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基于現(xiàn)場(chǎng)總線的氙氣燈多級(jí)調(diào)光安定器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[電源技術(shù)][汽車電子]

傳統(tǒng)的氙氣燈安定器多是固定功率的輸出，導(dǎo)致氙氣燈的亮度無法改變，這在很多場(chǎng)合造成了很大的浪費(fèi)和不便。為解決這個(gè)問題，設(shè)計(jì)了一種基于現(xiàn)場(chǎng)總線的氙氣燈多級(jí)調(diào)光系統(tǒng)，該調(diào)光系統(tǒng)可通過RS485總線與基于Modbus協(xié)議的私有通信協(xié)議，使用氙氣燈控制軟件與板內(nèi)MCU進(jìn)行通信，利用MCU對(duì)氙氣燈進(jìn)行多級(jí)調(diào)光，實(shí)現(xiàn)節(jié)能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該氙氣燈調(diào)光系統(tǒng)滿足本文所設(shè)計(jì)的多級(jí)調(diào)光要求，且調(diào)節(jié)過程平滑、穩(wěn)定可靠。

發(fā)表于：10/24/2017 2:26:00 PM

新型不對(duì)稱三電平四橋臂Z源逆變器的SVPWM算法[電源技術(shù)][汽車電子]

為了簡(jiǎn)化三電平逆變器結(jié)構(gòu)，提出了一種新型不對(duì)稱三電平四橋臂Z源逆變器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。與常規(guī)對(duì)稱三電平四橋臂Z源逆變器相比，減少了功率器件的數(shù)量，且無需二極管或電容進(jìn)行箝位，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，有效降低三電平Z源逆變器的成本。針對(duì)不對(duì)稱三電平拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的逆變器在進(jìn)行空間矢量調(diào)制時(shí)因開關(guān)矢量缺失，無法通過冗余矢量進(jìn)行中點(diǎn)電位控制的問題，根據(jù)Z源特有的上下直通狀態(tài)對(duì)中點(diǎn)電位的影響，提出了一種基于abc坐標(biāo)系下的不對(duì)稱三電平四橋臂逆變器最優(yōu)SVPWM控制策略，通過控制上下直通時(shí)間，在實(shí)現(xiàn)直流升壓的同時(shí)有效抑制了中點(diǎn)電位的偏移。仿真驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。

發(fā)表于：10/23/2017 1:44:00 PM

結(jié)合本征分解和抽樣學(xué)習(xí)的快速SVM分類器[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

為了提高經(jīng)典支持向量機(jī)（SVM）分類器的運(yùn)算效率，提出一種改進(jìn)的快速SVM分類器。針對(duì)低維空間向高維空間變換時(shí)核矩陣運(yùn)算效率低的問題，采用本征分解方法對(duì)核矩陣進(jìn)行降維處理，得到核矩陣的近似表示；同時(shí)，對(duì)訓(xùn)練子集進(jìn)行劃分，隨機(jī)抽樣訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，進(jìn)一步提高SVM分類器的運(yùn)算效率。圖像分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的SVM分類器不僅分類正確率高于經(jīng)典SVM、隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，而且訓(xùn)練耗時(shí)最少，平均分類耗時(shí)也低于經(jīng)典SVM分類器。

發(fā)表于：10/23/2017 1:31:00 PM

一種改進(jìn)的航拍圖像序列自動(dòng)排序算法[嵌入式技術(shù)][航空航天]

為實(shí)現(xiàn)無人機(jī)航拍圖像中圖像序列自動(dòng)排序，提出了一種基于相位相關(guān)法改進(jìn)的圖像序列自動(dòng)排序算法。該算法利用對(duì)數(shù)極坐標(biāo)的方式來表示圖像間的平移、旋轉(zhuǎn)、尺度縮放的關(guān)系，并利用最大相關(guān)度準(zhǔn)則以及峰值坐標(biāo)判斷相鄰圖像的位置關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此算法能有效地解決全景圖像拼接中序列圖像混亂的問題，避免了人工干預(yù)，增強(qiáng)了算法的應(yīng)用范圍，具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。

發(fā)表于：10/20/2017 12:03:00 PM

基于MapReduce的并行抽樣路徑K-匿名隱私保護(hù)算法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

K-匿名算法及現(xiàn)存K-匿名改進(jìn)算法大多使用犧牲時(shí)間效率降低發(fā)布數(shù)據(jù)信息損失量的方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的匿名化，但隨著數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)匿名化方法已不適用于對(duì)較大數(shù)據(jù)的處理。針對(duì)K-匿名算法在單機(jī)執(zhí)行過程中產(chǎn)生大量頻繁項(xiàng)集和重復(fù)搜索數(shù)據(jù)表的缺點(diǎn)，將MapReduce模型引入到抽樣泛化路徑K-匿名算法中對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。該方法兼具M(jìn)apReduce及抽樣泛化算法的優(yōu)點(diǎn)，高效分布式匿名化數(shù)據(jù)集，降低發(fā)布數(shù)據(jù)集信息損失量，提高數(shù)據(jù)的可用性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，該優(yōu)化算法在時(shí)間效率及數(shù)據(jù)精度方面有顯著提高。

發(fā)表于：10/20/2017 11:48:00 AM

基于EKF的四旋翼姿態(tài)解算仿真與設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][航空航天]

隨著電子技術(shù)的發(fā)展，四旋翼上的控制芯片處理速度越來越快，使得運(yùn)行較復(fù)雜的姿態(tài)處理算法成為可能。擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）在無人機(jī)姿態(tài)解算領(lǐng)域也得到了應(yīng)用。推導(dǎo)了四旋翼的傳感器和EKF的數(shù)學(xué)模型，并對(duì)其進(jìn)行了MATLAB仿真。仿真結(jié)果表明，擴(kuò)展卡爾曼濾波器能解算出比較好的姿態(tài)數(shù)據(jù)。最后在實(shí)際無人機(jī)上進(jìn)行了驗(yàn)證。

發(fā)表于：10/19/2017 1:37:00 PM

基于分形理論的直升機(jī)雷擊附著位置數(shù)值分析[嵌入式技術(shù)][航空航天]

進(jìn)行飛機(jī)防雷設(shè)計(jì)的第一步即為確定飛機(jī)的雷擊附著位置。提出了一種基于分形先導(dǎo)發(fā)展模型的直升機(jī)初始雷擊附著位置數(shù)值分析方法。首先對(duì)先導(dǎo)發(fā)展模型進(jìn)行了描述，分析了雷電下行先導(dǎo)電荷分布及發(fā)展規(guī)則、迎面先導(dǎo)起始判據(jù)及發(fā)展規(guī)律、最終擊穿條件等；并根據(jù)分形理論，采用電介質(zhì)擊穿模型中的概率發(fā)展方式來決定下行先導(dǎo)的發(fā)展方向。然后，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)SAE-ARP 5416A中規(guī)定的相關(guān)試驗(yàn)方法對(duì)仿真環(huán)境中各項(xiàng)參數(shù)的選擇進(jìn)行了討論，包括極板尺寸、直升機(jī)與極板之間的距離等。最后，利用所提出的方法對(duì)UH-60“黑鷹”進(jìn)行仿真，得到了其初始雷擊附著位置。

發(fā)表于：10/19/2017 1:25:00 PM

基于節(jié)點(diǎn)編碼感知的機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)路由協(xié)議[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)現(xiàn)有考慮節(jié)點(diǎn)編碼機(jī)會(huì)的編碼感知路由協(xié)議ExCAR（a coding-aware routing protocol termed extended coding aware routing）在無線鏈路不穩(wěn)定的情況下轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)集內(nèi)的節(jié)點(diǎn)在計(jì)算編碼機(jī)會(huì)時(shí)可能產(chǎn)生誤判，以及在轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)集內(nèi)選擇最優(yōu)編碼節(jié)點(diǎn)時(shí)需要交換大量的數(shù)據(jù)包緩存信息會(huì)導(dǎo)致較大的端到端時(shí)延和網(wǎng)絡(luò)開銷等問題，提出一種適用于多跳無線網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)編碼感知機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)路由協(xié)議NAOFP（node network coding aware opportunistic forwarding routing protocol）。NAOFP協(xié)議通過引入基于偵聽概率的附加ID信息添加機(jī)制和轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)集的最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)選擇機(jī)制，提高了網(wǎng)絡(luò)吞吐量和編碼包的解碼成功率，減小了數(shù)據(jù)包的平均端到端時(shí)延。仿真結(jié)果表明，與ExCAR協(xié)議相比，NAOFP協(xié)議在網(wǎng)絡(luò)吞吐量、平均端到端時(shí)延、編碼包的解碼成功率等方面的性能均得到了有效的改善。

發(fā)表于：10/18/2017 3:05:00 PM

一種認(rèn)知智能電網(wǎng)中頻譜接入策略選擇機(jī)制[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

針對(duì)智能電網(wǎng)中頻譜資源短缺問題，認(rèn)知無線電技術(shù)被引入到智能電網(wǎng)中，構(gòu)建認(rèn)知智能電網(wǎng)。然而，認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中頻譜資源的不確定和智能電網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)通信環(huán)境的不確定性直接影響到系統(tǒng)性能。為此，提出一種認(rèn)知智能電網(wǎng)中頻譜接入策略優(yōu)化選擇機(jī)制。電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)根據(jù)自身的實(shí)時(shí)傳輸需求和實(shí)時(shí)可用頻譜資源狀況，選擇不同的頻譜接入策略，以最大化節(jié)點(diǎn)的有效傳輸范圍。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提選擇機(jī)制的有效性。

發(fā)表于：10/18/2017 1:56:00 PM

基于FPGA的LMS自適應(yīng)濾波器設(shè)計(jì)[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

提出一種基于LMS（Least Mean Square）自適應(yīng)算法的濾波方法，介紹該方法在低頻信號(hào)濾波上的應(yīng)用及在FPGA平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)數(shù)字濾波器FIR、IIR濾波器針對(duì)不同的系統(tǒng)和干擾信號(hào)，其濾波參數(shù)不固定。因此，在窄帶信號(hào)的濾波處理中，傳統(tǒng)濾波器對(duì)信號(hào)濾波降噪的效果往往受到衰減增益限制。提出的方法先以CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法產(chǎn)生的正弦信號(hào)來調(diào)制采樣信號(hào)，根據(jù)采樣信號(hào)與基準(zhǔn)信號(hào)誤差使其權(quán)向量沿負(fù)梯度方向終止于維納解。該方法在類直流輸入及帶寬窄的情況下仍能有效過濾高頻噪聲，讀取低檢測(cè)信號(hào)幅值。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)濾波方法對(duì)比，該濾波方法在處理窄帶信號(hào)的濾波上更具有優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：10/17/2017 11:54:00 AM