基于條形碼技術(shù)的試驗(yàn)設(shè)備協(xié)同管理方法[嵌入式技術(shù)][航空航天]

基于飛機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度試驗(yàn)中試驗(yàn)設(shè)備的使用流程，結(jié)合條形碼技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種客戶端和數(shù)據(jù)采集器協(xié)同管理試驗(yàn)設(shè)備的方法?？蛻舳送ㄟ^與數(shù)據(jù)服務(wù)器的協(xié)同，實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)和設(shè)備基本信息的管理以及試驗(yàn)設(shè)備選取表單的生成；數(shù)據(jù)采集器通過掃描條形碼識(shí)別試驗(yàn)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)便捷選取、修改、撤離、調(diào)試、報(bào)修、盤點(diǎn)和基本信息查詢等功能?？蛻舳伺c數(shù)據(jù)采集器之間通過數(shù)據(jù)線連接實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)離線同步，建立試驗(yàn)設(shè)備的完整使用流程。通過在液壓作動(dòng)筒設(shè)備管理過程中的應(yīng)用表明，該方法避免了手工操作設(shè)備編號(hào)而引入的錯(cuò)誤，提高了工作效率。

發(fā)表于：2/3/2016

基于鏈狀無線Mesh網(wǎng)絡(luò)的貨運(yùn)列車監(jiān)控系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能交通]

在分析鐵路貨物運(yùn)輸特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了基于無線Mesh網(wǎng)絡(luò)的貨運(yùn)列車狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。以雙模鏈狀無線Mesh網(wǎng)絡(luò)作為監(jiān)控信息傳輸?shù)耐ㄐ啪W(wǎng)絡(luò)，研究設(shè)計(jì)了基于Raspberry Pi平臺(tái)的多媒體信息采集節(jié)點(diǎn)和智能的監(jiān)控軟件，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)輸人員在貨運(yùn)機(jī)車中對(duì)在運(yùn)物資的集中式、智能化監(jiān)控。實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)能夠有效提高鐵路貨物運(yùn)輸?shù)陌踩院涂煽啃浴?/a>

基于改進(jìn)的Morlet小波變換的雷達(dá)信號(hào)特征提取[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了能夠進(jìn)一步準(zhǔn)確地估計(jì)出雷達(dá)信號(hào)的瞬時(shí)頻率，在原有的Morlet小波基函數(shù)的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的Morlet小波基函數(shù)，并將其用于小波脊線的提取。用改進(jìn)后的Morlet小波基函數(shù)來提取雷達(dá)信號(hào)的小波脊線特征，從而估計(jì)出雷達(dá)信號(hào)的瞬時(shí)頻率。仿真結(jié)果表明，用改進(jìn)后的Morlet小波基函數(shù)提取出來的雷達(dá)特征比利用原有的Morlet小波基函數(shù)提取出來的雷達(dá)特征性能更優(yōu)，具有更好的時(shí)頻綜合特性及良好的抑制噪聲能力，其方法是可行的。

發(fā)表于：2/3/2016

基于Qt和OpenCV的無線視頻監(jiān)控系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

使用Qt結(jié)合OpenCV設(shè)計(jì)了一款基于嵌入式的無線視頻監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)具備人臉檢測和頭像保存功能。系統(tǒng)采用C/S結(jié)構(gòu)，在ARM開發(fā)板上搭建的Qt多線程Linux系統(tǒng)服務(wù)器用于采集和發(fā)送視頻；用Qt結(jié)合OpenCV制作的客戶端運(yùn)行在PC上，提供監(jiān)控功能。介紹了Qt的Linux系統(tǒng)環(huán)境設(shè)置與ARM移植、V4L2視頻采集的過程以及如何用Qt多線程處理視頻數(shù)據(jù)。測試結(jié)果表明，在WiFi環(huán)境下，系統(tǒng)可進(jìn)行有效的實(shí)時(shí)監(jiān)控。

發(fā)表于：2/3/2016

MIMO系統(tǒng)的正則塊對(duì)角化迫零矢量預(yù)編碼設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了進(jìn)一步減少多用戶MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）下行傳輸系統(tǒng)的誤碼率，提出了正則塊對(duì)角化迫零矢量預(yù)編碼設(shè)計(jì)（RBD-ZF-VP）。該方法利用正則塊對(duì)角化預(yù)編碼（RBD）和矢量預(yù)編碼（VP）的優(yōu)點(diǎn)，在原有MIMO系統(tǒng)RBD預(yù)編碼的基礎(chǔ)上，將RBD預(yù)編碼的矩陣轉(zhuǎn)變成信道等價(jià)矩陣，然后利用迫零（ZF）準(zhǔn)則求出VP的擾動(dòng)矢量，再將擾動(dòng)矢量加到原有信號(hào)上構(gòu)成新信號(hào)向量，接著對(duì)新信號(hào)向量進(jìn)行處理。仿真結(jié)果表明，該方案支持多用戶多天線MIMO傳輸系統(tǒng)，與傳統(tǒng)的塊對(duì)角化（BD）預(yù)編碼和RBD預(yù)編碼相比，有效地提升了系統(tǒng)性能，具有顯著的系統(tǒng)誤碼率性能優(yōu)勢。

發(fā)表于：2/3/2016

基于小波去噪的室內(nèi)超寬帶定位算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境所引起的NLOS誤差，提出了一種利用小波良好抑制噪聲特性的室內(nèi)定位優(yōu)化算法，選定IEEE 802.15.4a模型為超寬帶室內(nèi)無線定位的普適模型，在室內(nèi)傳統(tǒng)定位算法基礎(chǔ)上利用小波去噪消除NLOS誤差，從而改進(jìn)優(yōu)化了到達(dá)時(shí)間差定位算法（TDOA）。仿真結(jié)果表明，該算法較Chan算法和LS算法定位精度高，具有可行性。

發(fā)表于：2/3/2016

基于Web挖掘的新股破發(fā)原因探究及預(yù)測[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

近年來我國創(chuàng)業(yè)板股市頻繁出現(xiàn)新股破發(fā)現(xiàn)象，暴露出創(chuàng)業(yè)板市場存在的風(fēng)險(xiǎn)問題?；谛袨榻鹑趯W(xué)及有限注意力理論，運(yùn)用Web挖掘手段和機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析股票論壇投資者的文本評(píng)論和搜索行為，建立投資者情緒和投資者關(guān)注指數(shù)，對(duì)創(chuàng)業(yè)板新股破發(fā)進(jìn)行定量化實(shí)證研究。結(jié)果表明，除了市場指標(biāo)、發(fā)行指標(biāo)、機(jī)構(gòu)參與指標(biāo)和財(cái)務(wù)指標(biāo)，從股票論壇和搜索引擎獲取的投資者情緒和關(guān)注也是影響創(chuàng)業(yè)板股票破發(fā)的重要因素，據(jù)此建立的新股破發(fā)預(yù)測模型平均準(zhǔn)確率達(dá)90%。

發(fā)表于：2/3/2016

基于TMS320DM6437的地板正反面檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)地板生產(chǎn)過程中依賴人工判斷地板正反面的現(xiàn)狀，提出了以TI公司浮點(diǎn)DSP芯片TMS320DM6437為控制核心的地板正反面檢測系統(tǒng)。通過提取具有顯著特征的紅色分量的平均值和灰度分布的最大值，同時(shí)借助最小平方誤差判別法區(qū)分地板的正反面。測試結(jié)果表明，該地板正反面判斷系統(tǒng)具有很高的識(shí)別率，可以緩解工人的勞動(dòng)強(qiáng)度同時(shí)提高生產(chǎn)效率。

發(fā)表于：2/3/2016

基于STM32F407的永磁同步電機(jī)位置估計(jì)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

采用以Cortex-M4為內(nèi)核的STM32F407作為主控制器，根據(jù)空間矢量脈寬調(diào)制原理，控制IPM模塊給電機(jī)電樞繞組施加不同方向的空間電壓矢量。利用主控制器的12位A/D采樣通道獲取定子A、B相電流值從而計(jì)算出直軸電流id。結(jié)合電永磁轉(zhuǎn)子的磁場特性以及定子電感的飽和效應(yīng)，根據(jù)id的變化曲線判斷出電機(jī)轉(zhuǎn)子的電角度位置。

發(fā)表于：2/3/2016

基于狀態(tài)機(jī)的圖像信息提取的FPGA設(shè)計(jì)及仿真分析[可編程邏輯][其他]

現(xiàn)場可編程邏輯門陣列（FPGA）應(yīng)用于圖像處理時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)中的圖像信息進(jìn)行準(zhǔn)確的提取。設(shè)計(jì)中，F(xiàn)PGA中解壓縮功能需要對(duì)壓縮數(shù)據(jù)中的圖像信息進(jìn)行提取。根據(jù)壓縮格式，設(shè)計(jì)了一種基于狀態(tài)機(jī)的圖像信息提取模塊，并且在XST（Xilinx官方綜合工具）以及Synplify pro兩個(gè)綜合環(huán)境下進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。通過對(duì)比仿真結(jié)果的差異，嘗試分析設(shè)計(jì)的寄存器傳輸級(jí)視圖（RTL視圖），并找出了影響狀態(tài)機(jī)工作的關(guān)鍵要素。強(qiáng)調(diào)了代碼風(fēng)格對(duì)FPGA設(shè)計(jì)的重要性。

發(fā)表于：2/3/2016

基于顯著圖與稀疏特征的圖像視覺效果評(píng)價(jià)[可編程邏輯][其他]

提出一種基于顯著圖與稀疏特征的圖像視覺評(píng)價(jià)算法，其中顯著圖類似于視覺閾值，提取出圖像中的視覺注意區(qū)域，并使用獨(dú)立成分分析（Independent Component Analysis ，ICA）等同于稀疏編碼，來提取該區(qū)域的稀疏特征。最后通過綜合特征相似性和灰度相關(guān)性，得到一種全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。通過在3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)庫測試的結(jié)果表明，相對(duì)于其他評(píng)價(jià)算法，該方法很好地?cái)M合了人眼主觀評(píng)價(jià)。

發(fā)表于：2/3/2016

基于視覺特性的JPEG圖像自適應(yīng)隱寫算法[可編程邏輯][其他]

提出一種基于視覺特性的圖像隱寫算法。該算法利用亮度和紋理閾值等人類視覺系統(tǒng)特性，并結(jié)合圖像各個(gè)局部分塊的亮度與紋理特征，將圖像劃分為強(qiáng)嵌入?yún)^(qū)、次嵌入?yún)^(qū)、弱嵌入?yún)^(qū)，計(jì)算各個(gè)局部分塊亮度和紋理，分別嵌入不同比特?cái)?shù)的秘密信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠增加圖像秘密信息的嵌入容量，提高抗檢測性能，以及保持較高的峰值信噪比。

發(fā)表于：2/3/2016

一種復(fù)雜場景下景物圖像的匹配算法[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)同一傳感器從不同視角拍攝圖像的匹配，提出一種Harris-SIFT算法。首先對(duì)圖像進(jìn)行多尺度的預(yù)處理，使用動(dòng)態(tài)閾值的Harris算子提取特征點(diǎn)，隨后生成128維的SIFT特征向量并對(duì)特征向量進(jìn)行相似度檢測，最后建立匹配對(duì)應(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)特征向量的一一匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可有效適用于復(fù)雜場景下景物圖像的匹配。

發(fā)表于：2/3/2016

基于數(shù)字噴泉碼的視頻監(jiān)控系統(tǒng)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)在糾錯(cuò)性能方面存在著諸多不足，當(dāng)信道丟包率較大時(shí)進(jìn)行可靠的視頻傳輸顯得較為困難。為此，結(jié)合RTP傳輸?shù)膬?yōu)勢，設(shè)計(jì)了一種使用數(shù)字噴泉碼進(jìn)行丟包恢復(fù)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)。首先研究實(shí)用的數(shù)字噴泉碼——LT碼，比較了不同度分布算法下LT碼的譯碼性能。根據(jù)視頻傳輸系統(tǒng)的應(yīng)用需求，選擇魯棒孤子度分布算法，研究短碼長條件下影響LT碼譯碼性能的主要因素。

發(fā)表于：2/3/2016

基于DM365的雙碼流視頻監(jiān)控設(shè)備的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)視頻監(jiān)控終端設(shè)備中的視頻實(shí)時(shí)顯示、編碼數(shù)據(jù)本地存儲(chǔ)備份等雙重需求，設(shè)計(jì)了一種基于DM365視頻處理芯片、H.264壓縮技術(shù)、嵌入式Linux操作系統(tǒng)的雙碼流視頻監(jiān)控終端設(shè)備。給出了系統(tǒng)的總體軟硬件結(jié)構(gòu)，重點(diǎn)闡述了視頻處理子系統(tǒng)模塊（包括視頻前端采集模塊和視頻后端顯示模塊）以及視頻編碼模塊。測試結(jié)果表明，系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測性能良好，本地存儲(chǔ)的編碼數(shù)據(jù)清晰穩(wěn)定，具有很強(qiáng)的實(shí)用性和廣闊的發(fā)展前景。

發(fā)表于：2/3/2016