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基于紅外傳感及IC卡終端的座位管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][安防電子]

介紹了一種基于現(xiàn)有圖書館刷卡選座系統(tǒng)，由STC15系列單片機(jī)、NRF24L01型WiFi通信模塊、LED 顯示和HC-SR501型紅外傳感器實(shí)現(xiàn)的圖書館智能座位管理系統(tǒng)。其通過紅外傳感及時(shí)監(jiān)控圖書館座位的使用情況，同時(shí)利用單片機(jī)對(duì)座位閑置時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行計(jì)時(shí)，并對(duì)惡意占用的座位重新分配。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了圖書館座位的全智能化管理,為解決高校圖書館“座位荒”問題提供了一種新的方案。

發(fā)表于：1/6/2017

基于K60的四軸飛行器環(huán)境信息采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

為能全面實(shí)時(shí)地采集環(huán)境信息數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了四軸飛行器環(huán)境信息采集系統(tǒng)。本設(shè)計(jì)采用Freescale K60微控制器作為主控芯片，MPU6050慣性測(cè)量傳感器和AK8975三軸磁羅盤作為慣性導(dǎo)航單元，使用PID控制算法并以PWM方式驅(qū)動(dòng)三相無刷電機(jī)，從而控制四軸飛行器飛行姿態(tài)。通過2.4 GHz和5.8 GHz頻段將采集到的溫/濕度、PM2.5/PM10濃度、攝像頭采集圖像等信息傳輸?shù)娇刂婆_(tái)。經(jīng)測(cè)試，該系統(tǒng)滿足不同環(huán)境下及時(shí)采集數(shù)據(jù)、有效視頻監(jiān)測(cè)的要求，對(duì)實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)有一定的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：1/6/2017

基于指紋識(shí)別的實(shí)驗(yàn)室門禁管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

為提高實(shí)驗(yàn)室管理效能,加強(qiáng)高校實(shí)驗(yàn)室安全，設(shè)計(jì)了一種以STM32微處理器、STC89C52單片機(jī)為核心的可視化指紋識(shí)別門禁控制管理系統(tǒng)，其中STC89C52用于FM-180指紋識(shí)別模塊及門禁的控制，STM32作為管理系統(tǒng)核心模塊，兩者通過2.4 G無線通信模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步，系統(tǒng)可完成指紋的錄入、識(shí)別、修改、刪除、進(jìn)入人數(shù)統(tǒng)計(jì)、被拒人數(shù)統(tǒng)計(jì)、人員進(jìn)入時(shí)間顯示等功能。

發(fā)表于：1/6/2017

關(guān)聯(lián)規(guī)則在藝術(shù)品股票預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用[其他][其他]

股票市場(chǎng)瞬息萬變，每天產(chǎn)生大量的交易數(shù)據(jù)。隨著藝術(shù)品股票市場(chǎng)的興起，越來越多的人投資于藝術(shù)品股票。由于藝術(shù)品股票價(jià)格受多方面的影響，需要尋求更為有效的方法來對(duì)藝術(shù)品交易市場(chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。利用Apriori算法的改進(jìn)算法對(duì)藝術(shù)品股票進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，得到藝術(shù)品股票之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)而對(duì)投資者做出正確決策有一定的輔助作用，防止投資者盲目投資，降低藝術(shù)品股票市場(chǎng)交易風(fēng)險(xiǎn)。

發(fā)表于：1/6/2017

基于用戶畫像的信息智能推送方法[其他][其他]

針對(duì)傳統(tǒng)信息推送服務(wù)由于缺少對(duì)用戶個(gè)人綜合因素的考慮，存在針對(duì)性差、推廣轉(zhuǎn)化率低的問題，在大數(shù)據(jù)理論基礎(chǔ)上提出了一種基于用戶畫像的智能信息推送方法。該方法將用戶抽象為結(jié)構(gòu)化信息本體，通過構(gòu)建行為－主題、主題－詞匯及行為－詞匯三位一體的數(shù)學(xué)模型，研究基于用戶畫像的信息本體提取方法。采用包含對(duì)象、時(shí)間、地點(diǎn)、內(nèi)容、行為和重返次數(shù)六方面內(nèi)容的事件描述法計(jì)算本體權(quán)重，以此構(gòu)建用戶畫像。設(shè)計(jì)了基于用戶畫像的智能信息推送系統(tǒng)，為大數(shù)據(jù)環(huán)境下面向用戶的智能信息推送提供了一種新的方法。

發(fā)表于：1/6/2017

基于FPGA的電磁超聲脈沖信號(hào)發(fā)生器的設(shè)計(jì)[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

激勵(lì)信號(hào)源是電磁超聲檢測(cè)系統(tǒng)的核心模塊之一，其輸出信號(hào)決定了電磁超聲檢測(cè)儀檢測(cè)的質(zhì)量。按照電磁超聲檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)激勵(lì)源的要求，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的正弦脈沖激勵(lì)源。該設(shè)計(jì)系統(tǒng)主要包括FPGA的硬件語言合成脈沖信號(hào)、D/A轉(zhuǎn)換、濾波放大、功率放大和阻抗匹配等硬件電路。該系統(tǒng)可輸出頻率、初始相位、占空比可調(diào)的脈沖正弦信號(hào)，滿足EMAT對(duì)激勵(lì)源的要求?？蔀樵O(shè)計(jì)便攜式的電磁超聲檢測(cè)儀提供借鑒。

發(fā)表于：1/6/2017

DDS工業(yè)數(shù)字移相信號(hào)發(fā)生器應(yīng)用設(shè)計(jì)[測(cè)試測(cè)量][物聯(lián)網(wǎng)]

采用DDS技術(shù)設(shè)計(jì)工業(yè)控制現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試信號(hào)源,基于VHDL語言進(jìn)行系統(tǒng)建模，對(duì)DDS進(jìn)行重新參數(shù)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)IP核重構(gòu)，能夠根據(jù)需要修改參數(shù)以實(shí)現(xiàn)器件的通用性；利用QuartusⅡ平臺(tái)完成具體DDS芯片設(shè)計(jì)，闡述了基于VHDL編程的DDS設(shè)計(jì)的方法步驟。經(jīng)測(cè)試，該設(shè)計(jì)各項(xiàng)設(shè)計(jì)指標(biāo)符合要求，具有很好的實(shí)用價(jià)值。

發(fā)表于：1/6/2017

基于Android的麻醉深度檢測(cè)儀設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[測(cè)試測(cè)量][醫(yī)療電子]

麻醉深度監(jiān)測(cè)在手術(shù)室和重癥監(jiān)護(hù)病房起著非常重要的作用。為了方便醫(yī)護(hù)人員在手術(shù)或重癥監(jiān)護(hù)過程中對(duì)患者的意識(shí)狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)估，設(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)易的基于Android的麻醉深度檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包含三個(gè)部分：對(duì)前端采集的EEG信號(hào)進(jìn)行放大濾波；對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行排列熵算法處理；Android人機(jī)接口界面的設(shè)計(jì)。在完成整體方案設(shè)計(jì)后，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試，并利用麻省理工學(xué)院的生理信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)的多導(dǎo)睡眠EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明該系統(tǒng)能夠反映病人的腦電意識(shí)狀態(tài)。

發(fā)表于：1/6/2017

基于RFID與智能終端的電梯維保系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對(duì)電梯維保不規(guī)范、不按時(shí)、不到位等問題，研究設(shè)計(jì)了集成安卓技術(shù)、RFID技術(shù)、智能終端技術(shù)的電梯維保系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于MyEclipse軟件開發(fā)平臺(tái)，主程序設(shè)計(jì)采用JAVA語言，實(shí)現(xiàn)了電梯現(xiàn)場(chǎng)維保、電梯維保記錄管理等功能，是提升電梯維保質(zhì)量和效率的重要技術(shù)支撐。

發(fā)表于：1/6/2017

基于STM32單片機(jī)四旋翼飛行器建模分析與設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對(duì)四旋翼飛行器穩(wěn)定性差、控制難的問題，使用牛頓-歐拉方程建立了數(shù)學(xué)模型，提出了姿態(tài)解算的實(shí)現(xiàn)方法。設(shè)計(jì)了以STM32單片機(jī)為控制核心，加速度計(jì)、陀螺儀及磁力計(jì)等組成的硬件控制電路。提出將加速度計(jì)解算出的角度數(shù)據(jù)與陀螺儀解算出的角度數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，通過卡爾曼濾波濾去干擾信號(hào)，保證了角度數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。設(shè)計(jì)了三路串級(jí)PID控制器，通過對(duì)橫滾角、俯仰角、偏航角3種姿態(tài)角進(jìn)行控制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)飛行器的懸停、前進(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)等控制。經(jīng)室內(nèi)外飛行測(cè)試表明，飛行器可以平穩(wěn)飛行。

發(fā)表于：1/6/2017

PSI5異步通信傳感器的硬件在環(huán)仿真[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

隨著汽車電子產(chǎn)品的發(fā)展，車輛傳感器的使用也在不斷增加?；赑SI5的新型傳感器由于使用方便、執(zhí)行成本低，成為汽車級(jí)傳感器通信的新寵。然而，在產(chǎn)品開發(fā)階段，如何針對(duì)這一類傳感器進(jìn)行驗(yàn)證成為新的課題。基于DSPIC33FJ128GP706的仿真器，設(shè)計(jì)了模擬飛思卡爾加速度傳感器MMA5124LWR2的PSI5異步通信并通過驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)了該類傳感器的硬件在環(huán)仿真。

發(fā)表于：1/6/2017

基于STM32赤霉病小麥實(shí)驗(yàn)裝置檢測(cè)系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

脫氧雪腐鐮刀菌烯醇（deoxynivalenol，簡(jiǎn)稱DON毒素）是存在于小麥、玉米等糧食作物中的一種真菌毒素，不僅影響了糧油食品產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，更對(duì)人們的身體健康帶來了嚴(yán)重的威脅。以高壓電場(chǎng)和電力電子測(cè)控技術(shù)作為理論基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了以STM32為控制核心的赤霉病小麥電處理實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)赤霉病小麥處理室的溫度、濕度、環(huán)境光以及電壓電流等參數(shù)的檢測(cè)與顯示。系統(tǒng)以無線WiFi模塊作為載體，將關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)傳送到上位機(jī)，實(shí)現(xiàn)上位機(jī)實(shí)時(shí)顯示、報(bào)警和控制，達(dá)到減小外界因素對(duì)赤霉病小麥電處理的影響。實(shí)驗(yàn)表明，實(shí)驗(yàn)裝置測(cè)量精度高、便于調(diào)節(jié)，能夠?yàn)槌嗝共⌒←滊娞幚硖峁┛煽康谋ＷC。

發(fā)表于：1/5/2017

基于物聯(lián)網(wǎng)的智能生態(tài)魚缸系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][物聯(lián)網(wǎng)]

設(shè)計(jì)了一套基于物聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)魚缸環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要由三部分組成：環(huán)境信息采集與控制、數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)信息管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用傳感器感知技術(shù)采集生態(tài)魚缸內(nèi)的環(huán)境信息，并將采集數(shù)據(jù)通過無線ZigBee傳輸技術(shù)發(fā)送至控制中心節(jié)點(diǎn)，然后通過數(shù)據(jù)通信網(wǎng)關(guān)上傳到后臺(tái)服務(wù)器，最終由服務(wù)器將控制命令發(fā)往各個(gè)設(shè)備終端節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)魚缸環(huán)境的自動(dòng)調(diào)節(jié)。實(shí)際使用表明，該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，能夠滿足實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的魚缸生態(tài)環(huán)境監(jiān)控的需求。

發(fā)表于：1/5/2017

一種小區(qū)節(jié)點(diǎn)的部署優(yōu)化機(jī)制[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)無定形小區(qū)節(jié)點(diǎn)可控制特性及基站的抗干擾及能效優(yōu)化的需求，提出一種新的節(jié)點(diǎn)自適應(yīng)部署機(jī)制。通過對(duì)小區(qū)內(nèi)通信節(jié)點(diǎn)關(guān)閉或開啟的機(jī)制設(shè)置，系統(tǒng)可以在減少干擾的同時(shí)，增大業(yè)務(wù)吞吐量，提升能效。文章建立了宏小區(qū)中各個(gè)指標(biāo)的數(shù)學(xué)模型，對(duì)節(jié)點(diǎn)的激活、休眠狀態(tài)的切換提出一種優(yōu)化部署策略。在已知每日業(yè)務(wù)流量變化近似正弦曲線的情況下，對(duì)無定形小區(qū)優(yōu)化前后的仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明該方法降低了系統(tǒng)干擾，提升了系統(tǒng)吞吐量，且更加節(jié)能。

發(fā)表于：1/5/2017

基于干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重構(gòu)的穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在自適應(yīng)波束形成中，由于期望信號(hào)(SOI)導(dǎo)向矢量(SV)的誤差、采樣點(diǎn)數(shù)較少、訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在期望信號(hào)成分等原因，造成波束形成的性能嚴(yán)重下降。針對(duì)以上問題，提出了一種穩(wěn)健波束形成方法。首先利用MUSIC算法和參數(shù)估計(jì)來重構(gòu)不包含SOI的干擾噪聲協(xié)方差矩陣，再通過利用相關(guān)系數(shù)來估計(jì)出期望信號(hào)導(dǎo)向矢量。仿真結(jié)果表明，該算法可以處理較大的方向誤差，并且信噪比(SNR)在較大的范圍內(nèi)都可以得到比傳統(tǒng)方法更佳的性能。

發(fā)表于：1/5/2017