基于AT89S52玻尔兹曼常数测量仪的设计

应用PN结电流电压特性关系,采用硅三板管接成共基极电路,由集成运放实现电流电压转换以实现弱电流测量．利用AT89S52单片机所具有的智能测控特点,由AD转换对数据进行采样,采用最小二乘法对数据进行处理,从而较准确测定玻尔兹曼常[k=0．41-1．44）×10^-23J／K],误差小于5％．测量仪有手动、半自动及自动测量三种模式．     

FTV系统中面向虚拟视点合成的深度编码

为了降低自由视点电视系统中由于深度估计不准确和深度数据压缩带来的量化失真对重建虚拟视点图像质量产生的影响,提出了一种面向虚拟视点绘制的深度压缩算法. 根据深度数据的统计特性,设计了一种基于三次B样条函数的上下采样方法对深度图进行下采样. 采用多视点视频编码对下采样深度图进行编码,在解码端则对深度图进行上采样,并针对解码深度图边缘处的模糊现象,用双边滤波器优化深度图边界. 实验结果表明,与传统的MVC编码方案相比,该方案在保持虚拟绘制图像质量不变（甚至略有提升）的情况下,显著降低了传输码率,有助于在自由视点系统的接收端获得高精度的重建图像.     

一种用于形状误差测量的采样新方法—自适应采样法

该文探讨了机械零件几何形状误差测量中的采样问题，提出了一种新的采样方法——自适应采样方法。它不同于目前普遍采用的不能适应被测轮廓形貌特性变化的等间隔采样，而是一种可根据被测工件本身的轮廓特征来确定采样间距的自适应采样方法。它不仅可以在一定意义下准确地采得轮廓特征点，而且能够自动地对测得信息进行职舍、保留并精确得到有用信息。对于自动测量和在线检测，可以大大提高测量的效率、可靠性和计算机运算速度以及评定的精度。该文对于这种自适应采样技术的原理及其在形状误差测量中的应用进行了研究，并给出了此方法在圆度在线测量中的实例。     

CT8020语音处理器在模拟IP电话中的应用

介绍实现符合H．323协议栈的VoIP(Voice over IP)网络电话的一种模拟系统，重点介绍了IP电话中语音采集、数据压缩和传送过程的实现方法．     

无线传感器网络中基于相关性的数据压缩算法

针对传感器网络中数据分布特性,提出了两种数据压缩方法,能有效压缩传感器感知数据,减少网络中的节点能量耗费,并通过模拟实验验证了所提方法的有效性。     

小波变换在图像压缩中的应用研究

针对图像数据量随分辨率增大而增大的问题，为了有效地对遥感数据进行传输和存储，本文提出了一种利用小波变换实现图像数据压缩的方法，研究了阈值对图像压缩比和能量保持比的影响．实验结果证明了小波变换是一种压缩比高，能量保持比大，压缩速度快的一种图像压缩方法．     

基于地形图数据快速生成大范围DEM的研究与实现

通过等高线回放目视检查方法和不同采样间隔下DEM中误差、地表粗糙度及DEM数据量的对比分析,充分论证了基于地形图数据生成DEM时的合理采样间隔,并以此为基础利用现有1∶50 000地形图数据在ArcGIS中构建模型实现了大范围DEM的快速生成,为广域高精度DEM数据的批量生产提供了一定的实践经验。     

基于压缩的属性划分存储结构及其上OLAP操作

信息量的急剧膨胀向数据库工作者提出了挑战.如何有效地管理这些海量数据是学术界和工业界面临的一个重要问题.将数据压缩技术与海量数据仓库有机结合,提出了基于压缩的属性划分存储结构.不仅可以支持压缩数据上的直接操作,而且利用维属性上的布尔运算提高了OLAP操作的性能,减少了计算量.理论分析结果表明,该数据压缩方法可以获得很高的数据压缩比.     

废水污染物排放总量测算方法的对比与分析

针对废水连续不稳定的排放状态，讨论不同采样方法下核算污染物排放总量的误差并认为等比例采样法是连续不稳定排放方式比较适合的采样方法。     

有限元后验误差估计的有效性分析

本文利用第二类方法──局部求解法，对一般区域和正规网格上高次三角形元和矩形元，构造并分析了一种等价后验误差估计量．同时，给出了等价上、下界的计算公式和估计式．分析结果表明：上、下界强烈依赖于网格的几何特性，而与原方程解的光滑性关系较弱．     

基于OLAP查询的数据仓库视图的水平分割

选择数据仓库视图进行有效的水平分割,使OLAP查询通过访问较少的分割裂片以及较少的元组就可以完成,从而加快查询响应时间,削减维护费用.提出根据OLAP查询中的选择谓词构造其最小项谓词,选择数据仓库立方体视图,进行水平分割和实体化,来提高OLAP查询效率.     

一种有效的多维数据集合压缩方法

如何更加有效地组织、处理海量数据是数据仓库研究的一个热点问题.本文对海量数据仓库的压缩进行了研究和探讨,提出了一种基于压缩的属性划分存储结构.利用对维属性文件进行编码,来压缩整个数据集合.分析表明该压缩方法与存储结构可以获得很高的数据压缩比和操作效率.     

面向数据流挖掘过程的算法管理框架

结合数据流的特点,提出了一种面向数据流挖掘的过程模型PM-DSM。针对目前数据流挖掘过程中存在算法众多但利用率低的问题,提出了一种基于Web服务的数据流挖掘过程模型算法管理框架PMAMF-DSM,描述了该框架的体系结构和运行机制,并用UML活动图给出了框架的实现语义。在Eclipse上基于该框架实现了一个数据流挖掘算法管理系统,实验结果表明了该框架的灵活性与自适应性。     

图书馆大规模日志数据的快速聚类

给出了一种简单有效的算法，用于对图书馆大规模日志数据的快速聚类和借阅趋势分析。首先，根据读者基本的借阅规律，把日志数据聚成若干子类，然后，给出了对子类结果进行再次聚类的模糊算法。最后，为了预测读者的借阅趋势，对每一类进行了回归分析。该算法具有线性复杂度，对大规模数据集是可伸缩的，实验证明是可行的。     

数据的链式存储结构

计算机中数据的存储结构有2种,其中链式存储结构是数据在计算机中的一种离散存储方式.这种存储方式能充分利用内存“碎片”,同时数据的插入删除效率高.针对链式存储结构的内存组织做了详细讨论,用C语言描述这种结构的基本运算,并对2种结构做了对比分析.     

基于粗集的连续属性离散化方法

由于经典的粗糙集理论不能处理原始数据资料中，含有连续属性的数据，需要对这些数据进行连续属性离散化才能用于知识获取，因此数据预处理是粗糙集理论应用中非常重要的一环，其结果将直接影响到粗糙集理论应用的效率，准确度．所以有关基于粗集理论的数据挖掘中数据预处理的方法研究具有非常重要的意义。本文对目前主要的离散化算法进行分析和评价，以中值序列分割点集为基础，提出了一种连续、离散混合离散化改进算法，保证划分后决策表一致性，获得合理的划分点．     

多分类-关联规则分类的一种改进算法

提出了一种基于多分类-关联规则的快速分类算法——FCMAR,该算法在建立频繁模式树(FP-tree)时裁减掉不能生成频繁规则的项目,因而可减少FP-tree的节点数目,有效地降低时间和空间复杂度,实验结果表明该算法是有效可行的.     

一种改进的矢量曲线数据压缩算法

对已有的矢量数据压缩算法进行分析，提出一种更简单、精确的算法，这种算法基于斜率和封闭曲线的数据压缩可以一次性提取特征点。     

负关联规则挖掘算法研究

典型的正关联规则仅考虑事务中所列举的项目.负关联规则不但要考虑事务中所包含的项目,还必须考虑事务中所不包含的项目,它包含了非常有价值的信息.然而,对于负关联规则挖掘的研究却很少,仅有的几种算法也存在一定的局限性.为此,文中提出了一种快速有效的负关联规则挖掘算法MNAR,并给出了一种基于二进制形式的支持数计算方法.理论和实验结果表明算法MNAR是有效和可行的.