基于能量效率的非均匀分簇无线传感器路由算法

自然环境中的监控节点分布具有天然的不均匀性,如南方有大量水塘的区域,典型的层次路由协议普遍存在节点分簇中的“热区”情况．针对这种监控对象特点,为了提高能量效率确保区域覆盖的有效性和时效性,本文提出了一种改进的非均匀分簇无线传感器网络路由算法．改进算法首先结合节点分布密度优化簇头选举,再对簇的竞争半径进行控制实现非均匀分簇,然后由各簇头计算距离系数和离散系数来确定各簇内部通信方式,最后在簇头之间采用单跳和多跳结合的传输机制．模拟实验结果表明,改进算法能较好地提高网络的能量效率,能显著地延长网络整体的生存时间．     

基于B/S模式的进销存系统的设计

随着企业信息化的进展和网络的普及,进销存系统管理是每一个中小企业普遍关注的热点问题,当前软件系统普遍基于两层C/S 结构,系统具有一定的弊端.本系统采用三层架构,采用了B/S模式进行设计,以C#为程序设计语言实现,SQL Server2005为后台数据库,实现了对进销存的信息化管理.系统的实际运行效果明显,规范了企业日常经营管理,降低企业运行费成本.     

基于改进方向波变换的泡沫图像增强新方法

针对矿物浮选过程中浮选槽内气泡与矿浆背景灰度反差小、光照影响严重且存在大量噪声干扰等问题,提出一种基于改进方向波变换的泡沫图像增强新方法.采用改进方向波变换对浮选泡沫图像进行分解,保证信号产生平移不变性,避免图像边缘模糊;针对分解后低频子带系数值相差甚小,受工业光照影响严重的问题,引入多尺度Retinex算法实现增强效果,改善其亮度均匀性;并对高频部分构造一种双结构元素多尺度形态滤波方法,有效地消除噪声并保持边缘信息.采用工业现场大量泡沫图像进行试验.研究结果表明:所提出的方法可增强泡沫边缘细节,抑制噪声,明显改善泡沫图像的视觉效果,解决泡沫边缘不明显和噪声所带来的图像欠分割问题,有助于泡沫形态特征提取和工况分析.     

基于CDIO模式的“计算机软件技术基础”课程教学改革实践

《计算机软件技术基础》是高等学校非计算机专业普遍开设的一门基础课程．随着计算机技术的广泛应用,传统教学模式无法满足教育部关于卓越工程师人才培养的需要．本教学组从学生软件设计能力培养着眼,采用CDIO模式改造课程教学设计,全面引入问题驱动与案例教学法,指导学生参与工程项目实践,探索了地方本科院校工程教育课程改革的途径．实践结果表明,教学改革提高了学生学习自主性,工程能力得到了提高,取得了比较明显的成效．     

一种新型T1-T2双模磁共振造影剂的制备及性能研究

研究了Fe_3O_4@SiO_2@Gd_2O(CO_3)_2核/壳/壳磁性纳米粒子,作为一种新型的T1-T2双模磁共振成像造影剂.并对这种纳米粒子的细胞活性进行了体外细胞毒性试验(MTT).结果显示其具有良好的生物相容性,有望成为一种新型双模磁共振造影剂.     

用激光分子束外延在Si衬底上外延生长La1-xSrxMnO3单晶薄膜

采用SrO和SrTiO3作为缓冲层, 用激光分子束外延在Si (100)衬底上成功地外延生长出La_1-xSr_xMnO₃ (x=0.1, 0.2, 0.3) (LSMO)单晶薄膜. 锐而清晰的反射式高能电子衍射仪 (RHEED)的衍射条纹和持久的RHEED强度振荡, 表明LSMO薄膜是很好的二维层状外延生长. X射线衍射和高分辨透射电镜分析结果证明, 在Si基底上获得了很好外延生长的LSMO薄膜, LSMO薄膜为C取向的单晶薄膜. 并在室温条件下观测到很好的LSMO/Si p-n结I-V整流特性.     

基于自适应小波变换的红外图像去噪算法

针对红外图像存在的加性、乘性及混合噪声,提出了一种自适应小波变换的图像去噪算法.该方法首先用小波变换对含噪图像信号进行小波分解,这样可以保证对图像中的不相关噪声的有效抑制,保持图像的细节信息.然后将经小波变换所分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过选用自适应滤波算法从而实现信噪分离的最佳滤波.仿真结果表明,本文提出的去噪算法优于已有的各种算法,提高了图像的对比度,突出了图像细节.     

一种车牌图像二次定位算法

针对车牌识别系统中关键性的定位环节提出了一种二次定位算法,在预处理后对车牌图像先进行粗略定位,再进行精确定位。该算法前后衔接紧密,灵活有效地利用了二值图像所受干扰主要来自车牌上方这一特征,对图像由下至上搜索定位;利用Hough变换对图像进行多直线检测,确定边界后实现精确定位。在Matlab平台上的测试结果表明,该算法速度快,准确率较高。     

基于改进机器学习算法的微电网短期负荷预测

为了对具有基数小、波动大及随机性强等特点的微电网负荷进行准确预测,提出了一种基于改进的机器学习算法。该算法包括基于蚁群算法的模型参数寻优和基于改进核函数极限学习机的预测模型2部分。首先,对蚁群算法信息素的作用方式进行了改进,并将训练误差用于计算蚁群个体的新增信息素,从而得到最优的模型参数。其次,采用基于加权离散距离的方法对训练数据进行筛选,留下相似度高的训练样本对核函数输出权重进行训练,从而减少计算量,提高预测精度。用某小区高层楼宇的电网历史负荷数据,在Matlab中对算法进行仿真验证,结果表明预测算法能较好地实现微电网的负荷预测。     

电子全息及其在材料科学中的一些应用

Gabor在20世纪40年代就提出了电子全息干涉成像的基本原理, 随着相干场发射电子枪的发展, 到现在为止, 电子全息技术已经获得了长足的发展和广泛的应用. 本文评述了电子全息的发展、基本原理以及在磁性、超导和异质结等材料学领域中的一些应用, 对这一研究技术的未来发展进行了简单论述.