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視頻幀間分組及超分辨率重建的自適應(yīng)性研究[嵌入式技術(shù)][其他]

由于視頻場(chǎng)景變化較快、配準(zhǔn)誤差、噪聲、低分辨率圖像數(shù)量不足等原因，會(huì)使傳統(tǒng)基于壓縮感知的采用視頻幀固定分組形式的視頻編解碼器的重構(gòu)效果較差，同時(shí)也使超分辨率重建出現(xiàn)病態(tài)問(wèn)題。為解決這些問(wèn)題，文章提出一種基于壓縮感知的自適應(yīng)幀圖像分組的視頻編解碼器，同時(shí)又在超分辨率重建算法中提出了L曲線的自適應(yīng)時(shí)空正則化系數(shù)計(jì)算方法，可以自適應(yīng)地計(jì)算正規(guī)化系數(shù)。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠很好地解決上述問(wèn)題從而重構(gòu)出視覺(jué)效果良好的視頻幀圖像。

發(fā)表于：6/8/2017

基于多尺度的水下圖像顯著性區(qū)域檢測(cè)[模擬設(shè)計(jì)][汽車電子]

圖像顯著性檢測(cè)在目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、視覺(jué)信息挖掘等研究中具有重要價(jià)值，而水下圖像研究又是海洋相關(guān)學(xué)科的基礎(chǔ)。文章針對(duì)水下圖像特性，提出一種結(jié)合Retinex圖像增強(qiáng)和超像素分割算法的多尺度顯著性區(qū)域檢測(cè)方法，以獲取均勻、清晰的顯著圖。在每個(gè)尺度上進(jìn)行超像素顯著性估計(jì)和貝葉斯概率估計(jì)，將不同尺度的顯著圖進(jìn)行加權(quán)求和與導(dǎo)向?yàn)V波，得到平滑且邊緣清晰的顯著圖。根據(jù)水下不同倍數(shù)的衰減距離建立數(shù)據(jù)集，驗(yàn)證了該算法具有較強(qiáng)的魯棒性。

發(fā)表于：6/8/2017

開(kāi)關(guān)柜局部放電檢測(cè)儀器的設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][其他]

根據(jù)國(guó)家電網(wǎng)公司頒布的以地電波檢測(cè)作為開(kāi)關(guān)柜帶電檢測(cè)手段的相關(guān)規(guī)定，提出了一種基于ARM9平臺(tái)的便攜式開(kāi)關(guān)柜局部放電檢測(cè)儀。該儀器采用峰值檢測(cè)電路對(duì)局部放電信號(hào)進(jìn)行特征參數(shù)提取，避免了傳統(tǒng)上采用 A/D 采樣后產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)量，方便手持系統(tǒng)更好地對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。

發(fā)表于：6/8/2017

一種新型分布式智能燒嘴控制器設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

介紹了一種新型分布式智能燒嘴控制器。針對(duì)數(shù)據(jù)傳輸和工況環(huán)境的不同要求，MCU主控制器可以不斷升級(jí)，以適應(yīng)事務(wù)控制的擴(kuò)充和處理速度的提高。對(duì)火焰大小的檢測(cè)提出了使用離子定向移動(dòng)來(lái)判斷，并且創(chuàng)新地提出了用μA電流的大小來(lái)數(shù)字化火焰的大小，通過(guò)三角形斬波技術(shù)實(shí)現(xiàn)正常火焰范圍的界定。采用阻容移相技術(shù)和光耦的規(guī)律性開(kāi)啟簡(jiǎn)單有效地實(shí)現(xiàn)了對(duì)點(diǎn)火信號(hào)的特殊占空比要求。引入ProfibusDP技術(shù)實(shí)現(xiàn)了智能燒嘴控制器的從站化，使得遠(yuǎn)端控制室能夠方便地掌握當(dāng)前燒嘴的工作狀況。在軟件程序設(shè)計(jì)上注重冗余設(shè)計(jì)和故障緊急處理機(jī)制。這種新型的分布式燒嘴控制器具有廣闊的使用前景。

發(fā)表于：6/8/2017

便攜式系統(tǒng)PDS分析與設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

研究了模擬、數(shù)字和射頻混合電路便攜式設(shè)備中PCB板電源傳輸系統(tǒng)（PDS）的設(shè)計(jì)方法，以及由電源傳輸系統(tǒng)引起的信號(hào)完整性問(wèn)題。對(duì)PDS去耦網(wǎng)絡(luò)中電容容量和數(shù)量做了定量和定性分析及研究，從電容提供電流速度這一角度給出了電容在PCB設(shè)計(jì)中布局的方法，以及電源傳輸系統(tǒng)引起的信號(hào)完整性問(wèn)題的解決方法。該方法是經(jīng)過(guò)大量智能便攜式產(chǎn)品設(shè)計(jì)和測(cè)試總結(jié)與歸納后得出的，解決了設(shè)計(jì)和測(cè)試過(guò)程中出現(xiàn)的很多問(wèn)題，也為新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)在電源設(shè)計(jì)方面提供了新思路。

發(fā)表于：6/8/2017

基于多核處理器S698PM的終端系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

隨著航天技術(shù)的不斷發(fā)展和研究的不斷深入，星載數(shù)據(jù)總線作為航天器中各個(gè)設(shè)備和子系統(tǒng)之間的“骨架”和“神經(jīng)”，其對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)奶幚砟芰χ苯佑绊懼麄€(gè)系統(tǒng)的性能，為此需要一種高速、可擴(kuò)展、低功耗、低成本的通用通信鏈路接口來(lái)滿足星載數(shù)據(jù)傳輸要求。文章主要闡述了針對(duì)星務(wù)計(jì)算機(jī)上基于S698PM的CPCI接口的Space Wire數(shù)據(jù)總線終端系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)，為今后S698PM多核處理器和Space Wire總線在我國(guó)其他航天任務(wù)中的應(yīng)用打下了良好的基礎(chǔ)。

發(fā)表于：6/8/2017

基于STC12C5A60S2的純剪切應(yīng)力測(cè)試儀控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

介紹了一種檢測(cè)道路施工中瀝青混凝土內(nèi)部結(jié)構(gòu)剪應(yīng)變與剪應(yīng)力關(guān)系的工程材料純剪切應(yīng)力測(cè)試儀器。設(shè)計(jì)了基于STC12C5A60S2的剪應(yīng)力測(cè)試儀的控制器機(jī)械裝置、控制系統(tǒng)?？刂葡到y(tǒng)由數(shù)據(jù)采集模塊、微控制單元、顯示模塊、打印模塊、電機(jī)控制模塊組成。該純剪切應(yīng)力測(cè)試儀經(jīng)過(guò)實(shí)際測(cè)試，能夠?qū)炷翗悠愤M(jìn)行純剪切應(yīng)力測(cè)試，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠，測(cè)試數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度高，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，可以推廣。

發(fā)表于：6/8/2017

一種加Nuttall窗三譜線插值FFT諧波檢測(cè)算法[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為獲取電網(wǎng)中的諧波量的精準(zhǔn)估測(cè)，給出采用Nuttall窗體模式的FFT方法。為獲取波形的突變部分，采用小波變化檢測(cè)數(shù)據(jù)的暫態(tài)狀況。為判斷方法的性能，選取MATLAB進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明檢測(cè)所得的幅值和相位結(jié)果較為精確，并且得到擬合層級(jí)僅作用于基波檢測(cè)結(jié)果。

發(fā)表于：6/7/2017

一種HEVC標(biāo)準(zhǔn)中IDCT變換的FPGA實(shí)現(xiàn)[可編程邏輯][汽車電子]

為降低新一代高效視頻編碼(HEVC)標(biāo)準(zhǔn)中解碼端多尺寸逆離散余弦變換(Inverse Discrete Cosine Transform，IDCT)中的資源消耗，設(shè)計(jì)了一種IDCT硬件電路結(jié)構(gòu)。通過(guò)使用現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(Field-Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA)內(nèi)部嵌入式RAM單元進(jìn)行矩陣轉(zhuǎn)置運(yùn)算，從而減少了對(duì)內(nèi)部寄存器的使用。對(duì)IDCT系數(shù)矩陣進(jìn)行分解得到不同尺寸下的統(tǒng)一運(yùn)算電路結(jié)構(gòu)，利用流水線技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)算單元的加速，同時(shí)采用并行數(shù)據(jù)調(diào)度減少數(shù)據(jù)處理等待時(shí)間。設(shè)計(jì)結(jié)果表明，設(shè)計(jì)吞吐量為3.6點(diǎn)/時(shí)鐘周期，滿足了4k×2k@30 f/s視頻信號(hào)的實(shí)時(shí)處理需求。

發(fā)表于：6/7/2017

Dijkstra算法的并行實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

文章研究了一種多核架構(gòu)下基于OpenMP的Dijkstra并行算法，以Dijkstra算法為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)并行程序。對(duì)傳統(tǒng)Dijkstra算法進(jìn)行分析，明確優(yōu)化方向，再利用OpenMP開(kāi)發(fā)工具對(duì)并行程序進(jìn)行優(yōu)化調(diào)試。結(jié)果表明，文中算法易于操作，并充分利用了多核處理器并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，提高了算法的運(yùn)行效率，驗(yàn)證了算法的優(yōu)越性。

發(fā)表于：6/6/2017

高精度調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)測(cè)距算法的研究[嵌入式技術(shù)][其他]

在調(diào)頻連續(xù)波（FMCW）雷達(dá)測(cè)距算法中，快速傅里葉（FFT）算法頻譜分析的誤差是由FFT頻譜線之間間隔造成的。因此，為了提高FFT算法的測(cè)距精度，減少頻譜分析的誤差，提出了頻移補(bǔ)償?shù)母倪M(jìn)措施。頻移補(bǔ)償?shù)念l譜搬移因子的獲取是利用頻譜圖對(duì)稱性與最值和鄰近兩個(gè)譜線點(diǎn)坐標(biāo)之間的距離差得到的。仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果說(shuō)明，該措施在不大幅提高測(cè)距時(shí)間的情況下得到的最值更接近實(shí)際峰值，可以較好地改進(jìn)雷達(dá)的測(cè)距精度。

發(fā)表于：6/6/2017

基于場(chǎng)向參數(shù)化的肌肉纖維紋理合成研究[嵌入式技術(shù)][其他]

虛擬手術(shù)系統(tǒng)研究是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的一個(gè)重要領(lǐng)域，為了提高肌肉纖維紋理合成的真實(shí)感與實(shí)時(shí)性，文章采用了基于場(chǎng)向參數(shù)化的方法，并結(jié)合最光滑方向場(chǎng)進(jìn)行了三維模型上的肌肉纖維紋理映射與合成，通過(guò)布置奇異點(diǎn)，模擬肌肉纖維損傷的狀態(tài)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了場(chǎng)向參數(shù)化的可視化及肌肉纖維紋理合成的簡(jiǎn)單交互，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與真實(shí)感均得到提高。

發(fā)表于：6/6/2017

基于GA優(yōu)化ELM的船舶交通流預(yù)測(cè)模型[嵌入式技術(shù)][其他]

為了提高船舶交通流預(yù)測(cè)的效率和準(zhǔn)確率，分析了船舶流量預(yù)測(cè)中的影響因素多、非線性、隨機(jī)性等問(wèn)題，建立了ELM(極限學(xué)習(xí)機(jī))預(yù)測(cè)模型。同時(shí)為了避免極限學(xué)習(xí)機(jī)算法受輸入權(quán)值矩陣和隱含層偏差隨機(jī)性的影響,算法又采用GA(遺傳算法)對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入權(quán)值矩陣和隱含層偏差進(jìn)行優(yōu)化,建立GAELM船舶交通流預(yù)測(cè)模型。利用上海洋山港船舶流量對(duì)該模型進(jìn)行了實(shí)例分析，通過(guò)MATLAB仿真進(jìn)行預(yù)測(cè)，將GAELM模型與單純的BP模型、ELM模型進(jìn)行對(duì)比和分析，結(jié)果表明：GA-ELM模型具有更高的預(yù)測(cè)精度和效率，從而能夠相對(duì)準(zhǔn)確、高效地對(duì)船舶交通流量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

發(fā)表于：6/6/2017

0.13 μm CMOS電流模式高精度基準(zhǔn)源設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][汽車電子]

為提升基準(zhǔn)源的精度，降低功耗，設(shè)計(jì)了一種新型帶曲率補(bǔ)償?shù)牡凸膸痘鶞?zhǔn)電路。該電路根據(jù)MOS管亞閾值區(qū)固有指數(shù)關(guān)系去補(bǔ)償PNP型晶體管發(fā)射結(jié)電壓的高階溫度特性，在只增加兩股鏡像電流下，該帶隙基準(zhǔn)電路與傳統(tǒng)一階低壓帶隙基準(zhǔn)電路相比，具有低功耗和更低的溫漂系數(shù)?；谥行緡?guó)際130 nm COMS工藝，仿真表明，溫度在-20 ℃～80 ℃范圍內(nèi)，溫漂為4.6 ppm/℃，電源抑制比為60 dB，輸出基準(zhǔn)電壓為610 mV，整體電路功耗為820 nW。

發(fā)表于：6/6/2017

車聯(lián)網(wǎng)安全威脅綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

伴隨著車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，其所面臨的安全威脅日漸凸顯，已引起學(xué)術(shù)界、工業(yè)界和政府部門的普遍關(guān)注。作為在智能交通中具有典型性和先進(jìn)性的車聯(lián)網(wǎng)，較之傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)，因其應(yīng)用環(huán)境更加特殊、組網(wǎng)更加復(fù)雜、管理更加困難，其安全威脅更加突出。從數(shù)據(jù)通信角度出發(fā)，提出車聯(lián)網(wǎng)的安全架構(gòu)，重點(diǎn)從車域網(wǎng)安全、車載自組網(wǎng)安全和車載移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)安全3個(gè)方面分析存在和面臨的安全威脅。

發(fā)表于：6/6/2017