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基于HTTP协议的隐蔽信道检测方法
点击获取完整资源：基于HTTP协议的隐蔽信道检测方法 网络隐蔽信道是利用网络协议中的保留、可选或未定义等字段在网络不同主机间建立秘密消息传输的通信信道，其中HTTP协议作为万维网上最常用的协议之一，是网络隐蔽信道的良好载体。为有效检测基于HTTP协议的隐蔽信道，提出一种基于 Markov模型的隐蔽信道检测方法。以Host、 ConnecTIon、 Accept和User- Agent为关键字，建立数据包的 Markov模型并计算其状态转移概率矩阵，利用待测数据包与正常数据包2个概率矩阵之间的相对熵，判别是否存在隐蔽信道通信。实验结果表明，当隐蔽信道中的异常数据超过70%时，该方法检测率可达97%以上。 点击获取完整资源：基于HTTP协议的隐蔽信道检测方法
基于MLS的NB-IoT信道插值估计算法
点击获取完整资源：基于MLS的NB-IoT信道插值估计算法 窄带物联网（NB-loT）是3GPP针对低功耗、广覆盖类业务定义的新一代蜂窝物联网技术，是实现万物互联的重要技术之一，而信道估计则是NB-loT终端能否准确恢复发射信号的基础。通过对NB-loT中基于导频的下行信道估计算法进行硏究，提出基于移动最小二乘法（MLS）的信道插值估计算法。在发射端插入导频信号，根据接收端的信号计算导频点信道参数，并引人紧支的概念，利用附近子域对导频点的影响权重估计信道参数。仿真结果表明，与线性插值和二次插值算法相比，采用该算法进行信道估计系统误码率较低，并且算法的计算复杂度也未显著增加。 点击获取完整资源：基于MLS的NB-IoT信道插值估计算法
10大法则助你轻松搞定DC/DC电源转换方案
点击获取完整资源：10大法则助你轻松搞定DC/DC电源转换方案 10大法则助你轻松搞定DC/DC电源转换方案 点击获取完整资源：10大法则助你轻松搞定DC/DC电源转换方案
基于RBF神经网络的越区切换优化算法
点击获取完整资源：基于RBF神经网络的越区切换优化算法 在LTE-R越区切换中，基于A3事件的越区切换算法在列车高速运行时容易出现乒乓效应和无线链路连接失败的问题。为此，提出基于RBF神经网络的越区切换优化算法。采集列车运行在特定环境中不同速度时切换效果较好的hys和t！参数，并将其发送到RBF神经网络进行训练，得到不同速度下hys和tt.非线性表达式，根据列车接收到的参考信号质量，加人自矫正项对hy和tt进行二次调整和优化。在 Matlab上进行的仿真实验结果表明，该算法能够降低掉话率和乒乓切换率，提高列车在高速运行环境下的切换成功率及鲁棒性。 点击获取完整资源：基于RBF神经网络的越区切换优化算法
微波滤波器的设计制作与调试
点击获取完整资源：微波滤波器的设计制作与调试 实验目的： 了解微波滤波电路的原理及设计方法。 学习使用ADS软件进行微波电路的设计，优化，仿真。 掌握微带滤波器的制作及调试方法。 点击获取完整资源：微波滤波器的设计制作与调试
使用基于模型设计开发符合ISO26262的车用ECU软件
点击获取完整资源：使用基于模型设计开发符合ISO26262的车用ECU软件 使用基于模型设计开发符合ISO26262的车用ECU软件。 点击获取完整资源：使用基于模型设计开发符合ISO26262的车用ECU软件
基于信息增益与主成分分析的网络入侵检测方法
点击获取完整资源：基于信息增益与主成分分析的网络入侵检测方法 为提高入侵检测效率,需要对数据进行特征提取以降低数据维度。结合信息增益(IG)和主成分分析(PCA),提出一种网络入侵检测方法。通过IG提取分类能力强的属性特征,利用PCA对其降维,并采用NaiveBayes进行分类检测。对数据集KDDCUP99进行测试,结果表明,该方法的检测率为94.5%,高于PCA-LDA,FPCA,KPCA方法。 点击获取完整资源：基于信息增益与主成分分析的网络入侵检测方法
基于三角曲面的渐进迭代逼近生成算法
点击获取完整资源：基于三角曲面的渐进迭代逼近生成算法 渐进迭代逼近（简称PIA）是一种直观有效的数据拟合方法。经典的PIA方法要求曲面控制顶点的个数等于拟合数据点的个数，并不适用于大量数据的拟合。为了改造经典PIA方法，特别研究了使用最频繁的三角曲面用PIA来生成的算法，并重点考虑实际中最常用的低次情形。证明了低次（n=2，3，4）非均匀三角 bezier曲面具有最小二乘渐进迭代逼近（简称 LSPIA性质，并且迭代得到的三角 Bezier曲面序列的极限就是数据点的最小二乘拟合。同时，还提供了如何选择合适的权值使得迭代拥有最快收敛速度的方法。实例验证了最小二乘PIA方法的有效性。 点击获取完整资源：基于三角曲面的渐进迭代逼近生成算法
基于优化BP神经网络光伏出力短期预测研究
点击获取完整资源：基于优化BP神经网络光伏出力短期预测研究 太阳能拥有丰富的资源，而且分布广泛，现已被广泛应用到各种应用中，光伏发电已是一种可靠可行，可扩展的重要可再生能源利用的方式，因此对光伏出力进行精准的预测意义重大。从宁夏市某光伏发电站获得了一年的光伏发电数据与气象等因素，选取四月至五月的数据进行研究预测。针对BP神经网络的收敛时间长，容易陷入局部极小值等缺点。建立单一BP神经网络预测模型，基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的GA-BP预测模型与基于狼群算法(WPA)优化的BP神经网络的WPA-BP预测模型。选择平均相对误差作为误差评估指标，结果表明，三种预测模型均能对光伏电站的发电功率进行预测，但是单一的BP神经网络模型误差较大，晴天时，误差为5.1%，经遗传算法改进后的预测误差为4.9%，较单一模型提高了0.2%精度，而WPA-BP预测模型误差为4.4%，预测精度高于前者。同时多云天和雨天的时，均为WPA-BP模型的预测误差小，稳定性高，具有一定的研究价值。 点击获取完整资源：基于优化BP神经网络光伏出力短期预测研究
有效容忍单粒子多点翻转的加固锁存器
点击获取完整资源：有效容忍单粒子多点翻转的加固锁存器 随着集成电路工艺不断改进，电荷共享效应诱发的单粒子多点翻转已经成为影响芯片可靠性的重要因素为此提出一种有效容忍单粒子多点翻转的加固锁存器：低功耗多点翻转加固锁存器（ low power mulTIple node upsethardened latch. LPMNUHL）。该锁存器基于单点翻转自恢复的双联互锁存储单元（ dual interlocked storage cell.DICE构建三模冗余容错机制，输岀端级联¨三中取二”表决器。可以有效地容忍单粒子多点翻转，表决输岀正确逻辑值。不会出现高阻态，可以有效地屏蔽电路内部节点的软错误。该锁存器能够100%容忍三点翻转，四点翻转的容忍率高达90.30%.通过运用高速传输路径、时钟选通技术和钟控表决器，该锁存器有效地降低了功耗.32nm工艺下 SPICE仿真表明，与加固性能最好的三点翻转加固锁存器综合比较， LPMNUHL的延迟平均降低了40.16%，功耗平均降低了44.96%，功耗延迟积平均降低了65.40%，面积平均降低了34.60%、并且对电压/温度波动不敏感。 点击获取完整资源：有效容忍单粒子多点翻转的加固锁存器
轨道交通供电系统电缆故障在线定位技术研究
点击获取完整资源：轨道交通供电系统电缆故障在线定位技术研究 传统的电力系统中，电缆故障定位技术主要是通过离线定位实现，导致电缆故障定位误报率较高，基于此，设计出新型电缆故障在线定位技术;利用傅里叶变换公式，采集供电系统电压脉冲，并对异常脉冲进行记录;通过异常脉冲分析结果与供电系统导体数据变化，完成电缆故障类别判定﹔根据电缆故障类别判定结果，采用行波计算法对故障点到电缆端点的距离展开计算，完成电缆故障定位;实验表明,该故障定位技术误报率较低，使用效果好。 点击获取完整资源：轨道交通供电系统电缆故障在线定位技术研究 |
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