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关键词： 嵌入式   实时软件   计算机软件   应用策略  

摘要： 实时嵌入式软件正在迅速发展,ARM处理器和无线通信协议的出现使得开发速度更快。软件嵌入式实时软件可以对计算机出现的故障进行处理,还可以让软件设计过程得到一定的简化,使计算机系统的应用效率得到一定的提高。本文章将介绍嵌入式软件的原理和功能,设计过程和设计阶段讨论以及软件特定的应用程序。

关键词： 烹饪者   角色理论   社交   用户知识   设计知识  

摘要： 在社交需求日益发展的今天,社交场景细化是不可避免的趋势。本文将社交视角对准家庭烹饪者,把烹饪者社交问题作为研究重点。烹饪社交是人们日常社交的一部分,掺杂了家庭成员的交往与社会交往两方面的内容,是人们日常场景社交中重要的一环。关于家庭烹饪领域,目前大部分研究主要集中于家庭情感、进餐行为或厨房设计等方面,对于家庭中执行烹饪任务群体的研究还为之甚少。本文将以角色理论为指导,利用角色的四种行为模式及角色间关系的相互作用,对固定环境场景和任务下的烹饪者社交行为及动机进行深入探讨,以帮助我们更系统、更清晰地了解家庭烹饪者社交的相关信息。本文首先主要对研究所涉及到的相关理论进行了论述,对角色理论的概念、社交的构成因素以及设计范畴内的用户知识及设计知识概念进行解释说明,并将其带入研究课题,对于家庭女性烹饪者的角色和社交相关问题进行了探讨;最后,把这三个理论及概念在本研究中应用的作用机制及相关关系进行了论述,理清了研究课题的基本理论思路。在理论研究框架的基础之上,本文通过多重深入调研对家庭女性烹饪者角色及其社交进行了研究和分析,获得了大量相关数据,总结归纳并从中提取出家庭女性烹饪者用户社交知识:1、烹饪者角色的五大特性:激励性、责任感、自豪感、掌控感及个体感;2、角色的主次与重要性不成正比;3、烹饪过程中烹饪者的心态变化的两个表现:情绪高点和情绪负点;4、烹饪者对手机社交依赖性的三个方面:烹饪信息获取、娱乐及沟通;5、烹饪者在五个方面上存在社交特性;6、孩子对家庭的参与度微乎其微;7、职业种类与角色冲突相关性不大;8、女性烹饪者的角色侧重点随着个人状态和家庭时期的不同而动态变化;9、烹饪活动中存在着三个种类的矛盾:角色冲突、任务矛盾及思想矛盾。并采用问卷验证法,对其中一些关键问题进行了量化验证。将提取出的用户知识,按照信息表达层级分为外显性用户知识和内隐性用户知识,构建出基于角色理论的家庭烹饪者社交用户知识模型。根据用户知识与设计知识的转化关系,将外显性用户知识直接转化为设计知识,内隐性用户知识则需要通过“视觉呈现、产品使用(信息表达、功能、操作感受)、情感价值”三方面因素进行加工,进一步转化为浅表层的设计知识,这些设计知识应用于设计实践中,设计开发了以家庭饮食互动、烹饪食材提供、烹饪者亲密关系分享为一体的“吃饭啦”家庭烹饪者社交APP,证明了社交用户知识模型的实用性及应用价值,也进一步提升了家庭烹饪者的社交体验。

关键词： 调制识别   深度学习   大数据   分布式集群  

摘要： 随着第五代移动通信技术的发展,面对有限频谱资源中的频谱复用问题,开发新的技术进行信号调制方式识别分类显得尤为重要。本文基于深度学习提出了两种信号识别分类模型,以代替传统专家设计的特征提取方法。此外,本文还基于这两种模型设计了一个能够高效处理海量数据的信号识别分类软件系统,利用Hadoop和分布式集群使系统具有高可用性、高可靠性、高安全性、高可扩展性和低延时性。本文的主要创新点如下:1、提出了基于Inception的信号识别分类模型。利用Inception网络结构提取不同尺寸的数据特征,使得网络具有更强的拟合能力。同时,利用稠密结构来近似最优的局部稀疏结构,使得网络既能够保持良好的稀疏性,又能利用密集矩阵的高计算性能。本文提出的Inception网络模型能够精确识别分类17种混合的模拟和数字信号。2、提出了基于LSTM的信号识别分类模型。LSTM网络引入输入信号序列的时序性和回环结构,使得网络具有记忆性。LSTM网络的这点特性使其能够更好地对模拟信号进行特征提取和样本拟合。相比于Inception网络模型,LSTM网络模型在保证数字信号识别准确率的条件下,能够提升模拟信号的识别准确率。3、设计了能够高效处理海量数据的信号识别分类软件系统。软件系统基于Hadoop和SSM进行设计,包括信号识别分类、标准信号库、权限管理等模块。Hadoop在上述提出的两种信号识别分类模型的基础上,结合HDFS和Spark为整个系统提供高性能的计算服务;SSM框架基于MVC原则构建的Java Web应用为用户提供交互界面和业务逻辑处理。同时,为了保障软件系统处理海量数据的能力,系统使用了分布式集群设计,包括接口服务集群、MySQL数据存储集群、Redis缓存集群等等。

关键词： 设计模式   单例模式   策略者模式   代理模式  

摘要： 通过对软件设计模式的介绍以及工作实践中几种常用的软件设计模式的研究,给出了软件设计模式的应用场合及最佳实践,实践表明本文所阐述的单例模式与原型模式、策略者方法和模板方法模式以及代理模式在三层Web应用开发中切实有效。

关键词： 虚拟基站   管理系统   软件设计   资源分配   业务需求指标  

摘要： 超级基站是一种集中式的蜂窝移动通信接入网架构，实现了射频与基站处理单元的分离，其中大规模集中部署的基站和协议处理池可以实现基带与协议的处理，提高资源利用率，降低网络建设成本。虚拟基站管理系统是超级基站管控的核心，负责大规模基站功能分类的管理、无线资源的分配、基站生命周期状态的管理与更新。　　本论文重点研究虚拟基站管理系统的设计与实现。首先提出一种基于业务需求指标的基站分类识别方法，以便在终端用户接入网络时，就预先判断其最佳匹配的基站类别，并提供更优性能的服务。其次，基于识别到的不同类别基站，对其资源分配的方法展开研究，提出基于运营商盈利最大化的基站资源分配算法。最后针对超级基站管控平台设计了虚拟基站管理系统，包括各个模块的设计与功能实现。具体工作总结如下:　　1、基于业务需求指标的基站分类识别方法　　随着移动互联网和物联网的高速发展，3GPP对三大基本业务类型逐渐制定出严格、差异化的参数要求指标，传统建立的统一模式基站在实际应用中无法灵活、按需提供服务。亟需能够针对用户需求，提供不同功能类别基站接入的方法。本文面向超级基站无线接入网，结合关键绩效指标和人工智能领域的深度神经网络学习算法，设计了一种基于业务需求指标的虚拟基站分类识别方法，可以有效实现终端用户依据所需功能进行基站的接入。研究过程中，首先根据3GPP下不同业务场景指标范围取值的差异化生成大量训练数据，训练采用深度神经网络学习算法(Deep Neural Networks，DNN)。经过数据集的验证，训练所得模型的识别率高、效果良好，平均识别率可以达到93.83％，即可以实现终端用户需求与指定功能类别基站的智能化匹配。本文创新地提出将无线通信系统中的基站分类识别过程与人工智能中的深度神经网络相互结合，可以不依靠人工经验来判断终端用户所需业务服务的特征与类别，为未来无线通信系统中基站的管理提供了新的思路。　　2、基于运营商盈利最大化的基站资源分配算法　　根据基站分类识别的结果，在不同类别基站的管理基础上提出一种运营商盈利最大化的基站资源分配模型。系统模型中，将频谱资源作为收益来源，且对不同功能类别虚拟基站提供的业务进行差异化定价，并将用户回程链路作为系统损失开销。求解方法采用粒子群优化算法（Particle swarm optimization，PSO），论文中的仿真结果表明，本模型在网络系统环境稳定的条件下可以服务更多用户、提高系统吞吐量、最大化网络资源的使用收益，性能表现较好。最终，本文提出的基站资源分配算法与部分资源预留算法相比，网络中可以提供服务的用户数增加10％、系统吞吐量提高12％。　　3、虚拟基站管理系统的架构设计与实现　　最后，针对超级基站管控平台的需求，设计一套高效、合理的虚拟基站管理系统。虽然目前实体基站的管理方案较为成熟，但针对虚拟基站平台化管理，仍缺乏完善的管理方案。本文采用模块化的设计方法，将虚拟基站的生命周期以状态机的方式进行保存与管理，进而快速实现基站状态的转换和函数的处理。本文设计实现了虚拟基站分类识别、资源分配、生命状态控制、监控等多个模块，模块间耦合度低，系统可维护性好、稳定性强。

关键词： JetsonTX2   SGM算法   CUDA   视频编码   视频传输  

摘要： 随着计算机视觉和数字多媒体技术的不断发展,人们对于视频交互性以及感官体验不断提出更高的要求。由于自由视点视频允许用户在一定范围内自由地切换视角,所以用户可以有选择性地观看其感兴趣的视频内容,从而获得良好的互动感和沉浸感。自由视点视频是三维视频领域的一个重要研究方向,其中提高生成的深度图质量并兼顾立体匹配算法的处理速度是目前需要解决的主要难点。本论文设计并实现了一款基于嵌入式GPU的自由视点视频深度图像生成软件,具有良好的实际应用价值。论文的主要内容如下:(1)软件总体设计。分析深度图生成软件的功能和性能需求,选择NVIDIAJetsonTX2作为硬件开发平台;结合JetsonTX2平台特点设计软件总体框架,主要包括视频采集、深度图生成、视频编码传输三大模块,阐述各模块软件设计思路;最后搭建软硬件开发环境。(2)视频采集模块设计。首先从Jetson TX2的外设接口出发,根据自由视点视频功能需求,使用左、中、右三个平行排列的USB相机进行视频采集,左相机和中相机、中相机和右相机组成两个相机对;接着利用张正友标定法,对每个相机对采集的视频帧进行标定和畸变校正,得到相机内外参数和畸变系数;最后根据标定得到的相机外参,对每个相机对采集的视频帧进行Bouguet极线校正,使得每个相机对的视频帧呈极线对齐。(3)深度图生成模块设计。采用SGM算法来生成深度图,以兼顾局部立体匹配算法速度快和全局立体匹配算法生成深度图精度高的优点。在匹配代价计算阶段,先利用中心对称的Census变换来描述每个像素点的特征,再使用汉明距离来计算匹配代价。在代价聚合和视差计算阶段,对每个像素点采用从上往下、从下往上、从左往右、从右往左、从左下往右上、从左上往右下、从右下往左上、从右上往左下等8个方向进行扫描线优化,从而计算出视差。在视差后处理阶段,利用中值滤波来处理噪声,提高深度图像质量。针对遮挡和视差不连续产生的空洞,设计了水平插值的深度图像优化方案。由于采用了类似全局匹配算法的代价聚合策略,所以SGM算法速度较慢。因此根据SGM算法的三个阶段的特点,设计各个阶段的CUDA加速方案,最终算法整体实现了 4倍加速。(4)视频编码传输模块设计。针对立体校正后彩色视频的特点,以插件的形式设计编码管道,实现彩色视频的GStreamer编码。基于深度图像的特点,提出深度图像的ROI编码方法。采用V4L2视频编码框架,实现深度视频ROI编码。利用多线程实现多路视频编码,不同线程间互不影响。码流可以进行本地存储,也可以进行远程传输。基于TCP网络通信架构,设计多路视频码流传输协议,利用Socket编程接口实现多路视频码流传输。采用多线程传输多路视频码流,通过信号量实现线程间通信,确保每一时刻只传输一路码流。

关键词： 物流公司   货车油耗   信息管理系统   软件设计   大数据  

摘要： 随着科学技术的进步，我国的国民经济也获得了飞速发展，尤其是物流行业对整个经济的发展起到重要的支撑作用。虽然我国对物流行业的投入资金越来越多，但是现阶段物流行业的大部分企业和公司还存在或多或少的问题，比如物流管理观念落后的问题、信息化技术产品缺乏的问题以及粗放化经营导致的成本居高不下等问题。在这些问题当中，控制运营成本是现阶段物流公司发展面临的最关键和最直接的问题，而影响这个问题的关键因素就是物流公司的货车油耗。主要是因为物流公司货车的油耗占用了物流公司成本消耗的很大一部分，所以有效解决油耗问题是物流公司的当务之急。基于此，本文研究、设计并开发了一款基于大数据分析的物流油耗管理系统，以期解决物流公司在油耗成本上的控制问题。　　本文以浙江省宁波市的一家物流公司的油耗为数据研究对象，对大数据、物流公司情况和货车油耗情况的现状进行了深入的研究分析、研究与开发。本文采用了B/S体系结构体系进行页面开发。在数据存储方面本文系统采用了三种不同的数据库，主要让不同功能的数据库存储不同类型的数据，从而达到了快速查询和合理分配计算机存储资源的效果。同时，使用大数据聚类分析算法对物流公司的不同重量的货车在不同路径的情况下进行聚类分析，得到在相近路径下的合理油耗，对货车油耗进行有效管理。在安全方面，本文系统使用了SHA-256加密算法对物流公司的重要信息进行了加密，保证了公司数据的隐私安全。与此同时，本系统中公司的管理员和司机在上传出车单的时候对出车单使用ECDSA签名算法进行签名，确保了出车单上传者的身份的唯一性，有效的解决了后期纠纷问题。　　本文研发的系统希望借助现代信息技术对物流行业油耗管理进行科学、有效和安全的管理，让物流行业在油耗成本控制方面获得科学的实践和理论依据。

关键词： 边防   视频监控   多级流媒体   联动控制  

摘要： 边防视频监控能力建设是边防信息化能力建设的重要组成部分和抓手,我国的边防视频监控能力建设起步较早,持续多年,已经初见成效,但也存在诸多不足,突出表现在:前期施工单位众多,系统技术体制不统一;相关单位管理体制不统一,信息交互困难;设备之间功能重复,不够精干和完善。随着计算机与网络技术的发展,数字图像技术的成熟,进一步提升边防管控能力的技术条件已经具备,建设需求更加迫切。本论文通过边防视频监控软件的设计和实现,对边防视频监控能力建设解决方案进行了有效的探索和试验。论文根据边防职能部门的使命任务,结合当前加强边境管控的实际需求,针对当前边防视频监控的特点和不足,对边防视频监控软件进行了需求分析和系统设计,并对内部模块进行了详细说明。视频监控软件设计的主要功能包括流媒体转发服务、视频存储服务、设备管理服务与视频监控软件四部分。(1)流媒体转发服务主要负责处理监控中心客户的视频调阅请求,并将申请到的视频码流进行多路转发,同时满足多个用户的调看需求。流媒体转发服务处理的调阅请求包括本级客户端软件如视频监控软件、视频点播软件、态势综合处理软件和视频存储服务软件等对外部视频监控中心数据源视频流申请,也包括外部视频监控中心软件对内部视频源进行视频流申请。(2)视频存储服务提供监控录像数据的存储与管理功能,它通过流媒体转发服务器获取视频流数据并保存,通过内置的VOD服务器,提供录像数据的远程点播。(3)设备管理服务负责云镜设备的控制及控制权限验证,维护系统可提供的各种服务器列表、设备列表,提供对前端设备的查询功能。(4)视频监控软件能够对外部系统传送的视频图像进行监看、控制、上墙显示、录像以及一些后期处理;能对本地和前端设备的视频录像文件进行检索、回放、上墙显示和裁剪操作;能对现有的服务器资源和视频源进行配置管理;能够对系统日常工作进行日志记录并提供日志查看功能。本论文设计与实现的视频监控软件已经应用于相关的边防信息化建设项目,并取得了较好的影响,尤其是设计的自动报警功能、多传感器与视频联动功能很好的满足了实际需求,提升了边海防视频监控能力。相关项目对捍卫国家领土主权、严厉打击敌对势力和依法维护边境沿海地区社会稳定有现实而深远的意义。

关键词： 液体棱镜   折射仪   折射率   广角镜头   软件设计  

摘要： 折射率是表征透明物质光学性质的基本物理量,通过测量折射率可以分析液体的密度、浓度和温度等物理量。阿贝折射仪是目前最常用的折射率测量仪器,广泛应用于各行各业中。随着诸如离子液体、液态聚合物等新型液体材料不断涌现,部分液体材料的折射率已经大于1.70。一般传统折射仪如阿贝折射仪的测量范围为1.30.70,已经不能满足这些新型液体材料的测量需求。法国Cordouan公司有一种折射仪测量范围可达1.20-3.10,但是因为价格高达几十万。低成本、宽测量范围的折射仪是目前折射仪的重要研究方向。本文基于液体棱镜,提出了一个基于广角镜头的数字式折射仪和一个基于定向角入射的数字式折射仪,折射率测量范围可以达到1.00.60,远大于常用的阿贝折射仪(1.30.70),并且精度高、成本低,可以自动测量、显示结果,操作简便。本文首先基于掠入射测量原理提出了基于广角镜头的数字式折射仪,对其测量原理进行了详细分析和理论推导,基于ZEMAX光学设计软件着重设计了满足折射仪需求的广角镜头,并搭建实验平台做了原理性验证实验,理论与实验结果一致。另外,又提出一种基于定向角入射的数字式折射仪,以激光器代替基于广角镜头数字式折射仪中的LED光源,以定向角入射代替掠入射,使折射仪不需要广角镜头便能采集经液体棱镜折射出来的光信息。通过使用CCD采集光信号,基于Borland C++和Python开发语言以及CSS、HTML、JavaScript等前端技术设计测量软件,实现自动测量。最后,基于所提数字式折射仪,搭建实验平台,测量并分析了不同溶液的折射率与浓度、密度,实验结果表明所提数字式折射仪的重复性是0.04%,测量精度达10量级。所提两种数字式折射仪可以减少人工操作带来的不可控误差,同时还能测量和给出溶液的密度和浓度,简化测量操作。本文的工作解决了现有折射仪的测量范围窄或成本高的问题,并且所提数字式折射仪可以自动测量与显示结果,具有较好的应用价值与应用前景。

关键词： 10kV电缆   局部放电   软件设计   在线监测  

摘要： 电缆接头绝缘老化击穿是电缆故障的主要形式之一。对电缆中间接头局部放电进行在线监测对提高电缆运行可靠性具有重要意义。目前现有电缆接头局部放电监测技术大都基于短时监测数据及阈值进行绝缘状态判断,漏报误报情况严重。为提高绝缘状态诊断的准确性,本文设计了电缆中间接头局部放电在线监测系统,可连续采集存储局部放电信号并提取放电特征参量,然后运用BP神经网络基于绝缘老化发展过程和特征量长期变化趋势对电缆接头的绝缘状态进行评估和预测。本文在上位机LabVIEW中完成了局部放电信号采集系统的软件设计,包括采集、存储和界面显示三部分,系统设置采样率为20MHz,每15min存储Is的数据,设计了基于生产者-消费者循环的存储方式。利用上位机软件控制示波器并联合HFCT和超声传感器实现对局部放电数据的实时采集和存储。本文首先制作了内部气隙放电、沿面放电、毛刺放电和悬浮放电等四种电缆中间接头典型绝缘缺陷物理模型。得到了不同缺陷模型的放电相位分布特征:内部气隙放电脉冲主要集中在30°～80°和200°～260°;沿面放电脉冲主要集中在40°～90°和230°～300°且工频周期的负半周期的放电量和放电次数比正半周期的多;毛刺放电脉冲在正负半周极不对称,放电脉冲主要集中在240°～320°;悬浮放电的脉冲区间分布最广,放电脉冲主要集中在50°～150°和220°～320°且在90°和270°附近脉冲密集度最高。其次,在实验室搭建了 10kV电缆中间接头加速老化试验平台,加速老化试验电压为20kV,累计老化时长超过160h,在老化过程中连续采集中间接头的局部放电信号并提取特征参量,与缺陷模型谱图特性对比分析判断出电缆中间接头发生内部气隙放电。局部放电能量与中间接头绝缘中电树枝发展过程对比研究发现,局部放电能量变化的三个阶段与绝缘电树枝的引发期、滞张期和生长期存在较好的对应关系。在第一阶段内加速电老化近50h后才有局放产生,放电能量和放电电压平均值的幅值分别缓慢增加到414.09μJ和131.36mV后进入第二阶段;第二阶段共历时近56h且在阶段末期存在约为10h的平台期,在平台期之前特征值的幅值处于波动状态,幅值介于16.82μJ～414.09μJ和77.32mV～131.36mV之间;在第三阶段中放电总能量和放电脉冲平均值增长率与前两阶段相比有明显增加,幅值最终分别增加到1022.81μJ和207.14mV。最后,将历史局部放电特征参量中的放电次数、放电脉冲最大值、放电脉冲平均值、放电能量作为输入,以未来时刻的放电能量和放电脉冲平均值作为输出,分别建立不同老化阶段的BP神经网络模型。取样本中未被训练的数据在判断出老化阶段后,输入到对应的模型中预测约60天后的值,预测的相对误差可以保证在7%以内,表明该模型可以在电缆中间接头绝缘失效之前对其绝缘状态做出评估和预测。