基于軟件規(guī)模的需求優(yōu)先級(jí)排序方法應(yīng)用

針對(duì)當(dāng)前流行排序算法中只基于某種算法對(duì)需求進(jìn)行排序而沒(méi)有考慮項(xiàng)目實(shí)際規(guī)模的情況，提出了定性和定量分析確定需求優(yōu)先級(jí)的兩種思路。定性分析中研究了基于KANO模型確定優(yōu)先級(jí)的方法，定量分析中以AHP算法為基礎(chǔ)，將價(jià)值、費(fèi)用、風(fēng)險(xiǎn)等多種屬性的影響量化到需求優(yōu)先級(jí)排序中。結(jié)合某船廠信息管理系統(tǒng)利用AHP方法確定需求優(yōu)先級(jí)的案例討論，驗(yàn)證了該需求優(yōu)先級(jí)排序方法的可行性，解決了在資源有限的情況下如何確定需求優(yōu)先級(jí)并分步實(shí)施的問(wèn)題。

發(fā)表于：12/14/2015

基于停車位可用概率的停車位發(fā)現(xiàn)算法

利用車載自組網(wǎng)方便、靈活、成本低的特點(diǎn)，使用機(jī)會(huì)通信擴(kuò)展車輛通信范圍，提出一種基于停車位可用概率的停車位發(fā)現(xiàn)算法來(lái)解決分布式網(wǎng)絡(luò)中信息不完全下的停車位發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。通過(guò)估算附近可用停車位在車輛到達(dá)時(shí)刻的可占用概率，為車輛分配成功率最大的停車位。仿真結(jié)果表明，該算法適用于車載自組網(wǎng)的分布式停車位算法，平均停車時(shí)間較短。

發(fā)表于：12/13/2015

基于閾值的數(shù)字圖像去噪的算法研究

提出了一種基于閾值的數(shù)字圖像去噪算法。該算法根據(jù)椒鹽噪聲的特點(diǎn)，通過(guò)設(shè)置閾值，當(dāng)待處理像素點(diǎn)的灰度值與該點(diǎn)周圍像素點(diǎn)的均值的差小于閾值時(shí)，該像素點(diǎn)不作處理，否則就用該點(diǎn)周圍像素點(diǎn)的均值代替該點(diǎn)的值。同時(shí)，研究分析了圖像去噪最佳閾值與圖像的平均值、方差、熵以及復(fù)雜度之間的關(guān)系，以便為快速尋找最佳閾值提供理論根據(jù)。實(shí)驗(yàn)仿真表明，與其他去噪算法相比，該算法既能較好地去除噪聲，同時(shí)不會(huì)使圖像變得模糊。

發(fā)表于：12/10/2015

鋰電池革命悄然來(lái)襲 會(huì)成為“新的石油”嗎

電池是一項(xiàng)歷史悠久的技術(shù)了，我們對(duì)于便攜式小型電池的需求也在逐漸增長(zhǎng)著。電池不僅僅只是我們?nèi)粘Ｉ钪械男」ぞ撸悄軌蛘樟廖覀冋麄€(gè)世界的重要資源。我們的日常生活中離不開電池，電池正在扮演著越來(lái)越重要的角色。

發(fā)表于：12/10/2015

C程序的Verilog HDL實(shí)現(xiàn)

隨著電子信息技術(shù)的不斷發(fā)展，電子系統(tǒng)模塊化的設(shè)計(jì)思想已經(jīng)深入人心。因此，加強(qiáng)軟件和硬件模塊設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的相互借鑒意義重大。針對(duì)這種情況，借助于有限狀態(tài)機(jī)理論，提出了一種將C程序轉(zhuǎn)化成Verilog HDL描述的具體方法。同時(shí)，詳細(xì)介紹了有限狀態(tài)機(jī)理論，分析了在利用有限狀態(tài)機(jī)進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)該遵循的準(zhǔn)則，并給出了一個(gè)具體的轉(zhuǎn)化實(shí)例和最終的仿真結(jié)果。從仿真結(jié)果可以看出此方法是可行的。

發(fā)表于：12/9/2015

基于差分演化的果蠅優(yōu)化算法

針對(duì)基本果蠅優(yōu)化算法在求解高維函數(shù)時(shí)存在求解精度低、迭代收斂速度較慢等問(wèn)題，提出一種基于差分演化的果蠅優(yōu)化算法。該算法將差分演化策略融合到果蠅優(yōu)化算法中，對(duì)每代產(chǎn)生的群體進(jìn)行變異、交叉、選擇操作，增加種群的多樣性，使其能更快、更有效地求解高維函數(shù)問(wèn)題。對(duì)12個(gè)基準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明，與基本的果蠅優(yōu)化算法和差分演化算法相比，新算法在收斂速度、求解精度上都具有明顯的優(yōu)越性。

發(fā)表于：12/9/2015

萊迪思半導(dǎo)體公司推出用于可穿戴設(shè)備開發(fā)的iCE40 Ultra?平臺(tái)

美國(guó)俄勒岡州波特蘭市 – 2015年12月1日 –萊迪思半導(dǎo)體公司（NASDAQ: LSCC），客制化智能互連解決方案市場(chǎng)的領(lǐng)先供應(yīng)商，今日宣布推出一款用于低功耗消費(fèi)類可穿戴設(shè)備設(shè)計(jì)的開發(fā)平臺(tái)。該平臺(tái)基于iCE40 Ultra? FPGA，具備大量傳感器和外圍設(shè)備，是用于各類可穿戴設(shè)備設(shè)計(jì)的理想平臺(tái)。

發(fā)表于：12/4/2015

基于FPGA手指靜脈圖像采集系統(tǒng)的研制

分析了手指靜脈成像原理，研制了以FPGA為主控芯片的手指靜脈采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)由手指靜脈圖像采集裝置、圖像采集控制模塊、圖像緩存控制模塊和LCD顯示控制模塊等構(gòu)成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用波長(zhǎng)為850 nm的近紅外光源模塊、MT9V034攝像頭、VIP_Board Full FPGA開發(fā)板、5.0寸TFT LCD顯示屏組成的手指靜脈采集顯示系統(tǒng)體積小、采集實(shí)時(shí)性強(qiáng)，顯示的手指靜脈圖像紋路清晰，具有良好的穩(wěn)定性?；贔PGA手指靜脈采集系統(tǒng)穩(wěn)定清晰，具有巨大市場(chǎng)價(jià)值

發(fā)表于：12/1/2015

基于ADV212的雷達(dá)圖像壓縮傳輸系統(tǒng)

針對(duì)雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)量大實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種新的基于FPGA和ADV212的雷達(dá)圖像壓縮與傳輸系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)4 096級(jí)方位量化和最大4 096級(jí)距離量化的雷達(dá)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)JPEG2000壓縮。通過(guò)所設(shè)計(jì)的分片壓縮方式把雷達(dá)圖像分段，每段分別壓縮，并配合乒乓緩存來(lái)減小壓縮到傳輸?shù)难訒r(shí)。系統(tǒng)基于可配置設(shè)計(jì)，可配置圖像的壓縮率及雷達(dá)圖像的分辨率。采用ADV212實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的壓縮，F(xiàn)PGA實(shí)現(xiàn)各功能模塊，W5500實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)雷達(dá)圖像實(shí)時(shí)壓縮和傳輸?shù)囊蟆?/a>

基于FPGA的微震信息采集系統(tǒng)研究

針對(duì)煤炭開采過(guò)程中地質(zhì)災(zāi)害預(yù)防的技術(shù)障礙問(wèn)題，提出了一種基于FPGA的礦山微震監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)以FPGA為核心處理器，對(duì)采集的微震信號(hào)進(jìn)行放大、濾波等一系列處理。其中，信號(hào)的放大系數(shù)可根據(jù)不同的采集環(huán)境進(jìn)行相應(yīng)的配置；系統(tǒng)還增加了乒乓緩存模塊和數(shù)字濾波模塊，加快了數(shù)據(jù)的處理速度，提高了數(shù)據(jù)的處理精度；微震信息數(shù)據(jù)通過(guò)以太網(wǎng)傳輸，減少了誤碼率，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。最后，選擇系統(tǒng)的幾個(gè)采集通道進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)驗(yàn)測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方案的可行性。

發(fā)表于：12/1/2015