中央高校基本科研业务费专项资金(2012-IV-043)
- 作品数：7 被引量：82H指数：4
- 相关作者：汪祥莉张晓东王文波柳运昌李君更多>>
- 相关机构：武汉理工大学武汉科技大学武汉大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金遥感科学国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信天文地球更多>>
- 脉冲星信号的经验模态分解模态单元比例萎缩消噪算法被引量：9
- 2013年
- 针对脉冲星信号的消噪问题,提出了一种基于模态单元比例萎缩的经验模态分解(EMD)消噪方法.利用经验模态分解将含噪脉冲星信号分解为一组内蕴模态函数(IMF),将IMF中两个过零点间的部分定义为模态单元,以模态单元为基本单位构造最优比例萎缩因子,对IMF中的每个模态单元进行比例萎缩去噪,进而建立基于模态单元比例萎缩的脉冲星信号滤波模型.对含噪脉冲星信号进行了消噪实验分析,实验结果表明,与小波硬阈值消噪法、比例萎缩小波消噪法和基于模态单元阈值的EMD消噪法相比,该方法可以更有效地去除脉冲星信号中的噪声,同时更好地保留了原信号中的有用细节信息.
- 王文波张晓东汪祥莉
- 关键词：经验模态分解消噪
- 无线传感器网络中基于动态规划的路由算法被引量：3
- 2012年
- 针对无线传感器网络的路由设计问题,基于动态规划的思想建立标准模型,在此基础上,提出最小能耗路由算法与能量均衡路由算法。在每个阶段选择决策时,根据该阶段的剩余能量均值动态调整决策集合,从中选择最小能耗路由。实验结果证明,2种路由算法都能提高网络的稳定周期,在一定程度上节省网络能量。
- 汪祥莉李腊元
- 关键词：无线传感器网络路由动态规划最小能耗能量均衡
- 云计算监控研究综述被引量：2
- 2014年
- 云系统多种多样的实现技术使得云的经营和管理越来越复杂,因此需要准确、精细的监控措施经营、管理日益复杂的云系统。文章从云计算的功能出发,分析其对监控的需求,重点对资源监控、SLA监控、能耗监控与安全监控四个方面的关键监控技术进行深入的分析和讨论,最后指明云计算监控研究的重要方向:多角度监控、通用标准化监控、多层次监控。
- 李君
- 关键词：资源监控安全监控
- 基于独立成分分析和经验模态分解的混沌信号降噪被引量：28
- 2013年
- 基于经验模态分解和独立成分分析去噪的特点,提出了一种联合独立成分分析和经验模态分解的混沌信号降噪方法.利用经验模态分解对混沌信号进行分解,根据平移不变经验模态分解的思想构造多维输入向量,通过所构造的多维输入向量和独立成分分析对混沌信号的各层内蕴模态函数进行自适应去噪处理;将处理后的所有内蕴模态函数进行累加重构,从而得到降噪后的混沌信号.仿真实验中分别对叠加不同强度高斯噪声的Lorenz混沌信号及实际观测的月太阳黑子混沌序列进行了研究,结果表明本文方法能够对混沌信号进行有效的降噪,而且能够较好地校正相空间中点的位置,逼近真实的混沌吸引子轨迹.
- 王文波张晓东汪祥莉
- 关键词：经验模态分解混沌信号降噪
- 面向云数据中心的能耗管理被引量：6
- 2012年
- 云计算作为一种新的分布计算技术,变得越来越流行,正快速改变不同应用的计算环境。在云数据中心中,电力的消耗越来越严重,随着全球能源的涨价,数据中心的能耗成本也在增加。云计算的一个主要目标是通过规模经济为用户提供省钱的服务,而这些云服务的能耗成本已经非常显著,因此,如何提高整个云平台的能耗效率变得越来越重要。本文分析了云计算中心能耗的组成,对云数据中心能耗管理的相关研究进行分类、分析与总结,最后,对未来的研究发展趋势提出观点。
- 柳运昌杨二瑞许建霞
- 关键词：云计算数据中心能耗虚拟化
- 云计算环境资源监控系统研究被引量：3
- 2014年
- 为保障云计算平台的可靠性,基于Ganglia,采用Eucalyptus开源云平台,提出了云计算平台资源监控系统架构.从总体结构、监控信息处理流程等多个方面对监控系统进行了详细阐述,提出了动态更换虚拟机簇头的算法,并对算法与原型系统进行了验证和性能评测.分析与评测结果表明,所提系统能够适用于云计算环境资源信息的实时监测与预警,具备系统开销较低,用户接口友好的特点,能准确反映系统、虚拟机的负载信息,有助于云计算系统服务可靠性的提升.簇头动态更换算法能及时发现失效的簇头并更换为更健壮的虚拟机,保证了监测系统的正常运行.
- 李君柳运昌
- 关键词：云计算资源监控GANGLIA
- 基于主成分分析的经验模态分解消噪方法被引量：33
- 2013年
- 针对非线性非平稳信号的去噪问题,提出一种基于主成分分析(PCA)的经验模态分解(EMD)消噪方法.该方法根据EMD的分解特性,利用PCA对噪声信号经EMD分解后的内蕴模态函数(IMF)进行去噪处理:首先利用"3σ法则"对第一层IMF进行细节信息提取,并估计每层IMF中所含噪声的能量;然后对IMF进行PCA变换,根据IMF中所含噪声的能量选择合适数目的主成分分量进行重构,以去除IMF中的噪声.为验证本文方法的有效性,进行了数字仿真与实例应用实验.实验结果均表明,所提方法的消噪效果整体上优于Bayesian小波阈值消噪方法和基于模态单元的EMD阈值消噪方法,是一种有效的信号消噪新方法.
- 王文波张晓东汪祥莉
- 关键词：经验模态分解信号消噪主成分分析
