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小型機(jī)器人關(guān)節(jié)控制電路系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

給出一種小型機(jī)器人關(guān)節(jié)控制電路系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)方案。該方案以意法半導(dǎo)體32位單片機(jī)STM32為核心處理器，通過CAN總線接收上位機(jī)的命令和反饋傳感器采集的信息，利用雙相DMOS全橋驅(qū)動(dòng)電路芯片A3995驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)電機(jī)，采用PID算法實(shí)現(xiàn)空心杯直流電機(jī)的高精度閉環(huán)定位控制。其中關(guān)節(jié)位置信息的采集使用的是AS5045磁旋轉(zhuǎn)編碼器，分辨率達(dá)到0.087 9°。關(guān)節(jié)角度轉(zhuǎn)動(dòng)的誤差控制在1°以內(nèi)，關(guān)節(jié)控制電路板的面積為11.88 cm2，信號(hào)傳輸速率為1 Mb/s。

發(fā)表于：2/23/2016

一種便攜式開關(guān)柜局部放電檢測儀器的設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為實(shí)現(xiàn)對開關(guān)柜內(nèi)部局部放電的帶電檢測并保證其檢測結(jié)果準(zhǔn)確，提出了一種將超聲波法（AE）與暫態(tài)對地電壓法（TEV）相結(jié)合的同步聯(lián)合檢測方法，并研制了檢測裝置。該裝置前端采用12位的ADS805模數(shù)轉(zhuǎn)換器，主控部分采取FPGA+ARM的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)處理部分采用iMX257為核心，不但提高了檢測系統(tǒng)的可靠性，并且具有豐富的人機(jī)交互界面。

發(fā)表于：2/23/2016

基于共犯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的有組織犯罪集團(tuán)挖掘方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

有組織犯罪集團(tuán)挖掘是目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究的熱點(diǎn)，利用共犯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提出一種新的有組織犯罪集團(tuán)挖掘的方法。該方法能從大型真實(shí)犯罪數(shù)據(jù)集獲取有組織犯罪集團(tuán)信息，提高了有組織犯罪集團(tuán)檢測效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能分析出有組織犯罪集團(tuán)特征演變軌跡，對挖掘有組織犯罪集團(tuán)證據(jù)可行、有效。

發(fā)表于：2/23/2016

實(shí)驗(yàn)室溫濕度測量系統(tǒng)設(shè)計(jì)[測試測量][數(shù)據(jù)中心]

針對當(dāng)前實(shí)驗(yàn)室無法實(shí)現(xiàn)溫濕度數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)測量、數(shù)據(jù)傳遞不方便等缺點(diǎn)，以數(shù)字式溫濕度傳感器和通用單片機(jī)為基礎(chǔ)，開發(fā)了實(shí)驗(yàn)室溫濕度測量系統(tǒng)。該系統(tǒng)以AT89S52單片機(jī)為主芯片，數(shù)字式溫濕度傳感器SHT21為主要傳感器，完成了測量系統(tǒng)硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)的開發(fā)，并且設(shè)計(jì)了能夠傳遞給上位機(jī)數(shù)據(jù)的通信程序。該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)溫濕度測量，并且可以傳遞相關(guān)數(shù)據(jù)給上位機(jī)，對于實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)監(jiān)測有著積極的作用。

發(fā)表于：2/23/2016

基于Android的翻轉(zhuǎn)式課堂教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計(jì)了一款基于Android的翻轉(zhuǎn)式課堂教學(xué)系統(tǒng)，系統(tǒng)包括四個(gè)主要模塊：微課學(xué)習(xí)、課堂互動(dòng)、錯(cuò)題本、學(xué)情分析?？蛻舳擞玫搅硕嗑€程交互、afinal加載圖片以及gson解析數(shù)據(jù)等主要技術(shù)；服務(wù)端運(yùn)用了MVC模式，通過Dao類來控制數(shù)據(jù)的訪問。軟件適用于Android平板，可以廣泛應(yīng)用于各大中小學(xué)的課堂教學(xué)中。使學(xué)生有更多的自主學(xué)習(xí)時(shí)間，提高學(xué)生學(xué)習(xí)樂趣；老師可以系統(tǒng)、直觀地記錄每位學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和自己教學(xué)情況。

發(fā)表于：2/23/2016

粗糙集屬性約簡在文本分類中的性能研究[嵌入式技術(shù)][其他]

在文本分類中，特征空間維數(shù)可以達(dá)到數(shù)萬維。使用信息度量的方法，如文檔頻率、信息增益、互信息等，對特征進(jìn)行選擇后的維數(shù)通常還是很大，降低閾值或減小最小特征數(shù)可能會(huì)降低分類效果。針對這個(gè)問題，提出基于粗糙集的二次屬性約簡。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在有效降低特征維數(shù)的同時(shí)保證了分類效果。

發(fā)表于：2/23/2016

便攜式電動(dòng)工具鋰電池管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][汽車電子]

針對使用多串鋰電池組的便攜式電動(dòng)工具，設(shè)計(jì)了一個(gè)智能鋰電池組管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)以ML5238為前端采集芯片，單片機(jī)ML610Q488為核心控制器。該系統(tǒng)可監(jiān)測5~16串鋰電池組，并具有電壓采集、電流采集、溫度采集、過充保護(hù)、過放保護(hù)、短路保護(hù)、溫度報(bào)警、剩余電量估算、電池均衡等功能。經(jīng)測試表明，該系統(tǒng)具有良好的測量精度及穩(wěn)定性，完全達(dá)到了便攜式電動(dòng)工具鋰電池管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求。

發(fā)表于：2/23/2016

基于多因素模糊和灰色關(guān)聯(lián)度綜合的 AIS與雷達(dá)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)[測試測量][工業(yè)自動(dòng)化]

為提高多目標(biāo)密集環(huán)境下AIS與雷達(dá)探測目標(biāo)關(guān)聯(lián)正確率，將多因素模糊判斷和灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行結(jié)合，提出一種新型關(guān)聯(lián)算法。該算法將目標(biāo)航跡看作四個(gè)因素的時(shí)間序列。首先利用多因素模糊判斷對四個(gè)因素的時(shí)間序列集合進(jìn)行初步關(guān)聯(lián)判斷，然后對滿足初步關(guān)聯(lián)條件的目標(biāo)進(jìn)行四個(gè)因素的灰色關(guān)聯(lián)度決策，確定最終航跡相關(guān)的目標(biāo)。仿真證明，該算法相較于單獨(dú)使用多因素模糊判斷，有效提高了關(guān)聯(lián)正確率；相較于單獨(dú)使用灰色關(guān)聯(lián)度算法，有效縮小了關(guān)聯(lián)范圍。

發(fā)表于：2/23/2016

氣球載雷達(dá)系留纜繩外套無損檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對氣球載雷達(dá)系留繩外護(hù)套表面損傷的人工目視檢測難題，設(shè)計(jì)并構(gòu)建了由工業(yè)數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、工業(yè)鏡頭、光源等器件組成的視覺測量硬件平臺(tái)，運(yùn)用VisionPro視覺工具庫和C#語言混合編程方法開發(fā)了檢測軟件，完成了測量圖像采集與顯示、圖像處理、分類識(shí)別等功能。通過試驗(yàn)驗(yàn)證表明，該系統(tǒng)檢測速度快、缺陷檢出率高，能夠滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

發(fā)表于：2/23/2016

無線局域網(wǎng)中CORDIC算法的應(yīng)用與FPGA實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著無線技術(shù)的發(fā)展，人們對無線網(wǎng)絡(luò)的需求越來越大。特別是近幾年來，在局域網(wǎng)通信中，WiFi技術(shù)的引入以及其地位的不斷提高，引起人們對無線局域網(wǎng)通信中傳輸速度的研究不斷深入。而在對其探索與設(shè)計(jì)中，對于信號(hào)的偏移角度值的計(jì)算（CORDIC）也一直進(jìn)行著調(diào)整與優(yōu)化。因此，本文以無線局域網(wǎng)中利用CORDIC算法實(shí)現(xiàn)數(shù)字控制振蕩器（NCO）作為研究重點(diǎn)，并利用FPGA對其進(jìn)行實(shí)現(xiàn)與分析。

發(fā)表于：2/23/2016

FIR濾波器與IIR濾波器去噪效果對比研究[嵌入式技術(shù)][其他]

針對傳統(tǒng)的濾波器設(shè)計(jì)方法效率低、方法復(fù)雜、不能滿足高效高精度的需要等缺點(diǎn)，基于MATLAB研究了分別使用窗函數(shù)法和雙線性變換法的FIR和IIR濾波器。將加入噪聲的信號(hào)分別通過兩種濾波器，濾除加入的噪聲，對濾波前后的信號(hào)進(jìn)行對比分析。通過仿真實(shí)驗(yàn)表明，F(xiàn)IR濾波器與IIR的Butterworth濾波器都能很好地克服傳統(tǒng)濾波器的不足，通過語譜圖直觀地對比發(fā)現(xiàn)基于窗函數(shù)法設(shè)計(jì)FIR濾波器比雙線性法設(shè)計(jì)的Butterworth濾波器能更好地達(dá)到預(yù)定的去噪效果。

發(fā)表于：2/23/2016

稀疏同心圓陣旁瓣電平優(yōu)化設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][其他]

稀疏優(yōu)化后的同心圓陣的旁瓣電平雖然相比于滿陣有所降低，但還是很高。為了獲得具有更低旁瓣電平的同心圓陣，本文采用錐型波束形成技術(shù)，對利用模擬退火粒子群算法得到的稀疏同心圓陣加窗，優(yōu)化陣列饋電電流的激勵(lì)振幅。利用改進(jìn)的三角窗、漢寧窗和布萊克曼窗三種窗函數(shù)對稀疏同心圓陣進(jìn)行優(yōu)化。仿真結(jié)果表明，加窗后，稀疏同心圓陣的旁瓣電平都有明顯降低，采用布萊克曼窗得到的陣列的最大旁瓣電平最小，漢寧窗的次之，三角窗的最大。

發(fā)表于：2/23/2016

基于RFID的交互式盲杖設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

主要研究一種基于RFID的交互式盲杖，此交互式盲杖由兩部分組成，盲杖部分由盲人持有，有源電子標(biāo)簽部分由盲人的親朋好友所攜帶。適用人群是盲人及一些弱視群體。主要實(shí)現(xiàn)兩大功能，避障和社交。利用傳統(tǒng)的超聲波裝置實(shí)現(xiàn)避障，當(dāng)前方2 m內(nèi)有障礙物時(shí)通過語音提示盲人繞道行走；同時(shí)利用射頻識(shí)別技術(shù)（RFID）識(shí)別周邊4 m內(nèi)的熟人，通過語音告訴盲人熟人的信息，以此實(shí)現(xiàn)盲人主動(dòng)與熟人打招呼。相較于市面上廣泛存在的智能盲人用品，此裝置主要實(shí)現(xiàn)社交功能。

發(fā)表于：2/23/2016

基于Arduino的語音識(shí)別與控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][安防電子]

通過對Arduino開發(fā)板的研究，將聲控技術(shù)引入到智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)了一套基于Arduino的語音控制系統(tǒng)。本文首先確定了各硬件模塊的選型，并在擬定了各模塊之間的通信接口后對Arduino引腳資源進(jìn)行整合、分配，搭建了系統(tǒng)的硬件平臺(tái)。在軟件設(shè)計(jì)部分，編寫了監(jiān)控程序、功能實(shí)現(xiàn)程序、中斷服務(wù)程序，最終實(shí)現(xiàn)了對機(jī)械手的語音控制以及語音播報(bào)的功能。此外，系統(tǒng)還增設(shè)了登錄口令驗(yàn)證和錯(cuò)誤識(shí)別吸收功能，從安全、效率兩個(gè)方面改進(jìn)系統(tǒng)的性能。實(shí)際應(yīng)用測試表明，在低噪或無噪條件下，該系統(tǒng)識(shí)別精度高，穩(wěn)定性好，達(dá)到了預(yù)期要求。

發(fā)表于：2/23/2016

改進(jìn)粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游客流量預(yù)測[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

旅游客流量受多種因素影響，傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測模型無法描述預(yù)測對象的規(guī)律，人工智能方法如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)的選擇過多依賴經(jīng)驗(yàn)，基于此提出了利用改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過慣性因子的非線性遞減來改善粒子群的尋優(yōu)性能。將該預(yù)測模型應(yīng)用于自貢燈會(huì)的客流量進(jìn)行實(shí)際預(yù)測分析，通過對150組訓(xùn)練樣本和50組測試樣本的實(shí)驗(yàn)仿真，可知改進(jìn)后的方法提高了預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度，并且涉及參數(shù)少、簡單有效。

發(fā)表于：2/23/2016