基于MSP432的AliOS Things操作系统移植

基于MSP432的AliOS Things操作系统移植[其他][物联网]

物联网中含有大量的低成本、低功耗并具有组网功能的嵌入式设备。物联网操作系统可比传统操作系统更好地适配此类设备。AliOS Things作为近年来新型的物联网操作系统，集成了多种面向物联网领域的组件和功能。采用Cortex-M内核的MSP432系列微控制器具有高性能和超低功耗的优点。以MSP432P401R微控制器为例的AliOS Things操作系统移植方法与过程，可广泛应用于物联网的终端设备，具有一定的参考价值。

发表于：11/3/2021 10:48:00 AM

二阶广义全变分耦合非局部变换域模型的图像放大

二阶广义全变分耦合非局部变换域模型的图像放大[其他][其他]

为了提高偏微分方程放大算法对弱边缘和纹理细节的放大效果，采用二阶广义全变分耦合非局部变换域模型,提出了一种图像放大算法模型。非局部变换域模型通过对相似图像块构成的图像组进行三维变换，利用由于图像非局部自相似特性导致的变换系数稀疏特性建模，能够很好利用图像中相似图像块的非局部信息。该算法利用二阶广义全变分模型增强强边缘，非局部变换域模型增强弱边缘和纹理细节，通过变分模型实现两者的耦合，具有良好的放大效果。与其他算法进行仿真实验比较，二阶广义全变分耦合非局部变换域模型在处理强边缘、弱边缘和细节上都取得了较好的放大效果。

发表于：11/3/2021 10:43:00 AM

微流程模型的效率改进

微流程模型的效率改进[其他][其他]

业务流程管理技术是组织实施信息系统的重要使能技术。为提高流程模型的质量，提出了一种改进微流程模型效率的方法。首先，根据微流程模型的结构，提取任务关系；其次，从数据视角，分析任务间的依赖关系；然后，根据依赖关系，更新任务关系；最后，根据更新后的任务关系，使用经典?琢算法重构一个新的流程模型。实验结果表明，该方法能有效改进微流程模型的效率。

发表于：11/3/2021 10:39:00 AM

基于噪音拟合的优化变步长滤波最小均方算法

基于噪音拟合的优化变步长滤波最小均方算法[其他][其他]

为了更快地实现主动降噪，设计了噪音多项式拟合模型，提出了改进的变步长滤波最小均方算法(Improved Filtered-x Least Mean Square，IFxLMS)。该算法在统计噪音信号的同时，对噪音信号进行拟合与预测，随后结合误差信号与预测信号对步长进行调节，达到快速调节的目的。为了验证该算法的性能，将该算法与传统变步长滤波最小均方算法对比试验，仿真结果显示，在相同噪音条件下，新算法将噪音信号降到10 dB、20 dB、30 dB、35 dB等信噪比时，所需的迭代次数减少了4次～60次不等，在同时新算法的鲁棒性也优于普通的滤波变步长最小均方算法。

发表于：11/3/2021 10:34:00 AM

改进电润湿电子纸图像自适应增强算法

改进电润湿电子纸图像自适应增强算法[其他][其他]

由于电润湿显示器受显示技术的限制存在图像失真、边缘细节丢失的问题，为了提高显示质量，提出一种改进电润湿电子纸图像自适应增强算法。首先，通过基于局部标准差的引导滤波获得显著图像，然后，结合显著图以及改进的引导滤波获得钝化模糊图像，有效消除引导滤波平滑图像后产生的光晕现象；最后，将原图像与钝化模糊图像作差提取图像中的细节部分，利用改进的非锐化掩模将细节部分与原图像自适应融合。实验结果表明，相较于传统线性非锐化掩模方法，该方法其图像评价指标H值、PSNR值分别平均提高了0.2%、28.4%，AMBE值平均降低了88.4%，SSIM的值更加接近1。因此，该算法使得图像显示在电润湿显示器上细节纹理更加清晰可见，同时避免图像过度增强，取得了较好的显示效果。

发表于：11/3/2021 10:29:00 AM

基于投影法和卷积神经网络的手写汉字图像分割研究

基于投影法和卷积神经网络的手写汉字图像分割研究[其他][其他]

为提高手写汉字的识别率，针对手写汉字的有效分割，建立了卷积神经网络手写汉字体识别模型，并对投影法和轮廓检测法的适用性进行了对比分析。实验结果显示，相较于轮廓检测法，投影法更适用于手写汉字识别中对文字图像的处理工作，可以实现对所需文字的有效切分，同时简化手写汉字识别网络的设置并提高识别准确率。

发表于：11/3/2021 10:24:00 AM

基于深度级联网络的入侵检测算法研究

基于深度级联网络的入侵检测算法研究[其他][其他]

针对海量多源异构的网络流量数据难以用传统的机器学习算法有效提取特征，分类效果差的问题，提出一种基于深度级联网络的入侵检测算法，利用神经网络自动学习特征的能力，将卷积神经网络和长短期记忆网络结合起来，同时提取流量数据的空间特征和时序特征，并采用softmax进行分类，提高模型的检测性能和泛化能力。最后将该算法在KDDCUP99数据集上进行验证，实验结果表明，该入侵检测模型相较于SVM、DBN等算法有更高的检测率，准确率可达95.39%，误报率仅0.96%，有效提高了入侵检测分类性能。

发表于：11/3/2021 10:15:00 AM

自适应定阶的快速Burg算法设计与FPGA实现

自适应定阶的快速Burg算法设计与FPGA实现[其他][其他]

针对信号频谱分析的实时性要求，设计了一种适用于短序列的自适应定阶的快速Burg算法硬件加速电路。以FPGA为平台进行实验，将快速Burg算法与最终预测误差(Final Prediction Error，FPE)准则结合可做到自回归(Auto-Regressive，AR)参数自适应定阶。实现了灵活控制的并行二级流水线结构和并行化计算单元，同时优化了存储单元，达到速度与面积的平衡。实验结果表明，该算法对短序列也能准确地估计信号频率，与Burg算法硬件实现方案的计算时间对比，该算法将运算时间降低了75%，确实起到了加速作用，并且节省了内存空间，符合设计要求。

发表于：11/3/2021 10:07:00 AM

基于超分辨率重建的智能显示终端系统的设计

基于超分辨率重建的智能显示终端系统的设计[其他][其他]

智能显示是将发送端(手机、电脑等智能显示设备)屏幕画面在其他智能显示设备上投放显示，是提升用户视觉感受、信息实时共享的重要途径。对于传统智能显示系统，受其传输、环境、硬件设备等影响，大多数图像或视频在数据传输过程中会丢失少部分高频信息，除此之外还伴随着设备复杂、功能单一等情况。提出一种以Wi-Fi作为连接技术，以超分辨率重建作为图像、视频再处理技术的智能显示系统，该系统通过Wi-Fi连接个人电脑或手机，对待投图像、视频等文件进行超分辨率重建后显示共享，在智能共享同时用户可以同步在显示屏进行标注、绘图等。测试结果表明，该设计具有投显示画面分辨度高、操作简便、灵活度高等特点。

发表于：11/3/2021 10:01:00 AM

基于Stacking模型融合的串联故障电弧检测

基于Stacking模型融合的串联故障电弧检测[其他][其他]

针对低压交流配电网中由于电弧燃烧程度不同、电流畸变程度不同而导致漏检、错检问题，提出一种基于Stacking模型融合的时域故障电弧检测方法。从回路电流中提取时域特征，将时域特征组成特征矩阵对机器学习算法决策树和集成学习算法随机森林等进行参数寻优。最后，将集成学习算法代替机器学习算法作为基学习器通过Stacking模型融合构建低压交流故障检测模型。实验共采集6种电器的并联电流共计96 970组，结果表明，相较于非集成算法和其他集成算法，所提方法具有更高的准确率、精确度和F1指标，其模型更为稳健。

发表于：11/3/2021 9:56:00 AM