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基于LabVIEW的機(jī)車軸溫監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

為了避免因機(jī)車軸溫隱患造成行車事故，設(shè)計(jì)了一種基于LabVIEW的機(jī)車軸溫監(jiān)測系統(tǒng)。本系統(tǒng)通過LabVIEW上位機(jī)對機(jī)車軸溫進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測報警，實(shí)現(xiàn)了車載與地面系統(tǒng)的雙重監(jiān)測任務(wù)。經(jīng)過系統(tǒng)測試驗(yàn)證了該系統(tǒng)的可靠性和實(shí)用性，該系統(tǒng)具有操作界面直觀、數(shù)據(jù)存儲與分析高效等特點(diǎn)。

發(fā)表于：7/24/2016

基于MES的焊裝車間物料管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

針對焊裝生產(chǎn)線的物料管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理分散、缺乏物料跟蹤以及信息反饋慢的缺點(diǎn)，應(yīng)用面向MES的物料配送模型，設(shè)計(jì)了一種基于SIAMTIC IT的焊裝生產(chǎn)線物料管理MES系統(tǒng)，著重分析了物料跟蹤與配送開發(fā)過程、實(shí)現(xiàn)方法和運(yùn)行結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時記錄焊裝過程的零部件和產(chǎn)品屬性信息。

發(fā)表于：7/24/2016

基于嵌入式Linux的卡口車輛檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

系統(tǒng)以三星處理器S3C6410為硬件平臺，Linux操作系統(tǒng)為軟件平臺，利用OpenCV視覺算法庫和交叉編譯環(huán)境，在ARM平臺上進(jìn)行圖像處理與車牌識別，并完成了SD卡模塊、網(wǎng)絡(luò)模塊和圖像采集模塊的驅(qū)動開發(fā)。針對在ARM平臺上處理數(shù)字圖像數(shù)據(jù)量大、耗時長的情況，提出了多線程處理模式和中斷線程化方法，極大地提高了系統(tǒng)的實(shí)時性。

發(fā)表于：7/24/2016

基于JSON數(shù)據(jù)交換模型的實(shí)時支付系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著支付行業(yè)向各類便民賬單服務(wù)、金融服務(wù)類擴(kuò)展，支付內(nèi)核采用固定格式數(shù)據(jù)交換模型已不能適應(yīng)快速靈活開發(fā)的需要。以JSON為基礎(chǔ)構(gòu)建精簡3層數(shù)據(jù)交換模型，并對JSON內(nèi)存分配管理、鍵值使用進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了支付系統(tǒng)靈活高效開發(fā)，同時系統(tǒng)性能更優(yōu)，占用內(nèi)存資源更少，在實(shí)際應(yīng)用中效果顯著。

發(fā)表于：7/24/2016

基于FOA優(yōu)化GRNN的船舶交通流預(yù)測模型[嵌入式技術(shù)][信息安全]

針對船舶交通流預(yù)測中存在復(fù)雜性、非線性、受限因素多等特點(diǎn)，運(yùn)用果蠅優(yōu)化算法，建立了優(yōu)化的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)船舶交通流預(yù)測模型。通過利用果蠅優(yōu)化算法的全局尋優(yōu)特性對廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)對船舶交通流的預(yù)測。以東海大橋的船舶流量觀測數(shù)據(jù)為實(shí)例對象進(jìn)行分析，通過MATLAB進(jìn)行仿真預(yù)測，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：FOAGRNN模型相比于傳統(tǒng)的GRNN模型和BPNN模型具有更高的預(yù)測精度和泛化能力，有效地解決了預(yù)測過程中數(shù)據(jù)樣本少、非線性擬合能力差等問題，對水路的規(guī)劃、通航管理等方面具有一定的應(yīng)用價值。

發(fā)表于：7/24/2016

一種可實(shí)現(xiàn)字符輸入的矩陣鍵盤式金融POS機(jī)裝置設(shè)計(jì)研究[嵌入式技術(shù)][信息安全]

目前大多數(shù)金融POS機(jī)僅支持?jǐn)?shù)字輸入，而單一的數(shù)字輸入并不能完全滿足人們對金融POS機(jī)功能需求的提升，因此有必要改進(jìn)傳統(tǒng)金融POS機(jī)的輸入機(jī)制，實(shí)現(xiàn)POS機(jī)的數(shù)字、字母和符號等字符的混合輸入。研究并提出一種通過控制開關(guān)和枚舉的形式，基于查表式的輕量級字符輸入的方法，實(shí)現(xiàn)簡單、快速、高效的混合輸入字符功能。

發(fā)表于：7/24/2016

基于RSSI的無線測距與定位信號分析[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于無線射頻(Radio Frequency,RF)信號傳輸模型，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，分析了接收信號強(qiáng)度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)與通信距離的關(guān)系，為無線信號的測距與定位提供了基本依據(jù)。使用低成本、低能耗的RF收發(fā)芯片CC1101，設(shè)計(jì)無線傳輸電路，測得了大量的RSSI值，分析了CC1101的傳輸距離對環(huán)境的要求，為無線傳感網(wǎng)絡(luò)中RF收發(fā)芯片的測距、定位和數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)用提供參考。

發(fā)表于：7/21/2016

NC-OFDM系統(tǒng)基于DFT-DCB降PAPR研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對非連續(xù)正交頻分復(fù)用調(diào)制信號高峰均比特點(diǎn)，提出了一種新的降峰均比方法。首先，將符號序列進(jìn)行離散傅里葉變換；接著，將變換之后的數(shù)據(jù)按照當(dāng)前的頻譜空洞分布以及后續(xù)旁瓣抑制處理，劃分成一個或多個最小子載波數(shù)受限的數(shù)據(jù)載波塊，并在數(shù)據(jù)載波塊之間插入合適的零數(shù)據(jù)塊予以擴(kuò)展；最后，將擴(kuò)展后的數(shù)據(jù)通過快速傅里葉逆變換實(shí)現(xiàn)調(diào)制。以閉式表達(dá)式的形式給出了原始符號和經(jīng)過擴(kuò)展調(diào)制之后的信號之間的關(guān)系，從理論推導(dǎo)和仿真分析驗(yàn)證了該技術(shù)的有效性和可行性。

發(fā)表于：7/21/2016

基于Convex最優(yōu)化的室內(nèi)可見光通信燈排布[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

非相干多徑彌散信道的特性和LED燈發(fā)射機(jī)的特性使得室內(nèi)可見光通信系統(tǒng)難以提供室內(nèi)均勻的通信性能。為了獲得近似均勻的通信性能，提出了一種通過反向設(shè)計(jì)的基于Convex優(yōu)化的燈排布方案。仿真結(jié)果顯示，提出的燈排布方案使系統(tǒng)的接收光功率波動從2.706 dB下降到0.277 dB，Q因子從3.224上升到36.271，并符合照明要求。

發(fā)表于：7/21/2016

基于LDPC硬判決算法的高效數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)是量子密鑰分發(fā)中必不可少的一個環(huán)節(jié)，其主要目的是糾正量子通信篩選后信息的錯誤圖案，使合法通信雙方獲得一致的密鑰信息。為了提高協(xié)調(diào)算法的糾錯效率，選擇了一種基于硬判決迭代譯碼算法的LDPC碼對QKD中的密鑰序列進(jìn)行數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)，相較于傳統(tǒng)的協(xié)調(diào)方法如級聯(lián)碼、卷積碼、Winnow方案，采用低復(fù)雜度的LDPC比特翻轉(zhuǎn)算法的正向協(xié)調(diào)方案具有較強(qiáng)的時效性，尤其是在0.4~0.6的碼率時協(xié)調(diào)效率達(dá)到最高。

發(fā)表于：7/21/2016

基于ARM與ZigBee的家庭安全監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

為了實(shí)現(xiàn)家居安全、環(huán)境信息的遠(yuǎn)程實(shí)時監(jiān)控,設(shè)計(jì)了一種基于ARM與ZigBee技術(shù)的家庭安全監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)以CC2530芯片采集溫度、煙霧、CO濃度等傳感器信息，并通過ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)將采集的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)紸RM服務(wù)器，ARM服務(wù)器將數(shù)據(jù)通過GPRS網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至Android手機(jī)客戶端。ARM服務(wù)器以μC/OSII為平臺,引入emWIN 圖形用戶接口，通過加權(quán)算法來判斷火災(zāi)的發(fā)生，從而減小其漏報率和誤報率。當(dāng)發(fā)生火災(zāi)時ARM服務(wù)器會自動撥打報警電話，同時也可以通過手機(jī)客戶端發(fā)送家居控制命令，便于火災(zāi)的及時救援。實(shí)踐證明該系統(tǒng)具有實(shí)用性好、可靠性高、反應(yīng)速度快等特點(diǎn)，可以有效地對家居安全、環(huán)境信息進(jìn)行全覆蓋和連續(xù)的監(jiān)控。

發(fā)表于：7/21/2016

視頻人體下肢運(yùn)動分析系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][其他]

針對如何高效、準(zhǔn)確地從視頻圖像中提取相關(guān)特征向量，完成基于視頻的人體運(yùn)動分析，構(gòu)建了基于視頻信息的人體下肢運(yùn)動系統(tǒng)。系統(tǒng)包括人體運(yùn)動輪廓的提取、噪聲處理和人體下肢建模及分析3個模塊。人體運(yùn)動輪廓提取中采用改進(jìn)的光流算法，通過閾值設(shè)置改善了輪廓提取的清晰度和完整性。噪聲處理模塊運(yùn)用單個中值濾波器與人體四周去噪算法，不僅有效解決了多中值濾波引起的人體輪廓模糊問題，同時使人體活動區(qū)域外的噪聲去除率達(dá)到100%。通過系統(tǒng)分析，視頻中人體行走的速度為0.687 m/s，髖關(guān)節(jié)垂直方向上下起伏幅度為4.71 cm，行走步態(tài)正常。

發(fā)表于：7/21/2016

基于模糊并行約簡的模糊概念漂移探測[嵌入式技術(shù)][其他]

數(shù)據(jù)流挖掘是當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘研究的一個熱點(diǎn)，并且數(shù)據(jù)流的類型也不盡相同。利用模糊粗糙集和F-粗糙集的基本原理和基本方法，提出了一種對模糊型數(shù)據(jù)流進(jìn)行模糊并行約簡、刪除冗余屬性的方法，并運(yùn)用模糊并行約簡中屬性重要性的變化探測模糊概念漂移現(xiàn)象。有別于傳統(tǒng)方法，該方法利用模糊數(shù)據(jù)的內(nèi)部本質(zhì)特性對模糊概念漂移進(jìn)行探測，并且通過實(shí)例驗(yàn)證其探測模糊概念漂移的可行性和有效性。

發(fā)表于：7/20/2016

基于混合重采樣的非平衡數(shù)據(jù)SVM訓(xùn)練方法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

針對傳統(tǒng)的SVM算法在非平衡數(shù)據(jù)分類中分類效果不理想的問題，提出一種基于分類超平面和SMOTE過采樣方法(HB_SMOTE)。該方法首先對原始訓(xùn)練樣本集使用WSVM算法找到分類超平面，然后按一定標(biāo)準(zhǔn)剔除負(fù)類中被錯分的樣本、靠近分類超平面的樣本以及遠(yuǎn)離分類超平面的樣本。在UCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與RU_SMOTE等重采樣方法相比，HB_SMOTE方法對正類樣本和負(fù)類樣本都具有較高的分類準(zhǔn)確率。

發(fā)表于：7/20/2016

動態(tài)人臉識別系統(tǒng)的構(gòu)建[嵌入式技術(shù)][信息安全]

提出了一種實(shí)際應(yīng)用環(huán)境下的動態(tài)人臉識別系統(tǒng)。首先討論了動態(tài)人臉識別系統(tǒng)硬件環(huán)境的搭建，然后詳細(xì)介紹了動態(tài)人臉識別系統(tǒng)的軟件流程、主要的功能模塊、人臉庫的構(gòu)建及管理等，最后對系統(tǒng)進(jìn)行了測試。測試結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的軟硬件系統(tǒng)能夠滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

發(fā)表于：7/20/2016