摘要：針對城市場景下道路的復(fù)雜性，提出了一種基于節(jié)點(diǎn)相對距離與消息類型的廣播算法(The Broadcasting Algorithm based on Relatively Distance and Message Type, RDMT-BA)。該算法應(yīng)用節(jié)點(diǎn)的相對移動速度和消息類型決定接聽廣播的節(jié)點(diǎn)，再依據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)閾值和等待時(shí)間決定對廣播進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)的節(jié)點(diǎn)，進(jìn)而提高轉(zhuǎn)發(fā)的投遞率和降低信道中的廣播沖突。通過改變節(jié)點(diǎn)的數(shù)目和速度，文章同時(shí)分析了轉(zhuǎn)發(fā)參數(shù)對覆蓋率、轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)省數(shù)和延遲等性能的影響，并與洪泛算法進(jìn)行比較表明,該算法在性能上更加有利于城市交通的管理和改善。
摘要：應(yīng)變式稱重傳感器是電子衡器稱量系統(tǒng)的核心元器件，傳感器的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性直接影響電子衡器稱量系統(tǒng)的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性，稱重傳感器的穩(wěn)定性尤為重要。而影響傳感器穩(wěn)定，性最主要的因素就是傳感器的密封性，文中給出了提高傳感器的防護(hù)和密封性，從而有效保證傳感器穩(wěn)定性的幾種方法。
摘要：闡述了全光網(wǎng)絡(luò)是未來信息發(fā)展的一個(gè)必然趨勢，分別介紹了全光網(wǎng)絡(luò)的組成、結(jié)構(gòu)、優(yōu)越，性、100Gb/s所面臨的問題、安全隱患及探討中的保護(hù)措施，進(jìn)而從一定層面上呈現(xiàn)給讀者一個(gè)全光網(wǎng)絡(luò)的總體特征。
摘要：給出的基于復(fù)式晶格光子晶體的太赫茲波調(diào)制器是一種用數(shù)字基帶信號對太赫茲載波進(jìn)行強(qiáng)度調(diào)制的外調(diào)制器。該調(diào)制器利用復(fù)式晶格一個(gè)點(diǎn)缺陷可同時(shí)調(diào)制兩個(gè)缺陷模的特點(diǎn)來同時(shí)控制四束不同太赫茲波的傳輸，從而實(shí)現(xiàn)對太赫茲載波的通、斷調(diào)制。這種基于復(fù)式晶格光子晶體的調(diào)制器具有光子禁帶大、體積小巧等許多優(yōu)點(diǎn)。
摘要：通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可利用傳感設(shè)備實(shí)現(xiàn)對物品的識別、GPS定位、在線監(jiān)控等功能。而將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)引入鋰電應(yīng)用行業(yè)，則可實(shí)現(xiàn)電池信息的在線查詢、電池智能分選、智能倉儲管理及在線監(jiān)測等功能，故可以對鋰電池行業(yè)發(fā)展起到一定推動作用。文章給出了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在鋰電池行業(yè)的應(yīng)用方法。
摘要：介紹了一種基于顏色分割和區(qū)域描述的交通標(biāo)志檢測方法。該方法利用在RGB空間的顏色聚類算法分割出感興趣色彩區(qū)域，然后進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，最后結(jié)合Hu不變矩對道路交通標(biāo)志進(jìn)行識別。識別結(jié)果表明，基于顏色聚類和Hu不變矩的交通標(biāo)志識別方法具有很強(qiáng)的抗圖像平移、縮放和旋轉(zhuǎn)識別能力，并具有實(shí)現(xiàn)簡單、識別速度快、準(zhǔn)確率高等特點(diǎn)，有較高的實(shí)用價(jià)值。
摘要：針對移動環(huán)境下OFDM系統(tǒng)的定時(shí)同步問題，提出了一種解決算法。該算法基于OFDM系統(tǒng)的Preamble實(shí)現(xiàn)，包括定時(shí)捕獲與定時(shí)跟蹤兩部分。同時(shí)，在考慮符號定時(shí)誤差和樣值定時(shí)誤差的條件下，建立了OFDM系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，分析了兩種定時(shí)誤差對系統(tǒng)接收性能的影響。最后闡述了定時(shí)同步算法的實(shí)施流程，給出了一種同步捕獲位置和跟蹤位置的判決方法，分析了門限值的設(shè)定對算法鎖定精度的影響。仿真結(jié)果表明，所提出的定時(shí)同步算法具有同步精度高和易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)。
摘要：針對實(shí)踐教學(xué)和創(chuàng)新訓(xùn)練需要，設(shè)計(jì)了基于ZigBee的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)平臺和教學(xué)方案，詳細(xì)闡述了ZigBee無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)平臺的硬件結(jié)構(gòu)、軟件開發(fā)方法和教學(xué)實(shí)施過程。該平臺中的三類節(jié)點(diǎn)設(shè)備均以JN5148無線微控制器為核心，硬件采用模塊化結(jié)構(gòu)。實(shí)踐表明，利用該平臺開展多層次、案例化教學(xué)和項(xiàng)目設(shè)計(jì)訓(xùn)練，可使學(xué)生較快掌握ZigBee無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)技術(shù)要點(diǎn)，有效提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用開發(fā)能力。
摘要：分析了偽衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)與定位原理，給出了該系統(tǒng)在物資管理中的具體應(yīng)用方法、系統(tǒng)構(gòu)造方案和組網(wǎng)實(shí)現(xiàn)方法。同時(shí)，分析了偽衛(wèi)星系統(tǒng)室內(nèi)組網(wǎng)時(shí)，影響定位精度的遠(yuǎn)近效應(yīng)和多徑效應(yīng)，并給出了減小這些效應(yīng)影響的優(yōu)化方案。
摘要：針對傳統(tǒng)基于單片機(jī)設(shè)計(jì)的出租車計(jì)費(fèi)器系統(tǒng)的諸多不足，提出了一種利用VHDL設(shè)計(jì)的基于CPLD的出租車計(jì)費(fèi)器系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。該方案模擬了出租車的啟動、停止、暫停、換擋等功能，并用動態(tài)掃描電路顯示出租車所走的里程及其所需要的費(fèi)用。所有源程序均在QuartusII9.0下實(shí)現(xiàn)編譯、仿真，可實(shí)現(xiàn)自動計(jì)費(fèi)、自動計(jì)程及實(shí)時(shí)顯示等功能。由于使用CPLD芯片，因而具有外圍電路少、靈活、功能強(qiáng)、可靠，性高、成本低等優(yōu)點(diǎn)，可用于實(shí)際的出租車計(jì)費(fèi)系統(tǒng)。
摘 要：依賴于OpenStack，CloudStack等資源管理系統(tǒng)，云計(jì)算技術(shù)可按用戶需求分配資源，提高了IT資源的利用率。與一些采用傳統(tǒng)IT架構(gòu)的高校相比，采用云計(jì)算IT架構(gòu)的高校具有按需分配資源、硬件要求簡單、部署方便、維護(hù)快捷等優(yōu)勢。文中基于 OpenStack進(jìn)行了科研、教學(xué)、教務(wù)服務(wù)，以及電子閱覽室服務(wù)上云桌面的研究，設(shè)計(jì)了一個(gè)高可用性的云桌面平臺。測試結(jié)果表明，該平臺可為教學(xué)與科研人員提供良好的桌面與存儲服務(wù)。
摘 要：NS-3是新一代網(wǎng)絡(luò)仿真模擬器，文中基于NS-3搭建了RFID系統(tǒng)仿真平臺，成功實(shí)現(xiàn)了閱讀器與標(biāo)簽之間的通 信，并給出了仿真結(jié)果。該仿真平臺可用于對RFID系統(tǒng)進(jìn)行深入研究與探討，有助于縮短系統(tǒng)開發(fā)時(shí)間，降低開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。
摘 要：文中以某大型液壓機(jī)為例，對其主要結(jié)構(gòu)件上橫梁進(jìn)行結(jié)構(gòu)輕量化設(shè)計(jì)，提出建立大型液壓機(jī)結(jié)構(gòu)件的輕量化設(shè)計(jì)方法。首先對上橫梁進(jìn)行受力分析；其次對原有上橫梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行有限元強(qiáng)度、剛度分析；再建立優(yōu)化模型，進(jìn)行結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化；最后分析優(yōu)化結(jié)果，設(shè)計(jì)出改進(jìn)結(jié)構(gòu)，并與原結(jié)構(gòu)進(jìn)行性能對比。對比結(jié)果表明，通過拓?fù)鋬?yōu)化結(jié)果設(shè)計(jì)的改進(jìn)結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度、剛度得以提高，重量顯著降低。
摘 要：人臉表情識別因其廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域與良好的發(fā)展前景，成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。文中綜合論述了表情識別的研究狀況與各類算法，并對其中的特征提取算法與表情分類算法進(jìn)行了簡單描述。常規(guī)的特征提取算法有基于幾何特征的提取方法、基于整體統(tǒng)計(jì)特征的提取方法、基于頻率特征率的提取方法和基于運(yùn)動特征的提取方法。常規(guī)的表情分類算法則從基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)兩個(gè)角度進(jìn)行介紹。
摘 要：文中設(shè)計(jì)了融合虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和航拍飛行器的VR探索飛行器系統(tǒng)，創(chuàng)造了更好的人機(jī)交互體驗(yàn)，可使人的感官與飛行器拍攝實(shí)時(shí)同步，清晰觀察并決策。該系統(tǒng)不但降低了飛行器的操作難度，而且針對惡劣環(huán)境或大面積作業(yè)的特殊領(lǐng)域，大大節(jié)約了人力成本，提高了工作效率，降低了人員傷亡，具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。
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