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物聯(lián)網(wǎng)的過去、現(xiàn)在與未來[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

　　物聯(lián)網(wǎng)到底是什么? 物聯(lián)網(wǎng) (Internet of Things, IoT) 是包含智能、傳感器功能的物理對象以及與其交互的網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器和服務(wù)的集合。這是一個(gè)趨勢，而不是一個(gè)單一的行業(yè)或市場。但是，ARM 的技術(shù)設(shè)計(jì)能夠使當(dāng)今與未來的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和服務(wù)......

發(fā)表于：7/1/2013

把手課堂：FPGA 101-如何配置您的Zynq SoC裸機(jī)解決方案[可編程邏輯][其他]

編者注：這是Adam Taylor規(guī)劃的Zynq-7000 All Programmable SoC實(shí)際操作教程系列的第二部分。Adam經(jīng)常為Xcell雜志撰稿，他撰寫了第82期介紹Zynq SoC設(shè)計(jì)的封面報(bào)道，以及本期中介紹XPE和XPA的文章（見第46頁）。同時(shí)他還為All Programmable Planet撰寫博客。

發(fā)表于：7/1/2013

使用賽靈思的功耗估計(jì)器和功耗分析器工具[可編程邏輯][其他]

作者：AdamTaylor首席工程師EADSAstriumaptaylor@theiet.org精確估算FPGA設(shè)計(jì)的功耗對確保獲得正確的電源架構(gòu)至關(guān)重要。FPGA與眾多其它類型組件的不同之處

發(fā)表于：7/1/2013

通信基站供電系統(tǒng)變革趨勢研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

摘要：隨著主設(shè)備的變革，根據(jù)節(jié)能的需要，基站供電系統(tǒng)也要進(jìn)行演變，向多樣性方向發(fā)展，在基站供電系統(tǒng)采用新技術(shù)和可循環(huán)新能源是必然趨勢。1.現(xiàn)狀分析針對移動基站主設(shè)備演變、現(xiàn)網(wǎng)供電系統(tǒng)及環(huán)境用電情況進(jìn)行詳實(shí)分析。1.1基站主設(shè)備在變革隨著網(wǎng)的更新?lián)Q代，基站主設(shè)備建設(shè)方式也在發(fā)生重大變革，網(wǎng)絡(luò)正在普及應(yīng)用，建設(shè)步伐也在不斷加快，各通信設(shè)備廠商將3G網(wǎng)絡(luò)分布式基站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用到2G網(wǎng)絡(luò)的更新上。分布式

發(fā)表于：7/1/2013

高增益與高帶寬……如何兼得？[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

作者:XavierRamus,TI由于我們必須采用多個(gè)功率級，因而同時(shí)實(shí)現(xiàn)高增益（1000-V/V乃至更高）和高帶寬（數(shù)十MHz）可能是一種挑戰(zhàn)。除了高增益、高帶寬方面的電路要求，還需要重點(diǎn)關(guān)注噪聲和穩(wěn)定性問題。查EETOPTI社區(qū)

發(fā)表于：7/1/2013

仿真增益帶寬-通用運(yùn)算放大器模型[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

作者:TI專家BruceTrump翻譯:TI信號鏈工程師DavidZhao(趙大偉)運(yùn)算放大器的增益帶寬積(GBW)會怎樣影響你的電路并不總是顯而易見。宏模型有固定的增益帶寬積。雖然你可以深入觀察這些模型，當(dāng)然EETOPTI社區(qū)

發(fā)表于：7/1/2013

一種新的近重復(fù)監(jiān)控視頻檢測算法[嵌入式技術(shù)][其他]

設(shè)計(jì)了一種使用視頻鏡頭時(shí)序特征來實(shí)現(xiàn)級聯(lián)式檢測近重復(fù)視頻的算法。首先在進(jìn)行關(guān)鍵幀特征提取之前，直接在鏡頭層次上提取時(shí)序特征，初步濾除完全不相同的視頻，然后對剩下的視頻幀提取全局顏色特征和SURF特征進(jìn)行逐步檢測，最終獲得與查詢視頻近重復(fù)的視頻。對實(shí)驗(yàn)室的監(jiān)控視頻進(jìn)行小范圍的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法與不用時(shí)序特征的方法相比有一定的有效性和準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：7/1/2013

基于OMAP3530數(shù)字圖像處理的多人臉識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

為了完成在不采用傳感器條件下對公共場所人數(shù)的智能檢測，從實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā)，運(yùn)用人臉圖像擬合及模糊條件下人臉匹配的算法，實(shí)現(xiàn)了在嵌入式Linux平臺下以O(shè)MAP3530芯片為核心的基于圖像處理的多人臉識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠得出公共場所實(shí)時(shí)人員的名單，并列出人員信息。以普通辦公室為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，得出準(zhǔn)確率可達(dá)80%。該系統(tǒng)充分利用了OMAP3530芯片強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，具有性價(jià)比高、可維護(hù)性強(qiáng)、工作穩(wěn)定的特點(diǎn)。

發(fā)表于：7/1/2013

基于RSSI的WSN吞吐量自適應(yīng)優(yōu)化策略[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

基于MicaZ型節(jié)點(diǎn)參數(shù)分別建立了ARQ技術(shù)和FEC技術(shù)的吞吐量模型,分析并仿真了各參數(shù)對吞吐量的影響,得出ARQ技術(shù)的最優(yōu)數(shù)據(jù)幀長和FEC技術(shù)的最優(yōu)BCH碼,進(jìn)而提出了一種基于RSSI測距技術(shù)的吞吐量自適應(yīng)優(yōu)化策略,以適應(yīng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)中動態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。該策略依?jù)RSSI測距技術(shù)測量節(jié)點(diǎn)間的通信距離,自適應(yīng)地為數(shù)據(jù)包選擇最優(yōu)的差錯(cuò)控制策略來提高WSN的吞吐量。仿真結(jié)果表明,在吞吐量和動態(tài)范圍方面,該策略整體上優(yōu)于單純的ARQ或者FEC方案。

發(fā)表于：7/1/2013

基于H.264視頻編碼的快速模式?jīng)Q策算法[嵌入式技術(shù)][其他]

針對H.264視頻壓縮中模式?jīng)Q策部分計(jì)算復(fù)雜度過高的問題，提出了一種實(shí)時(shí)的快速模式?jīng)Q策算法。首先，在帕累托最優(yōu)宏塊分類方法的基礎(chǔ)上制定類決策指標(biāo)，劃分宏塊類；然后，檢測宏塊的運(yùn)動活躍性，為當(dāng)前宏塊選擇率失真代價(jià)較小的模式，提前作出模式?jīng)Q策，得到最佳模式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法與參考編碼器相比，在比特率平均增加0.09%、峰值信噪比平均損失0.19dB的情況下，編碼時(shí)間平均減少了64.28%。

發(fā)表于：7/1/2013

基于小波包和HHT的軸承故障診斷研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

采用一種處理非平穩(wěn)信號的新方法—希爾伯特-黃變換HHT（Hilbert-Huang Transform）來進(jìn)行滾動軸承故障特征的提取。將信號先進(jìn)行小波包降噪處理，然后用HHT進(jìn)行信號故障特征提取。通過實(shí)驗(yàn)仿真和軸承故障診斷實(shí)例，對比沒有進(jìn)行小波包降噪而直接進(jìn)行HHT的結(jié)果，證明了此方法在軸承故障診斷中的有效性。

發(fā)表于：6/28/2013

一種改進(jìn)的Montgomery階梯算法及其實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

提出了利用Montgomery階梯算法實(shí)現(xiàn)快速模冪運(yùn)的兩種方案。第一種是將每個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)乘法和平方并行執(zhí)行，且使用2×2正交變換器選擇輸出，使Montgomery階梯算法簡單、高效；第二種是使用循環(huán)展開技術(shù)將循環(huán)數(shù)減少一半，且只需要一半的時(shí)鐘，運(yùn)算效率得到更大的提高。

發(fā)表于：6/28/2013

單軸系陀螺儀組測量系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][其他]

由ARM Cortex-M3單片機(jī)通過USB-HID接口和計(jì)算機(jī)（筆記本電腦）構(gòu)成的上下位機(jī)模式的陀螺儀測試系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了單軸系陀螺儀組的各種靜態(tài)參數(shù)和動態(tài)參數(shù)測試。由上位計(jì)算機(jī)通過USB-HID端口發(fā)出各種控制狀態(tài)，操縱下位機(jī)使得陀螺儀組模擬出實(shí)際的工作狀態(tài)，完成了單軸系陀螺儀組的動態(tài)響應(yīng)測試。

發(fā)表于：6/28/2013

一種改進(jìn)的質(zhì)心定位算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，確定傳感器節(jié)點(diǎn)的位置至關(guān)重要。通過對傳統(tǒng)的質(zhì)心定位算法進(jìn)行分析，考慮到接收信號強(qiáng)度直接影響到未知節(jié)點(diǎn)的定位精度，提出了一種基于RSSI的改進(jìn)的質(zhì)心定位算法。該算法將每個(gè)未知節(jié)點(diǎn)的通信區(qū)域劃分為6個(gè)部分，通過比較RSSI，找到對未知節(jié)點(diǎn)更為精確的估計(jì)區(qū)域，從而對未知節(jié)點(diǎn)作出更為精確的位置估計(jì)。仿真結(jié)果表明，相比于原始的質(zhì)心定位算法，改進(jìn)后的質(zhì)心定位算法大大提高了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的定位精度。

發(fā)表于：6/28/2013

基于ZigBee技術(shù)的無線溫濕度監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

針對溫室大棚傳統(tǒng)的溫濕度監(jiān)測系統(tǒng)存在效率低、功耗大和成本高等問題，設(shè)計(jì)了一種無線溫濕度監(jiān)測系統(tǒng)。以SHT11傳感器為溫濕度采集端，采用ZigBee技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)同時(shí)對多個(gè)溫室大棚的溫濕度進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，具有成本低、功耗少和傳輸距離遠(yuǎn)等優(yōu)點(diǎn)，為實(shí)現(xiàn)大片溫室大棚的溫濕度監(jiān)測提供了一定的技術(shù)支持。

發(fā)表于：6/28/2013