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pcb電路抗干擾[模擬設(shè)計(jì)][其他]

在電子系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，為了少走彎路和節(jié)省時(shí)間，應(yīng)充分考慮并滿足抗干擾性的要求，避免在設(shè)計(jì)完成后再去進(jìn)行抗干擾的補(bǔ)救措施。

發(fā)表于：12/9/2016

一種新型的水位檢測(cè)系統(tǒng)[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

主要從系統(tǒng)原理的簡(jiǎn)單描述，硬件、軟件的設(shè)計(jì)和介紹，數(shù)據(jù)采集處理方式及創(chuàng)新點(diǎn)幾個(gè)方面介紹了一種新型水位檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用非接觸式測(cè)量，針對(duì)接觸式水位檢測(cè)系統(tǒng)的測(cè)量電路測(cè)量速度慢、測(cè)量精度低、要與水接觸、測(cè)高溫液體時(shí)會(huì)產(chǎn)生誤差等不足之處進(jìn)行了改善，利用新型的壓力傳感器，能在傳感器不接觸到水的情況下對(duì)水位進(jìn)行測(cè)量，延長(zhǎng)了系統(tǒng)壽命。并且添加了溫度補(bǔ)償?shù)墓δ軄?lái)減小誤差，提高了系統(tǒng)測(cè)量高溫液體液位時(shí)的測(cè)量精度。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，成本較低，速度比接觸式測(cè)溫更快且使用壽命較長(zhǎng)，適用于對(duì)液位測(cè)量精度要求較高的場(chǎng)合。

發(fā)表于：12/8/2016

基于nRF51的智能計(jì)步器系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][消費(fèi)電子]

智能產(chǎn)品中計(jì)步功能已成為標(biāo)配功能。根據(jù)運(yùn)動(dòng)三軸傳感器LIS3DH設(shè)計(jì)了可放置于任何產(chǎn)品的智能計(jì)步器，主要對(duì)硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)和軟件設(shè)計(jì)進(jìn)行研究。其加速度采集模塊以三軸傳感器LIS3DH作為運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的檢測(cè)模塊，其數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)LIS3DH三軸加速度傳感器信息進(jìn)行處理，通過(guò)數(shù)字濾波去除其他干擾信號(hào)的影響，利用加速度變化的正弦函數(shù)的特殊值采集實(shí)現(xiàn)計(jì)步功能，最后通過(guò)算法計(jì)算出人體運(yùn)動(dòng)步數(shù)；當(dāng)連續(xù)運(yùn)動(dòng)時(shí)間不足計(jì)步算法規(guī)定時(shí)，將進(jìn)入睡眠模式計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本設(shè)計(jì)具有功耗低、準(zhǔn)確度高、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，能夠提供高精度的計(jì)步功能。

發(fā)表于：12/8/2016

基于Android的MT8880芯片的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

Android是一種基于Linux的開(kāi)源操作系統(tǒng),它具有十分豐富的應(yīng)用。文章提出了將搭載有Android系統(tǒng)的主板TQ210和雙音多頻撥號(hào)芯片MT8880通過(guò)主板上的攝像頭B接口連接起來(lái)，設(shè)計(jì)一個(gè)可以在Android系統(tǒng)上接聽(tīng)和撥打有線電話的應(yīng)用,然后在 Linux 內(nèi)核中編寫(xiě)驅(qū)動(dòng)程序，并在 HAL層和JNI層中生成動(dòng)態(tài)庫(kù)文件，實(shí)現(xiàn)在Android平臺(tái)上通過(guò)有線接聽(tīng)和撥打電話的功能。經(jīng)過(guò)測(cè)試,該設(shè)計(jì)方案能成功接聽(tīng)和撥打電話。

發(fā)表于：12/8/2016

庫(kù)區(qū)環(huán)境信息智能化采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][數(shù)據(jù)中心]

近幾年三維水動(dòng)力模型日漸成熟，通過(guò)獲取水庫(kù)區(qū)域的水力資源數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)庫(kù)區(qū)系統(tǒng)的建模。數(shù)據(jù)信息采集技術(shù)隨著ArduinoEthernet的出現(xiàn)，使數(shù)據(jù)從精準(zhǔn)采集到可控化傳送成為可能。該系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)充分考慮到所研究區(qū)域的實(shí)際環(huán)境，采用的傳感器均是兼容Arduino Ethernet。數(shù)據(jù)采集之后可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)從現(xiàn)場(chǎng)快速地傳送到實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)庫(kù)中心，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理可以應(yīng)用于實(shí)際應(yīng)用中。

發(fā)表于：12/8/2016

國(guó)產(chǎn)化數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)軟件測(cè)試方法和技術(shù)研究[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著國(guó)產(chǎn)基礎(chǔ)軟件的快速發(fā)展，市場(chǎng)上涌現(xiàn)了大量的國(guó)產(chǎn)化數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS）產(chǎn)品，文章分析并給出了國(guó)產(chǎn)化數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)軟件測(cè)試內(nèi)容、測(cè)試方法和測(cè)試技術(shù)等，對(duì)于從事國(guó)產(chǎn)化數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)測(cè)試驗(yàn)證的技術(shù)人員有一定的參考借鑒意義。

發(fā)表于：12/8/2016

FPGA設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)中應(yīng)用仿真技術(shù)解決故障的方法[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

FPGA設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)中應(yīng)用仿真技術(shù)解決故障的方法

發(fā)表于：12/8/2016

UICC卡非接觸應(yīng)用隱式選擇識(shí)別技術(shù)研究[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

以GP、Javacard、UICC多應(yīng)用管理技術(shù)為理論知識(shí)基礎(chǔ)，提出了一種UICC卡非接觸應(yīng)用識(shí)別技術(shù)方案，解決了NFC行業(yè)POS非接觸默認(rèn)隱式選擇與UICC卡多個(gè)應(yīng)用默認(rèn)設(shè)置間的兼容性問(wèn)題。提出的非接觸應(yīng)用識(shí)別技術(shù)使得UICC可支持多個(gè)非接觸應(yīng)用在非接觸通道上的隱式選擇，經(jīng)實(shí)際商用驗(yàn)證可支持多個(gè)公交應(yīng)用在UICC卡上的共存問(wèn)題，并免除公交 POS終端的改造，推動(dòng)了NFC在公交等第三方行業(yè)的發(fā)展。

發(fā)表于：12/7/2016

無(wú)線電監(jiān)測(cè)中實(shí)測(cè)眼圖與分析[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

眼圖是無(wú)線電監(jiān)測(cè)中的一個(gè)重要測(cè)試項(xiàng)目?，F(xiàn)代無(wú)線電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)屬于非協(xié)作通信，許多傳輸參數(shù)需要估計(jì)。因此接收信號(hào)的眼圖與協(xié)作通信中的眼圖有所不同。文章給出了眼圖的實(shí)際測(cè)量結(jié)果，并進(jìn)行了分析，說(shuō)明了在工程應(yīng)用中眼圖繪制所需要達(dá)到的實(shí)際指標(biāo)。對(duì)于眼圖繪制算法的改進(jìn)，則需要根據(jù)工程目的進(jìn)行適當(dāng)修改，而不是一味地追求速度或是精度。

發(fā)表于：12/7/2016

基于ZigBee無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的人員定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)現(xiàn)有無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位系統(tǒng)精度不高的問(wèn)題，采用基于校正模型的三邊測(cè)距質(zhì)心定位算法實(shí)現(xiàn)人員定位。通過(guò)研究ZigBee無(wú)線通信技術(shù)，分析無(wú)線電傳播路徑損耗模型，結(jié)合實(shí)驗(yàn)測(cè)試得到RSSI測(cè)距模型。引入高斯濾波模型和自校正模型修正測(cè)距值，在三邊測(cè)量法的基礎(chǔ)上結(jié)合質(zhì)心定位思想，以三圓相交部分的質(zhì)心作為盲節(jié)點(diǎn)的估算位置。經(jīng)試驗(yàn)測(cè)試，該系統(tǒng)的定位誤差小于10 %，有效地降低了環(huán)境引起的盲節(jié)點(diǎn)位置誤差，提高了定位精度。

發(fā)表于：12/7/2016

基于分布式壓縮感知的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)MIMO系統(tǒng)信道的聯(lián)合稀疏特性，提出一種基于分布式壓縮感知(DCS)的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)方法。分布式壓縮感知（DCS）被視為分布式信源編碼和壓縮感知（CS）的結(jié)合，論文詳細(xì)論證了分布式壓縮感知理論在MIMO-OFDM系統(tǒng)中運(yùn)用的可行性。將該算法與基于壓縮感知理論的CoSAMP算法做比較，仿真結(jié)果表明，基于DCS算法的信道估計(jì)不僅性能更優(yōu)，而且可以實(shí)現(xiàn)更低的時(shí)間復(fù)雜度。

發(fā)表于：12/7/2016

無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

節(jié)點(diǎn)定位是無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一，已經(jīng)在軍用、民用方面得到很廣泛的應(yīng)用。探討了國(guó)內(nèi)外無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)現(xiàn)狀，對(duì)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)做了調(diào)查研究，從錨節(jié)點(diǎn)/無(wú)錨節(jié)點(diǎn)定位、集中式/分布式定位、測(cè)距/非測(cè)距定位算法進(jìn)行闡述，同時(shí)對(duì)各類(lèi)算法從節(jié)點(diǎn)定位的定位精度、規(guī)模、功耗等不同角度進(jìn)行了對(duì)比。重點(diǎn)探討基于RSSI的質(zhì)心定位算法，并進(jìn)行仿真，結(jié)果表明其定位精度明顯提高。

發(fā)表于：12/7/2016

基于電阻率法的信號(hào)采集及網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)难芯縖測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

利用電阻率法可以動(dòng)態(tài)地獲得煤礦井下不同地區(qū)煤層的電阻率的變化情況，根據(jù)煤層電阻率的變化特征，通過(guò)STM32為控制核心的電極采集電路，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)每點(diǎn)電位的變化情況，采用差分測(cè)量結(jié)構(gòu)的信號(hào)處理電路送給AD模塊，提高了抗干擾能力。文章設(shè)計(jì)了基于STM32的32路電位采集、32路溫度采集和1路電流檢測(cè)電路，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)32點(diǎn)煤層電位和溫度變化情況，實(shí)時(shí)檢測(cè)發(fā)射電流場(chǎng)的變化，并將采集的數(shù)據(jù)通過(guò)UDP網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議上傳至服務(wù)器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該采集電路經(jīng)過(guò)有效的數(shù)據(jù)處理算法，能穩(wěn)定地采集每點(diǎn)電位和溫度的變化，剔除由于各種干擾出現(xiàn)的測(cè)量異常值，為分析井下巖層變化提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。

發(fā)表于：12/7/2016

基于噪聲方差小波閾值去噪算法研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

為了克服小波閾值去噪中硬閾值小波系數(shù)不連續(xù)和軟閾值估計(jì)小波系數(shù)與分解小波系數(shù)之間恒定偏差的缺點(diǎn)，改進(jìn)的閾值去噪方法被相繼提出。文章根據(jù)高斯白噪聲和信號(hào)在小波變換以后得到的小波系數(shù)呈現(xiàn)不同的特性，基于噪聲方差提出一種新算法。最后通過(guò)MATLAB仿真驗(yàn)證該算法在信噪比、均方根誤差、相關(guān)系數(shù)、信噪比增益4個(gè)去噪指標(biāo)的效果。

發(fā)表于：12/7/2016

基于手機(jī)放置變化的步態(tài)識(shí)別[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

基于手機(jī)加速度傳感器的步態(tài)識(shí)別是根據(jù)人的生理特點(diǎn)，提取人行走時(shí)的加速度步態(tài)模式，以區(qū)分不同的個(gè)體。大多數(shù)研究是將加速器固定在同一個(gè)位置、同一個(gè)方向上，以減少傳感器放置變化對(duì)識(shí)別的影響。文章比較了不同方法，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，用于減少加速器放置變化的影響。而經(jīng)過(guò)濾波、特征提取等處理，使用機(jī)器學(xué)習(xí)的KStar算法分類(lèi)效果最佳，準(zhǔn)確率可達(dá)到99.11%,可消減放置變化的影響。

發(fā)表于：12/7/2016