亚洲欧洲av在线_91 久久_国产欧美日韩一区二区三区在线_国产亚洲一区二区在线观看_中文在线a在线_亚洲视频在线免费观看

針對網絡協議漏洞挖掘系統在網絡協議格式分析過程中使用全局序列比對技術效率不高的問題，結合網絡漏洞挖掘背景，對序列比對技術進行深入分析，提出了一種更為有效的基于局部序列比對算法的Fuzzing漏洞挖掘新方法。在獲取網絡協議格式分析的過程中，提高漏洞挖掘效率。仿真結果表明，該方法較全局序列比對方法在執行效率上具有較為明顯的優勢。

工業控制系統隨時都面臨遭到攻擊的風險，為了保障其安全可靠的運行，文章在前人提出的入侵防御系統的基礎上做出了改進，簡化了原本的防御邏輯流程，提高了入侵防御的效率，并以時間為自適應目標，突出了時間在工業控制系統中的重要性，提出了一種基于控制理論的工業控制系統入侵防御方法。然后用UPPAAL對其建模，分別驗證了其安全性、可達性、活性，充分證明了該基于控制理論的工業控制網絡入侵防御系統是高效可行的。

研究和實現了具有安全屬性的可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller,PLC）編程組件。組件采用IEC611313標準功能塊模型，既滿足了IEC611313標準編程語言規范，也實現了組件在標準PLC編程軟件的復用。組件在PLC編程中可按需求改變接口，其封裝接口滿足TC6 XML schema屬性定義，增加的安全屬性實現了組件的安全復用。最后，在Microsoft Visual Studio（VS）2012中運用.NET組件技術和C#編程語言實現了組件，并對組件進行了相關驗證。

電動汽車及相關設備的生產、測試和研發過程中，需要用到動力電池；當使用動力電池作為測試電源時，存在充電時間長、效率低、污染環境且成本高等問題。選擇合適的電池模型，使用某一種電池作為測試的試驗平臺，通過測試的實驗數據來辨識電池參數。使用正態分布和卡方分布的方法，完成由單一單體電池到成千上萬個單體電池的模擬。最后，建立了Simulink仿真模型，仿真結果表明該設計能夠模擬多元化電池。在使用電池模擬器作為驅動電機的測試電源時，省去了動力電池充電的過程，提高了測試電機的測試效率，節約了成本，減少了環境污染

針對目前研究多端配電網故障定位的方法不多，提出了一種多端配電網的行波故障定位方法。HilbertHuang變換法是一種非平穩信號處理工具，通過采用HilbertHuang變換法對配電網各端故障行波信號進行處理。將故障暫態行波的α模電流分量進行經驗模態分解，取含高頻信號的第一個IMF分量做Hilbert變換，得到相應的時頻圖。由時頻圖的第一個頻率突變點確定行波波頭到達線路兩端監測點的時刻，依據定段方法與雙端測距原理計算出故障點準確位置，從而實現了對多端配電網故障定位。仿真結果表明，本算法適應能力強，可靠，定位準確。

文章介紹了二維拋物方程的傅里葉分步法，提出了一種基于二維方法的準三維研究方法。將三維圖形分解為兩個二維圖形。首先通過二維方法解決圓錐的主視圖（三角形）和俯視圖（圓形）的電波傳播問題，將主視圖和俯視圖的計算結果分別與參考文獻［5］和HFSS中的模型進行對比，從而驗證其正確性。該方法比二維的研究范圍更廣，同時比直接使用三維公式求解簡單。

針對現有的社團檢測算法存在準確度低、沒有充分考慮到有向網絡的方向特性等問題，提出一種改進的能夠適用于有向網絡的CNM（Newman 貪婪算法)社團檢測算法。在算法設計中引入基于拓撲結構信息的有向網絡節點相似度算法，并重新定義模塊度增量函數ΔQs。使用一個計算機生成網絡和兩個實際網絡對算法進行了測試并與已有算法進行比較。實驗結果表明，文章提出的算法能夠有效地檢測出有向網絡中的社團結構。

在低速碰撞中對某車型的汽車保險杠進行仿真分析，對保險杠模型進行簡化，利用HyperMesh建立有限元模型,再提交給LS-DYNA進行計算，使用HyperView對碰撞結果進行處理得到相關響應參數，并對響應參數進行結果分析，進而確定在汽車保險杠發生低速碰撞時其最主要吸能的部件以及吸能部位的響應特性，為保險杠設計提供理論基礎。

為應對安全攻擊，Kinetis系列MCU提供了保密和Flash保護特性、UID特性等很多機制，但這些機制較為復雜且必須深度掌握，才能滿足應用的安全設計要求。針對這一問題，文章對其保密和保護特性進行了深入研究，從工作機理、應用場合、配置方法、注意事項等多方面進行了分析和比對，為靈活應用這些機制奠定了基礎。

針對傳統智能家居控制系統采用有線組網、布線繁瑣、系統中的家用電器需要PC進行控制、移動性較差等問題，提出了一種基于ARM嵌入式處理器和Android技術的智能家居控制系統的設計方案。該方案首先通過ZigBee無線技術組建家庭內的傳感器網絡和家用電器控制網絡。然后，以S3C2440處理器為硬件平臺，并搭載了嵌入式Linux操作系統來設計家庭網關。最后，編寫了基于Android系統的APP(應用軟件)，使用Android系統的智能手機安裝這個APP就可以通過3G/4G/WiFi網絡獲取室內的健康狀況并遠程控制家電。實驗結果表明，該系統布線簡單，移動性好，能夠較好地實現智能家居系統的本地和遠程無線控制。

為了監測和研究環境參數對光伏電站的影響，提出了一種基于ZigBee的光伏電站環境實時監測系統。以CC2530芯片為控制核心實現了傳感節點、路由節點和網關節點的硬件電路，且在ZSTACK協議棧基礎上，應用改進的ClusterTree算法組成無線傳感網絡。利用網絡計算機的Yeelink物聯網平臺實現上位機監測，科研人員可遠程登錄Yeelink平臺和手機APP查看光伏電站環境狀況。經實驗測試，該系統實現了光伏電站溫濕度、光照強度和氣壓信息的實時監測，數據可靠性高，且網關節點的數據收包率超過75%。

：嵌入式應用中采用多處理系統所面臨的主要難題是多處理器之間的數據通信。通過對KeyStone架構TMS320C6678處理器的HyperLink通信機制進行研究,利用其高速、低延遲、引腳少的特性實現處理器間的高速數據交換。從實際應用的角度，設計了HyperLink的映射結構，并分析了性能，對多處理器間通信具有一定的參考價值。

文章提出一種三層self-cascode管子工作在亞閾值區的低功耗帶隙基準電壓源電路。該電路具有電路結構簡單、功耗低、溫度系數小、線性度小和面積小等特點。采用CSMC 0.18 μm的標準CMOS工藝，華大九天Aether軟件驗證平臺進行仿真。仿真結果表明，在tt工藝角下電路的啟動時間為6.64 μs，穩定輸出的基準電壓Vref為 567 mV；當溫度在-40℃~125℃范圍內時，tt工藝角下基準電壓Vref的溫度系數TC為18.8 ppm/℃；電源電壓在1.2 V~1.8 V范圍內時，tt工藝角下基準電壓Vref的線性度為2 620 ppm/V；在10 Hz~1 kHz帶寬范圍內，tt工藝角下基準電壓Vref的電源抑制比(PSRR)為51 dB；版圖核心面積為0.001 95 mm2。

文章討論了目標定位系統中失真圖像自動校正的方法，并保證目標定位的精確性。在球面投影模型的基礎上，以保持直線特性為約束，實現了廣角鏡頭圖像的自動校正。建立幾何校正模型，采用分塊迭代校正的方法，消除了不確定性誤差的影響，可將失真圖像中的目標精確定位到真實場景中。

文章給出了自行設計的在低功耗嵌入式平臺上實現車牌定位檢測的算法。首先通過Sobel水平算子對車牌圖像進行垂直邊緣檢測，運用形態學方法對邊緣圖像進行閉運算得到連通圖塊。然后根據連通區域輪廓確定最小外接矩形，解決車牌位置斷節問題，得到車牌候選區域。最后根據車牌特征對提取出的車牌候選區域進行篩選實現準確的車牌定位。實驗結果證明了該算法的有效性，而且在復雜背景下也具有較好的魯棒性和自適應性。

樣本不平衡問題已經成為機器學習領域的研究熱門。虛擬樣本生成方法是一種重要的解決樣本不平衡問題的方法，它通過線性生成少數類樣本來實現。在以往的大多數研究工作中，虛擬樣本的生成是在原始的特征空間中進行的，樣本通常處于線性不可分的狀態，將會導致生成的虛擬樣本丟失幾何特性。因此，文章提出了一種基于核方法的虛擬樣本構造方法，虛擬樣本在線性可分的核空間中生成。

微位移精密定位系統中的壓電陶瓷元器件具有非光滑特性，無法直接測得壓電元器件的輸入輸出信號，常規方法難以對其進行有效的辨識和控制。文章采用三明治模型來描繪納米微位移平臺，并提出一種基于最小二乘支持向量機優化的辨識方法解決三明治遲滯模型的辨識問題。最后基于已經辨識的三明治模型，設計一個PID逆補償控制器，解決定位系統的精密軌跡控制問題。

在大規模多輸入多輸出（MIMO）系統下，提出了一種基于軟判決的改進MMSE（IMMSE）信號檢測算法。在IMMSE算法中，把MMSE算法檢測值作為算法的初始值并采用迭代干擾消除技術。進一步使用對數最大似然比（LLR）將檢測序列進行排序，提出一種有序的IMMSE (OIMMSE),并使用軟判決技術來提高算法的檢測性能。在不同天線數的MIMO系統下，對IMMSE算法和OIMMSE算法進行誤碼率性能仿真。仿真結果表明，OIMMSE算法和IMMSE算法性能明顯優于MMSE。而且提出的新算法隨著天線數的增加，越來越接近單輸入單輸出（SISO）在加性高斯白噪聲下的性能。由此可見，新算法對大規模MIMO系統是有效的。

在大規模多輸入多輸出（MIMO）系統下，提出了一種基于軟判決的改進MMSE（IMMSE）信號檢測算法。在IMMSE算法中，把MMSE算法檢測值作為算法的初始值并采用迭代干擾消除技術。進一步使用對數最大似然比（LLR）將檢測序列進行排序，提出一種有序的IMMSE (OIMMSE),并使用軟判決技術來提高算法的檢測性能。在不同天線數的MIMO系統下，對IMMSE算法和OIMMSE算法進行誤碼率性能仿真。仿真結果表明，OIMMSE算法和IMMSE算法性能明顯優于MMSE。而且提出的新算法隨著天線數的增加，越來越接近單輸入單輸出（SISO）在加性高斯白噪聲下的性能。由此可見，新算法對大規模MIMO系統是有效的。

詳細介紹了無線傳感網絡中的RPL(IPv6 Routing Protocol for LowPower and Lossy Networks)路由協議，從仿真環境、參數設定、仿真場景設計等方面對RPL路由協議的仿真進行了分析。利用cooja模擬器對RPL路由協議進行了仿真，并針對分組遞交率和平均功耗兩個性能指標對RPL路由協議進行性能評估。仿真結果表明，RPL路由協議在分組遞交率方面適用于各個場景，并能很好地適應網絡的動態變化；在功耗方面不適用于樹型空間位置的場景，并且對于動態變化的網絡會大大增加平均功耗。

通過對FBMC-OQAM系統產生PAPR的本質原因分析，提出了一種預編碼算法（Precoding）。該算法分為兩部分：變換編碼和相位擾碼。FBMC-OQAM信號高PAPR的本質原因有兩個：一是受發送信號的非周期自相關性的影響，可以通過變換編碼進行改善；二是子載波信號連續疊加，當子載波相位一致時，就會出現高峰值功率，可以通過相位擾碼進行改善。通過這兩種方法可以有效地降低FBMC-OQAM信號的PAPR，且不會引起信號畸變，理論分析和數值仿真證實了所提算法具有很好的BER（誤碼率）性能。

對太陽圖像數據進行同步采集與分析，可以為輻射測量以及各種需要進行復雜圖像算法處理的嵌入式系統提供重要參考。設計了一種能夠對太陽圖像進行同步數據采集的系統，該系統主要包括圖像傳感器模塊、數據傳輸與存儲模塊、上位機軟件設計等。利用傳感器實現了對太陽圖像的采集，通過ARM串口控制數據的讀寫，并利用MATLAB設計了上位機軟件，完成了對采集數據的計算與管理。

基于文本主題模型與眼動儀技術，從主題挖掘的客觀角度與閱讀興趣的主觀角度研究文本內容提取技術。傳統文本挖掘多基于文本本身內容等客觀因素，而主觀取向的重要因素很少在文本挖掘中發揮作用。文章利用眼部追蹤技術，先將眼動數據轉換為閱讀興趣等主觀結果形式，并利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型對文本進行客觀主題提取，繼而對眼部數據與主題建模結果進行比較，提取分析主客觀因素對文本挖掘的影響。新聞數據集的眼部追蹤實驗與主題提取實驗顯示了主客觀因素對結果影響的具體差異性與相似性，未來兩者結合并調控比率可作為對文本挖掘效果提升的基本方向。

在多周期結構分析中，最大重疊離散小波變換得到的信號周期具有明顯的局限性。在對比小波方差分析中，提出了用最大重疊離散小波包方差法分析不同尺度小波方差圖、功率譜，從而得到信號周期估計的最大值。實驗結果表明，對信號或時間序列周期結構的分析是一種有效的方法，該方法可以準確估計多周期信號的小波包方差。

為了實時監控燃料電池的運行狀況，保障電池堆安全、可靠地運行，設計了一種單體電池電壓監控系統。系統以PIC單片機為主控制器，采用基于高壓模擬開關陣列的電壓采集方法，利用CAN總線的方式與上位機通信。上位機采用LabVIEW平臺開發電池電壓監控界面系統，界面以波形圖、表格、數值顯示控件等形式向用戶匯報電堆的運行情況。該系統實時性高、界面友好、控制簡單，能夠有效地保障電堆的安全。

針對嵌入式設備的配置管理需求，利用Lua腳本語言設計了一種靈活的嵌入式設備配置管理方法。實現了通過串口服務、Telnet服務和Web服務對嵌入式設備進行配置管理。該方法通過在QiLINK(Queue Information LINK)鏈狀網節點（使用TMS320C6670芯片開發）上實際驗證，證明了其可行性，符合預期效果。為嵌入式設備提供了一種移植性強、多方式的配置管理方法。

井下電視應用一直受到傳輸速率的影響,數字井下電視可以分析并解決井下復雜狀況問題。采用H.264編碼技術可以在相同帶寬傳輸更高的圖像質量，以及采用單對線高速數字用戶線（SHDSL）技術可以解決井下傳輸距離與速率相矛盾的問題。該傳輸技術具備自適應能力來適應同軸鎧甲電纜，對傳輸介質降低了要求且節省成本。通過以上兩種技術可以解決井下圖像傳輸距離短和分辨率低的問題，并提高井下數據傳輸速率。

汽車流量檢測計是交通管理系統的重要組成部分, 文章采用紅外傳感器作為車輛流量檢測元件，以MSP430處理器作為控制核心模塊，設計了一種車輛流量檢測系統。文中給出了系統設計方案，詳細介紹了車輛流量檢測系統的基本原理、系統的硬件電路結構與軟件流程。實驗結果表明，該系統具有精度高、處理速度快等優點。

針對大型工程機械設備智能化的趨勢，緊密結合現代化大型工程機械設備的需求現狀，基于Android系統設計了一套工程機械手持數據采集分析軟件。通過WiFi接收下位機采集的數據，在Android終端以圖形文本等多種形式顯示數據并將數據保存在本地。該設計旨在為手持式、便攜式的工程數據采集終端與數據分析軟件的開發提出一種新的解決方案。

大數據時代的來臨日益凸顯數據挖掘技術的價值。文本挖掘作為數據挖掘的研究分支，對非結構化數據的知識發現有重要意義。高血壓患病人群廣，發病率高，治療藥物種類繁雜，尋找其中的用藥規律，是臨床醫學的一個重要方向。基于文本挖掘技術，從在線醫療網站獲取醫患互動論壇數據，進行文本預處理，基于TFIDF算法發現高血壓常用中西藥、非藥物治療、并發癥用藥特點等，結合關聯規則算法挖掘“癥藥”關系，有益于高血壓的臨床判斷及用藥研究。另外，驗證了在線醫療網站醫患互動數據用于疾病研究的可用性和效果。