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基于云平臺的非侵入式負荷監(jiān)測與識別系統(tǒng)[測試測量][工業(yè)自動化]

為了實時遠程地監(jiān)測負荷運轉狀態(tài)和識別負荷種類，設計了一種非侵入式負荷監(jiān)測系統(tǒng)，并研究基于PCA和kNN的負荷識別算法。在電力供給入口端，通過在負荷回路中串聯康銅電阻采樣工作電流，通過電阻分壓網絡采樣工作電壓，并計算負荷的實時有功功率，以1 Hz頻率向云服務器發(fā)送功率信息。在云服務器端，通過PCA對功率值序列進行特征提取和降維，通過kNN對當前接入的負荷進行歸類，用戶可以通過終端設備訪問負荷監(jiān)控界面。在實驗中，將系統(tǒng)安裝于墻壁插座上，對8類家用負荷進行監(jiān)控和識別，多次實驗結果顯示負荷平均識別率達到98%以上，驗證了該方案的準確性和可行性。

發(fā)表于：9/25/2018

具有射頻監(jiān)測能力的雷達接收前端技術 [通信與網絡][通信網絡]

雷達系統(tǒng)在雷達信號、雷達干擾信號、多徑信號、雜波信號等復雜電磁信號共同作用下工作性能受到嚴重影響。為厘清雷達系統(tǒng)輸入信號與輸出現象之間的影響機理和作用規(guī)律，開展了具有射頻監(jiān)測能力的雷達系統(tǒng)接收前端技術研究。該接收前端基于CPCI總線架構采用多種模式的信號耦合和采樣方式，對雷達系統(tǒng)接收前端通道中的各個關鍵節(jié)點進行信號提取，為雷達信號接收通道多路徑耦合效應和復雜電磁環(huán)境多要素疊加效應的機理研究提供基礎測試平臺和測量數據。

發(fā)表于：9/25/2018

Xsens發(fā)布更準確和更穩(wěn)健的升級版本MTi 1 系列模塊 ,以及全新的開發(fā)套件[嵌入式技術][物聯網]

　　Xsens 今日發(fā)布其升級版本的MTi 1系列運動感應慣性測量裝置(IMU)模塊。提高了第一代產品測量翻滾、俯仰和偏航角度的精度以及提升了對機械應力的容差。　

發(fā)表于：9/23/2018

基于Nginx的科普云直播系統(tǒng)研究與實現*[通信與網絡][通信網絡]

隨著4G技術的成熟推廣以及中國移動互聯網的發(fā)展，中國互聯網用戶尤其是手機用戶持續(xù)增長，網絡直播因其移動性、持續(xù)性、及時性和較強的互動性和參與感在2016年后也進入高速發(fā)展期。當前的直播系統(tǒng)對移動端海量直播觀看用戶在并發(fā)性、可擴展性以及多直播流協議兼容性上均有較多限制?？破赵浦辈ハ到y(tǒng)是中國科普博覽提供的泛科學類直播服務平臺?？破赵浦辈ハ到y(tǒng)依托科普云資源管理平臺，基于Nginx開源系統(tǒng)、實時消息傳輸協議(Real Time Messaging Protocol，RTMP)、EasyDarwin開源系統(tǒng)、RTSP、HLS協議采用混合的虛擬化技術構架進行搭建，提供了一種高并發(fā)、可擴展的流媒體推送解決方案。

發(fā)表于：9/22/2018

基于網絡搜索數據的品牌汽車銷量預測研究[嵌入式技術][其他]

隨著大數據時代的到來，基于網絡數據的應用研究已成為熱點。以品牌汽車銷量預測為目標，將傳統(tǒng)相關性分析與基于LASSO的特征選擇方法相結合，選取相關品牌的網絡搜索數據關鍵特征，而后建立了LASSO線性回歸、支持向量回歸和隨機森林三種機器學習預測模型，并與傳統(tǒng)ARIMA模型進行比較分析。實驗結果表明，隨機森林模型的預測平均誤差為6.4%，比ARIMA模型降低了12.2個百分點，預測結果可為汽車企業(yè)生產規(guī)劃和制定營銷方案提供有效的決策支持。

發(fā)表于：9/22/2018

一種基于高級驅動輔助系統(tǒng)快速時空立體匹配方法[嵌入式技術][信息安全]

提出了一種用于高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的快速時空立體匹配方法。該方法使用動態(tài)規(guī)劃(DP)算法來匹配立體圖像的邊緣點，其主要思想在于將當前的匹配結果用于下一幀的視差圖的計算。根據前一幀的視差圖計算局部和整體視差范圍，其整體視差范圍通過前一幀v視差圖像得到；某一點的局部視差則通過左圖在當前幀的某一點與該圖在前一幀的另一個點之間的距離得到，然后根據得到的局部視差通過動態(tài)規(guī)劃算法進行匹配。該方法不僅能夠減小搜索范圍而且提高了匹配速度。通過虛擬系列圖像進行了測試，得到了令人滿意的效果。

發(fā)表于：9/22/2018

基于生成對抗網絡的人臉熱紅外圖像生成 [嵌入式技術][信息安全]

可見光圖像易受光照變化影響，而熱紅外圖像對成像的光照條件具有魯棒性，因此，熱紅外圖像可以彌補可見光圖像光照敏感性這一不足。然而，紅外熱像儀價格昂貴，采集熱紅外圖像的成本遠高于可見光圖像。針對此問題，提出了一種基于生成對抗網絡的熱紅外人臉圖像生成方法，采用條件生成對抗網絡結合L1損失從可見光圖像中生成紅外熱像。在USTC-NIVE數據庫上的實驗結果驗證了所提出的紅外熱像生成方法的有效性。同時，將生成的紅外熱像作為擴充樣本，有助于提高紅外表情識別的精度。

發(fā)表于：9/22/2018

基于CORDIC的高速Sobel算法實現[測試測量][工業(yè)自動化]

為提高圖像邊緣檢測的處理速度，提出一種基于CORDIC的高速Sobel算法實現。在FPGA平臺上，在并行處理數據和流水線操作的基礎上，使用擴展數據位和覆蓋所有角度的流水線型CORDIC，提高Sobel的運算效率。實驗結果表明，在保證運算精度的前提下，該算法相比傳統(tǒng)加速方法可提速63.53％。

發(fā)表于：9/21/2018

基于FPGA和NAND Flash的便攜式信號采集系統(tǒng)設計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

針對目前信號采集系統(tǒng)采樣率低和便攜式差的問題，提出了一種基于FPGA的高速便攜式信號采集系統(tǒng)設計。該設計通過FPGA芯片控制模數轉換芯片進行高速信號采樣后，采用DMA模式將數據存儲在NAND Flash芯片中，并可通過LCD屏對采集到的信號進行實地查看。首先闡述了系統(tǒng)的總體設計框架，其次介紹了各個模塊的硬件設計以及實現方式，最后給出了信號采集系統(tǒng)基于超聲信號的測試結果。實驗結果表明，該系統(tǒng)能夠以較高的采樣率穩(wěn)定地進行長時間、多批次的數據采集。

發(fā)表于：9/21/2018

羅德與施瓦茨在2018藍牙世界大會上展示世界上第一個藍牙低功耗信令測試方案[模擬設計][通信網絡]

2018年9月18日，慕尼黑——羅德與施瓦茨在9月18至19日在加利福尼亞州圣克拉拉舉辦的2018藍牙世界大會333號展位展示了在實際條件下的射頻信令測試的藍牙低功耗（BLE）信令測試方案。

發(fā)表于：9/20/2018

一種基于電流狀態(tài)監(jiān)測分析的系統(tǒng)自我監(jiān)控管理技術[測試測量][工業(yè)自動化]

信息系統(tǒng)的高可靠、易測試是保證其使用效能的重要因素，一些老舊系統(tǒng)受當時技術發(fā)展的約束，無法做到易測試。如何提高這些系統(tǒng)的測試性從而保障系統(tǒng)的高可用性，是信息系統(tǒng)技術改造的關鍵技術之一。通過對一類系統(tǒng)的電源系統(tǒng)架構改造，增加系統(tǒng)電流實時狀態(tài)監(jiān)測與自我監(jiān)控診斷功能，通過對系統(tǒng)中設備啟動運行中的電流監(jiān)測，實現對系統(tǒng)運行狀態(tài)的在線自我狀態(tài)監(jiān)控診斷，從而給系統(tǒng)的維護檢修提供輔助決策支持功能。該技術對于提高系統(tǒng)的精準維護與高可用性具有重要意義。

發(fā)表于：9/20/2018

基于PSO-BP神經網絡的人體穴位定位系統(tǒng)設計[嵌入式技術][醫(yī)療電子]

穴位的位置是否找準會直接影響治療效果，因此設計了一種基于粒子群算法優(yōu)化神經網絡（PSO-BP）的穴位相對坐標預測模型，然后與ARM結合構成一個可以用于人體穴位定位的系統(tǒng)。首先采用PC進行MATLAB仿真訓練學習，然后將最優(yōu)權值及閾值保存下來并簡化算法嵌入ARM內，將在線預測轉變?yōu)殡x線過程。實驗結果表明：經粒子群優(yōu)化過的BP神經網絡有效地改善了局部極值缺陷，可應用于定位端預測穴位的位置，并在LCD中顯示穴位相關信息，控制端收到位置數據后可執(zhí)行電機上的運動操作。

發(fā)表于：9/20/2018

基于AD2S1205的旋變解碼系統(tǒng)設計[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

為了利用磁阻式旋轉變壓器獲取永磁同步電機（Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM）的轉子位置信息和轉速信息，基于解碼芯片AD2S1205，設計了旋變解碼系統(tǒng)。首先分析了磁阻式旋轉變壓器的工作原理，然后設計出旋變解碼系統(tǒng)的硬件電路，并通過C代碼實現轉子位置信息和電機轉速信息的計算。最后，利用單片機和電機驅動板驅動電機旋轉，并通過CAN總線實時將轉子位置信息和電機轉速信息發(fā)送到dSPACE。實驗結果表明，該旋變解碼系統(tǒng)能夠有效地解算出電機轉子的位置信息和電機的轉速信息。

發(fā)表于：9/19/2018

基于Zynq-7000的自動化監(jiān)測系統(tǒng)BSP設計與實現[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

實現一種基于Zynq-7000全可編程片上系統(tǒng)（AP SoC）的板級支持包（BSP）設計方法及應用流程。該BSP設計主要面向工業(yè)自動化監(jiān)測領域，提供了一種行之有效的嵌入式系統(tǒng)BSP實現流程，有利于提高工業(yè)自動化監(jiān)測系統(tǒng)的開發(fā)效率。針對使用串行通信方式的工業(yè)監(jiān)測設備，設計面向小型自動化監(jiān)測系統(tǒng)的FPGA工程,并使用專門針對基于FPGA的片上系統(tǒng)而設計的PetaLinx工具構建嵌入式Linux系統(tǒng)。最后通過自行研制的基于Zynq XC7Z010系列型號芯片的硬件平臺驗證了BSP設計的正確性及穩(wěn)定性。

發(fā)表于：9/19/2018

圖像去模糊系統(tǒng)的頻域處理改進方法[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

工程應用中，在對模糊圖像處理時，由于空域去卷積的方式難度較大，通常對圖像進行頻域變換后，在頻域中進行相關的處理與實現。針對圖像去模糊系統(tǒng)的頻域處理硬件資源消耗大、轉換靈活性差、處理時間長等問題，以DE2開發(fā)板為硬件平臺，結合模糊圖像及去模糊算法特點，采用輸入數據預處理、原位計算、拋位、流水線結構、并行處理等方式設計實現了一種針對圖像去模糊系統(tǒng)的頻域處理方式。實驗數據顯示，方法對圖像數據頻域處理的精確度始終保持在98.5%以上，硬件資源僅用了9 162個邏輯單元。實驗結果表明，所設計的系統(tǒng)在處理精度及資源利用上優(yōu)于其他同類系統(tǒng)。

發(fā)表于：9/18/2018