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基于阈值法的小波去噪算法研究
李海东;李青;去噪方法是信号处理中讨论得最为广泛的问题之一。人们根据噪声的统计特征和频谱分布的规律,开发了多种多样的信号去噪方法。小波变换由于具有时频局部化特点及小波基选择的灵活性,为信号的去噪提供了新的解决途径。介绍了传统的硬阈值和软阈值方法及新的小波阈值处理方法,能有效地弥补硬、软阈值方法的不足,是硬、软阈值方法很好的一个改进方案。克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。并以实例进行比较,展现出改进方法优越性。
基于KVM的虚拟化研究及应用
崔泽永;赵会群;文中解释了基于硬件虚拟化技术解决方案Kernel-based Virtual Machine(KVM)的系统架构,分析了KVM的虚拟化拓扑结构灵活、硬件配置方案简单以及数据统一集中管理,如针对实践教学数据中心教学应用数量庞大、环境复杂,尤其使用加密狗作为加密手段的应用较多的特点,详细给出通过KVM解决上述问题的虚拟化设计方案,并通过一个案例具体说明了虚拟化部署过程中的重点及注意事项。该方案不但能满足教学正常进行的需求,成本低廉,而且能提高服务器的稳定性和利用率,降低数据中心的维护成本和复杂度。
灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现
焦蓬蓬;郭依正;刘丽娟;卫星;图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作,其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义,纹理特征提取已成为目前图像领域研究的热点。文中深入研究了基于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法,给出了基于Matlab的简便实现代码,分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵(GLCM)的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。
云计算及安全分析
陈丹伟;黄秀丽;任勋益;云计算是个新兴的名词,目前对它的定义和内涵还没有公认的界定,许多研究团体对它的研究都处于起始阶段,对云计算体系结构及其安全分析的研究也很少。云计算是一种计算模式,意味着面向服务的体系架构。文中首先对云计算的定义、特征进行了阐述;接着,提出了云计算体系架构,并对其进行了详细阐述;最后,介绍了云计算所面临的安全问题,在此基础上对云计算安全性进行了详细分析,针对云计算所面临的各种问题,给出了相应的安全机制。
SOA-SSH分层架构的设计与应用
付更丽;曹宝香;文中对SOA、ESB、webservice、SSH分层架构等进行研究,针对当前业务系统异构难于集成的问题,利用SSH架构开发简便和分层解耦的优点,设计了基于SSH架构和SOA的SOA-SSH分层架构。该架构将SOA系统进行分层管理,同时采用ESB做为服务注册中心来管理服务,解决了异构系统的整合问题。该架构通过分层解耦简化了SOA系统开发过程,使系统具有很强的扩展性和快速的业务重构能力。在技术上实现了基于SOA-SSH的PLM系统开发,并成功实现了PLM分层架构设计,从而证明了SOA-SSH架构的可行性。
挖掘关联规则中Apriori算法的研究与改进
胡吉明;鲜学丰;关联规则是数据挖掘中重要的研究课题。对关联规则挖掘算法Apriori算法的关键思想以及性能进行了研究,指出该算法的某些不足,并且提出了一种产生候选项集的新算法。该算法提高了原算法的效率。
Qt/Embedded在嵌入式Linux上的移植
张方辉;王建群;嵌入式Linux在手持信息设备领域的应用出现了一个强劲的发展势头。手持设备的关键在于人机交互技术的体现,所以一个十分友好的图形用户界面(GUI)是必不可少的。文中介绍了Qt/Embedded在构建图形界面、实现事件响应等方面的优点,分析和介绍了Qt/Embedded在嵌入式Linux上的实现方案,并在此基础上给出了详细的的设计和实现。它将成为未来嵌入式系统的主要GUI。
GPRS技术在无线传输数据中的应用
马洪伟,盛翊智文中旨在利用GPRS实现无线传输数据。介绍了通用分组无线业务(GPRS)的基本原理、特点以及GPRS网络与传统IP网络的互联,然后分析GPRS在行业中的应用,最后结合闯红灯监测仪与监控中心之间的数据传输,针对GPRS的传输特点,设计出数据传输的无线通道。实践证明,利用GPRS传输数据与传统的数据传输方式相比,具有耗资小、体积小、分布广、使用灵活等优点。这种方法为行业应用中的数据传输提供了一个较好的选择。
小波分析及其应用
马秀红,曹继平,董晟飞小波分析是传统傅里叶分析发展史上里程碑式的发展,近年来成为众多学科共同关注的热点。文章在小波变换的基础上,介绍了小波变换的一种快速算法—Mallat算法。在此基础上将其应用于信号分析与处理,对故障信号进行分解与重构,通过分析实验结果可知,高频部分能够清晰地反映信号的转折点,而这些点正是故障诊断所需的重要信息,通过对这些信息的分析可以得出故障点的位置。因此,可以推断小波分析在信号的奇异性位置检测方面是有效的。
一种改进的基于Harris的角点检测方法
毛雁明;兰美辉;王运琼;冯乔生;在研究Harris角点检测算法时发现该算法对一些图像进行角点提取时,存在提取伪角点、角点信息丢失和位置偏移,而且在进行非极大值抑制时不易设置阈值等现象。提出了在进行非极大值抑制时采用双阈值法,分别设置一个相对大和一个相对小的两个阈值,从而得到同一图像不同阈值的角点信息,通过角点信息对比能够很好地解决角点信息丢失和位置偏移并能消除一部分伪角点,然后利用SUSAN的思想消除剩余的伪角点。通过对比实验表明,文中算法提取角点非常有效,比Harris算法具有更好的角点检测性能。