探空火箭图像压缩算法研究

结合探空火箭图像系统需求, 提出了一种基于小波变换编码, 即基于MSPIHT的自适应差分算术编码(MSPIHT Adaptive Differential Arithmetic Coding for image, MADAC)的图像压缩算法. 该算法对经过量化编码之后的数据 进行熵编码. 实验结果表明, MADAC算法具备探空火箭图像系统所要求的分辨 率、帧速率及压缩率可调的功能, 且易于硬件实现.      

涡街流量计信号处理方法与实现

设计一种基于变增益运算放大器和带通开关电容滤波器的新型涡街流量计信号处理电路.单片机利用模拟数字转换电路(A/D)实时检测涡街流量计传感器输出信号的幅度和频率,同时利用数字模拟转换电路(D/A)对变增益运放进行控制,为后续的信号检测电路提供幅度相对稳定的有效信号.带通开关电容滤波器在单片机的控制下实时跟踪变增益运放输出的信号频率,保证带通滤波器的中心频率接近信号频率,以达到良好的滤波效果.滤波后信号通过单片机进行频率信息的精确计算以及流量的解算.实验结果表明,变增益运算放大电路有效解决了涡街流量计传感器输出信号幅度变化范围大而造成的放大电路复杂,分段放大信号幅度不连续等问题;带通滤波器通过单片机实时调整中心频率,对信号中各种干扰起到较好滤波效果.      

一种改进的隐私保护关联规则挖掘算法

部分隐藏的随机化回答方法是基于关联规则数据挖掘的隐私保护算法,针对该算法在重构频繁项集支持度上的指数级时间复杂度导致算法执行效率下降的不足,采用分治策略和集合运算方法对该算法进行改进,消除重构数据的指数级运算。改进算法降低了算法的时间复杂度并有效提高了执行效率。仿真实验与分析表明了改进算法的有效性。     

2.4m跨声速风洞带TPS测力试验数据精度要求分析

成功建立带TPS风洞测力试验技术的一个关键问题是确保试验数据具有足够的精度,必须精细地分配误差。为获得满足工程需要的高精度测力试验数据,给出一种基于计算机符号运算的子程序,完成不确定度计算过程中公式自动推导、计算。最后通过对TPS风洞试验数据精度的敏度分析,给出了某运输机在2.4m跨声速风洞TPS试验中各环节的误差分配要求。     

新一代并行处理星载计算机技术研究

为提高卫星的整体性能，对并行处理技术在集中式控制体系结构卫星平台的关键部件——星载计算机中的应用进行了研究。所设计的星载计算机采用了总线仲裁和故障隔离技术，并具有图像处理等复杂功能。通过并行双CPU资源的冗余重构设计，可保证在某个CPU发生故障后实现星戴计算机的降级使用，提高了星载计算机的可靠性，并给出了监控软件的流程。最后，采用离散傅里叶变换(DFT)运算，对设计的计算机的并行处理能力进行了预估。     

一种基于红外序列图像的弱小目标检测方法

针对天空背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出一种结合小波变换和管道滤波的序列图像的检测算法。首先对红外序列图像采用小波变换,再采用全局门限法进行阈值分割提取出潜在目标,用形态开运算去除噪声点,以减少候选目标数目,最后再使用管道滤波的方法确定真实目标。实验结果表明,该方法能有效地检测运动红外弱小目标,显著提高红外弱小目标的检测概率,并易于硬件实现。     

对特征向量导数之动柔度法的补充

一种计算很多特征向量导数的动柔度法在结构处于自由状态（具有刚体运动）下,因其工作方程之系数阵为满阵,使得计算效率不如结构处于约束状态下那样好、本文移频动柔度法可以消除原动柔度法的这一缺陷,因为它的工作方程之系数阵总是具有刚度阵那样的带状特点。另外,由于对动柔度采用的移频步骤与特征方程求解时的移频技术是一致的,故而对方法的程序化极为有利。     

英国发射手机卫星

去年曾经流行过一个关于手机的段子:"你的手机比1969年美航宇局的所有运算能力加在一起都多,但是美航宇局把人类发射上了月球,而你却在发射小鸟来炸猪。"这还不算完,在芬兰、德国、加拿大、澳大利亚联合摄制的黑色喜剧片《钢铁苍穹》中,重返月球的美国航天员被纳粹俘获,航天员詹姆斯·华盛顿携带的手机落入纳粹疯子科学家里切特手中。里切特发现这个小小的机器拥有强大运算能力,能让他研制多年的宇宙战舰运行起来。于是纳粹高层决定派遣突     

对特征向量导数之动柔度法补充

一种计算很多特性向量导数的动柔度法在结构处于自由状态（具有刚体运动）下，因其工作方程之系数阵为满阵，使得计算效率不如结构处于约束状态那样好。本文移频动柔度法可以消除原动柔度法的这一缺陷，因此它的工作方程之系数陈总是具有刚度阵那样的带状特点。另外，由于对动柔度采用的移频步骤与特征方程求解时的移频技术是一致的。故而对方法的程序化极为有利。     

嵌入式浮点部件平方根算法设计

简要介绍了嵌入式浮点部件中一种复杂度小、但运算性能高的平方根算法的设计。该平方根算法以高效的乘运算为基本运算，迭代的收敛性比Goldschmidt除法的收敛性还好，可以较少的迭代次数获得高精度的结果。