基于Android的GPS应用中的研究与开发

根据Android平台的特点及GPS应用的性能需求,建立基于Android操作系统、GPS以及智能手机等技术为核心的GPS导航系统终端软件,对系统平台和各主要功能模块设计进行了详细的研究和分析。结果表明,利用Android的通用框架,开发出的基于智能手机的GPS导航应用软件,便于在不同平台间移植和升级,该导航系统设计合理、具有广阔的应用前景。     

基于Android的校园迎新系统的设计与实现

针对目前大多数高校校园迎新工作繁杂、外地新生不熟悉本地校园环境与报到流程、现场咨询不方便、校内各职能部门之间数据协同性较差等现状,使用My Eclipse开发工具设计与实现一个基于Android手机平台的校园迎新系统,以滁州学院为例,并充分应用于该校的校园迎新活动中.系统采取J2EE架构,服务器端采用SSH(Spring-Struts-Hibernate)三层组合设计框架,运用负载均衡技术能够较好地实现数据交互及网络系统管理.客户端以Android手机可视化界面的形式,为滁州学院的新生提供校情风貌、报到流程、入学须知、安全提示、通知公告、个人中心等主要功能,以方便外地新生通过手机终端及时熟悉本地校园环境,了解报到流程,查询个人相关入学信息等.该系统的设计与应用能够减轻当前高校新生入学接待以及为新生提供大量咨询服务等方面的工作压力,对今后进一步提升校内各个职能部门之间的资源共享能力与协同服务水平,推动未来国内高校的校园信息化建设工作起到积极作用.     

基于终端测量的移动流媒体QoE评价方法与设计

针对在进行用户体验质量（Quality of Experience QoE）评价时获取数据困难的问题,建立一套在移动终端上获取用户体验数据的方法,来为QoE评价提供数据支持.目前,对于用户体验质量的研究大多都是在实验室环境下进行的,很少考虑到现实环境,导致研究具有局限性.通过设计运行在移动终端的应用程序,可以获取用户在真实环境下的主客观QoE数据,结合LivingLab理论,提出一种基于真实用户环境来研究QoE的方法.实际应用表明,该方法可以较好地评价用户体验质量.     

Android中Camera类库分析及其典型应用

文章主要对Android系统中Camera类库的几个主要函数以及事件进行详细解析,并且通过拍照、视频录制两个典型应用说明 Camera 的工作流程、相关函数的调用情况以及开发人员在开发 Camera 应用程序时在AndroidManifest.xml文件中必须加入的权限。     

智能家居用电管控系统的设计与实现

分析智能家居系统的发展及其关键技术,综合应用现场总线技术、无线通信技术和智能手机等技术,设计并实现了一种采用嵌入式系统、智能手机、PC及网络通讯等技术的智能家居管控系统解决方案.本设计具有信息化程度高、成本低、使用方便、扩展性好的特点.现场测试表明,该系统满足了设计要求,并被相关企业所采用.     

基于Android移动式心电监护系统的设计

设计了一种基于Android的移动式心电监护系统,该系统由STM32嵌入式心电采集模块、串口蓝牙模块、Android智能手机组成.嵌入式系统采集心电数据,通过蓝牙传输到Android智能手机终端,在手机端实现心电数据的显示、存储,并通过百度云客户端实现心电数据上传,以实现与远程医疗中心的交互.     

DBN和GRU混合的Android恶意软件检测模型

针对Android平台恶意软件数量增长迅猛,种类日益增多的现状,提出了一种基于深度置信网络和门控循环单元网络混合的Android恶意软件检测模型。通过自动化提取Android应用软件的特征,包括权限等静态特征和应用运行时的动态特征进行训练,对Android恶意软件进行检测和分类。实验结果表明,混合了门控循环单元网络和深度置信网络的混合模型,在检测效果上优于传统的机器学习算法和深度置信网络模型。     

基于卷积神经网络的Android恶意软件检测技术研究

Android系统的迅速迭代及其开源特性使得Android恶意软件产生大量的变种,这对Android恶意软件检测和分类带来不小的挑战.机器学习方法已成为恶意软件分类的主流方法,但现有的大多数机器学习方法都使用传统的算法(如支持向量机).目前卷积神经网络(CNN)作为一种深度学习方法表现出了更好的性能,特别是在图像分类等应用上.结合这一优势以及迁移学习的思想,本文提出了一种基于CNN架构的Android恶意软件检测和分类方法.首先,提取Android应用的DEX文件然后将其转换成灰度图像并放入CNN中进行训练分类.本文实验使用Drebin和Android Malware Dataset(AMD)两个样本集.实验结果显示,该方法在Android恶意软件家族分类上准确率达到97.36%,在Android恶意软件检测中在不同样本集上的准确率都达到了99%以上.实验表明,本文提出的方法具有较高的分类准确率和泛化性能.     

软件滤波的示波血压测量算法及Android实现

提出软件滤波与示波法相结合的改进算法.利用三重软件滤波处理,针对传统示波法血压测量中脉搏振荡波提取和波形突变点选择的困难,从混合压力信号采样数据中有效提取出特征明显的脉搏振荡波,通过幅度系数法确定脉搏振荡波中突变点的幅值范围,利用波形判别法仅在该幅值范围内选取突变点,完成舒张压和收缩压的测量.在Matlab中进行仿真,并在Android移动平台上实现.Matlab仿真结果表明:该算法具有较强的可靠性和准确性.     

基于Android的线路巡视管理系统设计开发

配电线路巡视是电网运行的重要工作,承担掌握配电线路运行状态,及时发现缺陷、防止事故发生的重要作用.然而实际工作中,巡视到位率无法有效监管、跳巡漏巡甚至不巡等现象一直是困扰电网运行管理的重要现实问题.本文基于Android操作系统、GPS定位与3G通信技术,设计了移动智能巡视终端、监管客户端、后台服务器三位一体配电线路运维智能管理系统,实现了人员自主定位、无线数据回传和后台查询管理等功能.该系统已在多家电力公司巡视工作中实际应用,能够有效地对巡视工作进行监管,提高了管理效能,配电网事故率显著下降.