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一種排尿輔助護理儀設(shè)計[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

目前臨床上對無法自主排尿病人的排尿護理通常采用間歇性導(dǎo)尿技術(shù)，該方法對醫(yī)護人員經(jīng)驗要求較高，且無法進行排尿訓(xùn)練，護理不當容易造成并發(fā)感染，影響患者康復(fù)。為了能更好地幫助病人進行輔助排尿，設(shè)計了一種基于模糊控制算法的排尿輔助護理儀，最后通過膀胱模擬實驗裝置證明其控制效果。

發(fā)表于：3/13/2017

基于STM32與Android系統(tǒng)遠程控制的兩輪自平衡車設(shè)計[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

當前市場上已有的平衡車需要站在車上操作遙桿來進行控制，應(yīng)用范圍小，因此設(shè)計了以STM32單片機作為主控芯片，配合Android上位機進行遠程控制的系統(tǒng)。車載攝像頭傳感器和溫濕度傳感器可以實時記錄周邊環(huán)境情況，促使相應(yīng)處理機制對環(huán)境做出應(yīng)答，保證使用者擁有一個更加安全、可靠、使用壽命更長的可遠程控制自主平衡車。實驗結(jié)果表明，設(shè)計的兩輪自平衡車平衡穩(wěn)定性好，抗干擾能力強，能實現(xiàn)Android系統(tǒng)的遠程平衡控制。

發(fā)表于：3/13/2017

鋰離子電池特性建模與SOC估算算法的研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

鋰離子電池管理系統(tǒng)設(shè)計及荷電狀態(tài)（SOC）估算依賴于電池等效電路模型的建立，在幾種常見的動力鋰離子電池等效電路模型分析與比較的基礎(chǔ)上，通過對動力鋰離子電池進行多種特性實驗，分析了鋰離子電池的動態(tài)特性，提出了二階RC等效電路模型，并驗證了模型的準確性。在電路模型基礎(chǔ)上運用擴展卡爾曼濾波算法搭建了MATLAB/Siumlink平臺上的仿真模型，通過仿真和實驗結(jié)果的對比，驗證該模型具有較高的估算精度，可用于鋰離子電池SOC的實時估算。

發(fā)表于：3/13/2017

基于激光傳感器的SLAM數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的研究[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

移動機器人同時定位與地圖構(gòu)建（SLAM）過程中的難點問題之一即是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。結(jié)合獨立兼容最近鄰（ICNN）算法計算復(fù)雜度低和聯(lián)合相容分枝定界（JCBB）算法關(guān)聯(lián)準確度高的優(yōu)點，提出一種基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)預(yù)處理的混合數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法。首先經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理，選取合適的觀測特征子集和局部地圖特征子集運行ICNN算法進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，若算法失敗，則采用JCBB算法重新計算以保證算法精確度。仿真實驗結(jié)果表明，該算法運行時間短，精確度高，適用于各種復(fù)雜環(huán)境。

發(fā)表于：3/13/2017

離網(wǎng)型風力提水機智能控制系統(tǒng)仿真研究[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

著重研究了以無刷直流電動機(Brushless DC Motor，BLDCM)控制器為核心的小型風力提水機系統(tǒng)的MATLAB/Simulink仿真模型。闡述了無刷直流電動機的工作原理，對小型風力提水機控制系統(tǒng)進行了數(shù)學(xué)建模和仿真分析，并重點對BLDCM轉(zhuǎn)速閉環(huán)系統(tǒng)的運行情況進行了仿真，驗證了該系統(tǒng)可實現(xiàn)閉環(huán)調(diào)速，能根據(jù)風力大小自動提高出水量。

發(fā)表于：3/13/2017

一種新型在線社交網(wǎng)絡(luò)協(xié)作訪問控制機制[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在線社交網(wǎng)絡(luò)可以為數(shù)字用戶提供社會互動和信息共享，但是它存在隱私安全問題。針對用戶隱私保護問題，提出了一種保護機制，允許用戶在協(xié)作條件下控制訪問共享資源。這種新的在線社交網(wǎng)路協(xié)作訪問控制機制，通過定義數(shù)據(jù)擁有者、利益相關(guān)者和信任度三個因素來描述其控制機制，對于新方案重點協(xié)作策略規(guī)則和信任度的計算，給出了具體的解釋。研究結(jié)果表明，用戶共享內(nèi)容的安全問題很大程度上得到保護，且不論單用戶訪問還是多用戶訪問，隱私安全大大得到加強

發(fā)表于：3/13/2017

基于PCM編碼的模擬信號數(shù)字化實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

用A律13折線近似PCM編碼的過程，總結(jié)了三種不同的計算思路，通過對極性碼C1，段落碼C2C3C4，段內(nèi)碼C5C6C7C8的計算，得到PCM的8位二進制編碼、編碼電平及編碼量化誤差。三種計算方法結(jié)果一致，表明了三種計算方法的有效性。最后，在MATLAB上對PCM編碼進行了仿真，并總結(jié)了三種計算方法的特點，對PCM編碼的計算及實現(xiàn)具有一定的借鑒意義。

發(fā)表于：3/13/2017

基于稀疏表示的密集多徑非相干信號檢測方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了提高在密集多徑信道下信號檢測性能，提出了一種基于稀疏表示的非相干檢測方法。此方法考慮了稀疏表示的原理及特點, 以稀疏信號分解、主成分分析及特征信號提取為基礎(chǔ), 通過利用假設(shè)檢驗方法對信號進行最終判決, 實現(xiàn)了在密集多徑環(huán)境下的信號檢測。仿真驗證了所提方案的可行性，對比了傳統(tǒng)方案和所提方案的檢測性能，結(jié)果表明該方法具有更好的檢測能力。

發(fā)表于：3/13/2017

多層無線異質(zhì)傳感網(wǎng)絡(luò)的高效節(jié)能預(yù)測聚類算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

無線傳感網(wǎng)絡(luò)設(shè)計主要是減少能源消耗，延長網(wǎng)絡(luò)生存時間。介紹了一種異質(zhì)傳感網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于現(xiàn)存聚類算法的研究，并提出了一種高效節(jié)能的預(yù)測聚類算法，此算法能適應(yīng)能源和目標異質(zhì)的傳感網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)能源和通信成本等各種因素，該算法能使節(jié)點選擇簇頭。相對于具有較低剩余能源的節(jié)點來說，具有較高剩余能源的節(jié)點成為簇頭的概率較大，因此可以均勻消耗網(wǎng)絡(luò)能源。為了減少聚類階段進行廣播時的能源消耗和延長網(wǎng)絡(luò)生存時間, 建立了一種用于常規(guī)數(shù)據(jù)采集節(jié)點的能源消耗預(yù)測模式。相對于目前聚類的算法來說，仿真結(jié)果表明該算法可實現(xiàn)更長傳感網(wǎng)絡(luò)生存時間、更高能源效率和卓越網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測質(zhì)量。

發(fā)表于：3/13/2017

基于知識的指控系統(tǒng)智能決策關(guān)鍵技術(shù)研究[嵌入式技術(shù)][其他]

著眼于知識在指揮控制中的作用機理，以提升軍隊指揮控制系統(tǒng)智能決策的科學(xué)性、智能化和適應(yīng)性為目標，設(shè)計基于知識的指揮控制系統(tǒng)智能決策框架結(jié)構(gòu)，采用基于本體的知識表示技術(shù)構(gòu)建決策任務(wù)空間知識體系，研究面向情景空間的智能化知識服務(wù)技術(shù)，提出基于產(chǎn)生式規(guī)則的指揮實體靜態(tài)決策推理模型和基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)的動態(tài)決策推理模型，旨在為未來我軍智能化指揮控制系統(tǒng)的論證和建設(shè)提供理論與技術(shù)準備。

發(fā)表于：3/13/2017

基于Leap Motion指尖位置的手勢提取和識別技術(shù)研究[嵌入式技術(shù)][其他]

Leap Motion是最近推出的一款比較新穎的手部信息采集設(shè)備，它能夠高精度、高幀率地跟蹤捕獲手部信息，基于此特性，本文闡述了一種基于指尖位置和方向信息進行手勢提取和識別的研究方案。采用Leap Motion傳感器進行手勢的三維空間坐標信息采集，從中提取指尖坐標及方向向量信息，建立手勢識別模型，構(gòu)建手勢特征數(shù)據(jù)。對特征數(shù)據(jù)進行歸一化處理后輸入到支持向量機進行訓(xùn)練，實現(xiàn)對特定手勢的識別。實驗結(jié)果表明，提出的手勢識別方案平均識別精度達到97.33%，具有較高的準確性和魯棒性。

發(fā)表于：3/13/2017

基于相位一致的周邊抑制目標輪廓檢測算法[嵌入式技術(shù)][其他]

針對復(fù)雜背景下的傳統(tǒng)目標輪廓檢測算法受圖像對比度及亮度變化影響，且存在過多噪聲與輪廓弱化等問題，提出一種新的相位一致性周邊抑制輪廓檢測算法。算法首先根據(jù)相位一致性(PC)原理，應(yīng)用Log_Gabor 構(gòu)造相位一致性模型，克服了對比度與亮度改變的影響；其次，引入全變差去噪模型，基于相位一致性進行了改進，去除了大量的噪聲；最后，提出各向同性周邊抑制模型對上述模型進行優(yōu)化，抑制紋理邊緣，使真實輪廓更突出。仿真結(jié)果顯示，與PC模型和周邊抑制算法相比，新算法的精度更高, 明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法, 并具有較高的穩(wěn)定性。

發(fā)表于：3/13/2017

基于Kinect虛擬文物互動展示系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[顯示光電][其他]

利用Kinect的局部骨骼追蹤技術(shù)，捕獲人體數(shù)據(jù)、彩色數(shù)據(jù)和深度數(shù)據(jù)，對采集到的數(shù)據(jù)進行分析，描繪出手的輪廓并且根據(jù)深度信息識別出手勢的意思，做邏輯處理后，通過Kinect設(shè)備將信息發(fā)送給PC，形成操作命令映射到虛擬文物上，虛擬文物會進行相應(yīng)的動作，比如移動、放大、旋轉(zhuǎn)等。測試結(jié)果表明，系統(tǒng)工作穩(wěn)定可靠，體驗者能夠通過體感交互技術(shù)較好地對虛擬文物進行控制。虛擬文物互動展示系統(tǒng)突破了傳統(tǒng)文物的展示方式，使觀眾積極參與到展覽之中。

發(fā)表于：3/13/2017

基于OpenCV和LSSVM的數(shù)字儀表讀數(shù)自動識別[顯示光電][其他]

為了提高儀表讀數(shù)及記錄的工作效率，減少人工干預(yù)并降低出錯概率，提出了一種基于OpenCV和LSSVM的數(shù)字儀表自動識別方法。首先選取免驅(qū)的USB攝像頭采集儀表圖像，然后采用Canny檢測與Hough變換相結(jié)合的算法對儀表圖像的傾斜角度進行校正；利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、Otsu算法以及連通域提取對圖像進行預(yù)處理和字符定位分割；最后，進行字符特征提取并利用最小二乘支持向量機算法對儀表讀數(shù)進行識別。經(jīng)過大量的實驗驗證，與現(xiàn)有的儀表讀數(shù)識別方法相比，該方法具有更好的準確性，實現(xiàn)了數(shù)字儀表的自動識別功能。

發(fā)表于：3/13/2017

基于調(diào)色板模式的屏幕視頻幀內(nèi)編碼快速算法[顯示光電][其他]

基于HEVC的屏幕視頻編碼根據(jù)屏幕視頻的特征，引入了調(diào)色板模式、基于Hash的塊匹配算法等新技術(shù)。這些新技術(shù)雖然提升了編碼的質(zhì)量，但同時增加了編碼器的復(fù)雜度。為降低屏幕視頻編碼器的復(fù)雜度，提出了一種基于調(diào)色板模式的屏幕視頻幀內(nèi)編碼快速算法。該算法結(jié)合了屏幕視頻的特征和幀內(nèi)編碼模式的空間相關(guān)性，有效地減少了幀內(nèi)編碼單元的模式搜索范圍。該算法可以在保證視頻編碼質(zhì)量的前提下，有效降低編碼復(fù)雜度，減少編碼時間。在屏幕內(nèi)容編碼的標準測試平臺SCM5.4的實驗結(jié)果顯示，本算法可以降低21%的編碼時間，同時只引起0.93%的BDRate的上升。

發(fā)表于：3/13/2017