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一種基于分層模型的TSP構(gòu)建算法

提出了一種新算法，有效地減少了最近鄰域法和貪婪算法在構(gòu)建旅行商問(wèn)題可行解過(guò)程中引入不合理長(zhǎng)邊的問(wèn)題。該算法先借助一種由偽凸包算子所得到的分層模型對(duì)旅行商問(wèn)題中的城市分布進(jìn)行分析，之后通過(guò)將分層模型中相對(duì)外層的點(diǎn)逐個(gè)添加到內(nèi)層的規(guī)則得到可行解。借助仿真實(shí)驗(yàn)求解TSPLIB標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的40實(shí)例，并與最近鄰域法和貪婪算法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明分層融合算法具有更高的精度，其平均求解質(zhì)量達(dá)到8.47%。

發(fā)表于：4/8/2017

RFID中的不確定性標(biāo)簽防碰撞算法簡(jiǎn)介

針對(duì)RFID系統(tǒng)中的不確定防碰撞算法即ALOHA算法進(jìn)行分析，首先介紹了ALOHA算法的工作原理，并對(duì)該類算法的吞吐率進(jìn)行理論分析;然后推算得出當(dāng)時(shí)隙數(shù)等于標(biāo)簽個(gè)數(shù)時(shí)吞吐率最高為36.8%;最后分析了幾類改進(jìn)的ALOHA算法的工作原理，對(duì)比了幾類改進(jìn)算法的優(yōu)缺點(diǎn)以及在實(shí)際工程實(shí)踐中的實(shí)用性。本文對(duì)ALOHA算法的后續(xù)研究工作以及工程實(shí)踐中ALOHA算法的選取以及應(yīng)用具有參考價(jià)值。

發(fā)表于：4/8/2017

基于PSoC的同頻反相正弦波發(fā)生器的研究

Cypress半導(dǎo)體公司生產(chǎn)的片上可編程系統(tǒng)芯片（PSoC）可視為8位微控制器，它包含可實(shí)現(xiàn)多重配置的模擬器件、數(shù)字器件和模數(shù)混合器件。研究了基于PSoC的差動(dòng)式電感傳感器的微控制器設(shè)計(jì)方案，實(shí)現(xiàn)微控制器與差動(dòng)式電感傳感器的連接、傳感器輸出信號(hào)的整流以及輸出結(jié)果的AD轉(zhuǎn)換等。與需要多個(gè)芯片以及外部硬件電路協(xié)調(diào)工作的傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方案相比，該設(shè)計(jì)方案簡(jiǎn)化了交流信號(hào)的生產(chǎn)與測(cè)量工作，在保持高系統(tǒng)性能的同時(shí)，縮減了板極空間，降低了系統(tǒng)功耗和成本。

發(fā)表于：4/8/2017

ADI推出兩款寬帶6 GHz模塊進(jìn)一步擴(kuò)展GaN功率放大器產(chǎn)品組合

中國(guó)，北京—Analog Devices, Inc. (ADI)，今日宣布推出兩款高性能氮化鎵(GaN)功率放大器(PA)模塊，二者皆擁有同類產(chǎn)品最高的功率密度，可最大程度地縮減子系統(tǒng)的尺寸和重量。HMC7885和HMC7748寬帶模塊針對(duì)2 GHz至6 GHz頻率范圍的應(yīng)用，包括測(cè)試和測(cè)量、通信、替代行波管(TWT)、航空監(jiān)控、雷達(dá)等應(yīng)用領(lǐng)域。

發(fā)表于：4/7/2017

PC水太深？德州儀器為什么要收購(gòu)AMD

科技市場(chǎng)從來(lái)不缺各種收購(gòu)并購(gòu)傳言，今天的消息是德州儀器可能要以18美元每股的價(jià)格收購(gòu)AMD。收到消息的第一時(shí)間我們就向AMD中國(guó)公司求證，毫不意外地，AMD表示“我們對(duì)傳言不做評(píng)價(jià)。

發(fā)表于：4/7/2017

基于光流定位的自動(dòng)路徑規(guī)劃清掃機(jī)器人

掃地機(jī)器人作為智能家居的一個(gè)分支，在當(dāng)下火熱一時(shí)。一個(gè)完整的機(jī)器人定位以及路徑規(guī)劃系統(tǒng)是必不可少的。此文針對(duì)機(jī)器人路徑規(guī)劃進(jìn)行了研究，光流定位是由機(jī)器視覺(jué)延伸出的一種技術(shù)，通過(guò)攝像頭識(shí)別進(jìn)行定位，能反應(yīng)機(jī)器人實(shí)時(shí)的二維坐標(biāo)?；诠饬鞫ㄎ缓蜏y(cè)距模塊，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)室內(nèi)大致地形的判別，從而規(guī)劃出一條最優(yōu)的清掃路線。實(shí)驗(yàn)證明：該規(guī)劃方案能基本覆蓋室內(nèi)的清掃區(qū)域。

發(fā)表于：4/7/2017

基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糖尿病生化指標(biāo)值預(yù)測(cè)

糖尿病在治療過(guò)程中，其生化檢驗(yàn)指標(biāo)的變化受患者基本特征、指標(biāo)等影響。文中針對(duì)預(yù)測(cè)患者糖尿病生化指標(biāo)的問(wèn)題，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建了一個(gè)基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糖尿病生化指標(biāo)預(yù)測(cè)模型。該模型考慮了糖尿病生化指標(biāo)和患者的基本特征對(duì)指標(biāo)的影響，同時(shí)又將患者之前的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本加入到模型中。實(shí)驗(yàn)證明，對(duì)于糖尿病患者的指標(biāo)數(shù)據(jù)，3個(gè)主要血檢指標(biāo)預(yù)測(cè)訓(xùn)練集的R2值達(dá)到0.772 1、0.551 8、0.706 3，測(cè)試集的R2值達(dá)到了0.644 7、0.584 0、0.804 6，對(duì)比實(shí)驗(yàn)也證明了該模型相較于常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型有著更好的預(yù)測(cè)效果。

發(fā)表于：4/7/2017

基于ORB-SLAM的移動(dòng)機(jī)器人嵌入式實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化

ORB-SLAM（基于ORB特征識(shí)別的同時(shí)定位與地圖構(gòu)建系統(tǒng)）的源代碼無(wú)法在嵌入式開發(fā)板運(yùn)行，其構(gòu)建的點(diǎn)云圖太稀疏無(wú)法滿足移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃要求。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，文章提出將ORBSLAM進(jìn)行改進(jìn)與優(yōu)化，移植到嵌入式開發(fā)板完成SLAM過(guò)程。首先，刪除原PC端Linux系統(tǒng)下的軌跡、點(diǎn)云圖、一些依賴庫(kù)，保留并改進(jìn)src和include文件夾下大部分C++代碼；其次，在嵌入式平臺(tái)以JNI調(diào)用方式調(diào)用改進(jìn)后的C++代碼，增加OpenCV、g2o、DBoW2、Eigen等依賴庫(kù)；最后根據(jù)處理后的關(guān)鍵幀連接繪制柵格地圖，完成實(shí)時(shí)軌跡顯示和地圖構(gòu)建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)移植實(shí)現(xiàn)了在嵌入式開發(fā)板進(jìn)行SLAM過(guò)程，硬件配置要求和成本大大降低，所構(gòu)建的柵格地圖占存量更小且更直觀反映實(shí)際環(huán)境的布局情況，地圖誤差控制在±0.5 m的較高精度范圍內(nèi)，較大程度地提高了SLAM性能。

發(fā)表于：4/7/2017

基于DM8168的機(jī)載高清視頻編碼系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

為解決在航空機(jī)載環(huán)境下，需要同時(shí)壓縮記錄多路和多制式視頻信號(hào)的問(wèn)題，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)以TMS320DM8168為核心的，能夠?qū)Χ嗦犯咔逡曨l進(jìn)行采集、處理和壓縮的高清視頻編碼系統(tǒng)，采用H.264算法對(duì)高清視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)壓縮編碼。整個(gè)系統(tǒng)充分利用ARM核和DSP核的強(qiáng)大處理能力，經(jīng)過(guò)對(duì)H.264視頻編碼算法的優(yōu)化，整個(gè)系統(tǒng)能夠同時(shí)處理1路分辨率1 600×1 200、4路分辨率720×576的視頻和1路音頻，視頻壓縮幀率最大能夠達(dá)到60幀/s，滿足了實(shí)時(shí)處理的要求，整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，擴(kuò)展性好，處理能力強(qiáng)。

發(fā)表于：4/7/2017

基于雙線陣相機(jī)的全視角高精度三維測(cè)量系統(tǒng)

提出一種基于雙線陣相機(jī)的全視角高精度三維測(cè)量系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)空間大尺寸物體三維測(cè)量。首先，通過(guò)兩臺(tái)高速線陣相機(jī)結(jié)合高精度單軸回轉(zhuǎn)平臺(tái)、高速圖像采集卡對(duì)空間物體掃描成像，然后利用空間前方交會(huì)原理以及空間三維測(cè)量系統(tǒng)定向解算出空間物體的實(shí)際空間三維坐標(biāo)。該三維測(cè)量系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是不必提前對(duì)線陣相機(jī)進(jìn)行內(nèi)參標(biāo)定，且自動(dòng)化程度高，測(cè)量速度快。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該三維測(cè)量系統(tǒng)精度高，可以廣泛地運(yùn)用到大尺寸空間測(cè)量領(lǐng)域，具有良好的實(shí)用價(jià)值。

發(fā)表于：4/7/2017