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攝像頭模組ESD保護(hù)模型分析與電路設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][安防電子]

攝像頭模組主要由鏡頭、濾色片、音圈馬達(dá)、馬達(dá)驅(qū)動(dòng)、圖像傳感器等部件構(gòu)成。圖像傳感器和音圈馬達(dá)驅(qū)動(dòng)都是CMOS半導(dǎo)體器件，對(duì)ESD(Electro-Static Discharge)非常敏感。本文的主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：(1)攝像頭模組的ESD保護(hù)設(shè)計(jì)，主要從結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和電子設(shè)計(jì)兩個(gè)方面來(lái)闡述，結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)時(shí)主要對(duì)ESD敏感區(qū)的保護(hù);電子設(shè)計(jì)時(shí)主要是對(duì)CMOS芯片的接口引腳進(jìn)行保護(hù)。(2)人體模型的研究，主要討論HBM(Human Body Model)的仿真模型的創(chuàng)建。(3)靜電釋放的波形仿真和實(shí)驗(yàn), 主要討論測(cè)試環(huán)境的建立，并對(duì)比目標(biāo)和實(shí)際波形。

發(fā)表于：12/17/2015

采用窗函數(shù)法進(jìn)行數(shù)字信號(hào)截短的優(yōu)化算法[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行有限點(diǎn)數(shù)的截短采樣時(shí)，通常會(huì)發(fā)生頻譜泄露。提出一種基于FPGA的矩形窗、海明窗、漢寧窗和布萊克曼窗四個(gè)窗函數(shù)的改進(jìn)型信號(hào)截短算法方案，并對(duì)其資源消耗和運(yùn)行速度進(jìn)行優(yōu)化，從而提高頻譜泄露的性能。為了減少系統(tǒng)資源消耗和提高精度，采用了資源共享技術(shù)、選擇合理的數(shù)據(jù)位寬以及為CORDIC模塊選擇合適的迭代次數(shù)；為了優(yōu)化速度，采用了恰當(dāng)?shù)牧魉€技術(shù)，從而較大提高了處理速度。仿真表明，優(yōu)化后的系統(tǒng)邏輯資源減少20%~51%，時(shí)序約束達(dá)到360 MHz，其中的布萊克曼窗對(duì)第一級(jí)旁瓣衰減達(dá)到59.3 dB。

發(fā)表于：12/17/2015

二維數(shù)據(jù)隨機(jī)延拓成三維水域動(dòng)畫(huà)方法研究[模擬設(shè)計(jì)][其他]

提出一種簡(jiǎn)單有效的、節(jié)約計(jì)算開(kāi)銷的方法，用于制作實(shí)現(xiàn)三維場(chǎng)景中水域動(dòng)畫(huà)效果。該方法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程為利用二維模擬水流或波浪數(shù)據(jù)延拓到三維空間中，實(shí)現(xiàn)水沿其主導(dǎo)傳播方向產(chǎn)生波動(dòng)動(dòng)畫(huà)，其中利用了基于物理方程和粒子系統(tǒng)的方法。在動(dòng)畫(huà)過(guò)程中，這些二維水流幀畫(huà)面被隨機(jī)地沿橫向方向取樣，在動(dòng)畫(huà)時(shí)間和由用戶自定義噪聲的參數(shù)設(shè)置下取得的切片（稱為時(shí)間片）結(jié)構(gòu)中進(jìn)行。在重構(gòu)三維水流畫(huà)面中，使用了帶平滑濾波器的幾何技術(shù)，以彌補(bǔ)因取樣所造成的切片損傷。使用隨機(jī)布朗運(yùn)動(dòng)噪聲數(shù)據(jù)補(bǔ)償三維畫(huà)面數(shù)據(jù)，逼真地顯示了漣漪波和怒濤波的動(dòng)畫(huà)。

發(fā)表于：12/16/2015

基于ARM11平臺(tái)和GPRS遠(yuǎn)程無(wú)線圖像報(bào)警系統(tǒng)的研究[嵌入式技術(shù)][信息安全]

設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種基于ARM11平臺(tái)和GPRS通信技術(shù)的無(wú)線遠(yuǎn)程圖像報(bào)警系統(tǒng)，論述了系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)及其設(shè)計(jì)思路。利用嵌入式ARM11和GPRS協(xié)議進(jìn)行數(shù)字圖像處理，完成了圖像報(bào)警終端的軟硬件設(shè)計(jì)，使報(bào)警終端通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)與手機(jī)等設(shè)備連接，最終實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)截圖報(bào)警監(jiān)控的功能。

發(fā)表于：12/16/2015

一種小型固定翼無(wú)人機(jī)姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][航空航天]

針對(duì)小型固定翼無(wú)人機(jī)設(shè)計(jì)中對(duì)姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)小型化、低成本的需要，設(shè)計(jì)了以STM32F405為處理核心的低成本的姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)。系統(tǒng)采用MARG傳感器方案，利用優(yōu)化的梯度遞減算法對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將處理結(jié)果通過(guò)改進(jìn)的互補(bǔ)濾波算法完成數(shù)據(jù)的融合，最終完成飛行姿態(tài)參數(shù)的解算。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)具有實(shí)時(shí)性、低功耗、低成本、小型化等特點(diǎn)，能較好地完成無(wú)人機(jī)的姿態(tài)角數(shù)據(jù)的測(cè)量，具有較強(qiáng)實(shí)用性。

發(fā)表于：12/16/2015

磁耦合諧振式無(wú)線電能傳輸裝置設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

介紹了一種以電感電容并聯(lián)諧振（以下簡(jiǎn)稱LC并聯(lián)諧振）電路為核心的磁耦合諧振式無(wú)線電能傳輸裝置的設(shè)計(jì)并對(duì)裝置進(jìn)行了測(cè)試及結(jié)果分析。裝置由發(fā)射和接收兩部分構(gòu)成，發(fā)射部分由LC并聯(lián)諧振回路和驅(qū)動(dòng)電路組成；接收部分將線圈電磁感應(yīng)產(chǎn)生的正弦波經(jīng)過(guò)整流和濾波后輸出直流電壓。測(cè)試結(jié)果為：當(dāng)兩線圈間距為10 cm時(shí)能夠達(dá)到34％的最大傳輸效率；當(dāng)輸入回路電流不大于1 A且保證負(fù)載LED燈不滅時(shí)，兩線圈最大間距為52 cm。

發(fā)表于：12/16/2015

城市軌道交通乘客信息系統(tǒng)中信號(hào)處理單元設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能交通]

城市軌道交通乘客信息系統(tǒng)中信號(hào)處理單元的設(shè)計(jì)主要是為了解決PIS（Passenger Information System）系統(tǒng)與列車(chē)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的通信問(wèn)題，以及PIS系統(tǒng)中不同模塊之間通信問(wèn)題，在PIS系統(tǒng)中具有關(guān)鍵作用，并具有重要的研究?jī)r(jià)值。選取AVR單片機(jī)作為主控芯片，針對(duì)信號(hào)處理單元所要實(shí)現(xiàn)的功能，提出了針對(duì)RS485串行接口通信及并行接口通信的解決方案，并且實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理功能及對(duì)其他模塊的信號(hào)控制。

發(fā)表于：12/16/2015

基于FPGA與LabVIEW的DDS任意信號(hào)發(fā)生器設(shè)計(jì)[可編程邏輯][其他]

實(shí)現(xiàn)了一種基于FPGA與LabVIEW平臺(tái)的任意波形發(fā)生器。通過(guò)FPGA搭建硬件平臺(tái)，與LabVIEW上位機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)串口通信，實(shí)時(shí)調(diào)整FPGA內(nèi)部波形數(shù)據(jù)，可實(shí)現(xiàn)正弦波、方波、鋸齒波、三角波、高斯白噪聲、疊加正弦波、自定義公式等常規(guī)波形，同時(shí)也可以手動(dòng)繪制任意波形，充分發(fā)揮了軟件的靈活性。通過(guò)參數(shù)的設(shè)定，可方便地設(shè)計(jì)各種復(fù)雜波形。本設(shè)計(jì)在EP4CE15F17C8芯片上實(shí)現(xiàn)，與LabVIEW上位機(jī)軟件協(xié)同工作，經(jīng)測(cè)試系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性、靈活性。

發(fā)表于：12/16/2015

多路圖像數(shù)據(jù)合成LCD顯示控制器設(shè)計(jì)[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)現(xiàn)有LCD顯示控制器處理多路圖像數(shù)據(jù)合成的性能局限，提出了一種用于嵌入式系統(tǒng)的多路圖像數(shù)據(jù)合成LCD顯示控制器的設(shè)計(jì)方案。該方案以FPGA為顯示控制器的核心處理器件，經(jīng)視頻接口和8080接口輸入數(shù)據(jù)，由SDRAM協(xié)調(diào)控制器完成數(shù)據(jù)存取，最終通過(guò)合成疊加送入LCD完成顯示。通過(guò)實(shí)際電路驗(yàn)證表明，該LCD顯示控制器可以實(shí)現(xiàn)多路圖像數(shù)據(jù)的輸入、合成、顯示，且性能良好、運(yùn)行穩(wěn)定，并具有一定的移植性和可擴(kuò)展性，可應(yīng)用于有特殊圖像處理要求的嵌入式系統(tǒng)中。

發(fā)表于：12/16/2015

基于STM32的逐陽(yáng)帆控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][汽車(chē)電子]

針對(duì)傳統(tǒng)太陽(yáng)能跟蹤系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試復(fù)雜、可靠性不夠高的問(wèn)題，提出一種基于STM32的太陽(yáng)能跟蹤系統(tǒng)設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)為單軸跟蹤系統(tǒng)，通過(guò)獲取太陽(yáng)能板的地理位置和當(dāng)前時(shí)間信息用一定算法算出太陽(yáng)的方位角，驅(qū)動(dòng)電機(jī)，實(shí)現(xiàn)對(duì)太陽(yáng)的跟蹤；采用基于ZigBee技術(shù)的無(wú)線通訊系統(tǒng)，具有群簇控制能力，簡(jiǎn)化現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試過(guò)程；通過(guò)ModBus協(xié)議實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)信息上報(bào)，便于后臺(tái)管理；提供多種工作模式，提高系統(tǒng)的抗風(fēng)、抗雪性能；通過(guò)在控制芯片片內(nèi)Flash寫(xiě)入備份程序，保證系統(tǒng)主程序出現(xiàn)問(wèn)題后，系統(tǒng)跳轉(zhuǎn)至備份程序繼續(xù)運(yùn)行，提高系統(tǒng)的可靠性。

發(fā)表于：12/16/2015

OpenStack云環(huán)境下多節(jié)點(diǎn)塊存儲(chǔ)研究[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

基于OpenStack本身的塊存儲(chǔ)設(shè)計(jì)，在云計(jì)算平臺(tái)中實(shí)現(xiàn)了多節(jié)點(diǎn)塊存儲(chǔ)的iSCSI SAN配置，為虛擬機(jī)提供了跨網(wǎng)段、跨節(jié)點(diǎn)的獨(dú)立塊存儲(chǔ)服務(wù)，并在不同節(jié)點(diǎn)間、虛擬機(jī)上分別對(duì)其進(jìn)行測(cè)試，對(duì)學(xué)習(xí)和實(shí)際構(gòu)建云平臺(tái)中跨網(wǎng)段多節(jié)點(diǎn)的塊存儲(chǔ)服務(wù)有參考價(jià)值。

發(fā)表于：12/15/2015

基于MapReduce和分布式緩存的KNN分類算法研究[可編程邏輯][其他]

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，K最近鄰（KNN）算法較高的計(jì)算復(fù)雜度的弊端日益凸顯。在深入研究了KNN算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合MapReduce編程模型，利用其開(kāi)源實(shí)現(xiàn)Hadoop，提出了一種基于MapReduce和分布式緩存機(jī)制的KNN并行化方案。該方案只需要通過(guò)Mapper階段就能完成分類任務(wù)，減少了TaskTracker與JobTracker之間的通信開(kāi)銷，同時(shí)也避免了Mapper的中間結(jié)果在集群任務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的通信開(kāi)銷。通過(guò)在Hadoop集群上實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提出的并行化KNN方案有著優(yōu)良的加速比和擴(kuò)展性。

發(fā)表于：12/15/2015

一種存儲(chǔ)優(yōu)化的多模式匹配算法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

AC（Aho-Corasick）自動(dòng)機(jī)是經(jīng)典的多模式匹配算法，但在模式串字符集較大的情況下，AC自動(dòng)機(jī)的存儲(chǔ)開(kāi)銷較大。為降低存儲(chǔ)開(kāi)銷提出了存儲(chǔ)優(yōu)化的多模式匹配算法SMMA，該算法在Trie樹(shù)建立階段利用正向表來(lái)存儲(chǔ)每個(gè)狀態(tài)的后續(xù)狀態(tài)指針以及失配指針，而無(wú)需存儲(chǔ)字符集所有字符的后繼指針，從而壓縮了每個(gè)狀態(tài)的儲(chǔ)存空間。實(shí)驗(yàn)表明，所提出的算法與AC自動(dòng)機(jī)算法在時(shí)間效率上相近，但極大地降低了存儲(chǔ)開(kāi)銷。

發(fā)表于：12/15/2015

基于自編碼器的評(píng)分預(yù)測(cè)算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

評(píng)分預(yù)測(cè)是推薦系統(tǒng)的一個(gè)組成部分，通過(guò)一個(gè)實(shí)數(shù)表達(dá)對(duì)用戶的偏好進(jìn)行預(yù)測(cè)，在學(xué)術(shù)界被廣泛研究。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的特征提取能力，能獲取數(shù)據(jù)深層次的特征。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種網(wǎng)絡(luò)即自編碼器，通過(guò)擴(kuò)展使其具有處理像評(píng)分矩陣這種有缺失數(shù)據(jù)的矩陣的能力，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明其預(yù)測(cè)結(jié)果與當(dāng)前主流的評(píng)分預(yù)測(cè)算法SVD的性能接近。

發(fā)表于：12/15/2015

基于CMM的隱患治理能力成熟度模型研究與應(yīng)用[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

為提升企業(yè)自身的隱患治理能力，借鑒軟件能力成熟度模型，提出了隱患治理能力成熟度的概念，建立隱患治理能力成熟度五級(jí)模型，構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系，基于專家評(píng)估法和自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出組合評(píng)估方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的模型與方法可實(shí)現(xiàn)智能化評(píng)估企業(yè)隱患治理能力，并為強(qiáng)化隱患排查治理長(zhǎng)效機(jī)制提供參考依據(jù)。

發(fā)表于：12/15/2015