陈养平
- 作品数：12 被引量：44H指数：5
- 供职机构：西安微电子技术研究所更多>>
- 发文基金：国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Delphi的串口通信程序设计方法被引量：13
- 2007年
- 概述了串口通信在现代科技领域中的重要地位,介绍了Delphi作为一种面向对象的可视化的高级编程语言在串口通信编程中的优缺点。分析归纳了利用Delphi语言编写串口通信程序的四种方法并且简单阐述了SPCOMM在Delphi环境中作为通信控件的一些属性、方法、函数和事件。最后以实践中编写的一个惯导计算机人机交互测试程序为实例,给出了在Delphi环境中利用SPCOMM控件实现串口通信时所遇到一些常见问题的解决方法、编写串口通信程序的大体框架结构和部分代码。
- 付华杰张遂南黄巾陈养平
- 关键词：DELPHIPC串口SPCOMM测试程序
- 中间件技术在遗留系统改造中的应用被引量：6
- 2007年
- 遗留系统是企业建立新信息系统时,面临的首要问题。在简单介绍了中间件技术的基础上,提出利用中间件技术通过构件化实现对遗留系统改造的方法,改造过程包括4个阶段:恢复遗留系统的软件体系结构;设计目标系统的软件体系结构;重新构造目标系统的构件;实现基于构件的目标系统。实践证明,该方法对遗留系统的再工程具有较大的实用价值。
- 陈养平黄士坦
- 关键词：中间件软件体系结构软件再工程
- VSPWorks程序设计技术被引量：1
- 2007年
- VSPWorks是应用于多DSP并行系统的嵌入式实时操作系统,其先进的程序设计思想,大大简化了传统多DSP系统的软件开发模型,既保证了软件质量,也提高了开发效率。在详细介绍了虚拟单处理器模型和系统启动过程的基础上,讨论了应用程序开发过程,并举例介绍了网络连接文件的编写方法。
- 陈养平黄士坦
- 关键词：程序设计实时操作系统
- 基于粒子滤波的神经网络学习算法被引量：11
- 2006年
- 为了克服一般神经网络学习方法易陷入局部极小值的缺陷,提出一种新的基于粒子滤波的神经网络学习算法.采用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)产生粒子,以较少的粒子逼近状态的后验概率分布,搜索到经验风险函数的最小值.此方法适用于在线的、非线性的、非高斯的神经网络学习.仿真结果表明,该学习方法与同类方法相比,性能明显提高.
- 陈养平王来雄黄士坦
- 关键词：粒子滤波神经网络学习UKF
- DAG任务模型的粒子群优化调度算法被引量：1
- 2007年
- 在并行多处理器系统中,通常用有向无环图(DAG)表示任务之间的依赖关系.为了提高该任务模型调度算法的性能,基于粒子群优化算法,提出一种新的调度算法.算法将任务高度和粒子位置作为任务优先级,使用表调度策略生成有效的调度方案,在满足任务间依赖关系的条件下,使所有任务的完成时间最小.仿真实验结果表明,与遗传算法相比,所提出的算法提高了解的质量和收敛速度,特别适合于规模较大的多处理器任务调度.
- 陈养平王来雄黄士坦
- 关键词：粒子群优化算法多处理器系统任务调度
- 超长指令字调试方法及相关装置
- 本发明属于嵌入式系统应用领域，公开了一种超长指令字调试方法及相关装置，包括：在反汇编时，获取待反汇编指令并读取待反汇编指令的并发位和执行单元选择位；根据待反汇编指令的执行单元选择位判断待反汇编指令的执行单元，当待反汇编指...
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- 粒子滤波高效硬件实现的预采样策略被引量：2
- 2007年
- 为了提高粒子滤波硬件实现的实时性,从挖掘相邻时刻粒子滤波操作重叠性的角度,引入一种预采样和预计算权值策略,使粒子采样和权值计算单元满负荷工作,从而缩短粒子滤波所能接受的量测周期.同时利用权值阈值估计增加预采样的有效性.实验结果表明,本策略在没有对再采样作近似处理的情况下,使允许量测频率提高25%.
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- 关键词：粒子滤波硬件实现
- 遗留系统的构件化改造
- 遗留系统是企业建立新信息系统时,面临的首要问题.提出通过构件化实现对遗留系统改造的方法,改造过程包括四个阶段;恢复遗留系统的软件体系结构;设计目标系统的软件体系结构;重新构造目标系统的构件;实现基于构件的目标系统.实践证...
- 陈养平王来雄黄士坦
- 关键词：软件体系结构软件再工程
- 文献传递
- 一种调试服务器、多核处理器的调试系统及调试方法
- 本发明公开了一种调试服务器、多核处理器的调试系统及调试方法，该系统包括：调试主机、仿真器、异构多核目标板；调试主机包括：异构多核GDB和调试服务器；异构多核GDB，发送RSP协议包及调试命令，并实现RSP协议到自定义JT...
- 段芳芳 闫亮黄巾李海松杨靓 罗荣海 张利钧陈养平赵一明 任瑾力 张文军 刘文琦
- 基于粒子群优化的多处理器任务调度算法被引量：7
- 2007年
- 对于NP(Non-Polynomial)完全问题,现有的算法主要是启发式算法,性能还有待提高。基于粒子群优化智能算法,提出一种新的任务调度算法,目标是在满足任务之间优先关系的条件下,使所有任务整体完成时间最小。算法将粒子位置和任务高度作为任务的优先级,通过表调度技术生成有效的调度方案,并将调度方案对应的调度长度作为粒子的适应值。首先随机产生一群粒子,然后通过使用全局模型的粒子状态更新策略不断迭代,获得可以接受的任务调度方案。仿真实验结果表明,与遗传算法相比,调度长度提高14.7%,运行时间缩短近一半,特别适合于求解规模较大的多处理器任务调度问题。
- 陈养平王来雄黄士坦
- 关键词：粒子群优化算法多处理器系统任务调度
