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

目前臨床上對(duì)無法自主排尿病人的排尿護(hù)理通常采用間歇性導(dǎo)尿技術(shù)，該方法對(duì)醫(yī)護(hù)人員經(jīng)驗(yàn)要求較高，且無法進(jìn)行排尿訓(xùn)練，護(hù)理不當(dāng)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(jìn)行輔助排尿，設(shè)計(jì)了一種基于模糊控制算法的排尿輔助護(hù)理儀，最后通過膀胱模擬實(shí)驗(yàn)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(yuǎn)程控制的兩輪自平衡車設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

當(dāng)前市場(chǎng)上已有的平衡車需要站在車上操作遙桿來進(jìn)行控制，應(yīng)用范圍小，因此設(shè)計(jì)了以STM32單片機(jī)作為主控芯片，配合Android上位機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)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(shí)時(shí)記錄周邊環(huán)境情況，促使相應(yīng)處理機(jī)制對(duì)環(huán)境做出應(yīng)答，保證使用者擁有一個(gè)更加安全、可靠、使用壽命更長(zhǎng)的可遠(yuǎn)程控制自主平衡車。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的兩輪自平衡車平衡穩(wěn)定性好，抗干擾能力強(qiáng)，能實(shí)現(xiàn)Android系統(tǒng)的遠(yuǎn)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(jì)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(dòng)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(duì)動(dòng)力鋰離子電池進(jìn)行多種特性實(shí)驗(yàn)，分析了鋰離子電池的動(dòng)態(tài)特性，提出了二階RC等效電路模型，并驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性。在電路模型基礎(chǔ)上運(yùn)用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法搭建了MATLAB/Siumlink平臺(tái)上的仿真模型，通過仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比，驗(yàn)證該模型具有較高的估算精度，可用于鋰離子電池SOC的實(shí)時(shí)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(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與地圖構(gòu)建（SLAM）過程中的難點(diǎn)問題之一即是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。結(jié)合獨(dú)立兼容最近鄰（ICNN）算法計(jì)算復(fù)雜度低和聯(lián)合相容分枝定界（JCBB）算法關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確度高的優(yōu)點(diǎn)，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(cè)特征子集和局部地圖特征子集運(yùn)行ICNN算法進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，若算法失敗，則采用JCBB算法重新計(jì)算以保證算法精確度。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法運(yùn)行時(shí)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(fēng)力提水機(jī)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(dòng)機(jī)(Brushless DC Motor，BLDCM)控制器為核心的小型風(fēng)力提水機(jī)系統(tǒng)的MATLAB/Simulink仿真模型。闡述了無刷直流電動(dòng)機(jī)的工作原理，對(duì)小型風(fēng)力提水機(jī)控制系統(tǒng)進(jìn)行了數(shù)學(xué)建模和仿真分析，并重點(diǎn)對(duì)BLDCM轉(zhuǎn)速閉環(huán)系統(tǒng)的運(yùn)行情況進(jìn)行了仿真，驗(yàn)證了該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)閉環(huán)調(diào)速，能根據(jù)風(fēng)力大小自動(dòng)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(jī)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(huì)互動(dòng)和信息共享，但是它存在隱私安全問題。針對(duì)用戶隱私保護(hù)問題，提出了一種保護(hù)機(jī)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(jī)制，通過定義數(shù)據(jù)擁有者、利益相關(guān)者和信任度三個(gè)因素來描述其控制機(jī)制，對(duì)于新方案重點(diǎn)協(xié)作策略規(guī)則和信任度的計(jì)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(hù)，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(qiáng)

發(fā)表于：3/13/2017

基于PCM編碼的模擬信號(hào)數(shù)字化實(shí)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(jì)算思路，通過對(duì)極性碼C1，段落碼C2C3C4，段內(nèi)碼C5C6C7C8的計(jì)算，得到PCM的8位二進(jìn)制編碼、編碼電平及編碼量化誤差。三種計(jì)算方法結(jié)果一致，表明了三種計(jì)算方法的有效性。最后，在MATLAB上對(duì)PCM編碼進(jìn)行了仿真，并總結(jié)了三種計(jì)算方法的特點(diǎn)，對(duì)PCM編碼的計(jì)算及實(shí)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(hào)檢測(cè)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(hào)檢測(cè)性能，提出了一種基于稀疏表示的非相干檢測(cè)方法。此方法考慮了稀疏表示的原理及特點(diǎn), 以稀疏信號(hào)分解、主成分分析及特征信號(hào)提取為基礎(chǔ), 通過利用假設(shè)檢驗(yàn)方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行最終判決, 實(shí)現(xiàn)了在密集多徑環(huán)境下的信號(hào)檢測(cè)。仿真驗(yàn)證了所提方案的可行性，對(duì)比了傳統(tǒng)方案和所提方案的檢測(cè)性能，結(jié)果表明該方法具有更好的檢測(cè)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(cè)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(jì)主要是減少能源消耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)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(cè)聚類算法，此算法能適應(yīng)能源和目標(biāo)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(diǎn)選擇簇頭。相對(duì)于具有較低剩余能源的節(jié)點(diǎn)來說，具有較高剩余能源的節(jié)點(diǎn)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(jìn)行廣播時(shí)的能源消耗和延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間, 建立了一種用于常規(guī)數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)的能源消耗預(yù)測(cè)模式。相對(duì)于目前聚類的算法來說，仿真結(jié)果表明該算法可實(shí)現(xiàn)更長(zhǎng)傳感網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間、更高能源效率和卓越網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)質(zhì)量。

發(fā)表于：3/13/2017

基于知識(shí)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(shí)在指揮控制中的作用機(jī)理，以提升軍隊(duì)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(biāo)，設(shè)計(jì)基于知識(shí)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(shí)表示技術(shù)構(gòu)建決策任務(wù)空間知識(shí)體系，研究面向情景空間的智能化知識(shí)服務(wù)技術(shù)，提出基于產(chǎn)生式規(guī)則的指揮實(shí)體靜態(tài)決策推理模型和基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)的動(dòng)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(zhǔn)備。

發(fā)表于：3/13/2017

基于Leap Motion指尖位置的手勢(shì)提取和識(shí)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(jìn)行手勢(shì)提取和識(shí)別的研究方案。采用Leap Motion傳感器進(jìn)行手勢(shì)的三維空間坐標(biāo)信息采集，從中提取指尖坐標(biāo)及方向向量信息，建立手勢(shì)識(shí)別模型，構(gòu)建手勢(shì)特征數(shù)據(jù)。對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后輸入到支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)特定手勢(shì)的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的手勢(shì)識(shí)別方案平均識(shí)別精度達(dá)到97.33%，具有較高的準(zhǔn)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(biāo)輪廓檢測(cè)算法[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)復(fù)雜背景下的傳統(tǒng)目標(biāo)輪廓檢測(cè)算法受圖像對(duì)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(cè)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(duì)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(jìn)行了改進(jìn)，去除了大量的噪聲；最后，提出各向同性周邊抑制模型對(duì)上述模型進(jìn)行優(yōu)化，抑制紋理邊緣，使真實(shí)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(dòng)展示系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)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(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，描繪出手的輪廓并且根據(jù)深度信息識(shí)別出手勢(shì)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(huì)進(jìn)行相應(yīng)的動(dòng)作，比如移動(dòng)、放大、旋轉(zhuǎn)等。測(cè)試結(jié)果表明，系統(tǒng)工作穩(wěn)定可靠，體驗(yàn)者能夠通過體感交互技術(shù)較好地對(duì)虛擬文物進(jìn)行控制。虛擬文物互動(dòng)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(dòng)識(shí)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(cuò)概率，提出了一種基于OpenCV和LSSVM的數(shù)字儀表自動(dòng)識(shí)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(cè)與Hough變換相結(jié)合的算法對(duì)儀表圖像的傾斜角度進(jìn)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(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理和字符定位分割；最后，進(jìn)行字符特征提取并利用最小二乘支持向量機(jī)算法對(duì)儀表讀數(shù)進(jìn)行識(shí)別。經(jīng)過大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，與現(xiàn)有的儀表讀數(shù)識(shí)別方法相比，該方法具有更好的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字儀表的自動(dòng)識(shí)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(shí)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(shí)間。在屏幕內(nèi)容編碼的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái)SCM5.4的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本算法可以降低21%的編碼時(shí)間，同時(shí)只引起0.93%的BDRate的上升。

發(fā)表于：3/13/2017