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用于非開(kāi)挖水平頂鉆機(jī)的無(wú)線控制器設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

在非開(kāi)挖水平頂鉆機(jī)工作過(guò)程中，地面操作員需要步行跟隨鉆頭前行與后退，頂鉆機(jī)車上另需一名駕駛員操控車輛內(nèi)部的設(shè)備。為了減少人力成本，在操作員身上攜帶無(wú)線操控器，在頂鉆機(jī)車上安裝無(wú)線接收控制器電路，使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)遙控非開(kāi)挖水平頂鉆機(jī)可以節(jié)省一名駕駛員。無(wú)線操控器通過(guò)按鈕開(kāi)關(guān)輸入開(kāi)關(guān)量控制信號(hào)，通過(guò)球形旋鈕模擬輸入控制信號(hào)，由無(wú)線模塊將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的數(shù)字量信號(hào)。無(wú)線接收控制器收到開(kāi)關(guān)量信號(hào)和數(shù)字量信號(hào)后，將數(shù)字信號(hào)還原成模擬信號(hào)，用開(kāi)關(guān)量信號(hào)和模擬信號(hào)控制車載設(shè)備實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制功能。該電路隨車運(yùn)行，證明了以上結(jié)論的可行性。

發(fā)表于：5/10/2016

基于WiFi的智能家居系統(tǒng)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

統(tǒng)智能家居系統(tǒng)多以ZigBee無(wú)線技術(shù)組網(wǎng)，家庭網(wǎng)關(guān)做為控制中心接入家庭網(wǎng)絡(luò)，以網(wǎng)頁(yè)來(lái)控制網(wǎng)關(guān)，通過(guò)網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)發(fā)命令給設(shè)備進(jìn)行控制，所有家電設(shè)備無(wú)法獨(dú)立工作。針對(duì)此不足，提出一種連接簡(jiǎn)單、易擴(kuò)展、適用于家庭應(yīng)用的家居系統(tǒng)。該系統(tǒng)以手機(jī)為控制終端，以WiFi為通信手段，去除家庭網(wǎng)關(guān)，直接對(duì)家中設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程控制。實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，該系統(tǒng)使用靈活方便，穩(wěn)定性強(qiáng)，易于擴(kuò)展升級(jí)，用戶體驗(yàn)較好。

發(fā)表于：5/9/2016

基于端系統(tǒng)應(yīng)用的分組I/O加速技術(shù)[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，優(yōu)化端系統(tǒng)的數(shù)據(jù)路徑能夠使數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)接口和應(yīng)用程序之間快速移動(dòng)。因此，研究基于端系統(tǒng)應(yīng)用的分組I/O加速技術(shù)，對(duì)分組I/O的發(fā)送和接收路徑分別優(yōu)化，有助于提高數(shù)據(jù)移動(dòng)效率，減少CPU停滯，實(shí)現(xiàn)內(nèi)存并行處理。本文提出分組I/O接收端流親和技術(shù), 分組I/O發(fā)送端鏈?zhǔn)桨l(fā)送技術(shù)?；谕ㄓ枚嗪颂幚砥骱虵PGA搭建端系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)環(huán)境，并對(duì)分組I/O加速后的端系統(tǒng)進(jìn)行性能測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用分組I/O加速技術(shù)的端系統(tǒng)，能夠使報(bào)文收發(fā)性能提升2.14倍。

發(fā)表于：5/9/2016

基于變量分組貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全威脅問(wèn)題，將人工智能理論和相關(guān)技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估相融合，提出一種以細(xì)化變量進(jìn)行分組的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)研究的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法。該算法可以有效減少變量數(shù)量，縮短產(chǎn)生貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的程序運(yùn)行時(shí)間，并通過(guò)相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了有效地減少變量數(shù)量對(duì)最終的結(jié)果并沒(méi)有產(chǎn)生過(guò)多影響。用本算法對(duì)大量網(wǎng)絡(luò)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明該方法能夠很好地區(qū)分不同的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，從而能夠有效評(píng)估網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)。

發(fā)表于：5/9/2016

100G以太網(wǎng)中高位寬并行CRC的簡(jiǎn)化方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在100G以太網(wǎng)媒體接入控制器（Media Access Control，MAC）的設(shè)計(jì)中，需要采用高位寬的并行數(shù)據(jù)來(lái)降低對(duì)時(shí)鐘的要求。在使用并行循環(huán)冗余校驗(yàn)(Cyclical Redundancy Check，CRC)時(shí)會(huì)有一個(gè)問(wèn)題，即需要計(jì)算CRC的數(shù)據(jù)域長(zhǎng)度不一定是數(shù)據(jù)通道位寬的整數(shù)倍，導(dǎo)致最后一組數(shù)據(jù)無(wú)法使用數(shù)據(jù)通道的位寬對(duì)其進(jìn)行CRC計(jì)算。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文提出了在幀前填充0的處理方法。仿真和測(cè)試結(jié)果都驗(yàn)證了該方法的可行性。該處理方法也能應(yīng)用到其他的通信系統(tǒng)中。

發(fā)表于：5/9/2016

說(shuō)話人識(shí)別中語(yǔ)速魯棒性研究[嵌入式技術(shù)][其他]

如今，說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)已經(jīng)比較成熟，但依然有很多因素影響說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的穩(wěn)定性。本文針對(duì)說(shuō)話速度對(duì)說(shuō)話人識(shí)別的影響進(jìn)行了一系列的研究工作。通過(guò)模型空間分布可視化和語(yǔ)音頻譜觀察兩方面來(lái)分析不同語(yǔ)速語(yǔ)音的差距。然后，提出了最大似然線性回歸（MLLR）和Constraint MLLR（CMLLR）的方法對(duì)模型和特征進(jìn)行變換，使訓(xùn)練端和測(cè)試端的語(yǔ)音特征互相接近匹配。通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，MLLR和CMLLR能較好地提高說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)中語(yǔ)速魯棒性。

發(fā)表于：5/9/2016

基于視覺(jué)定位的機(jī)器人搬運(yùn)技術(shù)及應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

機(jī)器人通過(guò)視覺(jué)對(duì)工件位置信息進(jìn)行分析處理，完成相應(yīng)搬運(yùn)任務(wù)已成為機(jī)器人應(yīng)用的主要發(fā)展方向。本文主要針對(duì)立體倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)中基于視覺(jué)定位的物料搬運(yùn)應(yīng)用進(jìn)行研究。系統(tǒng)中采用智能相機(jī)Vision Hawk對(duì)目標(biāo)進(jìn)行視覺(jué)定位，運(yùn)用攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)實(shí)現(xiàn)相機(jī)—機(jī)器人坐標(biāo)系的標(biāo)定，通過(guò)控制軟件Workvisual來(lái)完成機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制和軌跡規(guī)劃，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)多種類型工件的識(shí)別、定位及搬運(yùn)。

發(fā)表于：5/9/2016

怎樣自制最經(jīng)濟(jì)簡(jiǎn)單的FPGA開(kāi)發(fā)板[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

怎樣自制最經(jīng)濟(jì)簡(jiǎn)單的FPGA開(kāi)發(fā)板--看到的好東西 FPGA 和單片機(jī)近期的技術(shù)發(fā)展，給設(shè)計(jì)人員提供了極其開(kāi)闊的舞臺(tái)．先說(shuō)FPGA，現(xiàn)在最簡(jiǎn)單的開(kāi)發(fā)系統(tǒng)是：

發(fā)表于：5/9/2016

基于PSoC4的可視化心音采集系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

為提高醫(yī)生心音聽(tīng)診的準(zhǔn)確性，設(shè)計(jì)了一種可視化心音采集系統(tǒng)。PSoC4芯片采集心音信號(hào)，經(jīng)片內(nèi)放大、濾波，由音頻功放模塊實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)聽(tīng)診，采用軟件數(shù)字濾波器算法濾除干擾信號(hào)，處理后的心音數(shù)據(jù)經(jīng)藍(lán)牙無(wú)線傳輸至PC進(jìn)行顯示和存儲(chǔ)。采集9名正常成年男性心音數(shù)據(jù)進(jìn)行臨床可行性測(cè)試，并在MATLAB平臺(tái)分析討論。實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)成本低，體積小，不僅能在單一芯片上實(shí)現(xiàn)心音的模擬和數(shù)字處理，還能在上位機(jī)準(zhǔn)確反映心音的時(shí)域特征，為后續(xù)心音分析、智能診斷等研究奠定了良好基礎(chǔ)。

發(fā)表于：5/9/2016

基于FPGA抗高沖擊機(jī)載雷達(dá)回波存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[可編程邏輯][航空航天]

機(jī)載多普勒雷達(dá)回波正交兩路信號(hào)數(shù)據(jù)量大，傳輸速率高。機(jī)載環(huán)境復(fù)雜并且如果發(fā)生空難，存儲(chǔ)設(shè)備跌落將經(jīng)受高沖擊作用，殼體極易變形使內(nèi)部電路損壞，導(dǎo)致所記錄數(shù)據(jù)丟失。傳統(tǒng)總線式控制數(shù)據(jù)記錄儀存儲(chǔ)容量小，傳輸速率慢，無(wú)法承受跌落沖擊。針對(duì)這些問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于硬件控制的雙通道雷達(dá)回波存儲(chǔ)系統(tǒng)，可以存儲(chǔ)兩路共128 GB數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)速率可達(dá)160 MB/s，并提出合理的機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，進(jìn)行兩級(jí)緩沖防護(hù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)在高沖擊惡劣環(huán)境下數(shù)據(jù)可以有效回讀。

發(fā)表于：5/9/2016

基于機(jī)器視覺(jué)的藥片表面字符檢測(cè)的研究[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

針對(duì)目前藥片表面字符缺陷檢測(cè)難的情況，提出了一種字符缺陷檢測(cè)算法。該算法根據(jù)字符的灰度值特性對(duì)Gamma映射函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)，結(jié)合γ=0.8和γ=1.2兩種曲線特征，較好地分離出了藥片表面字符的特征。同時(shí)，根據(jù)字符的幾何特征，可以準(zhǔn)確識(shí)別出字符存在的缺陷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具備較好的檢測(cè)效果，檢測(cè)準(zhǔn)確率為92%。該算法在工業(yè)生產(chǎn)中具有一定的實(shí)用價(jià)值，可以降低藥片檢測(cè)的成本，提高檢測(cè)效率。

發(fā)表于：5/8/2016

一種基于YUV顏色空間自適應(yīng)陰影消除算法[顯示光電][其他]

針對(duì)視頻內(nèi)容分析中的物體檢測(cè)問(wèn)題，提出一種新的基于YUV顏色空間的陰影消除方法，相比其他基于YUV顏色空間陰影檢測(cè)方法，該方法為提高檢測(cè)精度，使用自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)門限。首先，在RGB顏色空間中使用背景差，得到僅包含目標(biāo)物體及其陰影的圖像。然后在YUV顏色空間中對(duì)此圖像的色度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，搜索出色度變化緩慢的區(qū)間，再針對(duì)每個(gè)色度區(qū)間確定對(duì)應(yīng)的亮度區(qū)間，獲得估計(jì)門限。最后，利用以上門限檢測(cè)并消除陰影。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)不同光照情況下的物體陰影都有很好的消除效果。

發(fā)表于：5/8/2016

基于多尺度多結(jié)構(gòu)元的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算子對(duì)噪聲敏感問(wèn)題，提出了一種基于多尺度多結(jié)構(gòu)元素形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算子。該算子在傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)的基礎(chǔ)上，通過(guò)改變結(jié)構(gòu)元素的形狀和尺度，在很好抑制噪聲的前提下，實(shí)現(xiàn)圖像精細(xì)邊緣提取。MATLAB仿真結(jié)果表明，該邊緣檢測(cè)算子具有更強(qiáng)的去噪能力，定位準(zhǔn)確，保留了更多的圖像細(xì)節(jié)，優(yōu)于傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算子。

發(fā)表于：5/8/2016

基于飛思卡爾MK60的激光掃描測(cè)距儀設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

激光掃描測(cè)距儀以飛思卡爾MK60DN512ZVLQ10微控制器為處理及控制的核心單元，通過(guò)CMOS圖像傳感器對(duì)線狀激光在物體上形成截面反射進(jìn)行實(shí)時(shí)捕捉采集圖像，利用DMA快速儲(chǔ)存方式存儲(chǔ)圖像，并對(duì)圖像進(jìn)行分析處理獲得激光的坐標(biāo)，再結(jié)合舵機(jī)旋轉(zhuǎn)掃描獲得多列數(shù)據(jù)，最終將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為各點(diǎn)的三維坐標(biāo)，由此獲得掃描物體或場(chǎng)景的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)三維模型重建。該設(shè)計(jì)方案可靠，成本低廉，同時(shí)擁有良好的測(cè)量精度。

發(fā)表于：5/8/2016

車聯(lián)網(wǎng)隱患提示器設(shè)計(jì)與研發(fā)[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展帶動(dòng)了傳統(tǒng)汽車管理進(jìn)入了網(wǎng)絡(luò)化時(shí)代。無(wú)線通信與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，給車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)帶來(lái)巨大的商業(yè)利益和研究?jī)r(jià)值。近年來(lái)的汽車安全事故引起了人們的重視。針對(duì)常見(jiàn)的安全隱患，開(kāi)發(fā)了一個(gè)以STC12單片機(jī)為主控模塊的車聯(lián)網(wǎng)安全隱患提示器。其以TC35i為網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊，OBDⅡ?yàn)檐囕v狀態(tài)監(jiān)控模塊，采取多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車輛安全，并且加入RFID模塊來(lái)進(jìn)行智能化交互，該提示器可以對(duì)車內(nèi)的安全狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控。測(cè)試結(jié)果證明該設(shè)計(jì)能夠?qū)﹄[患進(jìn)行提示。

發(fā)表于：5/8/2016