经反馈对健康个体的注意力具有调节作用,但缺乏对相关研究进展的总结和综述。综述基于大脑节律活动的神经反馈对于健康个体注意力调节作用的研究进展,分析注意力测量范式、学习者和非学习者的划分以及实验设计类型对神经反馈训练效果的影响,指出了追踪实验对研究的必要性。同时提及可用于健康个体注意力调节的其他几种神经反馈技术。期望为神经反馈提高注意能力的研究和实践提供参考。

多处理器混合实时任务调度

比例公平调度PFair(Proportionate-Fair)算法和边界公平调度BFair(Boundary-fair)是多处理器系统上周期性实时任务的最佳全局调度方法,但在实际的实时系统中,实时任务往往是周期任务和非周期任务混合的任务系统,在研究PFair和BFair调度算法的基础上,提出了基于服务器思想的公平调度方案,实现了对混合实时任务的调度,同时保证了任务公平地使用共享资源,使得公平调度算法适用于多处理器系统中的混合实时任务调度,扩展了其适用范围。

基于分布估计算法对重力固体潮信号独立主成分分析及谐波提取

固体潮信号是地球自转在月球和太阳作用下产生的混合复杂信号.本文提出一个重力固体潮信号的正交分解模型,通过将重力固体潮信号谐波分量,分解在两个正交的方向上,以提取独立的谐波分量.为了实现这一分解,本文采用独立成分分析算法进行验证分析.独立成分分析主要用于提取信号中的独立成分,但一般的独立成分分析算法具有对初始值敏感,收敛较早熟等问题.本文利用分布估计算法的学习概率模型全局寻优,克服独立成分分析算法缺点.通过实验仿真分析,改进算法可将重力固体潮信号成功分离出以下独立的谐波状态:半日波信号、日波信号、长周期波信号.并且,这些分离出的独立成分与本文提出的重力固体潮信号正交分解模型一致,分别对应于模型中的正交谐波分量.