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一種基于FPGA實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化正交匹配追蹤算法設(shè)計(jì)[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)壓縮感知重構(gòu)算法中正交匹配追蹤(OMP)算法在每次迭代中不能選取最優(yōu)原子問(wèn)題，對(duì)OMP算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，保證了每次迭代的當(dāng)前觀測(cè)信號(hào)余量最小，并提出了一種基于FPGA 實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化OMP算法硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。在矩陣分解部分采用了修正喬列斯基(Cholesky)分解方法，回避開(kāi)方運(yùn)算，以減少計(jì)算延時(shí)，易于FPGA實(shí)現(xiàn)。整個(gè)系統(tǒng)采用并行計(jì)算、資源復(fù)用技術(shù)，在提高運(yùn)算速度的同時(shí)減少資源利用。在Quartus II 開(kāi)發(fā)環(huán)境下對(duì)該設(shè)計(jì)進(jìn)行了RTL 級(jí)描述，并在FPGA仿真平臺(tái)上進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的正確性。

發(fā)表于：1/12/2017

基于MEMS傳感器的海浪特征參數(shù)的提取[MEMS|傳感技術(shù)][其他]

針對(duì)波浪能發(fā)電過(guò)程中需要實(shí)時(shí)得到海浪頻率、幅值等特征參數(shù)的問(wèn)題，利用STM32F4系列高性能單片機(jī)、MEMS運(yùn)動(dòng)傳感器和GPRS無(wú)線傳輸技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種實(shí)時(shí)的遠(yuǎn)程海浪特征參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。重點(diǎn)描述了監(jiān)測(cè)終端的硬件結(jié)構(gòu)和MEMS運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的姿態(tài)整合，并通過(guò)時(shí)頻域分析算法實(shí)現(xiàn)海浪特征參數(shù)的提取。通過(guò)實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證了該方法的有效性。

發(fā)表于：1/12/2017

基于Django框架的故障診斷和安全評(píng)估平臺(tái)[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

符號(hào)有向圖（SDG）作為一種定性研究方法，在系統(tǒng)推理和圖形繪制上有待改進(jìn)。詳細(xì)描述了計(jì)算機(jī)輔助下的SDG故障診斷和安全評(píng)估平臺(tái)的開(kāi)發(fā)過(guò)程。平臺(tái)的開(kāi)發(fā)基于開(kāi)源Django框架，具有搭建維護(hù)簡(jiǎn)單、操作方便、易于二次開(kāi)發(fā)等特點(diǎn)；利用分層SDG模型和新的推理算法實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的故障診斷和安全評(píng)估，支持故障傳播路徑查詢和分層SDG的自動(dòng)繪制。以田納西-伊斯曼過(guò)程（TEP）為例，對(duì)平臺(tái)的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果證明平臺(tái)推理結(jié)果完備、有效，具有實(shí)際應(yīng)用的前景。

發(fā)表于：1/12/2017

一種分步式Dual slope ADC的研究與設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

介紹了一種分步式Dual slope ADC，并且詳細(xì)介紹了此結(jié)構(gòu)提出的理論基礎(chǔ)、電路的具體結(jié)構(gòu)和仿真結(jié)果。該Dual slope ADC 的系統(tǒng)時(shí)鐘為1 MHz，輸入電壓范圍為0.5 V~4.5 V，電源電壓為5 V。相對(duì)于傳統(tǒng)的Dual slope ADC，此分步式Dual slope ADC不但可以達(dá)到更高的分辨率，而且彌補(bǔ)了傳統(tǒng)的Dual slope ADC的缺點(diǎn)，即對(duì)于全集成電路的大分布電容的要求以及高分辨率轉(zhuǎn)換時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，使得此新型模數(shù)轉(zhuǎn)換器還具有速度快（遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于雙積分ADC的速度）的優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于：1/12/2017

基于PBBShift的ROI編碼方法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

為使觀察者提早了解圖像的大致情況，提出了基于部分背景位平面位移(PBBShift)的感興趣區(qū)域(ROI)編碼方法。該方法將背景(BG)位平面分為兩部分，編碼時(shí)下移剩余的BG位平面，解碼時(shí)可優(yōu)先傳輸ROI系數(shù)和重要的BG系數(shù)，然后傳輸剩余的BG系數(shù)。實(shí)驗(yàn)證明，該方法在低碼率下，ROI和BG質(zhì)量相差無(wú)幾；在高碼率下，ROI獲得比BG更好的質(zhì)量。改進(jìn)的方法在帶寬受限的網(wǎng)絡(luò)中有很大的實(shí)用價(jià)值。

發(fā)表于：1/12/2017

基于分層滑?？刂频腣TOL分星期軌跡跟蹤[嵌入式技術(shù)][航空航天]

摘要：針對(duì)VTOL飛行器的軌跡跟蹤和穩(wěn)定性問(wèn)題，在考慮輸入耦合前提下，提出了一種分層滑?？刂品桨?。首先，將整個(gè)系統(tǒng)分成兩個(gè)子系統(tǒng)，分別設(shè)計(jì)兩個(gè)子系統(tǒng)的滑模面；然后利用其中一個(gè)子系統(tǒng)滑模量來(lái)構(gòu)造中間變量，進(jìn)而構(gòu)造出整個(gè)系統(tǒng)總的滑模面；再利用等效控制法求取系統(tǒng)在該滑模面上的等效控制量，采用李雅普諾夫方法設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的切換控制量，從而獲得系統(tǒng)總的控制量。該控制器能夠保證各個(gè)滑模面的穩(wěn)定性和誤差閉環(huán)系統(tǒng)的全局漸近穩(wěn)定性。最后的仿真結(jié)果表明了該方法的有效性和可行性。

發(fā)表于：1/12/2017

CFI中基于動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分的非平穩(wěn)雜波抑制方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在超聲彩色血流成像(Color Flow Imaging,簡(jiǎn)稱CFI)系統(tǒng)中，為抑制雜波信號(hào)對(duì)血流速度估計(jì)的影響，提出了一種基于動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分的非平穩(wěn)雜波抑制方法。該方法首先根據(jù)回波信號(hào)的能量特性提出動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分法，將回波信號(hào)動(dòng)態(tài)地分割為靜態(tài)組織區(qū)、雜波區(qū)和血流區(qū)三部分；然后根據(jù)信號(hào)的時(shí)域特性，結(jié)合非平穩(wěn)雜波抑制法和多項(xiàng)式回歸法進(jìn)行非平穩(wěn)雜波抑制。仿真結(jié)果表明，該算法濾波后的雜波血流比約為6.120 dB，能較好地抑制非平穩(wěn)雜波信號(hào)，估計(jì)出的血流速度剖面完整，成像質(zhì)量較高；該算法的運(yùn)行時(shí)間約為0.341 4 s，執(zhí)行速度為非平穩(wěn)雜波抑制法的3倍，具有較高的實(shí)時(shí)性。

發(fā)表于：1/11/2017

LTE-A異構(gòu)網(wǎng)中空白子幀的動(dòng)態(tài)配置[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了解決LTE-A異構(gòu)網(wǎng)中負(fù)載均衡和干擾問(wèn)題，3GPP提出了增強(qiáng)型干擾協(xié)調(diào)技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)提出用空白子幀減少微基站邊緣用戶的干擾。從公平性角度討論了動(dòng)態(tài)的空白子幀設(shè)定，并提出了兩種空白子幀配置算法。仿真表明，提出的兩種動(dòng)態(tài)空白子幀設(shè)定方法有效提升了系統(tǒng)的公平性。此外，仿真還對(duì)比了這兩種動(dòng)態(tài)的配置方法，表明最大化公平性的配置方法能夠有效緩解微基站邊緣用戶隨著覆蓋區(qū)域增大吞吐量不斷減小的趨勢(shì)。

發(fā)表于：1/11/2017

基于高效糾錯(cuò)碼的無(wú)線光通信系統(tǒng)性能分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

介紹了弱湍流信道條件下光強(qiáng)閃爍的對(duì)數(shù)正態(tài)分布模型，結(jié)合大氣信道特點(diǎn)，推導(dǎo)了自由空間光通信未編碼系統(tǒng)和RS編碼系統(tǒng)在開(kāi)關(guān)鍵控(OOK)、脈沖位置調(diào)制(PPM)、差分脈沖位置調(diào)制(DPPM)和數(shù)字脈沖間隔調(diào)制(DPIM)方式下的平均誤碼率公式，并用數(shù)值仿真的方法分析了它們的平均誤碼率性能。仿真結(jié)果表明，采用RS編碼可以有效地增加信噪比增益，改善大氣湍流對(duì)通信鏈路性能的惡化，能夠提高系統(tǒng)的抗干擾能力，在無(wú)線光通信系統(tǒng)中將有一定的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：1/11/2017

基于一級(jí)倒立擺模型仿人機(jī)器人控制算法研究[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)仿人機(jī)器人步態(tài)行走不穩(wěn)定的問(wèn)題，以倒立擺為控制對(duì)象，建立仿人機(jī)器人步態(tài)行走數(shù)學(xué)模型。以仿人機(jī)器人姿態(tài)角和位移建立雙閉環(huán)控制系統(tǒng)，采用PID控制算法對(duì)仿人機(jī)器人姿態(tài)角和位移進(jìn)行調(diào)節(jié)。以19自由度仿人機(jī)器人進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，表明了所采用仿人機(jī)器人步態(tài)行走系統(tǒng)PID控制算法的正確性及高精確度。系統(tǒng)響應(yīng)穩(wěn)定，超調(diào)<0.3%，調(diào)節(jié)時(shí)間<0.2 s，關(guān)節(jié)輸出相對(duì)誤差最大值為2.25%，可實(shí)現(xiàn)仿人機(jī)器人穩(wěn)定的步態(tài)行走。

發(fā)表于：1/11/2017

無(wú)線電能傳輸系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

無(wú)線供電系統(tǒng)中線圈、線圈間互感、補(bǔ)償電容、諧振頻率各個(gè)參數(shù)之間相互制約、相互影響，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是一個(gè)多參數(shù)、多變量的優(yōu)化問(wèn)題。以往的參數(shù)優(yōu)化一般是單參數(shù)優(yōu)化而且只優(yōu)化到互感，并沒(méi)有優(yōu)化到具體的匝數(shù)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)需要較大修正。為解決此問(wèn)題，在得到系統(tǒng)的傳輸功率和效率模型的基礎(chǔ)上，利用線圈匝數(shù)與自感互感的關(guān)系，以PS型拓?fù)錇閮?yōu)化對(duì)象，給出了系統(tǒng)的非線性數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，利用遺傳算法得出了系統(tǒng)的最優(yōu)設(shè)計(jì)參數(shù)。最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究證明了理論分析與設(shè)計(jì)方法的正確性。

發(fā)表于：1/11/2017

微震定位系統(tǒng)中拾震器布陣研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

對(duì)微震監(jiān)測(cè)中拾震器陣列進(jìn)行科學(xué)有效的布置是保證微震定位系統(tǒng)能有效運(yùn)行的一個(gè)關(guān)鍵條件，設(shè)計(jì)了4種拾震器陣列布設(shè)方案，使煤礦中微震定位監(jiān)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行得更加科學(xué)有效。首先建立復(fù)雜地質(zhì)模型，利用微變網(wǎng)格射線追蹤正演模擬出微震源起震到拾震器陣列接收信號(hào)的過(guò)程，然后在施加隨機(jī)擾動(dòng)的情況下，利用粒子群-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（PSO-BP）反演推算出震源位置，最后通過(guò)震源位置的誤差來(lái)分析各個(gè)布陣方案的特點(diǎn)，同時(shí)分析了陣列中拾震器數(shù)量的合理值。研究結(jié)果表明，在微震監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中拾震器利用率最高的情況下，可以給出準(zhǔn)確、合理、有效的拾震器布陣方案。

發(fā)表于：1/11/2017

耳夾式可穿戴體征參數(shù)感測(cè)裝置的設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

近年來(lái)，可穿戴設(shè)備逐步受到醫(yī)療領(lǐng)域的關(guān)注，而消防部隊(duì)承擔(dān)的應(yīng)急救援工作任務(wù)日益繁重，確保消防官兵在滅火救援行動(dòng)中的人身安全具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。為此設(shè)計(jì)了一種基于消防安全的耳夾式可穿戴裝置，通過(guò)光電轉(zhuǎn)換方式采集脈搏波信號(hào)，然后采用CC2640濾波處理后得到血氧飽和度和脈率的體征參數(shù)，再通過(guò)無(wú)線藍(lán)牙將數(shù)據(jù)傳輸，從而實(shí)現(xiàn)消防指揮中心對(duì)消防員身體狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。該裝置具有體積小、重量輕、功耗低及可穿戴的特點(diǎn)，可應(yīng)用于消防、公安等部門。

發(fā)表于：1/11/2017

電動(dòng)汽車遠(yuǎn)程監(jiān)控與服務(wù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

針對(duì)電動(dòng)汽車設(shè)計(jì)了遠(yuǎn)程監(jiān)控與服務(wù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)采集和無(wú)線遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸，實(shí)現(xiàn)了車輛運(yùn)行參數(shù)的實(shí)時(shí)上傳與存儲(chǔ)。車載控制器完成數(shù)據(jù)采集與發(fā)送，服務(wù)器按照模型對(duì)象對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、分析與處理，客戶端為用戶提供監(jiān)控和命令視圖，實(shí)現(xiàn)車輛的監(jiān)控功能。服務(wù)器通過(guò)對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理獲取車輛服務(wù)信息并發(fā)送給車載終端控制器，實(shí)現(xiàn)車輛的遠(yuǎn)程服務(wù)功能。該系統(tǒng)在長(zhǎng)城A0級(jí)小型城市純電動(dòng)轎車試驗(yàn)樣車上測(cè)試，具有良好的實(shí)用性及穩(wěn)定性。

發(fā)表于：1/11/2017

云計(jì)算技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

云計(jì)算基于開(kāi)放的互聯(lián)網(wǎng)，使得其面臨眾多安全風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，為使風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受范圍，評(píng)估是十分必要的。云計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因素復(fù)雜多樣，用德?tīng)柗品ń⒃朴?jì)算技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，凝練了云計(jì)算環(huán)境下技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的主要因素，并用模糊集與熵權(quán)理論對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。通過(guò)實(shí)例分析，驗(yàn)證了該方法是可行的、有效的。

發(fā)表于：1/11/2017