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基于Linux+ARM的列控設(shè)備數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計

基于Linux+ARM的列控設(shè)備數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

為解決多種列車監(jiān)測與控制設(shè)備(如LKJ2000、TAX2、TCMS系統(tǒng))數(shù)據(jù)集中化處理的問題,在分析列車車載設(shè)備接口電氣特性以及數(shù)據(jù)協(xié)議的基礎(chǔ)上,利用UDP擁塞控制方法提高網(wǎng)絡(luò)利用率,設(shè)計了基于嵌入式Linux+ARM的多通道串口列車監(jiān)測與控制設(shè)備數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。仿真測試實驗表明,該系統(tǒng)能夠?qū)崟r、準確、可靠地采集TAX2、TCMS設(shè)備數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)采集的準確率可達100%,為實現(xiàn)列車遠程監(jiān)測與故障診斷車載數(shù)據(jù)采集提供有力支持。

發(fā)表于:1/13/2017 1:26:00 PM

高速大容量記錄儀的USB 3.0高速讀數(shù)接口設(shè)計

高速大容量記錄儀的USB 3.0高速讀數(shù)接口設(shè)計[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對當(dāng)前USB 2.0已不能滿足對高速大容量數(shù)據(jù)記錄儀快速讀數(shù)的要求,設(shè)計了一種基于USB 3.0的高速讀數(shù)接口。系統(tǒng)以存儲陣列構(gòu)建的某高速大容量機載雷達數(shù)據(jù)記錄儀為背景,USB 3.0采用Slave FIFO接口模式,以記錄儀的FPGA為外部主控制器,在FPGA內(nèi)部構(gòu)建一個高速FIFO實現(xiàn)對存儲數(shù)據(jù)的緩存與傳輸,最后通過USB 3.0接口高速傳輸至計算機。重點介紹了USB 3.0讀數(shù)接口硬件及其固件程序和FPGA控制程序的設(shè)計,并采用GPIF Designer II及Quartus II軟件進行仿真與驗證。實驗結(jié)果表明,該USB 3.0接口速率可達120 MB/s,滿足記錄儀高速讀取的要求。

發(fā)表于:1/13/2017 1:17:00 PM

望遠鏡用大功率智能開關(guān)電源控制系統(tǒng)設(shè)計

望遠鏡用大功率智能開關(guān)電源控制系統(tǒng)設(shè)計[電源技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

根據(jù)望遠鏡軸系驅(qū)動電源的特性設(shè)計了基于脈寬調(diào)制(PWM)控制芯片和IGBT模塊的大功率智能開關(guān)電源。主電路拓撲為全橋逆變電路,次級為全波整流電路,并采用智能接口將開關(guān)電源與上位機直接相連,同時還有輸出短路、過流、過溫、過壓和欠壓保護電路,大大簡化了系統(tǒng)的設(shè)計,提高了系統(tǒng)工作的可靠性。對控制環(huán)路進行了詳細的分析和設(shè)計,開關(guān)電源的輸出電壓連續(xù)可調(diào),可滿足不同規(guī)格的望遠鏡軸系驅(qū)動電源的要求。最后通過實驗驗證了系統(tǒng)設(shè)計的有效性。

發(fā)表于:1/13/2017 11:14:00 AM

一種新的特征評價方法及在高鐵故障中的應(yīng)用

一種新的特征評價方法及在高鐵故障中的應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

提出一種基于Murphy改進的D-S算法作為融合規(guī)則的多準則特征評價方法(MCFE-DSEC)。該方法融合不同的單一評價準則,對特征作出綜合評價,去掉冗余特征,以提高分類準確率。將該方法應(yīng)用于高速列車故障數(shù)據(jù)中,實驗結(jié)果表明,與Borda-Count方法和單一評價準則相比,MCFE-DSEC方法對各個速度下的特征都能作出有效的評價,適用性強且準確率高。

發(fā)表于:1/13/2017 10:20:00 AM

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中基于干擾負載比的小區(qū)選擇策略

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中基于干擾負載比的小區(qū)選擇策略[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

現(xiàn)有的小區(qū)選擇算法在追求負載平衡的同時,往往沒有考慮算法本身對用戶干擾的影響,在一定程度上影響了小區(qū)性能指標(biāo)。針對此類問題,從負載均衡和干擾管理兩方面考慮,提出一種折中兩項性能指標(biāo)的小區(qū)選擇算法。該算法首先將小區(qū)選擇問題建模為負載和干擾的聯(lián)合優(yōu)化問題,然后對該最優(yōu)化問題通過一種啟發(fā)式算法進行求解,得出最佳用戶小區(qū)選擇因子矩陣,從而進一步提升異構(gòu)小區(qū)的系統(tǒng)性能。仿真表明,該方案較其他傳統(tǒng)小區(qū)選擇方案在用戶接入公平性和用戶平均吞吐量上均有較大的提升。

發(fā)表于:1/12/2017 2:27:00 PM

基于三維空間均勻矩形陣列的MIMO系統(tǒng)研究

基于三維空間均勻矩形陣列的MIMO系統(tǒng)研究[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

主要研究MIMO天線陣列系統(tǒng)性能,包括MIMO空間時間相關(guān)性和天線陣列配置。推導(dǎo)了三維多徑信道中均勻矩形陣列在多種角能量分布下空間衰落相關(guān)性公式。采用多重信號分類算法對MIMO系統(tǒng)波達信號方向進行空間譜估計,推導(dǎo)了多種天線陣列空間譜通用公式。通過計算機模擬仿真驗證分析結(jié)果,仿真結(jié)果表明方位角擴展是天線間空間衰落相關(guān)性的主要決定因素,在低方位角擴展時,俯仰角擴展對性能影響也是明顯的。結(jié)果表明在同樣的參數(shù)情況下估計MIMO系統(tǒng)空間譜時,采用三維均勻矩形陣列是有優(yōu)勢的。

發(fā)表于:1/12/2017 2:19:00 PM

基于分布式頻譜圖的混合頻譜共享研究

基于分布式頻譜圖的混合頻譜共享研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在認知無線網(wǎng)絡(luò)中,頻譜制圖是在空間上發(fā)現(xiàn)頻譜空洞的新技術(shù)。針對目前集中式頻譜制圖不能適應(yīng)無線網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化的問題,提出一種次用戶自組織的分布式制圖方案。次用戶根據(jù)Delaunay三角網(wǎng)生長法自組織生成三角網(wǎng),然后進行本地插值生成頻譜態(tài)勢圖。在獲得分布式頻譜態(tài)勢圖的基礎(chǔ)上,提出一種次用戶分布式混合頻譜共享方案。次用戶根據(jù)頻譜態(tài)勢信息判斷自身所處環(huán)境,選擇overlay或者underlay接入方案,以最大化容量為準則推導(dǎo)了最優(yōu)功率分配方案理論,仿真分析表明,該方案性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的檢測避讓方法,有效提高了系統(tǒng)容量。

發(fā)表于:1/12/2017 1:59:00 PM

基于競爭機制的LDPC碼串行最小和算法

基于競爭機制的LDPC碼串行最小和算法[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

針對譯碼模塊設(shè)計成本和功耗的問題,提出了一種LDPC碼串行最小和算法。該算法是一種采用權(quán)重因子的基于變量節(jié)點更新的串行算法,它基于競爭機制來更新變量節(jié)點對校驗節(jié)點消息集合中的最小值。與傳統(tǒng)串行算法相比,在不損失性能的前提下,它大幅降低了譯碼所需的復(fù)雜度。另一方面,與并行最小和算法相比,新算法不僅大幅降低了所需存儲量,而且性能也有一定的提升,復(fù)雜度只有略微增加

發(fā)表于:1/12/2017 1:57:00 PM

基于字典學(xué)習(xí)的古建筑圖像修復(fù)研究

基于字典學(xué)習(xí)的古建筑圖像修復(fù)研究[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

古代建筑圖紙是我國重要的民族瑰寶,亟待利用現(xiàn)代計算機技術(shù)對古代建筑圖紙進行信息化和修復(fù)。提出了一種新的基于字典學(xué)習(xí)的古建筑圖像修復(fù)模型,通過K-svd算法進行字典學(xué)習(xí),在稀疏域利用已知像素信息填充缺損像素,從而實現(xiàn)對古建筑圖像的修復(fù)及噪聲的濾除。實驗表明,該算法能較好地修復(fù)古建筑圖像,降低圖像的均方誤差,在實際應(yīng)用中具有良好的可行性和應(yīng)用前景。

發(fā)表于:1/12/2017 1:42:00 PM

基于超聲傳感器的骨密度儀的研究與設(shè)計

基于超聲傳感器的骨密度儀的研究與設(shè)計[MEMS|傳感技術(shù)][醫(yī)療電子]

超聲骨密度儀可以很好地對人體的骨質(zhì)疏松程度進行測量,具有無放射性、廉價等優(yōu)點。從硬件和軟件兩個方面討論了基于超聲傳感器的骨密度儀的設(shè)計,主要包括超聲發(fā)射、超聲接收、信號處理以及嵌入式平臺的搭建,骨密度儀判定標(biāo)準T值和Z值數(shù)據(jù)庫的建立。從實際測試結(jié)果驗證了此設(shè)計方案的可行性。

發(fā)表于:1/12/2017 1:34:00 PM

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