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基于XMPP協(xié)議的XML數(shù)據(jù)流壓縮模型研究

XMPP協(xié)議作為基于XML數(shù)據(jù)流的即時(shí)通信協(xié)議，可用于構(gòu)建統(tǒng)一、高效的智能家居監(jiān)控消息推送方案。針對(duì)XMPP協(xié)議存在的流量冗余較大的不足，提出了一種基于容器模型和BWT變換思想的XMPP數(shù)據(jù)流壓縮模型。該模型通過(guò)對(duì)XML數(shù)據(jù)流的容器劃分、前綴編碼和預(yù)處理，在單次掃描數(shù)據(jù)流的基礎(chǔ)上達(dá)到壓縮率的最大化。實(shí)驗(yàn)證明，該模型方案能有效節(jié)約XMPP協(xié)議通信過(guò)程產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量，并具有可行性。

發(fā)表于：3/2/2016

醫(yī)療大數(shù)據(jù) 智能醫(yī)療還有多遠(yuǎn)

過(guò)去的十期火視對(duì)國(guó)外醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)公司做了深度的報(bào)道及討論，內(nèi)容涉及：傳感器、智能硬件、POCT、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等領(lǐng)域。

發(fā)表于：3/1/2016

從大數(shù)據(jù)的風(fēng)水圖來(lái)看大數(shù)據(jù)是怎么回事

技術(shù)型的高科技創(chuàng)業(yè)公司都是喜歡閃閃發(fā)光的新東西，而“大數(shù)據(jù)”跟3年前火熱程度相比反而有些凄慘。雖然Hadoop創(chuàng)建于2006年，在“大數(shù)據(jù)”的概念興起到達(dá)白熱化是在2011年至2014年期間，當(dāng)時(shí)在媒體和行業(yè)面前，大數(shù)據(jù)就是“黑金石油”。但是現(xiàn)在有了某種高原感。 2015年數(shù)據(jù)世界中時(shí)尚年輕人喜歡轉(zhuǎn)移到AI的相關(guān)概念，他們口味變成：機(jī)器智能，深度學(xué)習(xí)等。

發(fā)表于：2/29/2016

低功耗無(wú)線門鎖控制器的設(shè)計(jì)與研制

設(shè)計(jì)并研制了一款用于高檔住宅的無(wú)線掌紋門鎖控制器，采用無(wú)線編解碼技術(shù)實(shí)現(xiàn)無(wú)線發(fā)射和無(wú)線接收，由Microchip公司的納瓦級(jí)別微處理器PIC16F684作為系統(tǒng)控制器；4節(jié)干電池作為無(wú)線接收模塊的電源，可保證5 000次以上鎖的正常開啟。該門鎖控制器實(shí)現(xiàn)了低功耗的設(shè)計(jì)，滿足了市場(chǎng)對(duì)門鎖安全性的需求。

發(fā)表于：2/26/2016

RU告警信息同步過(guò)程的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于循環(huán)上報(bào)和主動(dòng)查詢相結(jié)合的機(jī)制，設(shè)計(jì)了數(shù)字光纖直放站中RU的告警信息同步機(jī)制及具體方案，并且搭載嵌入式VxWorks操作系統(tǒng)，給出了具體的代碼實(shí)現(xiàn)。測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)功能完善，達(dá)到了設(shè)計(jì)目標(biāo)，大大提高了數(shù)字光纖直放站的可靠性和穩(wěn)定性，同時(shí)也非常利于對(duì)設(shè)備的維護(hù)。

發(fā)表于：2/26/2016

GSM-R光纖分布式系統(tǒng)的時(shí)延測(cè)量與自動(dòng)補(bǔ)償

針對(duì)GSM-R光纖分布式系統(tǒng)在無(wú)線信號(hào)覆蓋時(shí)存在的同頻信號(hào)干擾問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于VxWorks嵌入式操作系統(tǒng)的信號(hào)時(shí)延測(cè)量和自動(dòng)補(bǔ)償方法。首先介紹了系統(tǒng)時(shí)延測(cè)量的基本原理并給出了計(jì)算公式，然后利用VxWorks中任務(wù)管理和信號(hào)量傳遞機(jī)制完成了系統(tǒng)時(shí)延測(cè)量和自動(dòng)補(bǔ)償設(shè)計(jì)，最終確保系統(tǒng)在自動(dòng)時(shí)延補(bǔ)償后可降低同頻信號(hào)干擾的影響，提高無(wú)線通信的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該設(shè)計(jì)可將系統(tǒng)時(shí)延差值補(bǔ)償至1 μs以內(nèi)，滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。

發(fā)表于：2/26/2016

一種PID參數(shù)量子粒子群自整定方法

傳統(tǒng)的PID參數(shù)整定方法由于需要決策者具有較強(qiáng)的工程經(jīng)驗(yàn)，難以處理非連續(xù)、非線性或時(shí)滯的復(fù)雜系統(tǒng)。針對(duì)這種情況，提出一種新的基于量子粒子群優(yōu)化的PID參數(shù)自整定方法。該算法采用問(wèn)題的時(shí)間絕對(duì)偏差乘積積分方程來(lái)評(píng)價(jià)粒子的適應(yīng)值；設(shè)計(jì)一種時(shí)變變異算子，用來(lái)均衡粒子的全局和局部開發(fā)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在超調(diào)量和調(diào)節(jié)時(shí)間等指標(biāo)上皆優(yōu)于傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法。

發(fā)表于：2/26/2016

二次雷達(dá)S模式應(yīng)答信號(hào)與ADS-B信號(hào)的甄別研究

闡述了SSR的S模式應(yīng)答信號(hào)與1090ES ADS-B系統(tǒng)的信號(hào)格式與特點(diǎn)，并對(duì)其進(jìn)行了對(duì)比分析；針對(duì)這兩種同頻信號(hào)，提出了一種結(jié)合民航空管實(shí)際應(yīng)用的區(qū)分方法。理論分析及仿真實(shí)驗(yàn)證明，該方法可較好地解決二次雷達(dá)S模式應(yīng)答信號(hào)與ADS-B信號(hào)的甄別問(wèn)題。

發(fā)表于：2/26/2016

一種基于OpenCL的高能效并行KNN算法及其GPU驗(yàn)證

近年來(lái)數(shù)據(jù)分類技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各類問(wèn)題中，作為最重要的分類算法之一，K最近鄰法（KNN）也被廣泛使用。在過(guò)去的近50年，人們就如何提高KNN的并行性能做出巨大努力。基于CUDA的KNN并行實(shí)現(xiàn)算法——CUKNN算法證明KNN在GPU上的并行實(shí)現(xiàn)比在CPU上串行實(shí)現(xiàn)的速度提升數(shù)十倍，然而，CUDA在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中包含了大量的冗余計(jì)算。提出了一種并行冒泡的新型KNN并行算法，并通過(guò)OpenCL，在以GPU作為計(jì)算核心的異構(gòu)系統(tǒng)上進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示提出的方法比CUDA快16倍。

發(fā)表于：2/26/2016

一種軟硬件協(xié)同控制的片上緩存功耗優(yōu)化方法

片上多處理器系統(tǒng)的發(fā)展導(dǎo)致片上高速緩存的所占面積急劇增加，其對(duì)應(yīng)的泄露功耗也相應(yīng)增加。將高速緩存行劃分成3部分進(jìn)行控制，其中數(shù)據(jù)部分的訪問(wèn)分為協(xié)議訪問(wèn)和數(shù)據(jù)訪問(wèn)兩部分，每部分支持多種工作模式來(lái)進(jìn)行管控。通過(guò)工作模式的切換對(duì)高速緩存的三部分進(jìn)行管控可以使漏過(guò)功耗平均減少76.78%，但相應(yīng)的性能損失最高會(huì)達(dá)到7.74%。由于性能損失較大，提出了一種改進(jìn)的高速緩存衰退的方法來(lái)優(yōu)化管控策略。這種策略不僅能夠把性能損失控制在3%以下，而且能夠保證平均能耗優(yōu)化達(dá)到近75%。

發(fā)表于：2/25/2016

陣列數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的存儲(chǔ)塊分割策略研究

陣列數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)是存儲(chǔ)和分析大規(guī)模科學(xué)數(shù)據(jù)的常用技術(shù)方案。目前主流的陣列數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)塊分割策略采用固定邊長(zhǎng)作為塊的邊界，若邊長(zhǎng)過(guò)大會(huì)增加查詢分析時(shí)定位Cell的時(shí)間，反之則產(chǎn)生過(guò)多的小塊增加內(nèi)存開銷。本文提出一種改進(jìn)的Chunk邊長(zhǎng)分割算法CLD，其通過(guò)減少讀取數(shù)據(jù)時(shí)的磁道數(shù)以及預(yù)取技術(shù)提高陣列數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的性能。在陣列數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)SciDB集群上的實(shí)驗(yàn)表明，在最優(yōu)情況下系統(tǒng)性能提升了10.9%。

發(fā)表于：2/24/2016

基于Vert.x的實(shí)時(shí)Web監(jiān)控系統(tǒng)

發(fā)表于：2/24/2016

基于集中式協(xié)作頻譜感知的數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究

針對(duì)單節(jié)點(diǎn)頻譜感知中存在的隱蔽終端和多徑衰落問(wèn)題，協(xié)作頻譜感知應(yīng)運(yùn)而生。協(xié)作頻譜感知有集中式和分布式之分。主要研究了集中式頻譜感知中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，通過(guò)MATLAB進(jìn)行建模仿真。仿真結(jié)果表明，集中式協(xié)作感知模型下軟判決比硬判決更好地改善了檢測(cè)性能，而軟判決準(zhǔn)則中C-V準(zhǔn)則在高信噪比下檢測(cè)性能最好，EGC準(zhǔn)則在低信噪比下檢測(cè)性能最好。

發(fā)表于：2/24/2016

一種基于AHP的數(shù)據(jù)融合無(wú)線定位算法

針對(duì)LTE網(wǎng)絡(luò)，在非視距傳播環(huán)境下提出了一種基于層次分析法的混合定位算法以提高定位的魯棒性。利用AOA、TDOA、PDOA得到相應(yīng)測(cè)量值，利用得到的測(cè)量值分別估算出移動(dòng)臺(tái)的位置；再針對(duì)三種算法各自特點(diǎn)利用層次分析法構(gòu)造對(duì)比矩陣，計(jì)算出權(quán)重向量；最后根據(jù)層次分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合得到移動(dòng)臺(tái)最后的估計(jì)位置。仿真結(jié)果表明，該基于層次分析法數(shù)據(jù)融合的移動(dòng)臺(tái)定位算法準(zhǔn)確，提高了定位魯棒性。

發(fā)表于：2/24/2016

一種USB接口的數(shù)據(jù)采集卡的設(shè)計(jì)

隨著電子信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)采集應(yīng)用越來(lái)越廣泛。提出了一種基于USB接口的數(shù)據(jù)采集卡的設(shè)計(jì)解決方案。采用PIC16F886單片機(jī)為主控制芯片，PDIUSBD12為USB的接口芯片。給出了采集卡的設(shè)計(jì)整體框圖，并介紹了采集卡的硬件電路設(shè)計(jì)以及固件程序設(shè)計(jì)。所設(shè)計(jì)的USB接口的數(shù)據(jù)采集卡電路簡(jiǎn)單、性能穩(wěn)定，支持即插即用。

發(fā)表于：2/23/2016