基于LabVIEW的潜油电泵数据采集系统

应用LabVIEW虚拟仪器现场可编程门阵列(FPGA)对潜油电泵的电压、电流参量进行实时数据采集,通过上位机对采样数据进行分析处理,得到潜油电泵的视在功率、有功功率、无功功率和功率因数,并与电能质量检测仪检测数据进行对照。系统硬件采用NI sbRIO-9606和NI9683夹层板配合使用,突破了传统的依靠DAQ助手的硬件采集,基于现场可编程门阵列(FPGA)的数据采集系统,由软件构成采集功能芯片,可控性强,准确性高,应用性好。实验表明,该系统在误差允许范围内能够对数据进行准确采集。     

基于张量分解的多声道音频恢复方法

为恢复多声道音频在采集过程中丢失的数据,提出基于加权优化的张量分解方法.首先用张量对音频建模,并且根据其尺寸定义一个标识数据丢失位置的加权张量,然后使用加权最小二乘问题描述CANDECOMP/PARAFAC(CP)模型并通过一阶优化算法求解,最终通过获得的因子矩阵恢复音频.通过不同数目通道数据丢失的隐藏参考和基准的多激励测试,说明针对丢失数据采用CP分解方法是有效的,即张量分解能够得到较好的音频恢复效果.      

保护隐私的智能电网大数据分析挖掘技术

针对智能电网中的大数据安全和隐私保护问题,梳理了当前智能电网大数据安全与隐私保护关键技术,按照保护隐私的智能电网大数据分析挖掘技术路线,提出一种保护隐私的智能电网关联规则挖掘方案,即使用简单的加法秘密共享方案,加密和发送电表数据给可信第三方,并在安全聚合协议下汇总电表数据,使用安全多方计算关联规则的支持度和置信度。保护隐私的智能电网大数据挖掘使得电力公司在不泄露客户隐私信息的前提下,能够提高服务质量。     

基于ZigBee的战场数话传输模块的设计与实现

为了实现战场上语音和数据的近距离无线传输,将语音传输与ZigBee无线网络相结合,利用ZigBee技术设计一个小型的无线网络,代替有线通信方式. 以IAR的Embedded Workbench为开发平台,设计了控制模块、语音模块、无线通信模块、功率放大模块、数据接口等模块硬件电路. 采用RALCWI语音压缩算法保证话音质量,设计了2.4 GHz ZigBee网络节点,组成2.4 GHz ZigBee小型网络,在网络内自由传输语音和数据,并在软件上实现了语音处理和组网、无线收发数据、数据传输等功能,解决了战场上无线传输的问题.      

ADSP-TS101高速全双工Link收发器FPGA设计

提出并实现了一种基于ADI Tiger SHARC101 Link协议的高速通信收发器TPGA设计方案,能同时在接口时钟的上升沿和下降沿收发数据,进而实现FPGA与DSP、以及FPGA片间的无缝连接.经ISE综合与布局布线验证,整个系统仅占用452个Slice,最高工作频率超过300 MHz,数据传输率可达4.8 Gb/s.     

支持数据动态更新的XML编码研究

提出一种支持数据动态更新的编码方案SDUE,该编码将结点位置信息进行分解,避免记录冗余信息,从而有效地节省了存储空间.此外,SDUE还能有效地支持数据更新.在查询方面,由于SDUE编码记录了结点路径信息,在路径查询中避免了结构连接操作,有效地提高了查询效率.实验结果表明,与其他编码相比,SDUE编码在空间存储利用率、结点更新效率和查询速度方面都有较明显的优势.     

一种面向非规则数据的阶段预取策略

传统数据预取技术在处理结构复杂的非规则数据应用程序时,其有效性明显下降.为解决该问题,基于程序运行时的数据访问阶段性特征,提出一种面向非规则数据的阶段预取策略,研究应用程序的访存规律和预取调度机制.该策略通过在线剖析应用程序的访存行为,识别出数据访问性能指标表现稳定的数据访问阶段和具有特定访存行为特征的预取阶段,实现在数据访问阶段内依据预取阶段的访存规律动态调整预取操作.实验结果表明,与传统的基于访存流模型的数据预取技术相比较,阶段预取策略能够减少无用预取,更加有效地改善非规则数据应用程序性能.     

关联规则挖掘算法的优化

Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,该算法在处理规模巨大的候选项目集时存在耗时长和效率低的问题,提出了采用分割法对数据进行分片的优化算法.实验证明该算法不仅能减少数据挖掘对系统资源的占用,而且解决了数据库中数据分割下局部频繁项目序列集产生和全局频繁项目序列集的转换问题.     

风险价值VaR及实证研究

随着经济一体化的深入,风险管理受到各个国家和地区越来越多的重视。本文主要讨论了风险管理中的市场风险度量的方法,具体介绍了基于投资组合的收益(或损失)函数的分布函数提出的风险值(VaR)和期望损失(ES)这两种度量方法,它们是目前使用得最广的市场风险度量方法。文中比较了这两种方法的优缺点,给出了各种不同计算VaR和ES的方法,同时也对各种方法进行了对比讨论,给出了一个基于中国上证沪深指数在1999—2013年的日收益率序列的一个实证研究。     

利用生产动态数据识别储层非均质性

目前我国大部分油田经历了数十年的生产,现已进入高含水开发阶段,部分地区储层非均质性明显,导致油田的开发投资、成本增加,经济、社会效益大大降低。通过对储层非均质性与油田生产动态数据之间的相关性进行研究,利用数据相关性原理提出一套全新的判别砂岩油藏储层非均质性的思路方法;运用丼间相关性模型通过动态生产数据快速、准确的判别储层非均质特性。将该方法应用于油田现场,预测结果与实际结果相同,证明了方法的准确有效。与传统识别储层非均质性的方法相比,无需测试额外数据、方便快捷、简单有效,可以节约大量的研究费用与时间,具有较好的现场应用价值。