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針對卷煙機械設備的智能化改造，為滿足多組設備實時集中監控功能,提出了具有OPC功能的上位機系統設計方案，完成了對卷煙設備上位機系統的改進設計。通過對工業以太網實現OPC服務器與西門子PLC之間實時通信的具體方法介紹,以及OPC客戶端程序編寫和實時數據庫的建立，實現對現場PLC數據交互訪問和機組數據信息保存，從而達到對卷煙機械機組遠程監控的目的。該系統實際運行過程中穩定、可靠，便于生產操作人員對機組的集中監控，避免設備故障產生的不良影響，提高了生產效率。

近年來，隨著科技和工業的快速發展，絕對值編碼器在其通信技術方面也在逐步地優化與完善，其中SSI協議的輸出方式在絕對值編碼器領域中應用比較廣泛。詳細闡述了SSI協議的通信方式，設計出硬件電路，并采用Verilog語言實現了SSI通信協議。通過測試實驗，證明了該應用系統抗干擾性強、性能可靠、通信速度快，具有潛在的市場價值。

為改進傳統工業窯爐生產的監控手段，基于“互聯網+”，融合無線傳感技術、通信技術、網絡技術、云平臺和大數據等技術，設計實現了一套智慧窯爐遠程監控系統。該系統使窯爐在運行時具有在線自診斷功能，讓管理人員及時掌握爐體的溫度場分布變化、廢棄排放是否達標以及窯爐故障前兆，云端的大數據挖掘為窯爐壽命的預測等提供決策依據，對安全生產、提高生產效率、節約能源以及環保監測等關鍵技術經濟指標起著至關重要的作用。因此，該設計對實際生產具有重大的實際意義。

由于自相關函數刻畫了時序數據在不同時刻取值的線性相關程度，故其在時序數據的統計分析中得到了廣泛的應用。討論了基于FFT變換的自相關函數計算原理，結合非平穩時序數據的辨識需求，基于自相關函數理論對趨勢和周期成份的分離次序以及殘留序列的隨機類型識別等問題進行了深入分析，進一步提出了一種改進的非平穩時序數據的辨識算法。實驗驗證了改進算法的合理性和有效性。

經典的Harris算法在提取圖像的角點上具有計算簡單、適應性強等優勢，但該方法由于人為設定單一閾值，容易出現偽角點、漏檢點及運行速度不理想等現象。針對這一情況，文章在傳統Harris算法基礎上提出一種新的檢測方法，采用多閾值的圓形非極大值抑制法提取角點, 以此降低算法檢測時間并增強圖像旋轉不變性，再借鑒SUSAN思想消去大部分偽角點。通過實驗對比，該算法具有更好的角點檢測性，為后期的圖像配準奠定了良好的基礎。

隨著大數據技術的發展，多線程高并發等技術已經越來越成為大數據處理中的關鍵技術。非阻塞式I/O(new I/O,NIO)技術作為一種分布式高并發技術被廣泛應用，但對于大數據量的通信往往需要很多的時間才能完成。Google提出的Protocol Buffer序列化壓縮技術相對于傳統序列化效率高、時間短、使用簡單。文章將傳統NIO技術與Protocol Buffer相結合，在分布式系統不同節點通信中，極大地降低了分布式系統的網絡負載，大大節省了數據傳輸時間。

該文以最小化配送時間為目標，研究帶時間窗的車輛路徑問題，建立整數規劃模型。為了加快遺傳算法的收斂速度和尋優能力，提出一種改進遺法算法IGALS (Improved Genetic Algorithm with Local Search)。改進算法借用精英保留策略，采用點交叉和段交叉算子結合的交叉算子；提出路段允許延遲時間概念，并以此為依據使用局部搜索策略進一步提高解的質量。通過Solomon標準算例測試，驗證了改進算法(IGALS)較簡單遺傳算法(GA)具有更好的全局尋優能力和更快的收斂速度。

設計了一套新型便攜式腦功能近紅外信號采集傳輸系統。根據功能近紅外光譜技術（functional Near-infrared Spectroscopy, fNIRS）檢測腦血氧濃度原理，使用雙波長的LED和光電傳感器作為探頭，可以對腦功能近紅外信號進行實時采集傳輸，并對數據進行顯示保存。該系統下位機采用STM32F407單片機和TI公司的ADS1299模擬前端集成構成，體積小，功耗低，精度高，通過USB HID協議與上位機進行數據傳輸，方便快速，避免了驅動程序的開發。上位機程序利用VS2010進行開發，調用與USB HID設備相關的Windows API函數，實現上位機與下位機之間的通信。

深入研究以太網組幀、傳輸的方式以及流量控制的原理，結合萬兆以太網介質訪問控制（XGMAC）64 bit數據并行處理的特點，針對PAUSE幀響應周期長、占用硬件資源多的問題，設計了一種精簡的基于PAUSE幀的流量控制電路，在ISE中邏輯綜合與仿真。驗證結果表明，該電路可滿足萬兆以太網流量控制的要求。

10GBASE-KR變速箱的功能是實現156.25 MHz下66 bit數據與644.53 MHz下16 bit數據之間的通信。該文在深入研究萬兆以太網物理編碼子層（Physical Coding Sublayer ,PCS）的功能以及變速箱原理的基礎上，提出一種新的變速箱實現方法，將其分成讀寫數據轉換和異步FIFO(First In First out)兩個模塊，完成發送通道和接收通道的設計。該方法有效減少了存儲器的數目，使存儲器數目由原來的528個減少到82個。本設計使用Verilog硬件描述語言，采用ModelSim進行功能仿真，并利用EDA(Electronic Design Automation)工具完成邏輯綜合。仿真結果表明，該方法實現了變速箱的功能要求，并具有面積小、速度快的特點。

boost升壓電路在電子電路設計中有著廣泛的應用。文章提出一種新型同步boost電路，其結構簡單，性能突出。用Cadence軟件進行模擬仿真，系統頻率為100 kHz，3.3 V輸入，5 V/2.5 A輸出，效率達到95%。

使用電阻應變片測量物體的承受載荷情況是最常用的測量方法。受電阻應變片個體操作差異性、傳輸線路損耗、溫度漂移等因素的影響，初始零位的固定對實際測量數據的讀取有重要的意義。基于STM32微控制器，配合多種電子元器件，設計出了一種具有自動調零能力的應變信號調理電路，完全實現了自動化，方便快捷，提高了調零精度。

針對視頻車流量檢測系統無法識別粘連車輛的局限性，提出了基于紋理識別與濾波掃描相結合的算法，并采用聚類分析法檢測判斷粘連車輛。文章對車道的各區域采用基于紋理識別的方法計算出紋理描述子，獲得車輛頂部初步坐標；利用濾波器掃描得到車頂部位的精確坐標，并采用聚類分析法判斷粘連車輛，從而提高車流量檢測的精度。

為了快速定位監控場景中的車輛位置，提出了一種基于像素差值特征的車輛檢測方法。首先提取圖像的歸一化像素差值特征（NPD），之后使用深度二次樹（DQT）學習最優的特征子集，最后使用AdaBoost算法篩選最具區分力的特征構建強分類器。以含有正面、側面及背面三個角度超過3 500個樣本為測試集進行了快速車輛檢測測試，并與梯度方向直方圖（HOG）和Haar的組合特征進行了對比。對比實驗表明，基于NPD的車輛檢測方法最優，其檢測率和檢測時間分別為85.47%和200 ms。

為幫助上肢活動不便的老人、殘疾人完成自主進食等行為，開發了一套基于雙目視覺的助老助殘機器人定位系統。通過藍色激光引導實現對雙目相機視野范圍內任意物體的定位。采用多自由度助老助殘機器人和Bumblebee2立體視覺系統構建定位實驗系統，定位誤差在1.2 cm范圍內，滿足對助老助殘機器人定位精度的要求。

提出一種最大極值區域（MSERs）結合分水嶺變換的粘連交通標志分離算法。首先通過MSERs對圖像進行二值化，選取在多個二值圖像中形狀均保持不變的區域作為候選標志區域；然后，判斷是否為粘連標志，若是則用分水嶺變換分離；最后提取單個標志。實驗結果表明，該算法能夠有效分離粘連交通標志，提取到完整的單個交通標志。

針對電信客戶流失數據集存在的數據維度過高及單一分類器預測效果較弱的問題，結合過濾式和封裝式特征選擇方法的優點及組合分類器的較高預測能力，提出了一種基于Fisher比率與預測風險準則的分步特征選擇方法結合組合分類器的電信客戶流失預測模型。首先，基于Fisher比率從原始特征集合中提取具有較高判別能力的特征；其次，采用預測風險準則進一步選取對分類模型預測效果影響較大的特征；最后，構建基于平均概率輸出和加權概率輸出的組合分類器，以進一步提高客戶流失預測效果。實驗結果表明，相對于單步特征提取和單分類器模型，該方法能夠提高對客戶流失預測的效果。

相比現有技術，基于微波技術的腦中風檢測無電離輻射，是一種安全便捷低廉的檢測方法。目前主要的腦中風微波檢測方法是微波成像，但由于腦部結構復雜，成像精度和可靠性不高。近年來，基于機器學習的分類方法開始應用于微波生物檢測。該文提出了一種以支持向量機作為核心的機器學習腦中風檢測分類算法，并通過粒子群優化算法來對SVM參數進行尋優，以達到優化分類準確率的目的，實現有無腦中風的正確分類。經過腦中風微波檢測實驗系統驗證，腦中風的分類器平均檢測正確率經優化后提高了16%，證明算法的可行性。

應用信號對齊方法研究了多輸入多輸出雙向中繼3×2 X信道的自由度問題，并分析了其天線配置條件。然而，對于更一般的多用戶X信道，隨著用戶數的增加，應用這一方案所需要的天線數也會迅速增加，在實際應用中難以實現。為緩解這一問題，該文進一步提出了基于時間擴展的解決方案。

無線傳感器網絡中的能量空洞是無法避免的，能量空洞問題會加速整個網絡生命的死亡。針對簇型網絡中容易出現能量空洞問題，提出一種新的基于能量效率的簇中路由算法(a Route Algorithm based Energy Optimization in Cluster，RAEOC)。網絡被劃分成多個等區域的簇類，RAEOC將Floyd算法應用到簇內節點路由機制中，使節點傳輸數據到匯聚節點的使用能量最優化，并且平衡整個網絡的能量消耗。仿真結果表明，RAEOC算法比傳統的分簇算法如LEACH和PEGASIS可分別節省68%和54%的能量。

針對寬帶遠程接入服務器的備份機制，主要研究了雙機備份機制和智能彈性架構技術，分析和比較了兩者的優缺點，并提出了一種接口聯動機制。

自由空間光通信技術因優點顯著目前已經獲得了極大的發展，其具有免頻譜許可證、安全傳輸、大容量和低部署成本的特點。然而，光信號在經歷大氣信道的傳輸過程中會受到大氣湍流效應的影響而發生衰減和波動，這種現象稱為閃爍效應，會大大降低系統的傳輸性能。研究了提取信號中直流分量作為連續波參考光的技術，并將其應用到自由空間光通信系統中。得出了在信道為對數正態分布模型下的誤碼率模擬結果，并詳細分析了通過提取直流信號作為參考波后的性能改進。

針對通過JTAG接口在外場升級DSP困難的問題，研究了一套基于CAN總線的遠程升級方法。首先對DSP芯片TMS320F28335的硬件資源和啟動過程進行了簡要介紹和分析，接著說明了該方法的基本原理并提出了具體實現過程，最后通過工程證明該方法簡便可靠，并對前景進行了展望。

為了解決電能表系統數據現場升級程序容易出現數據混亂的問題，分析了目前電能表系統數據存儲的方式，針對目前電能表系統數據存儲的問題提出了改善方案。通過數據鏈表創造出一個可以自由伸縮的數據存儲系統，形成了以數據塊為存儲單元的存儲模式，解決了電能表系統中新增加數據會導致現有數據地址改變的問題。文章先從目前電能表系統數據存儲的問題說起，隨后提出了新的數據存儲模型，并一一介紹了新數據存儲模型的創建、讀取、寫入及刪除等操作，并在電能表上成功實現了新數據存儲模型。

針對當前近紅外成像光譜系統研發成本高、結構復雜、便攜性差等問題，提出了基于3D打印的近紅外光譜成像系統前端設計。通過3D打印技術設計系統前端發射器、接收器和采集頭套，并與近紅外光譜成像系統結合，設計出尺寸小、硬度強、易擴展的前端采集設備。利用高靈敏度的OPT101、ADS1299和GS1011完成信號采集與傳輸，通過3D打印可實現精度高、無線傳輸、可實時檢測腦部血氧濃度的近紅外光譜成像系統。

隨著模式識別技術的發展與應用，睡眠自動分期方法正在逐漸取代手動分期研究。文章使用深度置信網絡（Deep Belief Network, DBN）和長短時記憶遞歸神經網絡(Long ShortTerm Memory Recurrent Neural Network, LSTMRNN)這兩種方法對眼電(Electrooculogram, EOG)通道的數據進行睡眠自動分期。LSTMRNN方法(平均準確率83.4%)相對DBN(平均準確率75.6%)在基于眼電信號的睡眠分期問題上取得了更好的效果。

隨著Web2.0的到來，互聯網數據快速增長。大規模數據的采集和處理及應用直接影響著用戶體驗，決定著企業的發展。比較傳統關系型數據庫和分布式非關系型數據庫兩者處理大數據的性能，將本地數據遷移到分布式數據庫勢在必行。文章分析了現有遷移工具的利弊，基于HBase數據庫提出了一種有效的數據遷移策略，并依據提出的策略實現了一種半自動化遷移工具。以美國城市和方言系統CityDetail數據庫數據為例，闡述了該遷移工具的工作原理并對遷移后的數據進行多次查詢比較，證明了使用該工具進行數據遷移的高效性。

對抓取的蘇州園林網絡評論進行意見挖掘，基于詞、詞性和句法模式利用CRF模型抽取評論句中的評價對象，利用SVM分類算法對評論句中蘊含的情感進行分類，獲得了較為理想的實驗結果，表明所采用的算法較為有效，有一定的實用價值。進一步，基于評論意見挖掘結果，對蘇州園林中的5個典型園林主要從整體用戶情感傾向判斷和尋找園林特質這兩方面進行分析探討，揭示意見挖掘的重要應用價值。

當今心臟病發病率越來越高，為了更好地采集和研究心電信號，介紹了一種基于藍牙低能耗（BLE）PSOC的心電圖（ECG）穿戴裝置的設計。該穿戴裝置通過非接觸式電勢集成電路(EPIC)采集心電信號，經過模擬前端(AFE)信號調理電路，由智能藍牙可編程片上系統(PSOC 4BLE)對信號做進一步處理，通過智能藍牙(Smart Bluetooth)將心電圖數據傳輸到智能移動終端的應用程序實時顯示。

基于H.265標準的機載HDMI視頻信號處理系統具備多種視頻預處理功能，有利于提高視頻質量。與采用H.264標準的視頻處理系統相比，該系統的頻壓縮效率顯著提高，降低了機載HDMI視頻對存儲空間和傳輸帶寬的要求，便于機載視頻的存儲和無線傳輸。