一种能量均衡的ZigBee网络路由算法

为进一步改善Zig Bee网络性能以及延长其网络生命周期,提出一种能量均衡的路由算法EARZ(an Energy-balance Routing algorithm for Zig Bee networks)。算法通过改进传统算法的数据传递路径,来调整网络的能量消耗。算法中,源节点和目的节点根据建立的节点能量警告值来选择合适的路径,在平衡网络能量的基础上使路径最短。对算法进行了仿真和实验测试,结果均表明算法比典型的路由算法AODVjr更能有效延长网络的生命周期。

技术支持下个性化终身学习系统的设计研究

终身学习体系的建立,一直都是教育界研究的热点问题。在高速发展的信息社会,单纯注重知识的学习已经无法满足学习者及社会的发展需求,需要在终身教育的各个阶段注重学习者的能力发展。本研究是将个性化推荐的服务理念,能力导向的评估思想,引入到终身学习数字化服务体系中,构建一个能力导向的终身学习个性化推荐系统,以期为我国终身学习数字化学习体系的构建提供一种新的解决思路。

基于“微课”本体特征的教学行为设计与实践反思

微课是在互联网进入"微时代"的文化语境下,在教育领域产生的一种适于学生进行个性化自主学习的新生教学资源。该研究在梳理国内外关于微课的实践与研究的基础上,指出其区别于传统视频课程资源的本体特征。依据吉林大学微课设计实践的体会与个案分析,对微课呈现出的主要教学行为及影像呈现进行具体的分析研究。并结合微课的教学应用,提出微课设计需要观照的四个视角,以期对微课的设计开发提供些许启示。

基于数学形态学的图像边缘检测方法及应用

图像的边缘检测在图像处理中占有重要的地位,本文提出了一种基于数学形态学的边缘检测算法,并把它应用于Miss图像,Blood图像,和汽车的前照灯的光形图像的边缘检测中,实验证明用本文算法进行图像边缘检测,能较好地保持图像的细节特征,同时有效的抑制噪声。

开放性社会学习者模型的研究进展视图

学习者模型是个性化学习系统的核心组件。开放性学习者模型(OLM)是允许学习者访问系统对自己的评价信息,驱动自适应教育系统个性化及维护学习者或同伴信息的学习者模型。大多数开放性学习者建模研究关注学习者个人的信息呈现,忽略了人类学习的社会性。因此,研究开放性学习者模型及其社会性,即开放性社会学习者模型(OSLM),成为学习者模型研究的一个重要趋势。美国匹兹堡大学Peter Brusilovsky教授所带领的团队对开放性社会学习者模型进行系列研究,开发了Quiz Map、Parallel Introspective Views、Progressor和Progressor+系统。对这四个系统从模型可视化的一体性、学习顺序、交互性、社会比较、模型识别度五个维度进行探讨发现,国外学者对OSLM的研究主要集中在元认知能力提升、学习者协作与交流、学习成果作用机制研究等方面。我国应在借鉴国际经验的基础上,结合具体实际,从多学科、多属性、多样性信息源和多种学习系统角度研究OSLM,为学习者创造良好的个性化学习环境。

ZigBee信号在智能小区中传输的改进

为解决智能小区ZigBee信号传输效率低和能量消耗大的问题,研究了ZigBee信号在智能小区中的高效安全传输方法。在对CC2530、CC2430和JN51xx优劣的分析基础上,提出了采用大小功率ZigBee模块相结合的改进算法。实验结果表明,改进后的算法不仅能保证ZigBee网络的高效性和低能耗特征,并且能提高网络信号传输的安全性。该方案具有高可行性和优越性,以某小区为例计算结果表明,与无线传输比较,改进后的算法可节省成本34.7%。

基于嵌入式的智能泊车辅助系统设计

为使泊车更加安全可靠,设计了一种基于嵌入式的智能泊车辅助系统。系统利用红外传感器和超声波传感器检测车位,通过LPC1114处理器分析其反馈结果,并用来控制电机和舵机实现智能泊车的仿真模拟。测试结果证明了系统的安全性和稳定性。

基于飞思卡尔单片机的木棒长度测量系统

为解决工业生产中长度测量的问题,设计了基于飞思卡尔单片机的木棒长度测量系统。该系统以飞思卡尔单片机为核心控制器,利用匀速转动的直流电机带动履带,履带两侧等距离放置三组红外发射与接收管。将木棒放在履带上,当木棒通过红外对管时利用飞思卡尔单片机的内部计时器计时,得出木棒的移动时间,从而算出木棒的长度,并用1602显示屏显示出木棒的长度。通过实验验证,该系统的测量误差小于0.05%。

基于Zigbee通信的室内定位系统

为解决常规的模型存在比较明显的误差,定位时通常不能实现预期定位的问题,设计了一类室内定位系统。该系统很大程度上结合了标准化的RSSI(Received Signal Strength Indicator)测距模型,并应用了高精度的3边定位算法。实验表明,该系统能在很大程度上解决定位误差问题,误差减小15%,得到可靠的定位结果。

基于ZigBee和Android的智能家居系统设计

在信息技术高速发展的今天,人们对便捷舒适、智能化的高品质生活的追求日益强烈,在这样的背景之下,智能家居获得了广泛的关注。本文设计了一套基于Android平台,以ZigBee为技术支撑的智能家居系统,该系统包括防盗单元、温湿度测量单元、煤气检测单元、自动窗帘单元和家用电器单元,此系统能够采集室内温湿度、煤气是否泄漏、光照度等信息,也能控制电灯、电视、电动窗帘、空调等家用电器,还能启动安全模式,适时采取防盗报警措施。经测试各单元传感器检测稳定,系统运行良好。