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基于STM32的便攜式生命體征監(jiān)護(hù)儀設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和生活節(jié)奏的加快，人們對(duì)自身的健康問題更為重視。為此，提出一種基于STM32的便攜式生命體征監(jiān)護(hù)儀，可以用來監(jiān)護(hù)人體心電信號(hào)、姿態(tài)和體溫。通過藍(lán)牙將檢測數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)地發(fā)送給手機(jī)、Pad或者帶有藍(lán)牙設(shè)備的PC。用戶可以隨時(shí)獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，并通過設(shè)計(jì)的分析軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和相應(yīng)報(bào)警。本儀器使用鋰聚合物電池供電，功耗較低，體積小巧，方便攜帶和使用。

發(fā)表于：8/6/2018

一種基于遺忘機(jī)制的在線深度極限學(xué)習(xí)機(jī)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

深度學(xué)習(xí)的發(fā)展促進(jìn)了深度在線學(xué)習(xí)的發(fā)展，在線學(xué)習(xí)往往有較強(qiáng)的實(shí)效性。在在線極限學(xué)習(xí)機(jī)原理和深度極限學(xué)習(xí)機(jī)自動(dòng)編碼器原理的基礎(chǔ)上，提出無監(jiān)督的在線深度極限學(xué)習(xí)機(jī)自動(dòng)編碼器；并將遺忘機(jī)制引入在線深度ELM-AE，提出FOS-DELM-AE；用FOS-DELM-AE做無監(jiān)督的特征學(xué)習(xí)，F(xiàn)OS-ELM做有監(jiān)督的目標(biāo)學(xué)習(xí)，使OS-ELM具備深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的同時(shí)，具備在線學(xué)習(xí)的能力。最后通過基于指標(biāo)RMSE和R-square的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法FOS-ELM的有效性。

發(fā)表于：8/6/2018

基于BD前向散射雷達(dá)的空中目標(biāo)探測范圍研究[嵌入式技術(shù)][航空航天]

對(duì)基于BD前向散射雷達(dá)（Forward Scattering Radar，F(xiàn)SR）的空中目標(biāo)的探測區(qū)域進(jìn)行分析和估計(jì)，研究了不同BD衛(wèi)星的探測范圍及其隨時(shí)間變換時(shí)探測范圍的變化以及不同空中目標(biāo)對(duì)其探測區(qū)域的影響。實(shí)驗(yàn)中實(shí)際采集了BD衛(wèi)星的數(shù)據(jù)，使用MATLAB軟件進(jìn)行探測區(qū)域的分析。分析結(jié)果表明，基于BD前向散射雷達(dá)的空中目標(biāo)的探測范圍是一個(gè)由基線而定的近似倒圓錐形，且隨著目標(biāo)的雷達(dá)橫截面積的增大而增大。

發(fā)表于：8/6/2018

多徑信道下MPSK信號(hào)調(diào)制識(shí)別算法的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)室內(nèi)以及山區(qū)多徑環(huán)境下MPSK信號(hào)的調(diào)制識(shí)別，提出一種基于高階累積量的識(shí)別算法。該算法利用高階累積量良好的抗噪性能，實(shí)現(xiàn)了多徑信道下的有效識(shí)別。理論分析及仿真結(jié)果表明，采用本文所提出的識(shí)別算法，在中等信噪比條件的，對(duì)多徑信道的MPSK信號(hào)的整體識(shí)別率在90%以上，能滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。

發(fā)表于：8/3/2018

支持區(qū)分服務(wù)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)802.11 MAC協(xié)議[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)不能提供數(shù)據(jù)流優(yōu)先級(jí)區(qū)分的問題，提出了一種基于IEEE 802.11 MAC協(xié)議的改進(jìn)機(jī)制。該機(jī)制通過引入新的控制分組，使目的節(jié)點(diǎn)可以拒絕接收來自低優(yōu)先級(jí)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，從而確保了高優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量。數(shù)學(xué)分析表明，該機(jī)制能夠使高優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)流占用更多的帶寬，并且降低了高優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)流的分組丟棄概率。能耗分析表明，高優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)能耗低于低優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，隨著節(jié)點(diǎn)密度的增加，該機(jī)制節(jié)能效果逐漸明顯，適合于節(jié)點(diǎn)密度高的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。

發(fā)表于：8/3/2018

基于S12X的直流無刷電機(jī)反電勢控制方法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

介紹了反電勢控制理論，并論述應(yīng)用S12X單片機(jī)在反電勢理論基礎(chǔ)上控制直流無刷電機(jī)的方法，并對(duì)在此控制方式下的直流無刷電機(jī)起動(dòng)問題進(jìn)行討論。經(jīng)試驗(yàn)證明，在此種控制方式下直流無刷電機(jī)能夠穩(wěn)定運(yùn)行并能正常起動(dòng)。

發(fā)表于：8/3/2018

基于逆系統(tǒng)的賴氨酸發(fā)酵多變量解耦內(nèi)?？刂芠測試測量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)賴氨酸發(fā)酵過程的時(shí)變、非線性和高耦合性，提出基于逆系統(tǒng)的賴氨酸發(fā)酵多變量解耦內(nèi)模控制方法。根據(jù)動(dòng)態(tài)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DRFNN）的非線性辨識(shí)原理離線建立發(fā)酵過程的逆模型，將得到的逆模型串聯(lián)在發(fā)酵系統(tǒng)之前，實(shí)現(xiàn)了發(fā)酵過程輸入輸出解耦線性化，從而得到偽線性系統(tǒng)；對(duì)復(fù)合后的偽線性系統(tǒng)采用內(nèi)?？刂?。仿真結(jié)果表明，該方法能夠適應(yīng)賴氨酸發(fā)酵過程模型的不確定性和參數(shù)的時(shí)變性，具有較強(qiáng)的魯棒性，且結(jié)構(gòu)簡單，易于實(shí)現(xiàn)。

發(fā)表于：8/3/2018

基于麥克風(fēng)陣列的聲源定位研究[測試測量][工業(yè)自動(dòng)化]

以基于聲達(dá)時(shí)間差（TDOA）的定位技術(shù)為基礎(chǔ)，在噪聲和混響同時(shí)存在的環(huán)境下，對(duì)基于麥克風(fēng)陣列的聲源定位方法進(jìn)行了系統(tǒng)研究。在傳統(tǒng)LMS自適應(yīng)算法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于語音激勵(lì)信息的LMS自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)新方法，再結(jié)合平面四元幾何法定位。經(jīng)過模擬房間環(huán)境的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法抗噪聲、抗混響能力強(qiáng)，是一種定位精度高，運(yùn)算量小的聲源定位方法，可用于實(shí)時(shí)定位。

發(fā)表于：8/3/2018

基于CAN總線和MiniGUI的虛擬儀表設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

基于ARM+Linux的架構(gòu)，通過CAN總線獲得數(shù)據(jù)，再利用嵌入式系統(tǒng)平臺(tái)的構(gòu)建思想，實(shí)現(xiàn)了在嵌入式Linux操作系統(tǒng)下，基于ARM和 MiniGUI環(huán)境的車載信息的圖形化顯示。介紹了虛擬儀表系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)的構(gòu)成及Linux環(huán)境下CAN總線驅(qū)動(dòng)程序的實(shí)現(xiàn)。

發(fā)表于：8/3/2018

基于藍(lán)牙技術(shù)的智能車實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

研究開發(fā)了以Freescale公司MC9S12DG128單片機(jī)為核心控制單元的智能車無線監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)主要由傳感器模塊、數(shù)據(jù)采集與處理模塊、UART通訊模塊、藍(lán)牙通訊模塊、上位機(jī)模塊組成。詳細(xì)介紹了以上4個(gè)模塊的設(shè)計(jì)開發(fā)。經(jīng)過測試表明，此系統(tǒng)工作穩(wěn)定，對(duì)于攝像頭圖像的顯示，速度曲線的繪制，PID參數(shù)修正等功能完全滿足智能車調(diào)試的需求。

發(fā)表于：8/3/2018

一種強(qiáng)噪音環(huán)境中的語音端點(diǎn)檢測算法[測試測量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)強(qiáng)噪音環(huán)境中語音端點(diǎn)檢測準(zhǔn)確率較低的問題，提出了一種應(yīng)用在強(qiáng)噪音環(huán)境中的語音端點(diǎn)檢測算法,結(jié)合先驗(yàn)信噪比估計(jì)語音增強(qiáng)和改進(jìn)子帶譜熵的算法實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)噪音中的端點(diǎn)檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)端點(diǎn)檢測算法，該算法在不同噪聲環(huán)境下具有較高的魯棒性，特別是在低信噪比下具有較高的端點(diǎn)檢測準(zhǔn)確率和較低的誤檢率。

發(fā)表于：8/3/2018

E-Band通信系統(tǒng)中高速RS編譯碼設(shè)計(jì)與驗(yàn)證[模擬設(shè)計(jì)][汽車電子]

針對(duì)E-Band通信系統(tǒng)中高速數(shù)據(jù)傳輸對(duì)糾錯(cuò)碼的要求，設(shè)計(jì)了并行高速RS編譯碼器。通過DAA算法優(yōu)化脈動(dòng)陣列編碼器結(jié)構(gòu)，采用共用DCME算法中的解關(guān)鍵方程方案減少加法器等單元數(shù)目，優(yōu)化后的譯碼時(shí)延只有傳統(tǒng)ME算法的20%。仿真結(jié)果表明,優(yōu)化后的RS(255,239)編譯碼方案具有實(shí)現(xiàn)簡單、復(fù)雜度低、糾錯(cuò)性能優(yōu)異等特點(diǎn)，滿足系統(tǒng)高速率性能需求。

發(fā)表于：8/3/2018

基于WiFi和Android的智能探測車設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][汽車電子]

設(shè)計(jì)了一種基于Android手機(jī)平臺(tái)控制、以單片機(jī)為驅(qū)動(dòng)核心處理器、利用無線WiFi進(jìn)行視頻傳輸與接收、能實(shí)時(shí)地將攝像頭拍攝到的圖像傳輸至手機(jī)的通信終端，并能對(duì)環(huán)境溫度、濕度等多項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行時(shí)探測、存儲(chǔ)和顯示的多功能探測車。該探測車能替代人工工作,應(yīng)用在坑道探測、救援、搜捕、排雷、輻射等有害與危險(xiǎn)場合,能有效地防止二次傷害的發(fā)生。

發(fā)表于：8/3/2018

基于VFC的超低頻振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][汽車電子]

超低頻振動(dòng)信號(hào)參數(shù)的檢測在工程應(yīng)用方面前景廣闊, 針對(duì)原有測量系統(tǒng)難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的工程環(huán)境問題而設(shè)計(jì)了一種新型的信號(hào)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)中的VFC電路的特殊工作原理使得其能解決實(shí)際工程應(yīng)用中產(chǎn)生的高頻脈沖干擾問題。該系統(tǒng)經(jīng)過試驗(yàn)標(biāo)定，精度達(dá)到了0.88%，可以完成對(duì)超低頻信號(hào)的精確測量，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：8/3/2018

HB-LED驅(qū)動(dòng)用恒流Buck變流器控制方法研究[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

提出了一種適用于浮地輸出Buck型HB-LED驅(qū)動(dòng)器的恒流控制方法，詳細(xì)分析了這種新型控制方法恒流Buck變流器的工作原理，通過控制電感峰值電流和電感電流紋波量恒定來達(dá)到輸出電流平均值恒定的目的。以UC3843控制的75 W Buck恒流變流器為例進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，該變流器能夠獲得寬輸出電壓范圍內(nèi)約±3%的恒流精度，滿足HB-LED驅(qū)動(dòng)的性能要求。

發(fā)表于：8/3/2018