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INT 21H 指令說明及使用方法[嵌入式技術(shù)][其他]

很多初學(xué)匯編語言的同學(xué)可能會對INT 21H這條指令感到困惑，不知道是什么意思，下面就以一段簡單的程序為大家講解：

發(fā)表于：7/23/2017

多傳感器融合與鄰居協(xié)作的車輛精確定位方法[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

針對現(xiàn)有車輛定位裝置定位精度不高的問題，提出一種面向車輛自組織網(wǎng)絡(luò)的車輛精確定位方法。首先，獲取車輛上的多傳感器信息，融合這些信息構(gòu)建當(dāng)前車輛的狀態(tài)模型；然后，采用貝葉斯濾波方法計算車輛當(dāng)前狀態(tài)的可信度；接著，結(jié)合當(dāng)前車輛的一跳鄰居車輛信息估算其相對位置；最后，綜合上述信息修正車輛的當(dāng)前位置，提高車輛定位精度。實驗表明，與常用的全球定位系統(tǒng)（GPS）、擴(kuò)展卡爾曼濾波方法相比，該方法的定位精度高，且受GPS定位誤差的影響小。

發(fā)表于：7/21/2017

無人機(jī)序列圖像快速三維重建系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][航空航天]

設(shè)計并實現(xiàn)了一種適用于高分辨無人機(jī)序列圖像的快速三維重建系統(tǒng)(FDroneMap)。通過兩個方面的改進(jìn)提高系統(tǒng)運(yùn)行的效率：一方面對重建算法進(jìn)行優(yōu)化，使用了一種新的基于哈希表的圖像匹配方法，并根據(jù)無人機(jī)圖像的時空序列特性對匹配策略進(jìn)行調(diào)整，加快圖像匹配速度；另一方面對重建算法各個模塊進(jìn)行并行化設(shè)計，提高系統(tǒng)對硬件的性能使用率。對比實驗表明，在處理高分辨率無人機(jī)序列圖像時，F(xiàn)DroneMap能顯著提升三維重建的效率，并且能保證重建精度。

發(fā)表于：7/21/2017

NI演示5G測試應(yīng)用的寬帶5G波形發(fā)生和測量技術(shù)[嵌入式技術(shù)][其他]

新聞發(fā)布– 2017年6月5日– NI(美國國家儀器公司，National Instruments，簡稱NI) 作為致力于為工程師和科學(xué)家提供解決方案來應(yīng)對全球最嚴(yán)峻的工程挑戰(zhàn)的供應(yīng)商，今日宣布將在夏威夷檀香山舉行的2017國際微波會議(IMS)上展示一項準(zhǔn)5G波形發(fā)生和測量技術(shù)。該展示將包含代表Verizon 5G技術(shù)論壇(5GTF)和3GPP提出的新無線電(New Radio, NR)物理層波形的信號生成和分析。

發(fā)表于：7/21/2017

NI宣布推出第二代矢量信號收發(fā)儀的基帶版本，以應(yīng)對最苛刻的收發(fā)儀測試應(yīng)用[測試測量][物聯(lián)網(wǎng)]

新聞發(fā)布 – 2017年6月6日 – NI(美國國家儀器公司，National Instruments，簡稱NI) 作為致力于為工程師和科學(xué)家提供解決方案來幫助他們應(yīng)對全球最嚴(yán)峻的工程挑戰(zhàn)的供應(yīng)商，今日宣布推出第二代矢量信號分析儀(VST)的基帶版本。 PXIe-5820模塊是業(yè)界首款具有1 GHz復(fù)雜I/Q帶寬的基帶VST，旨在解決最具挑戰(zhàn)性的RF前端模塊和收發(fā)器測試應(yīng)用需求，如包絡(luò)跟蹤、數(shù)字預(yù)失真和5G測試。

發(fā)表于：7/21/2017

NI和PTC攜手合作，將IoT教育引入工程課堂[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

新聞發(fā)布– 2017年6月14日– NI(美國國家儀器公司，National Instruments，簡稱NI) 作為致力于為工程師和科學(xué)家提供解決方案來應(yīng)對全球最嚴(yán)峻的工程挑戰(zhàn)的供應(yīng)商，今日宣布推出了一個基于一套先進(jìn)工具的全新物聯(lián)網(wǎng)(IoT)教學(xué)方法。教師和學(xué)生可以利用這些教學(xué)工具，在課堂中搭建真正的IoT應(yīng)用。這些教學(xué)工具包括myRIO學(xué)生嵌入式設(shè)備、LabVIEW工具包、PTC的ThingWorx軟件以及由塔夫斯大學(xué)設(shè)計的項目。

發(fā)表于：7/21/2017

結(jié)合輪廓粗篩和HOG細(xì)分的快速行人檢測方法[嵌入式技術(shù)][智能交通]

為解決現(xiàn)有行人檢測方法虛警率高、運(yùn)算效率低的問題，提出一種快速行人檢測方法。首先，依靠輪廓的幾何特征進(jìn)行第一層粗篩選，依據(jù)輪廓的不變矩特征進(jìn)行第二層粗篩選，剔除干擾目標(biāo)，降低虛警率。在此基礎(chǔ)上，裁剪圖像上的可疑圖像塊，僅在可疑圖像塊上提取HOG特征，并結(jié)合線性支持向量機(jī)進(jìn)行特征分類，進(jìn)一步降低虛警率。同時由于大幅減少了提取HOG特征的數(shù)量，從而提高了運(yùn)算效率。仿真實驗在INRIA數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，在Caltech數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗證。結(jié)果表明，該方法的行人檢測虛警率低，運(yùn)算效率高。

發(fā)表于：7/20/2017

基于Spark的改進(jìn)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

針對關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法在信息爆炸時代面對海量數(shù)據(jù)時，其計算周期大、算法效率低等問題，將數(shù)據(jù)以特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲，降低數(shù)據(jù)遍歷次數(shù)；在連接操作前進(jìn)行剪枝操作，并且改變剪枝操作的判定條件；同時將改進(jìn)算法IApriori與基于內(nèi)存的大數(shù)據(jù)并行計算處理框架Apache Spark相結(jié)合，提出了一種基于Spark的Apriori改進(jìn)算法(Spark+IAprior)。實驗結(jié)果表明，Spark+IApriori算法在集群伸縮性和加速比方面都優(yōu)于Apriori算法。

發(fā)表于：7/20/2017

這個技術(shù)普及后，投共享充電寶的都哭了[嵌入式技術(shù)][消費(fèi)電子]

目前，離無線充電技術(shù)大爆發(fā)還有半年時間，在今年12月ELEXCON2017深圳國際電子展暨嵌入式系統(tǒng)展上，主辦方特別開設(shè)了無線充電技術(shù)專區(qū)，全球領(lǐng)先的無線充電企業(yè)在專區(qū)展示各類無線充電方案，歡迎無線充電技術(shù)企業(yè)和用戶現(xiàn)場圍觀，更歡迎共享充電寶企業(yè)圍觀！

發(fā)表于：7/19/2017

基于無人機(jī)的飛機(jī)機(jī)身快速檢測系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][航空航天]

為了解決飛機(jī)機(jī)身快速檢測問題，提高檢測的效率和準(zhǔn)確度，設(shè)計了一種利用無人機(jī)搭載檢測設(shè)備對飛機(jī)機(jī)身進(jìn)行檢測的飛機(jī)機(jī)身結(jié)構(gòu)快速檢測系統(tǒng)。利用多旋翼無人機(jī)的優(yōu)點，系統(tǒng)硬件采用了多層次、模塊化的開放式結(jié)構(gòu)設(shè)計，構(gòu)造了一套通用的軟件測試平臺。整個系統(tǒng)分為移動機(jī)載控制平臺和后端處理平臺兩個部分，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的回傳和檢測過程的實時監(jiān)控，并通過對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，得出最后的診斷結(jié)果和檢測報告。最后，通過完成的系統(tǒng)對真實飛機(jī)檢測，數(shù)據(jù)結(jié)果驗證了系統(tǒng)的有效性，可以用于飛機(jī)的快速檢測。

發(fā)表于：7/19/2017

面向網(wǎng)絡(luò)股評觀點的垂直搜索引擎設(shè)計與實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

股票市場是國家宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的晴雨表。網(wǎng)民對股市評論觀點在很大程度上反映了股市行情，也影響著股市漲跌。因此，通過網(wǎng)絡(luò)文本情感極性分析技術(shù)和搜索引擎技術(shù)來挖掘網(wǎng)絡(luò)股評觀點是當(dāng)前信息和金融學(xué)科的交叉研究課題熱點之一。設(shè)計了一種融合全文搜索和觀點挖掘的面向網(wǎng)絡(luò)股評的垂直搜索引擎系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，提出了一種面向網(wǎng)絡(luò)股評主題數(shù)據(jù)采集的定點收割算法和爬蟲結(jié)構(gòu)，并建立了一種網(wǎng)絡(luò)股評的多粒度模糊計算的無監(jiān)督情感極性分類方法，能實現(xiàn)股評觀點的在線分析。通過對實現(xiàn)的垂直搜索引擎的測試表明，其在情感極性分類精度、爬蟲數(shù)據(jù)采集效率、搜索引擎響應(yīng)時間等性能指標(biāo)上都能滿足實際應(yīng)用要求。

發(fā)表于：7/19/2017

基于基擴(kuò)展模型的高移動性信道估計方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

發(fā)表于：7/18/2017

基于GOP分幀協(xié)作的多媒體多流并行傳輸機(jī)制[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對移動多媒體通信的可靠性和并行多流的實時性保障問題，通過組建GOP分幀協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，提出了多媒體多流并行動態(tài)傳輸機(jī)制。首先，基于多媒體流結(jié)構(gòu)和視頻幀優(yōu)先級與吞吐率、可解碼幀率和信道質(zhì)量的關(guān)系，提出了GOP分幀協(xié)作傳輸網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和動態(tài)調(diào)整方案。其次，基于動態(tài)多媒體的狀態(tài)分析了多媒體流數(shù)、信道質(zhì)量、可解碼幀率和誤碼率的變化規(guī)律，結(jié)合用戶側(cè)需求和通信距離，提出了基于GOP分幀協(xié)作的動態(tài)多媒體多流并行傳輸機(jī)制。最后，仿真實驗證明了所提方案在實時性、并行效率和可靠性等方面具有良好表現(xiàn)，非常適合于并行大規(guī)模多媒體實時通信。

發(fā)表于：7/18/2017

碼農(nóng)們?nèi)绾巫兊酶叽笊希河布R學(xué)起來[模擬設(shè)計][物聯(lián)網(wǎng)]

個人覺得軟件工程師需要知識儲備比較多，基本的硬件知識是必不可少的，電子信息領(lǐng)域的技術(shù)和知識本來就很多，但和軟件基本知識比起來，還是小菜一碟。碼農(nóng)們在學(xué)種代碼之余，抽出一點點時間，了解下硬件知識，立馬變得高大上。

發(fā)表于：7/17/2017

瑞利衰落信道下基于平均速率安全性能分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對現(xiàn)有的物理層安全技術(shù)缺乏以瑞利衰落信道為研究背景的安全性能分析，建立瑞利衰落信道下的竊聽模型，首先分別用平均解碼速率和平均發(fā)送速率來衡量傳輸系統(tǒng)的有效性和安全性，并推導(dǎo)其解析表達(dá)式。然后，將傳輸系統(tǒng)有效性和安全性的折中問題建模為多目標(biāo)優(yōu)化問題，通過線性加權(quán)和法進(jìn)一步將其轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題，并給出基于梯度下降法的最優(yōu)發(fā)送速率求解算法。最后，通過數(shù)值仿真分析信號發(fā)送速率、竊聽者位置、循環(huán)迭代次數(shù)等因素對系統(tǒng)安全性能的影響。

發(fā)表于：7/17/2017