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基于VR技術(shù)的培訓系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[測試測量][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著計算機技術(shù)和虛擬技術(shù)的發(fā)展，虛擬現(xiàn)實技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應用到建筑、醫(yī)學、電力、航空航天、軍事等各個領(lǐng)域的培訓學習和模擬中。使用虛擬現(xiàn)實技術(shù)可以在有限的空間內(nèi)模擬無限的空間環(huán)境，同樣可以讓很多危險的操作在絕對安全的情況下進行還原，還可以完美地還原各種環(huán)境使得體驗者進行沉浸式交互體驗，而且可以進行反復作業(yè)培訓，深入學習。介紹了一種基于虛擬現(xiàn)實培訓系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)方案，此方案已經(jīng)開始在中國南方電網(wǎng)中推廣應用，并取得良好效果。

發(fā)表于：10/31/2018

改進指紋庫精度下的室內(nèi)定位算法研究[測試測量][工業(yè)自動化]

隨著傳感器網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，基于位置服務逐步成為研究熱點，其中的室內(nèi)定位技術(shù)發(fā)展更為迅猛。為準確而快速地確定室內(nèi)待測節(jié)點位置，通過對ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)的研究，提出在離線建庫階段使用基于離群點檢測與雙閾值濾波算法(頻率閾值和均值閾值)處理采集到的不同接入點(Access Point, AP)的信號強度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI），建立高精度指紋數(shù)據(jù)庫，然后在線定位階段，結(jié)合使用模糊C均值聚類(Fuzzy C-Means, FCM)和基于頻率因子的加權(quán)K最鄰近算法(Weighting K-Nearest Neighbor, WKNN)計算出待測節(jié)點的最終位置，并給出“備用位置”。結(jié)果表明，采用該研究方法建立的指紋庫在精度上有較大提升，同時定位精度也顯著提高。

發(fā)表于：10/29/2018

?融合多視角信息的RGB-D圖像協(xié)同顯著性檢測[嵌入式技術(shù)][其他]

圖像協(xié)同顯著性檢測旨在檢測一組內(nèi)容相關(guān)的圖像中的共同的顯著目標。盡管在視覺特征學習以及檢測算法等方面已有大量研究工作，但是大多數(shù)協(xié)同顯著性研究集中于RGB圖像，并沒有充分利用圖像深度等顯著信息?？紤]到上述不足以及采用單一圖模型可能在檢測過程中丟失重要信息，提出了一種基于多視角信息融合的RGB-D圖像協(xié)同顯著性檢測算法。該方法首先針對單幅圖像采用深度學習網(wǎng)絡(luò)獲得高質(zhì)量的顯著圖，接著采用基于多圖的流行排序算法融合圖像的多種特征初步檢測到協(xié)同顯著區(qū)域，然后進一步利用深度信息進行顯著增強，最后采用秩約束算法進行顯著信息融合。在標準數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果證明了該方法的優(yōu)異性能。

發(fā)表于：10/29/2018

MEMS個人導航系統(tǒng)設(shè)計與試驗研究[測試測量][工業(yè)自動化]

設(shè)計了微機電系統(tǒng)（Micro-Electro-Mechanical System，MEMS）個人慣性導航系統(tǒng)。該系統(tǒng)導航算法在傳統(tǒng)慣導算法的基礎(chǔ)上，引入零速校正技術(shù)，并結(jié)合個人的步行特點，首先采用四元數(shù)法構(gòu)造觀測方程，并使用畢卡算法的定時采樣增量法對方程進行解算，然后通過擴展卡爾曼濾波算法獲取慣性導航器件的姿態(tài)，采用零速檢測算法和UD分解的卡爾曼濾波算法對速度、位置誤差進行校正。最后，通過室內(nèi)步行試驗，驗證了算法的有效性，為進一步研究提高室內(nèi)導航精度奠定了基礎(chǔ)。

發(fā)表于：10/29/2018

改進人工勢場與TAS-RRT融合優(yōu)化算法[測試測量][工業(yè)自動化]

針對人工勢場法易陷入局部極小值的缺陷，提出旋轉(zhuǎn)速度矢量角以精確定位逃離點，并將TAS-RRT算法與人工勢場算法結(jié)合進行動態(tài)路徑規(guī)劃。采用人工勢場法進行避障規(guī)劃，當陷入局部最小值時，使用基于速度矢量角度差引導的快速隨機擴展樹算法調(diào)節(jié)擴張速度，自適應地尋找逃離點，對RRT算法的采樣策略和局部規(guī)劃器進行改進，使搜索過程快速跳出局部極小值，當采樣點的旋轉(zhuǎn)速度矢量角滿足條件時，切換人工勢場進行規(guī)劃。仿真實驗表明，TAS-RRT算法引導路徑快速漸進逃離點，與人工勢場結(jié)合進行運動規(guī)劃，能適應環(huán)境的變化，控制精度和處理速度得到大大提高。

發(fā)表于：10/29/2018

?一種基于LSTM的視頻車輛檢測算法[嵌入式技術(shù)][其他]

針對視頻車輛檢測問題，提出了一種基于LSTM的視頻車輛檢測算法模型。該算法接受視頻序列作為輸入，先利用卷積網(wǎng)絡(luò)提取視頻幀的空間特征，然后利用LSTM模塊得到時間維度的特征，最后利用全卷積網(wǎng)絡(luò)預測最終的檢測結(jié)果。將所提算法與其他典型的算法進行比較，實驗結(jié)果表明所提算法具有更好的檢測準確率，同時檢測速度也更快。

發(fā)表于：10/29/2018

ESD電流波形的小波自適應Kalman濾波去噪方法[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

為降低靜電放電電流信號的干擾噪聲，將小波分析與自適應Kalman濾波算法結(jié)合用于ESD電流波形去噪分析。并將Adams預測校正算法用于人體-金屬模型ESD電流的數(shù)值計算，建立了相應的加噪ESD電流信號模型，小波去噪在此模型上進行去噪性能分析。針對實測ESD電流波形，使用小波閾值去噪方法對ESD電流波形進行預處理，獲得較為平穩(wěn)的觀測數(shù)據(jù)；再根據(jù)觀測數(shù)據(jù)的信息，采用Sage-Husa的自適應Kalman濾波算法對小波預處理后的數(shù)據(jù)做優(yōu)化處理。結(jié)果顯示，基于小波分析和自適應Kalman濾波算法可以有效降低實測ESD電流波形的干擾噪聲。

發(fā)表于：10/26/2018

基于二倍體顯性機制的DNA算法研究[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

有鑒于傳統(tǒng)遺傳算法與生物DNA遺傳機制機理差異較大，依據(jù)生物遺傳的DNA遺傳特性，提出并研究設(shè)計了一種基于二倍體顯性機制的DNA遺傳計算方法（AO方法），分析了AO交叉方法的模式抽樣特性，并結(jié)合若干典型測試函數(shù)的遺傳優(yōu)化問題設(shè)計了相關(guān)DNA算法，開展了相關(guān)實驗研究工作。理論分析與實驗結(jié)果顯示，本文提出的這種DNA遺傳計算方法在綜合優(yōu)化效率方面明顯優(yōu)于Holland傳統(tǒng)遺傳算法。

發(fā)表于：10/26/2018

基于FPGA的便攜式正交鎖相放大器研制[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

基于FPGA研制了一種用于微弱信號檢測的便攜式正交鎖相放大器。先由信號處理模塊接收待測信號并對其進行可變增益放大與工頻噪聲濾波，經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換模塊轉(zhuǎn)換后輸入FPGA，通過數(shù)字鎖相環(huán)完成對待測信號的相位鎖定，提取反饋信號以計算待測信號幅度，實現(xiàn)微弱信號檢測。該鎖相放大器的幅度測量范圍為100 nV~100 μV、動態(tài)范圍達60 dB，相位精度達0.001°。該系統(tǒng)設(shè)計為便攜式設(shè)備，成本低，易維護，可滿足野外作業(yè)等特殊環(huán)境的測量要求，具有廣闊的應用前景。

發(fā)表于：10/26/2018

下一代大功率密度CB封裝電流傳感器的增強型性能[MEMS|傳感技術(shù)][其他]

本文介紹了Allegro MicroSystems(以下簡稱Allegro)的新型大電流ACS772霍爾效應電流傳感器集成電路的應用原理，并概述其先進功能以及針對先前Allegro大電流傳感器的改進。

發(fā)表于：10/25/2018

基于蝴蝶優(yōu)化的粒子濾波算法[嵌入式技術(shù)][信息安全]

針對標準粒子濾波采用次優(yōu)的重要性函數(shù)而導致的粒子退化問題，提出一種基于蝴蝶優(yōu)化的改進粒子濾波算法。通過蝴蝶算法優(yōu)化粒子濾波的重要性采樣過程，使得遠離真實狀態(tài)的粒子向真實狀態(tài)可能性較大的區(qū)域移動。優(yōu)化后的粒子濾波算法增強了粒子的作用效果，避免了局部最優(yōu)問題。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)粒子濾波和粒子群優(yōu)化粒子濾波算法相比較，優(yōu)化后的粒子濾波算法均根方差誤差明顯減小，所需的粒子數(shù)少于常規(guī)的粒子濾波算法，有效改善了粒子退化問題，提高了濾波精度。

發(fā)表于：10/25/2018

膀胱術(shù)后自動沖洗治療系統(tǒng)的設(shè)計[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

根據(jù)尿路手術(shù)后護理的發(fā)展趨勢，設(shè)計了一套膀胱術(shù)后自動沖洗治療系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用OV2640圖像傳感器拍攝病人引流液的圖像，由STM32微處理器接收拍攝的圖像并將其顯示在液晶屏上。后續(xù)程序中通過平均灰度值和腐蝕算法對顯示在液晶屏上的引流液的圖像進行分析，并判斷引流液中溶有血液的濃度以及是否混有血塊，最后微處理器根據(jù)識別的結(jié)果調(diào)節(jié)流量閥控制沖洗速率，從而達到智能沖洗的目的。該方法具有計算量小、處理速度快的優(yōu)點。測試實驗結(jié)果表明，本系統(tǒng)實現(xiàn)了對引流液中溶入的血液和血塊的自動檢測，并且確保了檢測效率和準確性。

發(fā)表于：10/25/2018

一種機器視覺距離補償路面破損位置定位方法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

實時準確的路面破損自動檢測技術(shù)對于公路管理養(yǎng)護有重要的意義。結(jié)合基于FPGA的路面破損識別檢測系統(tǒng)進行定位精度的研究。由于該系統(tǒng)設(shè)備安裝視角和載體運動速度等因素的影響，會造成路面定位精度的下降。提出了一種機器視覺距離補償?shù)穆访嫫茡p定位算法，實驗結(jié)果表明，當車的行駛速度在72 km/h以下時，定位誤差從5 m減少到2 m，滿足了系統(tǒng)設(shè)計的要求。

發(fā)表于：10/25/2018

基于實時工業(yè)以太網(wǎng)的脈沖發(fā)生器[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

脈沖發(fā)生器廣泛應用于電力電子、運動控制、車輛控制等場合，是設(shè)備驅(qū)動和控制的基礎(chǔ)通用部件，但目前脈沖發(fā)生器的網(wǎng)絡(luò)通信能力較弱，無法滿足高速控制需求，難以集成到智能制造系統(tǒng)。針對該問題，基于實時工業(yè)以太網(wǎng)EtherCAT和龍芯LS1C處理器設(shè)計了一種脈沖信號發(fā)生器，通過EtherCAT實現(xiàn)高速、實時通信功能，并可靈活地配置成鏈形和環(huán)形拓撲結(jié)構(gòu)。脈沖信號發(fā)生器可工作在4種工作模式，滿足多種控制需求。最后，通過實驗測試了脈沖發(fā)生器的工作模式和精度。

發(fā)表于：10/24/2018

基于FPGA的光纖振動定位系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

針對防區(qū)周界被入侵時無法實時定位報警的問題，設(shè)計并實現(xiàn)了一種可實時定位的分布式光纖振動定位系統(tǒng)。以馬赫-曾德爾光纖干涉技術(shù)為基礎(chǔ)搭建光路，采用以FPGA結(jié)合高速ADC的硬件平臺，對光路傳來的兩路信號進行轉(zhuǎn)換、采集，并以互相關(guān)為主要算法處理采集信號得到振動位置。在一段160 m的光路上進行試驗，系統(tǒng)能在振動發(fā)生后500 ms內(nèi)給出振動位置。設(shè)置采樣率為10 MHz，經(jīng)過多次定位測試得出系統(tǒng)實際的定位誤差為±10 m。且定位不需要上位機，提高了裝置便攜性，降低了成本。

發(fā)表于：10/24/2018