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基于Android的遠(yuǎn)程醫(yī)療監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][醫(yī)療電子]

為滿足人們對(duì)于遠(yuǎn)程醫(yī)療的需求，推出了一個(gè)應(yīng)用Android移動(dòng)終端的解決方案。該方案結(jié)合Android系統(tǒng)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一套采集、顯示存儲(chǔ)、報(bào)警推送于一體的遠(yuǎn)程醫(yī)療監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。首先對(duì)Android框架與系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行介紹，然后對(duì)系統(tǒng)涉及到的Android系統(tǒng)藍(lán)牙、Socket等通信方式的開發(fā)進(jìn)行分析，并對(duì)Android設(shè)備在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理中的應(yīng)用進(jìn)行介紹，最后應(yīng)用MQTT協(xié)議完成了對(duì)報(bào)警信息的推送。結(jié)果表明Android系統(tǒng)在遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)中有很大的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：2/20/2016

基于物聯(lián)網(wǎng)信息平臺(tái)的智能窗戶設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

基于物聯(lián)網(wǎng)信息平臺(tái)設(shè)計(jì)了智能窗戶系統(tǒng)，可以進(jìn)行空氣置換，對(duì)大風(fēng)、下雨等天氣狀況做出判斷，對(duì)窗戶受到撞擊、盜賊越窗等情況發(fā)出報(bào)警，對(duì)室內(nèi)有害氣體濃度進(jìn)行感知等。系統(tǒng)的判斷行為及結(jié)果通過物聯(lián)網(wǎng)傳送至用戶手機(jī)終端，進(jìn)行信息的交互。系統(tǒng)的硬件和軟件采用模塊化設(shè)計(jì)，可根據(jù)用戶的不同需求，靈活搭配模塊，以滿足用戶的多樣化需求，提高用戶健康、宜居生活質(zhì)量。

發(fā)表于：2/20/2016

基于改進(jìn)協(xié)方差矩陣的半色調(diào)圖像分類研究[顯示光電][其他]

針對(duì)半色調(diào)圖像分類中只存在0和1的特點(diǎn)，提出了一種基于改進(jìn)的協(xié)方差矩陣在半色調(diào)圖像中的分類方法。根據(jù)協(xié)方差矩陣在實(shí)現(xiàn)半色調(diào)圖像分類中個(gè)數(shù)少且并未體現(xiàn)其局部和全局信息的特性，對(duì)協(xié)方差矩陣的底層特征進(jìn)行改進(jìn)。利用樣本的局部特性和核密度估計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)黎曼流形上的貝葉斯分類策略。實(shí)驗(yàn)中研究協(xié)方差矩陣的底層特征與傳統(tǒng)協(xié)方差矩陣的特征提取方法并對(duì)其進(jìn)行分類性能比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在半色調(diào)圖像分類中，與傳統(tǒng)的協(xié)方差矩陣相比較，改進(jìn)的協(xié)方差矩陣提取出的特征在分類中平均錯(cuò)誤分類率更低

發(fā)表于：2/20/2016

改進(jìn)Retinex算法對(duì)特殊環(huán)境下的車牌圖像增強(qiáng)研究[顯示光電][汽車電子]

針對(duì)特殊環(huán)境（霧天、傍晚）下車牌圖像由于光線暗淡而使得識(shí)別效果明顯下降的問題，提出一種使用改進(jìn)的Retinex算法（五尺度Retinex算法）與冪函數(shù)和雙邊濾波相結(jié)合對(duì)特殊環(huán)境下的車牌圖像進(jìn)行增強(qiáng)的算法。首先用冪函數(shù)對(duì)霧天、傍晚環(huán)境下的車牌圖像進(jìn)行處理，再采用雙邊濾波處理，最后經(jīng)過五尺度Retinex算法處理。與傳統(tǒng)Retinex算法相比，所提出的算法取得了較好的對(duì)特殊環(huán)境下的車牌圖像增強(qiáng)的效果，改善了車牌圖像的視覺效果，并且處理時(shí)間較短，對(duì)現(xiàn)實(shí)生活具有可觀的實(shí)際意義。

發(fā)表于：2/20/2016

基于圖像一致性計(jì)算的目標(biāo)識(shí)別算法[顯示光電][其他]

視覺計(jì)算模型集合了人類視覺系統(tǒng)（HVS）的復(fù)雜特征，并模擬了視覺輸入的分層感知表達(dá)。自底向上機(jī)制是現(xiàn)代模型中最常見的特征，是指無意識(shí)的注意，所提出的一致計(jì)算方法模擬自底向上視覺注意，并通過一致區(qū)域的計(jì)算來達(dá)到目標(biāo)識(shí)別的目的。所提模型主要基于對(duì)HVS行為的目前的理解，使用對(duì)比敏感度函數(shù)、感知分解、視覺掩蔽形成一個(gè)神經(jīng)性視覺空間，并在此基礎(chǔ)上使用center-surround交互、感知編組和顯著圖的建立來得到最終的顯著圖。所提模型的性能通過使用自然圖像來進(jìn)行評(píng)估，并將其結(jié)果與參照的經(jīng)典的自底向上模型進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明該模型實(shí)效性高。

發(fā)表于：2/20/2016

基于Tri-training的圖像多特征融合目標(biāo)分類[顯示光電][其他]

在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類識(shí)別過程中，對(duì)其特征的有效提取直接影響最后分類的精度。針對(duì)此類問題，提出了基于Tri-training算法對(duì)圖像進(jìn)行多特征融合分類，通過利用Principal Component Analysis（PCA）主成分分析法，并結(jié)合目前比較實(shí)用的半監(jiān)督學(xué)習(xí)Tri-training算法對(duì)圖像顯著目標(biāo)進(jìn)行分類，其中Tri-training算法是以Support Vector Machine（SVM）、Na?觙ve Bayes（NB）、Back Propagation（BP）為基分類器，將圖像的多特征數(shù)據(jù)值作為圖像在Tri-training分類器的輸入對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。實(shí)驗(yàn)表明，在進(jìn)行了有效的預(yù)處理之后，再對(duì)樣本進(jìn)行多特征融合在一定程度上明顯提高了分類精度。

發(fā)表于：2/20/2016

基于改進(jìn)SIFT算法在圖像匹配中的研究[其他][數(shù)據(jù)中心]

對(duì)于邊界顯著的圖像，用二值圖像代替灰度圖像進(jìn)行SIFT特征匹配，節(jié)約了運(yùn)行時(shí)間。同時(shí)在SIFT算法中用128維的特征描述子進(jìn)行特征描述影響了算法的實(shí)時(shí)性，用歐氏距離進(jìn)行匹配對(duì)算法的準(zhǔn)確性有一定的影響。提出了一種改進(jìn)SIFT算法，用64維的特征描述子以及加權(quán)的歐式距離進(jìn)行匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的改進(jìn)方法在提高準(zhǔn)確率的同時(shí)還減少了運(yùn)行時(shí)間。

發(fā)表于：2/19/2016

手繪太陽黑子圖手寫字符分割方法研究[模擬設(shè)計(jì)][其他]

利用固定區(qū)域坐標(biāo)提取固定區(qū)域的單行數(shù)據(jù)字符塊；基于高斯模糊提取隨機(jī)手寫黑子信息字符區(qū)；結(jié)合Hough變換與投影技術(shù)完成隨機(jī)手寫區(qū)域中包含多個(gè)黑子記錄字符塊的分割，并將包含單個(gè)黑子記錄字符塊分割為3個(gè)僅包含單行數(shù)據(jù)的字符塊；利用顏色填充分割算法分割出單行數(shù)據(jù)字符塊中的單個(gè)字符和粘連字符，結(jié)合平均字符寬度信息進(jìn)一步分割粘連字符。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，每幅手繪太陽黑子圖的固定區(qū)域和隨機(jī)區(qū)域的字符分割平均正確率分別達(dá)到95.5%和79.6%。

發(fā)表于：2/19/2016

基于FPGA實(shí)現(xiàn)OmniVision圖像傳感器的SCCB總線協(xié)議[其他][數(shù)據(jù)中心]

基于Atera公司的FPGA芯片對(duì)OmniVision圖像傳感器進(jìn)行圖像采集前的準(zhǔn)備工作，通過FPGA的GPIO端口模擬SCCB（串行攝像機(jī)控制總線）總線協(xié)議對(duì)傳感器的寄存器進(jìn)行配置，從而完成對(duì)傳感器的初始化，使得攝像頭得以正常運(yùn)行。

發(fā)表于：2/19/2016

基于Saber仿真的改進(jìn)型半橋LLC變換器閉環(huán)電路設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

LLC變換器是一種非常有前景的拓?fù)潆娐?，然而其工作過程較為復(fù)雜，很難建立準(zhǔn)確的小信號(hào)模型，因此閉環(huán)控制電路設(shè)計(jì)困難。同時(shí)，隨著LLC變換器的廣泛使用，其過流保護(hù)問題也日益受到關(guān)注。針對(duì)一種具有過流保護(hù)功能的改進(jìn)型半橋LLC變換器，提出了基于Saber軟件時(shí)域仿真進(jìn)行補(bǔ)償電路設(shè)計(jì)的方法，并設(shè)計(jì)了一款1 200 W的半橋型LLC變換器。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的正確性及可行性，對(duì)實(shí)際工程應(yīng)用有一定的指導(dǎo)意義。

發(fā)表于：2/19/2016

基于雙目立體視覺的圖像增強(qiáng)[顯示光電][醫(yī)療電子]

戶外視覺系統(tǒng)采集圖像時(shí)，容易受到低照度等因素的影響，導(dǎo)致捕獲的圖像退化，視見度降低。本文提出了一種基于雙目立體視覺的圖像增強(qiáng)算法。該算法首先通過立體匹配處理求解場(chǎng)景視差圖像，然后構(gòu)建廣義雙邊濾波估計(jì)圖像照度分量，根據(jù)Retinex原理求解圖像反射分量，實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)證明，該算法能夠有效地改善圖像質(zhì)量，提高雙目視覺系統(tǒng)工作的魯棒性和可靠性。

發(fā)表于：2/19/2016

基于MSP430的熱式風(fēng)速傳感器設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

基于熱擴(kuò)散原理設(shè)計(jì)了一款熱式風(fēng)速傳感器，它是以Flow Sens FS5為感應(yīng)元件，將其接入傳感器電路之中，通過模擬采集電路轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào)。將電壓信號(hào)經(jīng)差動(dòng)放大電路放大之后，再經(jīng)過信號(hào)濾波電路進(jìn)行濾波，使電壓的幅值比較穩(wěn)定。最后由MSP430F149單片機(jī)的A/D定時(shí)采集電壓信號(hào)，單片機(jī)處理采集數(shù)據(jù)并在液晶上顯示風(fēng)速值。

發(fā)表于：2/19/2016

基于Android應(yīng)用的智能計(jì)量插座設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

智能家居是物聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域，而智能計(jì)量插座因其可以有效監(jiān)控用電量，已成為智能家居的重要組成部分。本文采用處理器STM8L152和計(jì)量芯片ATT7039AU，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶插座電壓、電流、功率、用電量等參數(shù)的有效監(jiān)控，并通過自帶的WiFi模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)插座的遠(yuǎn)程智能控制、數(shù)據(jù)采集、能耗管理等功能，從而達(dá)到減少家居用電能耗的目的。

發(fā)表于：2/19/2016

基于CC2530的無線土壤水分傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

土壤含水量的準(zhǔn)確測(cè)定是實(shí)現(xiàn)節(jié)水灌溉和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)。為實(shí)現(xiàn)土壤水分的自動(dòng)測(cè)量和無線傳輸，基于FDR和CC2530芯片設(shè)計(jì)了無線土壤水分傳感器節(jié)點(diǎn)。FDR實(shí)現(xiàn)了快速、精確的土壤含水量測(cè)量，CC2530完成模數(shù)轉(zhuǎn)換、數(shù)字信號(hào)處理和射頻信號(hào)的發(fā)送等工作。討論了節(jié)點(diǎn)的低功耗問題，最后對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了丟包率測(cè)試。試驗(yàn)結(jié)果表明：所設(shè)計(jì)開發(fā)的基于CC2530的傳感器節(jié)點(diǎn)具有丟包率低、運(yùn)行穩(wěn)定可靠的特點(diǎn)，能夠滿足土壤水分的無線數(shù)據(jù)采集的要求。

發(fā)表于：2/19/2016

基于多相位技術(shù)的USB3.0發(fā)送電路設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

根據(jù)USB3.0的發(fā)送速率要求和高速串行發(fā)送原理，使用Verilog HDL描述語言設(shè)計(jì)了一種基于多相位技術(shù)的USB3.0發(fā)送電路。電路各模塊在ISE中編譯和仿真，給出了電路實(shí)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)圖、模塊的接口信號(hào)以及部分程序和仿真波形圖，并將仿真結(jié)果進(jìn)行比較驗(yàn)證，證明多相位技術(shù)設(shè)計(jì)的電路能滿足數(shù)據(jù)發(fā)送的準(zhǔn)確性和時(shí)序要求。

發(fā)表于：2/19/2016