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一種浮選泡沫視頻圖像自適應(yīng)篩選方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

針對(duì)浮選視頻圖像獲取過程中出現(xiàn)的圖像質(zhì)量問題，提出一種浮現(xiàn)泡沫視頻圖像自適應(yīng)篩選方法。首先通過分析浮選圖像紋理特征選取評(píng)價(jià)參數(shù)，然后采用改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立圖像質(zhì)量評(píng)判模型，對(duì)不同質(zhì)量圖像進(jìn)行評(píng)判篩選。實(shí)驗(yàn)證明，該方法篩選速度快且識(shí)別正確率和效率高，篩選后的圖像分割效果好。

發(fā)表于：2/24/2016

基于壓縮感知的單樣本人臉識(shí)別[嵌入式技術(shù)][信息安全]

提出一種基于壓縮感知的單樣本人臉識(shí)別方法，通過局部鄰域嵌入非線性降維和稀疏系數(shù)的方法產(chǎn)生冗余樣本，則新樣本包含了多種姿態(tài)和多種表情。將所有的新樣本作為訓(xùn)練樣本，運(yùn)用改進(jìn)后的稀疏表征分類算法進(jìn)行人臉圖像的識(shí)別。在單樣本情況下，基于ORL人臉庫和FERET人臉庫的實(shí)驗(yàn)證明，該方法比原稀疏表征方法在識(shí)別率上分別提高了15.53%和7.67%。與RSRC、SSRC、DMMA、I-DMMA等方法相比，該方法同樣具有良好的識(shí)別性能。

發(fā)表于：2/24/2016

基于MC34063的開關(guān)電源設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][其他]

基于DC/DC轉(zhuǎn)換芯片MC34063，設(shè)計(jì)了一種將正電壓轉(zhuǎn)化為負(fù)電壓的電源變換。詳細(xì)介紹了此電源轉(zhuǎn)換電路的硬件設(shè)計(jì)過程及測試結(jié)果。測試結(jié)果表明，此電源轉(zhuǎn)化電路具有較小的紋波以及較高的穩(wěn)壓精度。

發(fā)表于：2/24/2016

基于深度圖像的人體骨骼提取技術(shù)的研究[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

利用Kinect設(shè)備獲取深度圖像，通過前景提取得到深度圖像中的人體目標(biāo)，使用距離變換（包括歐氏距離、城市街區(qū)距離、棋盤距離方法）和圖像細(xì)化算法（包括Hilditch細(xì)化算法和Zhang快速并行細(xì)化算法）研究并實(shí)現(xiàn)了人體骨骼的提取，通過實(shí)驗(yàn)對(duì)各算法的運(yùn)行效果進(jìn)行了對(duì)比分析。同時(shí)，利用深度圖像具備深度信息這一特點(diǎn)解決了在骨骼提取中出現(xiàn)的人體自遮擋問題。在獲取的人體骨骼線基礎(chǔ)上根據(jù)人體測量比例定位人體各骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)，最終通過實(shí)驗(yàn)證明了該骨骼提取方法的有效性。

發(fā)表于：2/24/2016

基于I2C總線多步進(jìn)電機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的開發(fā)[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

描述了基于I2C總線多步進(jìn)電機(jī)平臺(tái)的設(shè)計(jì)，介紹了I2C總線通信協(xié)議的特點(diǎn)，給出了I2C總線在1片主MSP430G2553和8片從MSP430G2553之間數(shù)據(jù)傳輸程序流程圖和整個(gè)平臺(tái)的硬件結(jié)構(gòu)框架，完成了基于I2C總線的單主多從通信，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)多路步進(jìn)電機(jī)的控制。

發(fā)表于：2/24/2016

基于小波變換的場強(qiáng)定位算法[嵌入式技術(shù)][其他]

利用服務(wù)基站與移動(dòng)臺(tái)之間的場強(qiáng)測量值來進(jìn)行移動(dòng)臺(tái)位置估計(jì)，并從場強(qiáng)信號(hào)傳播模型和定位算法出發(fā)，提出了一種基于小波變換的改進(jìn)場強(qiáng)定位算法。通過小波變換來修正傳播誤差，然后利用LS算法進(jìn)行定位。仿真結(jié)果表明，該基于場強(qiáng)的移動(dòng)臺(tái)定位方法在一定程度上提高了定位精度，定位效果明顯優(yōu)于Chan算法、LS算法、Taylor算法。

發(fā)表于：2/23/2016

一種USB接口的數(shù)據(jù)采集卡的設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

隨著電子信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)采集應(yīng)用越來越廣泛。提出了一種基于USB接口的數(shù)據(jù)采集卡的設(shè)計(jì)解決方案。采用PIC16F886單片機(jī)為主控制芯片，PDIUSBD12為USB的接口芯片。給出了采集卡的設(shè)計(jì)整體框圖，并介紹了采集卡的硬件電路設(shè)計(jì)以及固件程序設(shè)計(jì)。所設(shè)計(jì)的USB接口的數(shù)據(jù)采集卡電路簡單、性能穩(wěn)定，支持即插即用。

發(fā)表于：2/23/2016

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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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