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基于極限學(xué)習(xí)機的變壓器故障快速識別[嵌入式技術(shù)][其他]

針對基于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障識別診斷方法存在網(wǎng)絡(luò)收斂慢、易陷入局部極小點和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)難確定的缺點，提出了一種基于極限學(xué)習(xí)機的電力變壓器故障快速識別方法。該方法以變壓器油中用于故障類型分析的5種主要溶解氣體含量作為輸入特征量，5種常見變壓器狀態(tài)作為輸出量建立分類識別模型。實驗結(jié)果顯示，該方法的識別準確率比支持向量機高12.5%，識別速度是支持向量機的2.6倍，比概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快5.5倍以上，表明該方法對變壓器故障的識別快速而有效。

發(fā)表于：3/11/2016

基于μcos II的貯運溫濕度監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計與研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

針對貯運溫濕度監(jiān)測過程中，監(jiān)測設(shè)備體積大、功耗高、布線繁雜的難點，提出了一種基于μcos II的嵌入式低功耗貯運溫濕度監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)采用嵌入式設(shè)計，提出低功耗策略將系統(tǒng)最低功耗降至200 μA以下。

發(fā)表于：3/10/2016

基于μcos II的貯運溫濕度監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計與研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

針對貯運溫濕度監(jiān)測過程中，監(jiān)測設(shè)備體積大、功耗高、布線繁雜的難點，提出了一種基于μcos II的嵌入式低功耗貯運溫濕度監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)采用嵌入式設(shè)計，提出低功耗策略將系統(tǒng)最低功耗降至200 μA以下。系統(tǒng)以STM32F407作為中央處理器，以大容量SD卡作為存儲介質(zhì)，將系統(tǒng)體積降至60×80×20(mm3)以下，并運用ANSYS對其結(jié)構(gòu)可靠性進行了分析。以紅外通信方式作為數(shù)據(jù)讀取方式，解決了設(shè)備布線繁雜的難點?，F(xiàn)場試驗表明，系統(tǒng)具有監(jiān)測精確、布設(shè)靈活、數(shù)據(jù)讀取便捷的特點。

發(fā)表于：3/10/2016

基于Zedboard的掌靜脈采集認證系統(tǒng)設(shè)計[可編程邏輯][信息安全]

針對普通攝像頭難以獲取掌靜脈圖像，提出一種基于OV7720傳感芯片的USB紅外攝像頭靜脈采集方案，通過合理配置傳感器芯片參數(shù)可獲取清晰掌靜脈圖像。針對基于紋理方向的掌靜脈識別算法在現(xiàn)有嵌入式平臺運算慢耗時長的問題，設(shè)計實現(xiàn)一種基于Zedboard的掌靜脈快速識別認證系統(tǒng)。該系統(tǒng)由片上處理系統(tǒng)(Processing System，PS)完成掌靜脈圖像采集、預(yù)處理，可編程序邏輯陣列(Programable Logic，PL)實現(xiàn)特征提取算法。結(jié)果表明，靜脈特征提取算法的FPGA實現(xiàn)可顯著縮短識別時間，使整個識別認證過程降到0.1 s以內(nèi)。

發(fā)表于：3/10/2016

基于RBF的離散制造業(yè)產(chǎn)量預(yù)測模型研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

離散制造業(yè)中產(chǎn)量預(yù)測系統(tǒng)是個動態(tài)復(fù)雜的系統(tǒng)，影響因素眾多，面對這樣一個復(fù)雜而龐大的系統(tǒng)很難將通用的系統(tǒng)直接應(yīng)用到企業(yè)中，因此首先需要給出一個適合該企業(yè)的生產(chǎn)預(yù)測模型。在寧夏吳忠儀表廠的應(yīng)用背景下，本文將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法在企業(yè)應(yīng)用中進行比較，找到最適合吳忠儀表廠的產(chǎn)量預(yù)測模型，對實驗結(jié)果進行分析對比。并在企業(yè)原有的高級計劃排程APS基礎(chǔ)上將閥體、閥芯、閥座這三種常用零件產(chǎn)量預(yù)測模型應(yīng)用到其中，在企業(yè)生產(chǎn)計劃的實際安排中發(fā)揮了重大的作用。

發(fā)表于：3/9/2016

基于SystemVue的炮位偵察雷達炮彈回波信號生成[模擬設(shè)計][汽車電子]

目前很多仿真軟件對于參差重頻的目標回波信號產(chǎn)生都有一定的局限性，本文在SystemVue仿真平臺及其雷達信號處理庫的基礎(chǔ)上，通過設(shè)計MATLAB腳本程序動態(tài)更新模型參數(shù)解決了這一問題。文中簡要介紹了SystemVue雷達庫的基本情況和SignalX模塊的特點，針對一種炮位偵察雷達，在SystemVue的基礎(chǔ)上進行了參差重頻信號生成、波束控制、輸出同步、炮彈彈道和炮彈目標回波生成的程序設(shè)計。SystemVue仿真軟件以其獨特的先進性和新穎性，在雷達系統(tǒng)仿真領(lǐng)域中將具有很好的應(yīng)用。

發(fā)表于：3/9/2016

基于流形近鄰的協(xié)同過濾算法[嵌入式技術(shù)][其他]

協(xié)同過濾技術(shù)基于用戶的評分歷史預(yù)測用戶對某一項目的評分?；谟脩舻膮f(xié)同過濾技術(shù)可以利用傳統(tǒng)的歐氏距離發(fā)現(xiàn)與用戶的興趣相近的近鄰。針對歐氏距離并不能很好地反應(yīng)用戶之間的近鄰關(guān)系的問題，一種新穎的基于歐氏距離的最小最大距離的方法被提出，用來發(fā)現(xiàn)用戶近鄰，稱之為流形近鄰。實驗結(jié)果表明，基于流形近鄰的協(xié)同過濾框架（Collaborative Filtering based on Manifold Neighbors, MNCF）與目前的協(xié)同過濾算法相比，性能有一定的提高。

發(fā)表于：3/9/2016

強海雜波背景下雷達低仰角跟蹤技術(shù)研究[嵌入式技術(shù)][其他]

海雜波抑制和低仰角跟蹤是雷達系統(tǒng)中需要解決的關(guān)鍵技術(shù)難題,需要對雷達系統(tǒng)進行針對性設(shè)計。某跟蹤測量雷達通過綜合運用時間靈敏度控制、動目標顯示與檢測、雙門限檢測等海雜波抑制手段和自適應(yīng)偏軸跟蹤、頻率分集、雷遙協(xié)同等低仰角跟蹤技術(shù)，在對掠海目標跟蹤過程中取得了理想的跟蹤效果，測量精度達到了設(shè)計要求。

發(fā)表于：3/9/2016

基于PLC和PID的人工造浪監(jiān)控系統(tǒng)的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對氣動造浪系統(tǒng)的特點及運行的需要，設(shè)計了基于PLC（Programmable Logic Controller）和PID技術(shù)的氣動造浪監(jiān)控系統(tǒng)。采用PLC完成了多點造波風(fēng)罩的壓力數(shù)據(jù)采集和對人工造浪系統(tǒng)的現(xiàn)場控制，采用PID技術(shù)實現(xiàn)了造波風(fēng)罩壓力的精確測量和對控制系統(tǒng)實現(xiàn)恒壓控制，并建立了氣動造浪系統(tǒng)上位機軟件用戶模塊。使用該具有PID反饋的系統(tǒng)不僅保證了氣動造浪系統(tǒng)正常運行，而且具有節(jié)能效果，也為開發(fā)人工氣動造浪系統(tǒng)提供了良好的啟示和借鑒。

發(fā)表于：3/9/2016

直接擴頻系統(tǒng)中極性消除算法的改進[嵌入式技術(shù)][其他]

為了消除直接擴頻通信系統(tǒng)中寬帶干擾信號，極性消除（Polar Exciser）算法被提出，其實質(zhì)是極性轉(zhuǎn)換和變換域陷波濾波的結(jié)合。但其在干擾功率較低時，系統(tǒng)性能急劇下降。本文提出了一種基于極性消除算法的改進算法，用以消除不同類型的寬帶恒包絡(luò)干擾信號。本文通過引入變異系數(shù)來選擇使用極性消除干擾抑制器還是匹配濾波器。對通過改進后的極性消除算法來抑制寬帶恒包絡(luò)干擾信號后的誤碼率進行仿真，結(jié)果表明了該改進算法對寬帶恒包絡(luò)的干擾信號有著較好的抑制作用，且變異系數(shù)是一種有效的切換策略。

發(fā)表于：3/9/2016

基于鄰域處理器自適應(yīng)圖像分割高速實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

在數(shù)字圖像處理技術(shù)中，圖像分割質(zhì)量直接影響到后續(xù)算法的效果，因此圖像分割技術(shù)作為其主要技術(shù)之一占有重要的地位。針對非均勻光照下圖像分割問題，采用Sobel算子和Bernsen算法相結(jié)合的自適應(yīng)閾值分割方法，結(jié)合現(xiàn)場可編程門陣列的特點，在圖像鄰域處理器實現(xiàn)了該算法。經(jīng)過實際測試驗證，該方法能夠很好地實現(xiàn)對非均勻光照下圖像的分割問題，而且處理時間較短，僅為0.308 ms，完全滿足實際應(yīng)用的需求。

發(fā)表于：3/9/2016

基于SDN的無線網(wǎng)絡(luò)接入控制[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)封閉、僵化，很難部署新型網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和應(yīng)用。軟件定義網(wǎng)絡(luò)SDN將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)層面和控制層面分離，并開放了網(wǎng)絡(luò)的可編程接口，通過控制器來管理終端的接入和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，提高了靈活性和可控性。提出了一種采用MAC地址的訪問控制策略，使網(wǎng)絡(luò)接入更加安全與便捷，并部署在現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)中，用實驗證明了該策略的可行性和可靠性。

發(fā)表于：3/9/2016

一種4G網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)WLAN漫游限制的系統(tǒng)及方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

Non 3rd Generation Partnership Project（Non-3GPP）網(wǎng)絡(luò)（如WLAN）可以通過授信或者非授信的方式接入到EPC網(wǎng)絡(luò)中，但接入后如何實現(xiàn)用戶在Non-3GPP內(nèi)的漫游限制，3GPP標準并沒有定義。本文首先概述了3GPP定義的Non3GPP接入Evolved Packet Core（EPC）的兩種模式和參考架構(gòu)，接著介紹了Non3GPP采用非授信模式接入EPC時的流程和基本原理，然后在此基礎(chǔ)上，提出了一種通過3GPP AAA服務(wù)器實現(xiàn)用戶在Non3GPP漫游限制的系統(tǒng)和方法，并實驗室驗證了方法的可行性。

發(fā)表于：3/8/2016

基于PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示功圖識別[模擬設(shè)計][汽車電子]

針對廣泛應(yīng)用的有桿抽油機故障率較高的現(xiàn)狀，提出傅立葉描述子和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的算法判斷抽油機工況。該算法基于典型示功圖的幾何特征，提取低頻區(qū)傅里葉描述子作為特征參數(shù)，再結(jié)合上、下沖程的載荷變化量，構(gòu)成代表對應(yīng)工況的12個綜合特征參數(shù)，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立識別網(wǎng)絡(luò)模型，對數(shù)據(jù)進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過MATLAB仿真平臺完成了PSORBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示功圖識別的仿真驗證，實際運用在油田生產(chǎn)中準確性良好。

發(fā)表于：3/8/2016

改進的多姿態(tài)矯正的人臉識別算法[嵌入式技術(shù)][其他]

針對人臉多姿態(tài)導(dǎo)致人臉識別率下降這一問題，提出一種改進姿態(tài)矯正處理方法,通過改進對人臉特征點的有效定位，來計算人臉姿態(tài)旋轉(zhuǎn)的角度，再通過角度和改進姿態(tài)矯正方法來矯正非標準姿態(tài)人臉到近似標準姿態(tài)。由于人臉是不規(guī)則的橢球形，提出對人臉“三庭五眼”的局部區(qū)域進行二次矯正方法，再改進SURF算法進行人臉特征點匹配。該方法能夠?qū)⒁欢ń嵌确秶鷥?nèi)的多姿態(tài)人臉矯正到近似標準姿態(tài)。實驗結(jié)果表明，該方法能在一定程度上提高多姿態(tài)人臉識別率，較經(jīng)典PCA方法錯誤率可下降10%左右。

發(fā)表于：3/8/2016