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基于TMS320F28335的二次Bootloader在線升級(jí)方法

基于TMS320F28335的二次Bootloader在線升級(jí)方法[其他][其他]

為避免TMS320F28335在程序升級(jí)過程中需要執(zhí)行打開嵌入式設(shè)備、額外配置GPIO管腳電平或單獨(dú)開發(fā)專用上位機(jī)軟件的操作,提出了一種二次Bootloader方法來實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的在線升級(jí)。將TMS320F28335配置為Flash啟動(dòng)模式,通過預(yù)燒寫二次Bootloader程序,將通用串口上位機(jī)軟件下發(fā)的應(yīng)用程序bin文件存儲(chǔ)在TMS320F28335的外擴(kuò)SRAM中,執(zhí)行將應(yīng)用程序燒寫到片上Flash指定區(qū)域的操作,并跳轉(zhuǎn)執(zhí)行應(yīng)用程序,實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的在線升級(jí)功能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法有效可行,具有較強(qiáng)的通用性和可靠性。

發(fā)表于:3/29/2023 5:29:27 PM

一種服務(wù)于K-means的初始中心選取方法

一種服務(wù)于K-means的初始中心選取方法[其他][數(shù)據(jù)中心]

聚類是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最重要的技術(shù)之一,K-means是其中使用頻率最高的舉足輕重的聚類算法。然而,K-means算法表現(xiàn)嚴(yán)重依賴于初始中心,選取多少個(gè)初始中心以及選擇哪些數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始中心對(duì)K-means算法十分重要?;诖耍岢鲆环N初始中心選取方法DPCC(Density Peak Clustering Centers)。DPCC方法基于密度和距離生成一個(gè)選取決策圖,將數(shù)據(jù)集中所有的密度峰值點(diǎn)凸顯出來。這些密度峰值點(diǎn)即為DPCC方法為K-means算法提供的初始中心。實(shí)驗(yàn)表明,DPCC方法不僅可為K-means提供初始中心數(shù)量,還能有效提高K-means算法的準(zhǔn)確度,并縮減K-means算法的執(zhí)行時(shí)間。

發(fā)表于:3/29/2023 5:17:47 PM

采集設(shè)備接入的框架設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

采集設(shè)備接入的框架設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著嵌入式技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的快速進(jìn)步,物聯(lián)網(wǎng)近些年來也有很大的發(fā)展,大量不同類型的終端設(shè)備都需要接入到網(wǎng)絡(luò)中。但整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)從物理層、網(wǎng)絡(luò)層再到應(yīng)用層,每層之間采用不同的通信協(xié)議,這大大增加了集成系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的困難。提出一種支持自定義協(xié)議、多種終端設(shè)備的物聯(lián)網(wǎng)接入框架的設(shè)計(jì)方案,并據(jù)此研制軟件系統(tǒng)。通過自定義協(xié)議接入不同的設(shè)備,增強(qiáng)系統(tǒng)的擴(kuò)展性和互操作性,并可以靈活處理設(shè)備的數(shù)據(jù)與事件。

發(fā)表于:3/29/2023 5:13:08 PM

基于服務(wù)架構(gòu)的OpenFOAM求解客戶端設(shè)計(jì)

基于服務(wù)架構(gòu)的OpenFOAM求解客戶端設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

針對(duì)OpenFOAM解算軟件缺乏GUI功能用戶交互體驗(yàn)性差問題,研究設(shè)計(jì)了一個(gè)OpenFOAM求解客戶端軟件。設(shè)計(jì)了基于服務(wù)的“云+端”計(jì)算架構(gòu),設(shè)計(jì)開發(fā)了一個(gè)OpenFOAM求解器服務(wù),GUI客戶端遠(yuǎn)程調(diào)用訪問求解器服務(wù),并集成可視化服務(wù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)可視化分析功能,實(shí)現(xiàn)了云端協(xié)同的求解計(jì)算功能;研究設(shè)計(jì)了基于界面模板的動(dòng)態(tài)GUI界面生成方法,實(shí)現(xiàn)了客戶端軟件界面用戶自定義配置功能。該軟件支持基于服務(wù)的功能擴(kuò)展集成,支持用戶界面自定義、求解器用戶設(shè)置界面自定義功能,用戶界面友好,可擴(kuò)展性強(qiáng)。通過實(shí)際的算例進(jìn)行解算,驗(yàn)證表明了客戶端軟件能夠通過遠(yuǎn)程調(diào)用云端求解服務(wù)、可視化服務(wù)實(shí)現(xiàn)完整的求解計(jì)算流程。

發(fā)表于:3/29/2023 5:01:22 PM

面向云計(jì)算環(huán)境的CFD數(shù)據(jù)可視化分析服務(wù)

面向云計(jì)算環(huán)境的CFD數(shù)據(jù)可視化分析服務(wù)[其他][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)目前CFD(Computational Fluid Dynamics)軟件數(shù)據(jù)可視化分析所需計(jì)算量大且操作不靈活的問題,面向CFD數(shù)據(jù)可視化分析需求,實(shí)現(xiàn)了一個(gè)CFD數(shù)據(jù)可視化分析服務(wù)原型軟件。在該原型軟件中,研究了自適應(yīng)客戶端的服務(wù)自適應(yīng)QoS(Quality of Service)優(yōu)化技術(shù),降低不同客戶端計(jì)算環(huán)境對(duì)服務(wù)質(zhì)量的影響;研究設(shè)計(jì)了基于消息中間件的服務(wù)集成接口,提高了服務(wù)使用的靈活性。面向云計(jì)算環(huán)境的CFD數(shù)據(jù)可視化分析服務(wù)發(fā)揮了云端服務(wù)器的性能優(yōu)勢(shì),應(yīng)用了“云+端”的開發(fā)新模式,具備靈活性和可擴(kuò)展性。

發(fā)表于:3/29/2023 4:51:16 PM

局部動(dòng)態(tài)可重構(gòu)FPGA進(jìn)程式調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

局部動(dòng)態(tài)可重構(gòu)FPGA進(jìn)程式調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)6G時(shí)代多樣的邊緣計(jì)算要求,基于FPGA上的可重構(gòu)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)更低的時(shí)延同時(shí)提供多樣性的服務(wù)?;诰植縿?dòng)態(tài)重配置的思路,使用ICAP接口對(duì)FPGA資源進(jìn)行重新配置,從而實(shí)現(xiàn)FPGA邏輯上的局部動(dòng)態(tài)可重構(gòu)方案。借鑒操作系統(tǒng)中軟件進(jìn)程管理的思想,基于Linux操作系統(tǒng)中引入硬件進(jìn)程的概念,這樣可以將一整塊FPGA資源劃分為多個(gè)小的FPGA資源塊,每一個(gè)小的可重構(gòu)的FPGA資源塊都可以抽象成為一個(gè)硬件進(jìn)程,硬件進(jìn)程實(shí)際并不運(yùn)行在CPU上而是運(yùn)行在FPGA邏輯資源區(qū)域中,在操作系統(tǒng)上只是硬件進(jìn)程的軟件語(yǔ)言描述。由此,設(shè)計(jì)出CPU加FPGA的硬件方案來實(shí)現(xiàn)局部可重構(gòu)系統(tǒng),并在Xilinx公司Zynq系列芯片上進(jìn)行了驗(yàn)證,將FPGA硬件資源進(jìn)行進(jìn)程式調(diào)度以及資源分配,大大提高了FPGA硬件資源的利用率以及靈活性。

發(fā)表于:3/29/2023 4:45:24 PM

數(shù)值預(yù)報(bào)中試系統(tǒng)設(shè)計(jì)與關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)

數(shù)值預(yù)報(bào)中試系統(tǒng)設(shè)計(jì)與關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)[其他][數(shù)據(jù)中心]

氣象數(shù)值預(yù)報(bào)模式是數(shù)值天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)的重要基礎(chǔ),模式的研發(fā)改進(jìn)需要在高性能計(jì)算環(huán)境中不斷地開展模擬試驗(yàn)來檢驗(yàn)評(píng)估預(yù)報(bào)效果。針對(duì)氣象科學(xué)家手工編排批處理腳本開展數(shù)值模擬試驗(yàn)方式中存在的不便捷、耗時(shí)長(zhǎng)、不可見、底層細(xì)節(jié)復(fù)雜、試驗(yàn)分析比對(duì)困難等問題,采用C/S架構(gòu),基于Python和工作流技術(shù),設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了可視化界面交互“建模-計(jì)算-監(jiān)控-分析-管理-共享”全流程集成應(yīng)用的數(shù)值預(yù)報(bào)中試系統(tǒng)。應(yīng)用結(jié)果表明,系統(tǒng)提升了模式研發(fā)試驗(yàn)效率和高性能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的易用性,在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式研發(fā)中試中發(fā)揮重要支撐作用,擴(kuò)展性良好。

發(fā)表于:3/29/2023 4:26:19 PM

基于智能電網(wǎng)的頻譜感知算法研究

基于智能電網(wǎng)的頻譜感知算法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

寬帶微功率(Broadband Micro-Power, BMP)無線通信系統(tǒng)是為滿足智能配用電系統(tǒng)的通信需求,在非授權(quán)頻譜資源上研究開發(fā)的電力無線專網(wǎng)系統(tǒng)。認(rèn)知無線電(Cognitive Radio, CR)的頻譜感知技術(shù)的引入,雖緩解了目前智能電網(wǎng)頻譜資源緊張的問題,但系統(tǒng)在低信噪比下單用戶的感知準(zhǔn)確性仍需提高。針對(duì)上述問題,提出一種基于變步長(zhǎng)的最小均方(Variable Step Size Least Mean Square, VSS-LMS)頻譜感知算法。該算法在對(duì)原始發(fā)送信號(hào)幅度進(jìn)行迭代估計(jì)時(shí),增加兩個(gè)參數(shù)作為調(diào)節(jié)器,可以靈活地調(diào)整步長(zhǎng),并對(duì)誤差信號(hào)進(jìn)行平滑處理,從而解決收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差的矛盾,實(shí)現(xiàn)高效的頻譜感知。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該算法不僅具有較好的收斂性,且在低信噪比下仍有較好的檢測(cè)性能。與能量檢測(cè)算法和LMS頻譜感知算法相比,該算法使系統(tǒng)的頻譜檢測(cè)性能得到提升。

發(fā)表于:3/29/2023 3:56:00 PM

基于NOMA的D2D用戶和蜂窩用戶通信方案

基于NOMA的D2D用戶和蜂窩用戶通信方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

LTE網(wǎng)絡(luò)采用非正交多址來增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)容量,采用D2D來提高頻譜效率;讓D2D用戶使用非正交多址技術(shù)共享蜂窩用戶的頻譜資源可以緩解當(dāng)下頻譜資源短缺的問題,但也會(huì)在D2D用戶和蜂窩用戶之間引入干擾。提出了一種基于非正交多址技術(shù)(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)的D2D用戶和蜂窩用戶的共享研究方案,對(duì)于蜂窩用戶和D2D用戶之間的干擾采用SIC技術(shù)消除。該方案不僅通過調(diào)整用戶的傳輸功率來優(yōu)化系統(tǒng)的吞吐量,而且提高了邊緣用戶的性能。仿真結(jié)果表明,基于NOMA的D2D用戶和蜂窩用戶之間的通信方案在性能上優(yōu)于傳統(tǒng)的蜂窩資源分配方案和干擾控制方案。

發(fā)表于:3/29/2023 3:29:00 PM

風(fēng)電場(chǎng)智能鑰匙安全管控系統(tǒng)的研發(fā)與應(yīng)用

風(fēng)電場(chǎng)智能鑰匙安全管控系統(tǒng)的研發(fā)與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

風(fēng)電場(chǎng)鎖具與鑰匙管理的信息化和智能化是進(jìn)一步提升風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維管理水平的關(guān)鍵。設(shè)計(jì)出一種用于風(fēng)電場(chǎng)的智能鑰匙安全管控架構(gòu);再結(jié)合提出的近距離無線通信抗干擾技術(shù)、密鑰加密、動(dòng)態(tài)攻擊檢測(cè)技術(shù),研發(fā)出了一套風(fēng)電場(chǎng)智能鑰匙安全管控系統(tǒng)。系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)開閉鎖信息追溯、風(fēng)險(xiǎn)防控等功能,提升了風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維的網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化水平。

發(fā)表于:3/29/2023 3:23:00 PM

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