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C程序的Verilog HDL實(shí)現(xiàn)[可編程邏輯][其他]

隨著電子信息技術(shù)的不斷發(fā)展，電子系統(tǒng)模塊化的設(shè)計(jì)思想已經(jīng)深入人心。因此，加強(qiáng)軟件和硬件模塊設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的相互借鑒意義重大。針對這種情況，借助于有限狀態(tài)機(jī)理論，提出了一種將C程序轉(zhuǎn)化成Verilog HDL描述的具體方法。同時(shí)，詳細(xì)介紹了有限狀態(tài)機(jī)理論，分析了在利用有限狀態(tài)機(jī)進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)該遵循的準(zhǔn)則，并給出了一個(gè)具體的轉(zhuǎn)化實(shí)例和最終的仿真結(jié)果。從仿真結(jié)果可以看出此方法是可行的。

發(fā)表于：12/9/2015

Bmob云平臺在Android App開發(fā)中的應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

詳細(xì)介紹了Bmob云平臺的功能：數(shù)據(jù)服務(wù)、文件服務(wù)、用戶管理、消息推送，以及這些功能在Android App中的應(yīng)用。利用Android App“游戳”來具體說明Bmob云平臺在App的開發(fā)過程中對于解決所涉及到的數(shù)據(jù)、文件及用戶管理問題所起的作用，并且對于云平臺今后的發(fā)展做了展望。

發(fā)表于：12/9/2015

基于差分演化的果蠅優(yōu)化算法[可編程邏輯][其他]

針對基本果蠅優(yōu)化算法在求解高維函數(shù)時(shí)存在求解精度低、迭代收斂速度較慢等問題，提出一種基于差分演化的果蠅優(yōu)化算法。該算法將差分演化策略融合到果蠅優(yōu)化算法中，對每代產(chǎn)生的群體進(jìn)行變異、交叉、選擇操作，增加種群的多樣性，使其能更快、更有效地求解高維函數(shù)問題。對12個(gè)基準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明，與基本的果蠅優(yōu)化算法和差分演化算法相比，新算法在收斂速度、求解精度上都具有明顯的優(yōu)越性。

發(fā)表于：12/9/2015

視頻監(jiān)控在高速路作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)上的應(yīng)用[模擬設(shè)計(jì)][智能交通]

高速作業(yè)的管理是高速管理的重要方面。首先介紹了高速公路的發(fā)展現(xiàn)狀和高速作業(yè)管理上面臨的問題和挑戰(zhàn)，從遠(yuǎn)程管理的角度出發(fā)，構(gòu)建了高速作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)。該文簡單介紹了系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框架并詳細(xì)闡述了客戶端上視頻模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法。最后對該客戶端進(jìn)行測試，驗(yàn)證其實(shí)際的效果，證明該設(shè)計(jì)在監(jiān)控和調(diào)度領(lǐng)域有良好的應(yīng)用和發(fā)展前景。

發(fā)表于：12/9/2015

CIMS在機(jī)床上下料自動化行業(yè)的應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

CIMS （計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)）是將信息技術(shù)、現(xiàn)代管理技術(shù)和制造技術(shù)相結(jié)合。本文通過CIMS這一高效、高自由度的系統(tǒng)在機(jī)床上下料自動化行業(yè)的應(yīng)用，介紹了基于CIMS機(jī)床上下料自動化系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及工作流程。

發(fā)表于：12/9/2015

基于MoodCast模型的用戶行為分析與預(yù)測[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

心理學(xué)研究表明人類行為受其情感的影響，鑒于社交網(wǎng)絡(luò)中對用戶行為的分析未考慮到情感傳播因素的影響問題，本文基于動態(tài)因子圖模型（MoodCast）在情感分析中預(yù)測準(zhǔn)確率較高的特點(diǎn)，將其應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)的行為分析中，給出了一種新的情感預(yù)測模型，并將該模型運(yùn)用到廣告點(diǎn)擊用戶行為分析中。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果驗(yàn)證了用戶情感與社會關(guān)系因素及時(shí)間因素相關(guān)，用戶情感與行為呈正相關(guān)。

發(fā)表于：12/6/2015

三維無線傳感器網(wǎng)絡(luò)K重覆蓋機(jī)制研究[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對傳感器節(jié)點(diǎn)在三維監(jiān)測區(qū)域中隨機(jī)分布覆蓋效率低下，并且不能達(dá)到關(guān)鍵區(qū)域重覆蓋的問題，本文使用空間填充多面體，分別從確定性覆蓋和隨機(jī)覆蓋兩個(gè)方面，提出理想狀態(tài)下覆蓋冗余率最低和空間密度值最低的節(jié)點(diǎn)分布策略。首先將監(jiān)測區(qū)域分為多個(gè)以傳感器節(jié)點(diǎn)的傳感半徑為外接球直徑的多面體，然后將傳感器節(jié)點(diǎn)放置在多面體的頂點(diǎn)或是外接球重疊區(qū)域中，最后理論分析出同構(gòu)節(jié)點(diǎn)分布的最佳位置。實(shí)驗(yàn)仿真表明，在相同覆蓋重?cái)?shù)的情況下，截角八面體的覆蓋冗余率和空間密度值最低。

發(fā)表于：12/6/2015

大規(guī)模電動汽車接入的電力系統(tǒng)穩(wěn)定性分析[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

隨著電動汽車技術(shù)成熟度的不斷提高，特別對環(huán)境保護(hù)要求的不斷提高,電動汽車有逐步取代燃油汽車的趨勢。大量電動汽車投入使用之后必然會帶來大量的充電負(fù)荷，其隨機(jī)充放電行為將為城市電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來新的挑戰(zhàn)，采用分塊解耦動態(tài)仿真作為工具，對考慮大規(guī)模電動汽車接入的電力系統(tǒng)穩(wěn)定性進(jìn)行分析，不僅可以提高穩(wěn)定性分析結(jié)果的精度，還可以通過先驗(yàn)仿真得到電池集中充電站最優(yōu)接入方案，從而提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

發(fā)表于：12/6/2015

基于改進(jìn)OMP的超寬帶穿墻雷達(dá)稀疏成像方法[嵌入式技術(shù)][航空航天]

在超寬帶穿墻雷達(dá)成像應(yīng)用中，壓縮感知理論應(yīng)用可以獲得高分辨率稀疏成像。但這必須建立在目標(biāo)恰好落在預(yù)設(shè)網(wǎng)格點(diǎn)的前提條件下，一旦目標(biāo)偏離預(yù)設(shè)網(wǎng)格點(diǎn)，目標(biāo)像會發(fā)生偏移，甚至還會產(chǎn)生虛假像。本文提出一種基于梯度優(yōu)化的貝葉斯假設(shè)檢驗(yàn)正交匹配追蹤（GBTOMP）稀疏成像方法。該方法以傳統(tǒng)正交匹配追蹤（OMP）為基礎(chǔ)，從預(yù)設(shè)網(wǎng)格點(diǎn)空間位置出發(fā)，以梯度優(yōu)化的最速上升方法搜索到目標(biāo)真實(shí)空間位置，并由此修正模型中的感知矩陣，再利用修正后的感知矩陣恢復(fù)目標(biāo)散射系數(shù)。考慮到正交匹配追蹤會帶來冗余下標(biāo)，利用貝葉斯假設(shè)檢驗(yàn)設(shè)置一個(gè)合適的門限去冗余以保證目標(biāo)真實(shí)像的準(zhǔn)確恢復(fù)。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法校正了目標(biāo)偏離預(yù)設(shè)網(wǎng)格所帶來的模型誤差，稀疏成像效果明顯改善。

發(fā)表于：12/3/2015

基于k-wave超聲場時(shí)域仿真研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

超聲場仿真研究在工業(yè)超聲探傷領(lǐng)域一直起到舉足輕重的作用。本文采用脈沖超聲波檢測原理，建立仿真平臺，利用k-wave工具箱對超聲場進(jìn)行了時(shí)域仿真研究，針對聲場在圓柱體工件內(nèi)部的傳播情況，并利用聲學(xué)傳感器接收到的回波信號，采用插值重構(gòu)模型，對工件內(nèi)部超聲場分布做了重構(gòu)研究和可視化實(shí)現(xiàn)，為實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)奠定了理論基礎(chǔ)。

發(fā)表于：12/3/2015

Xen下虛擬機(jī)動態(tài)遷移優(yōu)化策略的研究[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

盡管預(yù)拷貝技術(shù)由于其毫秒級的停機(jī)時(shí)間及對應(yīng)用影響較小而被廣泛使用到各大虛擬化平臺的內(nèi)存數(shù)據(jù)遷移中，但是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)處于低帶寬高負(fù)載的情況下則會導(dǎo)致虛擬機(jī)服務(wù)的一些性能下降。為了解決以上問題，本文首先將傳統(tǒng)的預(yù)拷貝機(jī)制與馬爾科夫模型結(jié)合旨在對后輪臟頁率進(jìn)行預(yù)測，利用Mann-Kendall 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯w移中臟頁率的變化趨勢進(jìn)行判斷，據(jù)此引入自適應(yīng)閾值機(jī)制確定最優(yōu)遷移策略，更好地解決虛擬機(jī)中網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的大小和運(yùn)行負(fù)載的高低對傳統(tǒng)預(yù)拷貝技術(shù)固定停機(jī)閾值機(jī)制的影響，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，改進(jìn)后的遷移機(jī)制可有效地提高虛擬機(jī)實(shí)時(shí)遷移性能。

發(fā)表于：12/3/2015

一種圖像局部特征快速匹配算法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

對SIFT算法匹配速度較慢和常常存在錯(cuò)誤匹配對的問題，本文提出在匹配過程中采用角度相似性分析替代傳統(tǒng)的歐式距離分析法，由此提高匹配速度，然后通過RANSAC一致性篩選刪除錯(cuò)誤匹配對，最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了新算法的有效性。新算法結(jié)構(gòu)清晰，計(jì)算簡便，易于硬件實(shí)現(xiàn)。

發(fā)表于：12/3/2015

基于準(zhǔn)同步采樣光伏發(fā)電系統(tǒng)諧波分析方法[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

在非同步采樣的情況下，針對現(xiàn)有的檢測方法存在計(jì)算量大、實(shí)時(shí)性差、頻譜泄露以及柵欄效應(yīng)等缺陷，提出一種基于同步采樣的諧波檢測算法，首先將非同步采樣序列準(zhǔn)同步化，然后利用基于Nuttall窗改進(jìn)的FFT諧波分析算法進(jìn)行對準(zhǔn)同步化的序列運(yùn)算，將整個(gè)基于準(zhǔn)同步諧波分析方法應(yīng)用于自主研制的光伏發(fā)電綜合測量裝置中。測試結(jié)果表明，該方法能夠有效地消除光伏發(fā)電系統(tǒng)中頻率波動等現(xiàn)象帶來的影響，抑制頻譜泄露效果良好，提高了計(jì)算諧波參數(shù)的準(zhǔn)確度，并且具有較高的抗干擾能力。

發(fā)表于：12/3/2015

一種低功耗同步BUCK芯片的過零檢測電路設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][汽車電子]

同步BUCK芯片在輕載模式下會產(chǎn)生因電感電流倒灌而產(chǎn)生的額外功耗。針對這一問題，設(shè)計(jì)了一款過零檢測電路。該電路采用兩個(gè)不同電壓門限采集技術(shù)，并對門限進(jìn)行溫度補(bǔ)償，有效限制了電感電流的倒灌；同時(shí)設(shè)計(jì)了邊沿隱匿電路，避免電路切換時(shí)引起的誤觸發(fā)。該過零檢測電路基于0.25 ?滋m BCD工藝設(shè)計(jì)，利用HSPICE仿真驗(yàn)證。當(dāng)系統(tǒng)溫度在-40 ℃～120 ℃變化時(shí)，負(fù)閾值電壓容差僅為0.2 mV，實(shí)現(xiàn)了高精度的過零檢測，且靜態(tài)功耗極低。

發(fā)表于：12/3/2015

包絡(luò)跟蹤芯片應(yīng)用中查找表的分析與確定[電源技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

包絡(luò)跟蹤技術(shù)作為LTE移動終端發(fā)熱問題的一種解決方案，在系統(tǒng)應(yīng)用中需要使用特殊的包絡(luò)跟蹤電源芯片，而這種芯片的使用需要輸入包絡(luò)參考信號。從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā)，提出了“固定增益法”這種包絡(luò)整形的查找表的方法來生成所需的包絡(luò)參考信號。這種方法兼顧了功率放大器系統(tǒng)的線性度、效率與系統(tǒng)復(fù)雜度，極大地提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。根據(jù)這種方法，確定出了一張查找表。測試結(jié)果表明，包絡(luò)跟蹤模式下，PA輸出功率可達(dá)26 dBm，且使用了包絡(luò)跟蹤技術(shù)的射頻功率放大器系統(tǒng)對比固定偏置的功率放大器，效率提升了5.1%。

發(fā)表于：12/3/2015