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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[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[嵌入式技術(shù)][其他]

基于自適應(yīng)八叉樹和改進(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)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

為實(shí)現(xiàn)通過手勢(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[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

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)[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。考慮信號(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[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

土壤及標(biāo)簽貼附方式對(duì)RFID標(biāo)簽性能影響[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

超高頻射頻識(shí)別(Ultra High Frequency Radio Frequency Identification，UHF RFID)應(yīng)用于土壤樣品管理可大幅度提升管理信息化水平，然而土壤及標(biāo)簽天線貼附方式都對(duì)超高頻RFID標(biāo)簽天線性能有影響。采用電磁仿真軟件Ansoft HFSS對(duì)超高頻RFID標(biāo)簽天線的性能進(jìn)行仿真分析，并通過天線理論探究了標(biāo)簽貼附方式、樣品瓶中土壤含量對(duì)于標(biāo)簽天線性能的影響。結(jié)果表明，標(biāo)簽天線垂直放置時(shí)會(huì)導(dǎo)致標(biāo)簽天線方向圖發(fā)生較大改變；土壤會(huì)影響標(biāo)簽天線輸入阻抗，改變標(biāo)簽天線識(shí)別距離，并引起標(biāo)簽天線失諧；同時(shí)發(fā)現(xiàn)土壤與標(biāo)簽相對(duì)位置的不同對(duì)標(biāo)簽天線性能的影響也有所不同。

發(fā)表于：6/13/2019 2:46:00 PM

基于諧波分離的電流信號(hào)頻率檢測(cè)裝置設(shè)計(jì)[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

電流、電壓頻率檢測(cè)在并網(wǎng)控制過程中起著重要作用，大的檢測(cè)誤差會(huì)引起鎖相、諧波補(bǔ)償、無功補(bǔ)償?shù)瓤刂扑惴ǖ氖??；诖?，以諧波分離為例，推導(dǎo)出多通道二階廣義積分器（Second-Order Generalized Integrator，SOGI）并聯(lián)運(yùn)行情況下幅值衰減隨頻率檢測(cè)誤差的變化情況,詳細(xì)介紹了頻率檢測(cè)誤差給各次諧波分離帶來的影響。設(shè)計(jì)了一種中低頻高精度的電流信號(hào)頻率檢測(cè)裝置，硬件包括控制器外圍電路、采樣電路、傳感器電路、電壓跟隨器電路、電壓偏置電路等，軟件包括采樣程序、頻率檢測(cè)程序、誤差矯正等。仿真結(jié)果驗(yàn)證了頻率誤差理論分析的正確性，電流頻率檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該設(shè)計(jì)方案的可行性以及該裝置的高精度特性。

發(fā)表于：6/13/2019 2:29:00 PM

基于AIS的雷達(dá)高精度誤差校準(zhǔn)方法[測(cè)試測(cè)量][航空航天]

利用AIS進(jìn)行雷達(dá)標(biāo)校在軍事領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用。但在標(biāo)校過程中發(fā)現(xiàn)，校后雷達(dá)精度很多時(shí)候沒有得到顯著提高。從誤差序列處理層面上對(duì)影響校后雷達(dá)精度的原因進(jìn)行分析，提出一種基于AIS的雷達(dá)高精度誤差校準(zhǔn)方法。新方法首次提出在傳統(tǒng)的校準(zhǔn)流程中加入誤差分布分析這一環(huán)節(jié)，并對(duì)關(guān)聯(lián)、對(duì)準(zhǔn)后的誤差序列進(jìn)行兩次異常值篩選。通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)證明，所提出的方法能夠得到較準(zhǔn)確的系統(tǒng)誤差估計(jì)值，對(duì)雷達(dá)的系統(tǒng)誤差進(jìn)行了有效的校準(zhǔn)。

發(fā)表于：6/12/2019 1:09:00 PM