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基于430單片機(jī)的出租車計(jì)價(jià)器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][智能交通]

出租車在交通出行中起到十分重要的作用，司機(jī)與消費(fèi)者都迫切需要能夠科學(xué)合理地顯示出租車費(fèi)用的計(jì)價(jià)器。在總結(jié)以往設(shè)計(jì)不足的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了基于430單片機(jī)的出租車計(jì)價(jià)器。該計(jì)價(jià)器主體以觸摸式液晶顯示器取代機(jī)械按鍵，以MSP430F149單片機(jī)為核心，實(shí)現(xiàn)參數(shù)設(shè)定、狀態(tài)選擇以及多重信息顯示等。實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)實(shí)用可靠，能準(zhǔn)確顯示模擬小車信息，可投入到實(shí)際應(yīng)用中去。

發(fā)表于：2/17/2016

基于模板知識(shí)的帶噪音半結(jié)構(gòu)文本數(shù)據(jù)自動(dòng)分詞方法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

隨機(jī)噪音會(huì)引起半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義的變化，從而造成半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取或向結(jié)構(gòu)化自動(dòng)轉(zhuǎn)換障礙，為此本文在分析噪聲對(duì)半結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)帶來(lái)的影響基礎(chǔ)下，提出了一種基于語(yǔ)法模板結(jié)構(gòu)知識(shí)的自動(dòng)化分詞處理思路和方法，可以提高帶噪音的半結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)自動(dòng)分詞準(zhǔn)確性，可為類似問(wèn)題提供參考。

發(fā)表于：2/17/2016

基于可拆卸性分析和圖方法的目標(biāo)拆卸序列規(guī)劃[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)現(xiàn)有目標(biāo)拆卸序列求解方法在拆卸并行性規(guī)劃和計(jì)算效率上存在不足的情況，提出了一種目標(biāo)拆卸序列優(yōu)化算法。基于球面映射、非正交干涉矩陣以及復(fù)合拆卸路徑判別等方法的運(yùn)用與改進(jìn)，研究了零部件可拆卸性分析方法；應(yīng)用分層圖方法，對(duì)目標(biāo)零件進(jìn)行定位，結(jié)合子裝配體識(shí)別法，去除冗余拆卸步驟，并提高拆卸過(guò)程的并行性。通過(guò)實(shí)例對(duì)該方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。

發(fā)表于：2/17/2016

基于聚類欠采樣的極端學(xué)習(xí)機(jī)[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)極端學(xué)習(xí)機(jī)算法對(duì)不平衡數(shù)據(jù)分類問(wèn)題的處理效果不夠理想，提出了一種基于聚類欠采樣的極端學(xué)習(xí)機(jī)算法。新算法首先對(duì)訓(xùn)練集的負(fù)類樣本進(jìn)行聚類生成不同的簇，然后在各簇中按規(guī)定的采樣率對(duì)其進(jìn)行欠采樣，取出的樣本組成新的負(fù)類數(shù)據(jù)集，從而使訓(xùn)練集正負(fù)類數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)達(dá)到相對(duì)平衡，最后訓(xùn)練分類器對(duì)測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新算法有效地降低了數(shù)據(jù)的不平衡對(duì)分類準(zhǔn)確率的影響，具有更好的分類性能。

發(fā)表于：2/17/2016

一種改進(jìn)型變步長(zhǎng)MPPT算法[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

針對(duì)固定步長(zhǎng)比較法的跟蹤速度和精度不夠理想的特點(diǎn)，提出一種新的變步長(zhǎng)擾動(dòng)觀測(cè)法來(lái)跟蹤光伏電池的最大功率點(diǎn)。依據(jù)光伏電池的P-U曲線特性，在最大功率點(diǎn)兩側(cè)采用不同的變步長(zhǎng)控制策略。在左側(cè)，采用較大的步長(zhǎng)選擇策略。在右側(cè)，采用較小的步長(zhǎng)選擇策略。同時(shí)給出步長(zhǎng)的選擇方法。在MATLAB/Simulink環(huán)境下，搭建光伏電池最大功率點(diǎn)模型并進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明，該算法可以顯著提高最大功率的跟蹤速度與精度，有效抑制在最大功率點(diǎn)處的振蕩現(xiàn)象。

發(fā)表于：2/17/2016

基于模糊技術(shù)的水下機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

發(fā)展水下機(jī)器人有著重大而深遠(yuǎn)的意義，水下機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制是實(shí)現(xiàn)其智能化的關(guān)鍵，是國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。本文將模糊技術(shù)應(yīng)用于水下機(jī)器人，根據(jù)水下機(jī)器人的六自由度運(yùn)動(dòng)模型，設(shè)計(jì)了水下機(jī)器人模糊控制器與PID控制器，并進(jìn)行了仿真環(huán)境下的試驗(yàn)比較。試驗(yàn)結(jié)果表明，基于模糊技術(shù)的方法顯然有較大優(yōu)勢(shì)，更有利于控制水下機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。

發(fā)表于：2/17/2016

帶激光筆的機(jī)器人主動(dòng)視覺(jué)手眼標(biāo)定[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

以固高GRB-400機(jī)器人和攝像機(jī)組成手眼系統(tǒng)，在手眼關(guān)系旋轉(zhuǎn)矩陣的標(biāo)定方面，分析了基于主動(dòng)視覺(jué)的標(biāo)定方法。為實(shí)現(xiàn)手眼關(guān)系平移向量的標(biāo)定，提出以固定于機(jī)械臂末端的激光筆來(lái)獲取工件平臺(tái)上特征點(diǎn)的基坐標(biāo)，并結(jié)合已標(biāo)定的旋轉(zhuǎn)矩陣來(lái)標(biāo)定平移向量。最后，從圖像求取多個(gè)特征點(diǎn)之間的距離并與實(shí)際值進(jìn)行誤差比較，平面特征點(diǎn)間的長(zhǎng)度測(cè)量誤差在±0.8 mm之間，表明手眼標(biāo)定精度較高，可滿足機(jī)器人進(jìn)行工件定位與自動(dòng)抓取的要求。

發(fā)表于：2/17/2016

白洋淀濕地?zé)o人船自主定位監(jiān)控系統(tǒng)[測(cè)試測(cè)量][其他]

針對(duì)白洋淀濕地靜態(tài)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)存在維護(hù)困難等問(wèn)題，提出了一種采用無(wú)人船作為動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)的方法。應(yīng)用GPS技術(shù)和GPRS技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人船的定位監(jiān)控，系統(tǒng)主要分為船載單元和監(jiān)控中心兩大部分。船載單元采集、傳輸無(wú)人船定位信息以及接收上位機(jī)命令控制船體運(yùn)動(dòng)。使用C#語(yǔ)言在Visual Studio2010環(huán)境下開(kāi)發(fā)監(jiān)控中心軟件，監(jiān)控中心實(shí)現(xiàn)無(wú)人船在電子地圖中的定位顯示和船體控制命令的下發(fā)。實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠，具有使用方便、維護(hù)簡(jiǎn)單等優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：2/17/2016

基于可靠數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議的高速數(shù)據(jù)交換節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在以太網(wǎng)物理層的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種利用專用硬件接口結(jié)合低功耗MCU實(shí)現(xiàn)可靠數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，可在不同物理鏈路之間進(jìn)行可靠、可控、高速數(shù)據(jù)交換的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。與傳統(tǒng)TCP的實(shí)現(xiàn)機(jī)制不同，傳輸協(xié)議由專用硬件接口實(shí)現(xiàn)，與一般的純軟件實(shí)現(xiàn)可靠數(shù)據(jù)傳輸方案相比，在CPU主頻和功耗相當(dāng)?shù)那闆r下該設(shè)計(jì)具有更高的數(shù)據(jù)率，本節(jié)點(diǎn)同時(shí)具備對(duì)采集系統(tǒng)進(jìn)行分布式管理的能力。經(jīng)測(cè)試，本節(jié)點(diǎn)可以達(dá)到97%以上信道利用率，具有數(shù)據(jù)傳輸可靠、功耗低等優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于：2/17/2016

源抑制在網(wǎng)絡(luò)流量控制中的應(yīng)用研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)流量控制系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)出口運(yùn)行，只能緩解出口擁塞，不能真正控制網(wǎng)絡(luò)流量。研究網(wǎng)絡(luò)流量控制技術(shù)，分析出口擁塞產(chǎn)生的根源，引入源抑制思想，從源頭控制用戶流量，構(gòu)建新型的網(wǎng)絡(luò)流量控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)帶寬的合理分配和高效使用。通過(guò)建立源抑制機(jī)制，設(shè)計(jì)通信協(xié)議，在網(wǎng)關(guān)和接入交換機(jī)之間聯(lián)動(dòng)，共同控制網(wǎng)絡(luò)流量。在Linux環(huán)境下實(shí)現(xiàn)和測(cè)試系統(tǒng)，試驗(yàn)表明源抑制機(jī)制能有效控制網(wǎng)絡(luò)流量。

發(fā)表于：2/17/2016

基于MATLAB的LTE系統(tǒng)仿真研究[嵌入式技術(shù)][其他]

根據(jù)LTE系統(tǒng)的原理和模塊構(gòu)成，分析并建立了一個(gè)基于MATLAB的系統(tǒng)級(jí)仿真平臺(tái)。針對(duì)LTE系統(tǒng)中被廣泛認(rèn)可的輪詢、比例公平和最大載干比三種經(jīng)典調(diào)度算法，利用仿真平臺(tái)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)對(duì)三者的性能進(jìn)行比較和評(píng)估。此外，針對(duì)用戶不同的運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行多次仿真后，得到在高速和低速場(chǎng)景中LTE系統(tǒng)平均吞吐量的變化情況并加以分析。

發(fā)表于：2/17/2016

基于路段轉(zhuǎn)向流量的擁擠路網(wǎng)OD矩陣估計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][智能交通]

傳統(tǒng)的OD矩陣估計(jì)方法大部分都是基于路段流量的，由于路段流量數(shù)目遠(yuǎn)小于OD對(duì)的個(gè)數(shù)，因而限制了這些方法的推算精度。針對(duì)擁堵路網(wǎng)，提出了一種基于路段轉(zhuǎn)向流量的OD估計(jì)方法，以提高OD估計(jì)的精度。分析了路段轉(zhuǎn)向流量能夠降低OD的可行解集的范圍。通過(guò)雙層規(guī)劃模型求解擁擠路網(wǎng)上OD估計(jì)問(wèn)題。由于最大熵模型不依賴于先驗(yàn)OD矩陣，可以應(yīng)用到更多的OD估計(jì)場(chǎng)景中，因此上層模型采用的是最大熵模型，下層采用用戶均衡模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于路段轉(zhuǎn)向流量可以增加估計(jì)的精度。

發(fā)表于：2/16/2016

高速深流水線浮點(diǎn)加法單元的設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][數(shù)據(jù)中心]

在X87執(zhí)行環(huán)境下，采用基于Two-Path算法的并行深度流水線優(yōu)化算法，設(shè)計(jì)了一種能夠?qū)崿F(xiàn)符合IEEE-754標(biāo)準(zhǔn)的單精度、雙精度和擴(kuò)展雙精度及整型數(shù)據(jù)且舍入模式可控的高速浮點(diǎn)加法器。采用并行深度流水設(shè)計(jì)，經(jīng)驗(yàn)證，功能滿足設(shè)計(jì)要求，使用TSMC 65 nm工藝庫(kù)進(jìn)行綜合，其工作頻率可達(dá)900 MHz。

發(fā)表于：2/16/2016

基于上海地鐵1號(hào)線的ATS仿真系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][智能交通]

介紹了以上海地鐵1號(hào)線為原型的ATS仿真系統(tǒng)，圍繞固定閉塞模型進(jìn)行展開(kāi)，以追蹤運(yùn)行的兩列列車為對(duì)象，分別對(duì)它們的追蹤過(guò)程、運(yùn)行效果及間隔距離進(jìn)行了具體的研究與計(jì)算。同時(shí)引入了聯(lián)鎖系統(tǒng)，詳細(xì)說(shuō)明了進(jìn)路搜索算法和聯(lián)鎖表的設(shè)計(jì)步驟，很好地體現(xiàn)了聯(lián)鎖系統(tǒng)對(duì)列車追蹤的安全性與可靠性的重要保障作用。

發(fā)表于：2/16/2016

一種基于子孔徑SAR的地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法[測(cè)試測(cè)量][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)UHF波段運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中信號(hào)弱、雜波展寬嚴(yán)重等問(wèn)題，提出一種基于子孔徑SAR技術(shù)的雜波抑制方法。首先通過(guò)SAR成像實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的粗聚焦，再通過(guò)距離-方位拓展局部STAP實(shí)現(xiàn)雜波抑制，避免了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)越距離單元和方位散焦帶來(lái)的信號(hào)損失。最后，通過(guò)仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。

發(fā)表于：2/15/2016