• 首頁(yè)
  • 新聞
    業(yè)界動(dòng)態(tài)
    新品快遞
    高端訪談
    AET原創(chuàng)
    市場(chǎng)分析
    圖說(shuō)新聞
    會(huì)展
    專題
    期刊動(dòng)態(tài)
  • 設(shè)計(jì)資源
    設(shè)計(jì)應(yīng)用
    解決方案
    電路圖
    技術(shù)專欄
    資源下載
    PCB技術(shù)中心
    在線工具庫(kù)
  • 技術(shù)頻道
    模擬設(shè)計(jì)
    嵌入式技術(shù)
    電源技術(shù)
    可編程邏輯
    測(cè)試測(cè)量
    通信與網(wǎng)絡(luò)
  • 行業(yè)頻道
    工業(yè)自動(dòng)化
    物聯(lián)網(wǎng)
    通信網(wǎng)絡(luò)
    5G
    數(shù)據(jù)中心
    信息安全
    汽車電子
  • 大學(xué)堂
  • 期刊
  • 文獻(xiàn)檢索
期刊投稿
登錄 注冊(cè)

基于LVDS的高可靠性遠(yuǎn)距離數(shù)據(jù)傳輸設(shè)計(jì)

基于LVDS的高可靠性遠(yuǎn)距離數(shù)據(jù)傳輸設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)數(shù)據(jù)在高速遠(yuǎn)距離傳輸過(guò)程中可靠性低的問(wèn)題,提出了一種基于LVDS長(zhǎng)線傳輸和新型8B/10B編解碼的解決方案。該方案采用了國(guó)產(chǎn)LVDS編解碼芯片,在硬件電路中加入驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)和均衡設(shè)計(jì),補(bǔ)償信號(hào)在長(zhǎng)線傳輸中的損耗;在邏輯設(shè)計(jì)中加入了一種新型的8B/10B編解碼,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在傳輸中的直流平衡,提高傳輸?shù)目煽啃?。?jīng)驗(yàn)證,該系統(tǒng)中LVDS串行數(shù)據(jù)可以500 Mb/s的傳輸速率在240 m的平衡雙絞導(dǎo)線上實(shí)現(xiàn)無(wú)誤碼傳輸。

發(fā)表于:6/19/2019 10:29:00 AM

基于FPGA和TCP/IP的多路采集與切換系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于FPGA和TCP/IP的多路采集與切換系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[可編程邏輯][汽車電子]

為保證數(shù)據(jù)采集應(yīng)用中系統(tǒng)遠(yuǎn)距離控制和數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃裕皾M足多路信號(hào)接口的切換與并行數(shù)據(jù)采集需求,設(shè)計(jì)了一種基于FPGA和TCP/IP的多路采集與切換系統(tǒng)。該系統(tǒng)以Xilinx Spartan-6系列的FPGA為主控芯片,可滿足8組×13路通道的切換,及16路模擬信號(hào)的同步采集與實(shí)時(shí)傳輸,采用FPGA+TOE架構(gòu)實(shí)現(xiàn)TCP/IP協(xié)議通信,并配備監(jiān)測(cè)上位機(jī)。通過(guò)測(cè)試表明,該系統(tǒng)能夠長(zhǎng)期穩(wěn)定地進(jìn)行多路通道切換及高速采集與實(shí)時(shí)傳輸,使用便捷、可靠性高,在分布式采集領(lǐng)域中具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于:6/19/2019 9:32:00 AM

基于RCP的嵌入式快速開(kāi)發(fā)及半實(shí)物仿真技術(shù)

基于RCP的嵌入式快速開(kāi)發(fā)及半實(shí)物仿真技術(shù)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

將STM32-Mat/Target開(kāi)發(fā)固件庫(kù)和STM32CubeMX引入MATLAB/Simulink,首先提出了一種基于快速控制原型技術(shù)(Rapid Control Prototype,RCP)建立與標(biāo)定產(chǎn)品具有相同I/O口與實(shí)際功能的原型系統(tǒng)建模過(guò)程。然后,結(jié)合一類航空電子系統(tǒng)大氣數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)(Air Data Computer,ADC),詳細(xì)闡述了所測(cè)試原型系統(tǒng)的建模方法及半實(shí)物仿真環(huán)境的配置過(guò)程,提出了一種快速高效開(kāi)發(fā)嵌入式工程的方法。最后,將所建立的原型系統(tǒng)用于半實(shí)物仿真,測(cè)試其相對(duì)于理論數(shù)學(xué)模型的性能和效果。工程應(yīng)用驗(yàn)證表明,上述方法可充分發(fā)揮快速原型系統(tǒng)用于半實(shí)物仿真的優(yōu)勢(shì),結(jié)合引入的開(kāi)發(fā)固件庫(kù),極大地節(jié)省時(shí)間與成本,提高開(kāi)發(fā)效率。

發(fā)表于:6/18/2019 11:43:00 AM

基于SIP概念的電氣控制組合設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于SIP概念的電氣控制組合設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

進(jìn)行了箭上上面級(jí)電氣控制組合小型化研究,闡述了電氣控制組合SIP控制系統(tǒng)主控制單元及輔助健康管理單元的架構(gòu)設(shè)計(jì),詳細(xì)闡述了主控單元中主協(xié)議引擎軟核、熱備份光纖以太網(wǎng)通信軟核及各核心子功能軟核的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)方法,并簡(jiǎn)要介紹了SIP控制系統(tǒng)仿真試驗(yàn)及電氣控制組合功能試驗(yàn)情況。

發(fā)表于:6/18/2019 11:27:00 AM

基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電信號(hào)分類方法

基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電信號(hào)分類方法[嵌入式技術(shù)][其他]

心電信號(hào)的準(zhǔn)確判別是實(shí)現(xiàn)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能診斷的關(guān)鍵。為提高心電信號(hào)的分類精度,研究了一種改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電信號(hào)分類算法。首先對(duì)MIT-BIH Arrhythmia Database樣本專家標(biāo)注心拍進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,選擇正常心拍、室性早搏、左束支傳導(dǎo)阻滯心拍和右束支傳導(dǎo)阻滯心拍作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別目標(biāo),采用主成分分析法提取25個(gè)心拍特征作為樣本向量。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的分類識(shí)別能力,整個(gè)樣本分類準(zhǔn)確率為98.4%。算法收斂速度快,分類精度高,有助于檢測(cè)和診斷心臟疾病。

發(fā)表于:6/17/2019 11:47:00 AM

一種三維點(diǎn)云自適應(yīng)隱式曲面重構(gòu)方法

一種三維點(diǎn)云自適應(yīng)隱式曲面重構(gòu)方法[嵌入式技術(shù)][其他]

基于自適應(yīng)八叉樹(shù)和改進(jìn)的差分進(jìn)化算法,提出了一種對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行隱式曲面重構(gòu)的方法。首先對(duì)原始點(diǎn)云進(jìn)行八叉樹(shù)自適應(yīng)分割;然后采用改進(jìn)的徑向基元球模型建立局部隱式曲面函數(shù),并運(yùn)用差分進(jìn)化算法自適應(yīng)求解徑向基中心、影響半徑和形狀參數(shù);最后采用改進(jìn)的對(duì)數(shù)指數(shù)加權(quán)拼接算法對(duì)局部曲面進(jìn)行光滑拼接,并采用移動(dòng)立方體算法進(jìn)行完整隱式曲面的繪制。實(shí)驗(yàn)證明,該方法對(duì)多種類型的點(diǎn)云均具有很好的適應(yīng)性,重構(gòu)曲面表面光滑、細(xì)節(jié)特征明顯。

發(fā)表于:6/17/2019 11:24:00 AM

基于體感交互的智能家居控制與監(jiān)護(hù)系統(tǒng)

基于體感交互的智能家居控制與監(jiān)護(hù)系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

為實(shí)現(xiàn)通過(guò)手勢(shì)對(duì)家居電器設(shè)備的控制,并對(duì)室內(nèi)危險(xiǎn)情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和報(bào)警,設(shè)計(jì)了基于體感交互的智能家居系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用Kinect設(shè)備捕獲RGBD圖像信息,將識(shí)別出的手勢(shì)信息作為控制信號(hào),通過(guò)ZigBee局域網(wǎng)對(duì)家居設(shè)備進(jìn)行控制;同時(shí)對(duì)場(chǎng)景中可能出現(xiàn)的老人或小孩摔倒情況進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)判定,對(duì)危險(xiǎn)情況報(bào)警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)能滿足通過(guò)手勢(shì)對(duì)家居設(shè)備進(jìn)行控制的需求,并且對(duì)摔倒情況能進(jìn)行檢測(cè)和報(bào)警。

發(fā)表于:6/15/2019 11:42:00 AM

基于改進(jìn)的CAM偏移算法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤

基于改進(jìn)的CAM偏移算法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

與無(wú)人車駕駛相關(guān)的計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展火熱,其中車輛識(shí)別技術(shù)在智能交通監(jiān)控、智能交通信息系統(tǒng)等方面應(yīng)用越來(lái)越廣泛。車輛識(shí)別包含了運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)、型別分類、車輛跟蹤等內(nèi)容。對(duì)智能車無(wú)人駕駛技術(shù)中的車輛識(shí)別檢測(cè)等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入的探究,采用車輛的圖像識(shí)別結(jié)果,選擇用平均值求色差值作為識(shí)別基礎(chǔ)的CAM偏移算法。該算法采用車輛顏色作為特征進(jìn)行跟蹤檢測(cè),不會(huì)隨著車輛的明暗、形狀變化被干擾,在車輛識(shí)別過(guò)程中具有較高的可靠性。對(duì)該算法加以改進(jìn),實(shí)現(xiàn)了對(duì)車輛更好的識(shí)別。

發(fā)表于:6/15/2019 11:17:00 AM

基于壓縮信號(hào)處理的BOC信號(hào)解調(diào)

基于壓縮信號(hào)處理的BOC信號(hào)解調(diào)[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

為了降低二進(jìn)制偏移載波調(diào)制(BOC)信號(hào)的采樣頻率,提出一種基于壓縮信號(hào)處理的BOC信號(hào)解調(diào)方案。采用該方法可以降低A/D的采樣速率和系統(tǒng)功耗,并且硬件結(jié)構(gòu)比其他方案更加簡(jiǎn)單。仿真實(shí)驗(yàn)表明,壓縮感知可以成功地應(yīng)用在BOC信號(hào)接收機(jī)中。受噪聲折疊的影響,壓縮信號(hào)處理BOC接收機(jī)的性能要比傳統(tǒng)接收機(jī)略低,其優(yōu)勢(shì)在于降低實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度??紤]信號(hào)的量化,噪聲折疊對(duì)接收機(jī)的性能影響要小得多。

發(fā)表于:6/14/2019 4:20:00 PM

OFDM系統(tǒng)改進(jìn)的訓(xùn)練序列結(jié)構(gòu)及時(shí)頻同步算法

OFDM系統(tǒng)改進(jìn)的訓(xùn)練序列結(jié)構(gòu)及時(shí)頻同步算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

提出了一種改進(jìn)的基于Zadoff-Chu(ZC)序列的正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系統(tǒng)時(shí)頻同步算法。該算法構(gòu)造了一個(gè)具有共軛重復(fù)關(guān)系結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練序列,首先利用時(shí)域訓(xùn)練序列前后的共軛特性完成定時(shí)同步,同時(shí)得到整數(shù)倍頻偏估計(jì),使定時(shí)結(jié)果不受頻率同步性能影響,然后在獲取精確的定時(shí)同步之后利用訓(xùn)練序列的重復(fù)性完成小數(shù)頻偏估計(jì)。理論分析和仿真結(jié)果表明,在高斯信道和多徑信道下,改進(jìn)算法的定時(shí)估計(jì)和頻偏估計(jì)均方誤差較低,同時(shí)擴(kuò)大了整數(shù)和小數(shù)頻偏估計(jì)范圍,降低了系統(tǒng)計(jì)算復(fù)雜度。

發(fā)表于:6/14/2019 4:05:00 PM

  • ?
  • …
  • 276
  • 277
  • 278
  • 279
  • 280
  • 281
  • 282
  • 283
  • 284
  • 285
  • …
  • ?

活動(dòng)

MORE
  • 【熱門活動(dòng)】2025中國(guó)西部微波射頻技術(shù)研討會(huì)
  • 【熱門活動(dòng)】2025年數(shù)據(jù)要素治理學(xué)術(shù)研討會(huì)
  • 【技術(shù)沙龍】網(wǎng)絡(luò)安全+DeepSeek
  • 【熱門活動(dòng)】2025年NI測(cè)試測(cè)量技術(shù)研討會(huì)
  • 【熱門活動(dòng)】2024年基礎(chǔ)電子測(cè)試測(cè)量方案培訓(xùn)

高層說(shuō)

MORE
  • 重新思考數(shù)據(jù)中心架構(gòu),推進(jìn)AI的規(guī)模化落地
    重新思考數(shù)據(jù)中心架構(gòu),推進(jìn)AI的規(guī)模化落地
  • AI智能體的興起讓數(shù)據(jù)隱私的重要性日益凸顯
    AI智能體的興起讓數(shù)據(jù)隱私的重要性日益凸顯
  • NVIDIA 的“三臺(tái)計(jì)算機(jī)”方案開(kāi)啟機(jī)器人進(jìn)化新時(shí)代
    NVIDIA 的“三臺(tái)計(jì)算機(jī)”方案開(kāi)啟機(jī)器人進(jìn)化新時(shí)代
  • 觀點(diǎn)|本土EDA工具要走差異化路線解決客戶“痛點(diǎn)”
    觀點(diǎn)|本土EDA工具要走差異化路線解決客戶“痛點(diǎn)”
  • 現(xiàn)代化制造策略推動(dòng)ICT在線測(cè)試持續(xù)精進(jìn)
    現(xiàn)代化制造策略推動(dòng)ICT在線測(cè)試持續(xù)精進(jìn)
  • 網(wǎng)站相關(guān)
  • 關(guān)于我們
  • 聯(lián)系我們
  • 投稿須知
  • 廣告及服務(wù)
  • 內(nèi)容許可
  • 廣告服務(wù)
  • 雜志訂閱
  • 會(huì)員與積分
  • 積分商城
  • 會(huì)員等級(jí)
  • 會(huì)員積分
  • VIP會(huì)員
  • 關(guān)注我們

Copyright ? 2005-2024 華北計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程研究所版權(quán)所有 京ICP備10017138號(hào)-2

感谢您访问我们的网站,您可能还对以下资源感兴趣:

欧美色综合二区