城市轨道交通智能视频分析关键技术综述

轨道交通是改善城市公共交通状况的有效途径。随着城市轨道交通的快速建设,人们对城市轨道交通的安全问题越来越重视。智能视频分析技术通过对监控视频流的实时分析,对场景中的各种目标进行检测、分类、跟踪,并分析和判断目标的行为,从而能在异常情况发生时可以及时报警、主动防范,提高处理突发事件的效率。主要研究了智能视频分析技术在轨道交通智能视频监控系统中的应用背景及技术框架,总结了智能视频分析中的关键技术的不同实现方法及其常见的算法。

CC2430芯片和单片机的暖气控制系统设计与实现

针对现有公共建筑采暖系统存在能源浪费以及不能有效节约能源的问题,设计了基于STC10L08XE单片机和CC2430芯片的暖气控制系统。系统通过采集室内温度,自动调节暖气流量,以实现节能的目的;同时利用CC2430芯片完成温度控制主板与手持终端的无线通信。介绍了系统各个模块的软硬件设计,并给出了部分原理图和程序设计流程图。试用结果表明,系统运行稳定,节能效果明显。

基于改进Tetrolet变换的图像融合算法研究

针对红外图像目标物体能量高以及可见光图像细节信息丰富的特点,提出一种基于改进的Tetrolet变换的红外与可见光图像融合算法。对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,在低频融合规则上,对区域能量进行适当缩放,突出红外目标,保留可见光背景信息。实验结果表明,对Tetrolet变换模板的选择的改进,有助于获取更多高频信息;融合算法相对于传统的算法不仅增强了图像对比度,改善了主观视觉效果,而且在客观标准上有了一定提高。

基于LTE-R的无线列车定位方法研究

列车定位是保障铁路运输安全和高效运营的关键。针对当前列车定位方法中普遍存在的不能实时连续定位、定位精度不高及设置轨旁设备引起的维护成本高等弊端,提出一种基于铁路专用移动通信网络(LTE-R)的无线列车定位方法。在该方法中,列车(移动台)接收含有定位参考信号的下行链路信号,估计2个定位参考基站的多径到达时延差、多普勒频移等参数,并根据时延差曲线和列车行进曲线确定列车的位置。通过对列车行进于直线线形、圆曲线线形时的定位均方根误差及定位误差累计分布函数的性能仿真,结果表明:当信噪比分别为18、25dB时,90%的定位误差分别在15m内和8m内,可以满足列车定位精度要求。

嵌入式数据库在工业控制系统中的应用

针对嵌入式工业控制系统中数据管理的需求,提出一种采用嵌入式数据库的解决方案,实现了SQLite 3.0在ARM-Linux平台上的移植,完成了工业控制嵌入式数据库的设计与实现。测试表明,数据库性能稳定、可靠性高,增强了工业控制信息的完整性,具有良好的共享性、可扩展性和可维护性,提高了嵌入式系统的数据处理能力和数据管理效率。

基于虚拟力的WSN节点优化部署算法

为实现高覆盖率与节能相结合的无线传感器网络WSN部署,提出一种优化的虚拟力节点部署算法WVFA。当在WSN监测区域内部署节点时,将确定节点间的虚拟力阈值作为无缝覆盖的优化目标;而当节点在区域边缘时,以节点在边缘处的冗余覆盖面积最小为设计目标求出节点到边缘处的最短距离。此外,考虑节点平均移动距离与WSN网络能耗、节点移动距离标准差与网内节点间能耗差值的关联性,以节点前一时刻受到的虚拟力作为位置更新权重代入节点位置更新预测方程。仿真结果表明:与VFA、CBS和HLVFA等同类算法相比,提出的优化部署算法能够以较低的节点能耗获得较高的网络覆盖率,实现WSN的节能优化部署。

多线函数法在曲线拟合中的应用研究

为了研究某些现象的发展趋势,需要用到各类曲线拟合方法,如多项式趋势模型、对数趋势模型等。基于多面函数法原理提出了多线函数法,应用于曲线拟合。为了验证该方法的可行性,在MATLAB平台开发程序对某铁路中线进行拟合计算,通过与多项式拟合方法在各种条件下的实验对比,证明多线函数法具有精度高、计算简单等优点,是一种优秀的曲线拟合方法。

补偿灰色周期外延模型诊疗预测方法研究

本文提出了一种BP神经网络补偿灰色周期外延模型的预测方法,通过BP神经网络对灰色周期外延预测模型的残差序列进行修正,来提高预测精度,使预测值与原始值更吻合。实验分析了甘肃庆城区的诊疗情况,结果表明改进的算法适用于处理的预测对象,并且能较大幅度提高模型的预测精度。

贝叶斯邮件分类中概念漂移问题研究

贝叶斯算法因其简单、快速、分类精确度高等优点被广泛应用于垃圾邮件过滤中,然而随着时间的推移,概念漂移现象导致贝叶斯分类器准确率下降。针对此问题,提出了基于用户反馈的客户端贝叶斯动态学习算法,可自动学习新的邮件样本,计算复杂度较低。实验表明该方法能较好地适应概念漂移,满足邮件分类的个性化需求,有很好的实用性。

用于低相位噪声LC VCO的低噪声可调LDO的设计

分析了LC压控振荡器(VCO)的相位噪声,提出了基于预稳压模块的低噪声低压差线性稳压器(LDO)结构,有效改善了电源噪声对LC VCO相位噪声的影响。设计了低噪声带隙基准电路和低噪声误差放大器,进一步优化LDO的输出噪声。通过调节反馈阻抗网络实现LDO输出电压可调,可以满足VCO的不同供电需求。通过改变滤波电容值,验证电源噪声对LC VCO的影响。采用0.35μm CMOS工艺进行了流片,测试结果表明,LDO在10 Hz^100 k Hz之间的输出均方根噪声电压为8.8μV,在-45~85℃温度范围内的温度系数约为43×10-6/℃;LC VCO输出频率范围为2.0~2.4 GHz,调谐范围为18.2%,相位噪声为-110.8 d Bc/Hz@100 k Hz,满足集成锁相环对LC VCO的噪声要求。

基于大数据的铁路时间同步网异常流量检测系统的研究

为快速准确地识别铁路时间同步网所受到的恶意攻击,设计一种基于大数据的铁路时间同步网异常流量检测系统。该系统首先采用无监督学习算法K-Means对部分数据进行训练,形成最优聚类模型,并通过该模型实现对异常流量的检测。将已标记的时间同步网数据输入系统,测试系统对异常流量的检测准确率及速度是否满足铁路时间同步网的要求。对系统识别出的异常流量特征进行分析,找出相关性较高的典型特征类型,并结合铁路时间同步网结构,针对该类型特征提出初步的攻击防御建议。研究结果表明:基于大数据的异常流量检测系统聚类时间70.434 682 s及准确率98.36%均满足大数据网络环境下铁路时间同步网的要求;基于时间和主机的网络流量统计特征可以为提升铁路时间同步网的安全性提供参考。

基于三角形折叠的保持外形特征的网格简化算法

针对大规模模型数据量庞大,难以实时显示的问题,为了压缩数据量,对已有的三角形折叠网格简化算法进行改进.该算法采用球面来拟合原始曲面,在球面上选取新的顶点,并引入局部区域面积度量参数作为三角形的权值来确定三角形的折叠次序,能够在简化程度较高的情况下很好保持原始模型的几何特征、拓扑结构和边界特性.实验表明,该算法是有效的,能有效逼真原始模型.

高校学生网络评教有效性的结构及影响因素研究

针对高校学生网络评教系统进行研究,从学生评教在教学质量管理中所占据的地位、教师针对学生评教的态度极其所做的改观,管理人员针对学生对教师的评价所做出相应的研究分析处理,使得学生评教的有效性得以展现。从评价指标、反馈信息的归途等方面分析了影响高校网络评教有效性的因素,对网络评教的进一步发展具有重要的意义。

山字脊波导传输特性分析

运用有限差分法在Matlab环境中分析了山字脊波导传输特性,给出了山字脊波导的主模截止波长、单模带宽和场结构,发现山字脊波导可以进一步实现波导小型化.

非公资本投资铁路建设项目经济正外部性问题研究

对铁路建设投资项目中公有资本和非公有资本收益函数差异的分析显示,非公资本参与铁路建设投资项目普遍存在的正外部性,对此应采取如下有针对性的措施:适当分割铁路建设投资项目;实施补贴和税收优惠;适当给予非公资本垄断利益。

OQPSK调制/解调器的FPGA跨平台实现方法

根据软件无线电设计思想,在未调用任何现有的IP核或者硬核的基础上,提出一种能在不同FPGA平台上实现的全数字OQPSK调制解调器方案,给出关键模块的实现原理和VHDL源代码.基于Xilinx公司的Virtex-IIPro开发板实现整个系统.测试结果表明,该系统能正确实现OQPSK调制和解调的功能,达到预期目标.

基于等高线特征的三维地形造型技术研究与应用

讨论基于矢量化的等高线生成数字高度图(Digital Elevation Map)的方法,并在此基础上进行三维建模,实现等高线的三维可视化,本文以线性内插为基础,采取了简化的基于等高线特性的内插方法,并提出一种等高线的快速搜索方法。该算法通过软件实现,已在铁路电力架空线路辅助设计系统平台上进行试验,实验结果证明,该算法可以大幅度提高三维地形造型速度,提高工程设计人员设计效率。

基于FPGA的LZW数据压缩算法实现

压缩编码不仅可以去除大量原始数据中的干扰信号、噪声信号,增强获取信号的准确性,同时也能尽可能地压缩文件,使其便于存储和传输。数据压缩技术还广泛应用于工业、农业、国防、军事等各个领域。因此,数据压缩的研究具有非常重要的意义。本文在介绍LZW压缩算法的基础上,探讨了LZW算法在数据压缩系统中的应用及其可行性,给出了LZW算法的基本思想及算法实现,并重点研究了采用VHDL语言来实现LZW算法压缩,其程序已通过仿真验证与综合。通过分析FPGA实现硬件压缩电路的可行性,利用FPGA芯片内的RAM来存储LZW算法的字典,硬件电路采用的是XILINX公司生产的Spartan-IIE系列的XC2S50E芯片,并完成的电路原理图及PCB板的设计。

一种客户端短信过滤的样本特征库生成方法

针对目前中文短信过滤研究缺乏样本库的现状,提出一种客户端样本特征库生成方法。设计客户端短信过滤样本特征数据库,将客户端接收到的短信进行预处理和中文分词,考虑高信息量的低频词和带有较强类别特性的特征词,改进互信息评价函数提取样本特征,形成特征数据。采用Naive Bayes算法测试特征数目对过滤器性能的影响,实验结果表明,当特征数目为10时,测试准确率达到最大值,当样本特征库中短信数目达到2 000条时,数据库文件的大小约为714.28 KB,可在普通手机平台上运行,验证了特征库生成方法的可行性。

客户端中文邮件过滤算法研究

提出了改进的最小风险贝叶斯邮件过滤算法,将其应用于客户端中文邮件过滤,以适应邮件分类的个性化需求.实验结果表明,将改进算法应用于中文邮件过滤是可行的,且与传统贝叶斯算法相比,使垃圾邮件的误报率明显降低;实验测试了损失因子、特征数量对过滤效果的影响,得出了较优的参数设定,对中文邮件过滤提出了有益的思路.