美国人效能增强技术发展应用

 美国一直在进行士兵“超级”能力方面的研究，采用多项举措推动人效能增强技术发展。从顶层战略设计、科研机构任务、经费持续投入3个方面对美国人效能增强技术发展特点进行了综合分析，概述了美国人效能增强技术在体能、技能、智能等领域研究成果与进展，并分析了美国人效能增强技术的发展趋势和可能导致的社会伦理学问题。     

软交换软件二次开发在治黄应用的思路和方法

软交换属于三网合一的NGN架构,是目前最成熟的三网融合的技术,功能十分强大,但目前厂家提供的软交换设备和应用软件,主要是为日常生活通信服务设计的,无法满足专业应用的需求,因此,只有进行软交换应用的二次开发才能发挥软交换技术和平台的作用。本文介绍了软交换技术二次开发的重要意义和在治黄应用中的思路和具体方法。     

微机原理及接口课程改革的探讨与研究

微机原理及接口技术是普通高校的一门重要专业基础课,课程具有教学面广、逻辑性强、实践性高等特点,在该课程的传统教学模式中,理论授课以教师的讲课为主;实验教学多以验证性实验为主,扼杀了学生的创新能力;课程的考核方式则是单一的一张考卷定结果,针对这些问题,为了提升教学效果,培养科技创新型人才,从理论教学,实验教学、课程考核方式三个方面对微机原理及接口课程进行了改革,改变传统的教学模式,彻底突出学生的主体地位,实践证明,该改革方法行之有效,能够提高教学质量和教学效果,受到广大学生的欢迎。     

任务驱动法在微机原理及应用课程中的应用

任务驱动是一种建立在建构主义教学理论基础上的教学法。针对微机原理及应用课程内容抽象枯燥、实践性强的特点以及传统教学法难以激发学生学习积极性的缺点,在课堂教学和实验教学过程中对任务驱动教学法进行了有益的探索。实践证明在任务驱动下,学生学习兴趣提高,学习有创造性且课程知识系统化了,有效提高了动手能力和解决问题的综合素质,将任务驱动法引入微机原理课程的教学是一项行之有效的教学改革。     

旋转导向定向探管标定系统软件设计

设计了一套可以提高随钻姿态测量效率和精度的数据采集系统,采用特定的标定方法对测斜探管进行综合标定。该标定系统采用VB、MATLAB、C等语言混合编程设计而成,具有实时可编程数据采集、实时曲线绘制、实时姿态测量显示、数据报表、历史数据回放等功能。具有标定姿态少、标定效率高等特点。研究分析大量的室内实验及现场试验,结果表明该系统具有精度高、稳定性好、易操作、功能全等特点,可以满足旋转导向钻井仪传感器标定需求。     

基于无干扰理论的构件系统安全

研究一种构件系统中多安全等级的信息流无干扰问题。在现有接口结构的基础上,使用安全进程代数描述构件系统动态行为语法和语义来构建接口自动化计算模型。研究基于互模拟的无干扰属性,构造适用于构件系统的接口安全无干扰性质SIA_NI,并证明系统在添加、删除、组合算子等复杂操作下依然满足此安全性。最后举例分析了此无干扰属性在构件化系统中的具体应用,并使用CoPS工具自动检查多安全等级构件系统的安全性,验证接口安全无干扰性质的正确性。     

THPWJB-1型微机变压器保护实训考核装置在教学中的应用分析

介绍THPWJB-1型微机变压器保护实训考核装置的结构组成特点及基本功能,结合实训教学案例对该装置在高职继电保护课程教学中的应用情况进行分析研究,针对应用中的一些问题提出了加强操作规范及安全意识培养、增加人为设置实训装置操作环节故障模拟等具体的改进优化措施,以期为进一步提高学生的工程实践应用能力设计开发出更多更好的实训项目,整体提升实训设备的使用效益和人才培养质量.     

复杂空间光学载荷电接口性能仿真建模及测试方法

测试复杂空间光学载荷电接口时,若直接采用实际成像单元与空间光学载荷主机联网测试,可能会因电接口不匹配、通信协议错误等导致电接口联试失败,甚至设备损坏.为此,提出一种成像单元的通用仿真建模方法,对成像单元的电接口、数据解析通信、功率模拟和图像数传进行仿真和模拟,测试空间光学载荷主体电接口性能.该方法能够高效、安全地模拟空间光学载荷主体联网测试时的电接口状态,测试其电接口性能和通信链路,通过数据监显软件解析判读、记录测试数据,构成完整的测试闭环,有效保障空间光学载荷电接口正式测试时的安全性.通过PXI机箱在RT系统环境下建立仿真模型,以及对某空间光学载荷进行的电接口联试试验表明,该建模仿真方法有效可行.     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。