简单平滑的滤波原理
软件工程论文范文一：自然图像去雾算法及清晰化客观评价研究
本文首先提出了基于像素求均值大气光值优化方法。然后,通过引入一阶边缘感知因子和像素位置感知因子,得到改进导向滤波后更精确的透射率。实验结果表明,该算法能有效修正包含白色区域图像的去雾效果,同时也能有效改善去雾不彻底的现象,并且去雾后的图像轮廓细节增强明显。（2）通过将视觉特征和底层特征相结合,研究了结合SDSP模型和自适应阈值二值化提取图像显著区域的方法。在ASD数据集和ECSSD数据集上的实验表明,该方法效果良好。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 图像去雾研究现状
1.2.2 图像质量评价研究现状
1.2.3 显著性检测研究现状
1.3 论文组织结构
第二章 图像去雾相关技术综述
2.1 雾的形成原理
2.2 暗通道理论
2.3 导向滤波
2.4 本章小结
第三章 改进导向滤波的图像去雾算法研究与实现
3.1 暗通道先验去雾算法
3.1.1 雾天图像物理模型
3.1.2 透射率的粗略估计
3.2 基于改进导向滤波的去雾算法的主要思想
3.2.1 大气光的优化
3.2.2 透射率的优化
3.2.3 改进的图像去雾算法
3.3 实验结果与分析
3.3.1 主观评价
3.3.2 客观评价
3.4 本章小结
第四章 基于SDSP模型的图像显著性检测
4.1 人类视觉系统和显著图
4.1.1 人类视觉注意机制
4.1.2 显著图
4.2 传统的显著性检测算法
4.3 基于SDSP模型的显著区域二值化提取
4.3.1 LAB颜色空间
4.3.2 基于SDSP模型的显著性检测算法
4.4 实验结果与分析
4.4.1 数据集
4.4.2 性能指标
4.4.3 结果分析
4.5 本章小结
第五章 图像清晰化客观评价
5.1 CPBD算法简介
5.1.1 可觉察模糊阈值的选定
5.1.2 边缘宽度的计算
5.1.3 CPBD算法的具体实现
5.2 图像方差简介
5.3 基于显著性加权和融合的模糊图像质量评价
5.3.1 模糊检测评价函数
5.3.2 细节信息评价函数
5.3.3 综合质量评价函数
5.4 实验结果与分析
5.4.1 数据集
5.4.2 性能指标
5.4.3 结果分析
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
软件工程论文范文二：云平台下多层次自调整的轨迹数据索引方法研究
为了提高海量轨迹数据存储和索引的扩展性以及查询效率,本文提出一种基于云计算平台的多层次自调整轨迹数据存储和索引方案。首先,针对现有分布式索引设计较为单一的问题,根据轨迹数据中的对象标识和时间属性构建第一层索引;其次,为了解决传统空间索引在处理大量高维数据时的性能下降问题,在第二层索引中对空间属性构建Hilbert空间索引,将二维的空间属性降维,并且采用索引节点的均衡划分方法和最长公共前缀命名法将索引节点中的轨迹数据存储到HBase（Hadoop Database）分布式列数据库;最后,根据轨迹数据在空间上的分布情况,动态地选择经纬度对轨迹数据进行自调整,让轨迹数据随着查询的执行逐渐有序,使时空范围查询性能逐渐趋优。
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 云计算和大数据技术的研究现状
1.2.2 轨迹数据存储和索引技术的研究现状
1.2.3 自调整索引技术的研究现状
1.3 论文的主要研究内容
1.4 论文的章节安排
第二章 相关背景知识介绍
2.1 轨迹数据
2.1.1 轨迹数据特点
2.1.2 轨迹数据模型
2.1.3 常见的查询模式
2.2 常见的轨迹索引方法
2.2.1 集中式轨迹索引
2.2.2 分布式轨迹索引
2.3 Hadoop平台介绍
2.3.1 HDFS分布式文件系统介绍
2.3.2 Map Reduce并行计算模型介绍
2.3.3 HBase分布式列数据库介绍
2.4 本章小结
第三章 多层次轨迹数据索引方法
3.1 问题分析和存储索引层架构
3.2 基于对象标识和时间的轨迹数据索引
3.3 基于Hilbert曲线的轨迹数据索引
3.3.1 基于Hilbert曲线的降维
3.3.2 索引节点的均衡划分方法
3.4 增量数据处理
3.5 本章小结
第四章 基于自调整索引的轨迹数据索引方法
4.1 自调整索引
4.1.1 数据库裂解
4.1.2 自调整合并
4.2 自调整轨迹数据索引
4.2.1 自调整轨迹数据索引架构
4.2.2 自调整轨迹数据索引构建流程
4.3 基于多层次自调整索引的查询算法
4.3.1 对象标识和时间范围查询
4.3.2 时空范围查询
4.3.3 最近邻查询
4.4 本章小结
第五章 原型系统实现与性能分析
5.1 原型系统架构
5.2 系统开发与环境部署
5.2.1 系统硬件环境配置
5.2.2 Hadoop和 HBase集群搭建
5.2.3 系统界面展示
5.3 实验分析
5.3.1 实验数据介绍
5.3.2 多层次轨迹数据索引性能分析
5.3.3 自调整轨迹数据索引性能分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 本文工作总结
6.2 展望
参考文献
软件工程论文范文三：Kafka流式计算性能优化算法研究
Kafka主题、分区、偏移量关系
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文结构安排
第二章 相关理论知识
2.1 Kafka原理
2.2 流式计算介绍
2.3 Kafka热点问题介绍
2.4 Kafka性能优化技术
2.4.1 数据聚类技术
2.4.2 自适应性能调优技术
2.5 本章小结
第三章 基于Kafka的生产者端性能优化算法研究
3.1 研究背景
3.2 生产者端聚类算法构建
3.2.1 算法总体设计
3.2.2 传感器依赖图生成算法
3.2.3 SDG聚类阶段
3.2.4 聚类结果分配阶段
3.3 实验与结果分析
3.3.1 实验环境设置
3.3.2 实验结果对比
3.4 本章小结
第四章 基于Kafka的自适应性能调优算法研究
4.1 研究背景
4.2 自适应性能调优算法设计
4.2.1 问题建模
4.2.2 数据预处理
4.2.3 算法设计
4.3 自适应性能调优方法具体实现
4.3.1 高维数据加权采样技术
4.3.2 性能预测模型
4.3.3 ENLHS性能调优算法
4.4 实验与结果分析
4.4.1 实验环境设置
4.4.2 实验结果分析
4.5 本章小结
第五章 基于Kafka的消息队列原型系统设计
5.1 应用场景描述
5.2 原型系统设计
5.2.1 总体架构设计
5.2.2 架构组件分析
5.2.3 主要模块设计
5.3 实验与结果分析
5.3.1 实验环境与设置
5.3.2 实验结果与分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
软件工程论文范文四：基于在线社会网络的用户情感分析研究与实现
本文主要研究为设计一套完整的微博情感识别方案。该方案主要通过情感词典匹配的方式实现微博情感分析。本文提出情感识别总体设计方案分为数据采集、文本处理和情感识别等部分。
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题背景及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 现有研究的不足
1.3本文的主要工作及组织结构
第二章 相关概述与技术介绍
2.1 微博相关概述
2.1.1 微博发展现状
2.1.2 微博文本数据特点
2.2 微博数据获取
2.2.1 微博API接口
2.2.2 网络爬虫
2.3 文本预处理
2.4 中文分词
2.4.1 基于词典匹配的分词算法
2.4.2 基于统计模型的分词算法
2.4.3 基于理解的分词算法
2.4.4 优缺点比较
2.5 特征选择方法
2.5.1 常用的特征选择算法
2.5.2 各方法的优缺点
2.6 本章小结
第三章 基于情感词典的情感识别方法
3.1 情感词典介绍
3.1.1 基础情感词典
3.1.2 程度副词词典
3.1.3 否定词典
3.1.4 连词词典
3.2 扩充情感词典
3.3 领域情感词典的构建
3.3.1 SO-PMI算法
3.3.2 基于扩展SO-PMI算法的领域情感词典构建方法
3.3.3 微博领域情感词典构建流程
3.4 实验结果与分析
3.5 本章小结
第四章 用户微博情感识别系统的设计与实现
4.1 可行性分析
4.2 需求分析
4.2.1 系统功能性需求
4.2.2 系统非功能性需求
4.3 系统设计
4.3.1 基础模块设计
4.3.2 爬虫模块设计
4.3.3 文本预处理模块设计
4.3.4 情感分析与展示模块设计
4.3.5 数据存储模块设计
4.4 系统实现
4.4.1 微博数据采集及展示
4.4.2 系统结果展示
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 论文总结
5.2 展望及后续工作
参考文献
软件工程论文范文五：面向车联网的移动边缘计算卸载算法研究与实现
本文主要研究面向车联网的MEC卸载算法,主要做了以下三个方面工作:首先,针对单MEC服务器计算卸载算法时间延迟和能量消耗较高的问题,提出基于内点法的多目标计算卸载算法。利用内点法优化方法,解决了能量消耗与代价函数联合优化问题,进一步对车辆数据卸载概率进行求解,得到最优数据卸载概率。实验结果表明,在MEC服务器数据处理能力和系统总数据量相同的情况下,随着时间的增长,该算法与传统算法相比,降低了时间延迟和能量消耗,提升了数据处理效率。
摘要
abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文研究内容及主要工作
1.4 论文结构安排
第二章 车联网场景下移动边缘计算技术
2.1 车联网系统框架
2.2 移动边缘计算概述
2.2.1 MEC系统框架
2.2.2 数据处理步骤及服务器部署
2.3 计算卸载
2.3.1 计算卸载模型
2.3.2 计算资源分配和设备移动性管理
2.4 传统计算卸载算法
2.4.1 面向单服务器系统传统算法
2.4.2 面向多服务器系统传统算法
2.5 本章小结
第三章 基于内点法的多目标计算卸载算法
3.1 研究背景
3.2 基于内点法的多目标计算卸载算法设计
3.2.1 时间延迟优化模型
3.2.2 能量消耗优化模型
3.2.3 求解最优卸载概率
3.3 仿真实验与分析
3.3.1 实验环境
3.3.2 时间延迟性能分析
3.3.3 能量消耗性能分析
3.3.4 时间延迟和能量消耗加权代价性能分析
3.4 本章小结
第四章 基于Lyapunov优化的时变计算卸载算法
4.1 研究背景
4.2 算法系统模型
4.2.1 本地计算模型
4.2.2 计算卸载模型
4.3 基于Lyapunov优化的时变计算卸载算法设计
4.3.1 算法辅助变量定义
4.3.2 最小化上界
4.3.3 求解最优卸载量
4.3.4 算法流程
4.4 仿真实验与分析
4.4.1 最佳Lyapunov优化系数
4.4.2 系统数据积压量分析
4.4.3 任务完成时间性能分析
4.4.4 能量消耗性能分析
4.5 本章小结
第五章 车联网场景下移动边缘计算卸载原型系统
5.1 应用场景描述
5.2 原型系统设计
5.2.1 原型系统框架
5.2.2 基于IPMTOA算法的数据卸载模块设计
5.2.3 基于BLTOA算法的数据卸载模块设计
5.3 实验环境及实验步骤
5.3.1 实验环境
5.3.2 实验步骤
5.4 实验结果及分析
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
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