国产主播国产自一区二区,邻居一晚让我高潮3次正常吗

基于DSP的電力諧波發(fā)生器設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

基于DSP的電力諧波發(fā)生器，具有輸出所含諧波次數(shù)可設(shè)置、諧波含量可調(diào)、諧波注入時(shí)間可控、動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間快等特點(diǎn)。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)不同頻率的交流信號(hào)的無(wú)靜差跟蹤，采用改進(jìn)型重復(fù)控制策略。在MATLAB/Simulink中搭建系統(tǒng)模型，進(jìn)行仿真。并采用基于模型設(shè)計(jì)的方法，自動(dòng)生成代碼，克服了電力電子裝置傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式中研發(fā)周期長(zhǎng)，代碼測(cè)試及驗(yàn)證費(fèi)時(shí)費(fèi)力等缺點(diǎn)。最終，在3 kW的樣機(jī)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，電力諧波發(fā)生器輸出電壓的誤差精度小于3%，可滿足測(cè)試電氣設(shè)備性能的要求。

發(fā)表于：4/20/2016

高斯改進(jìn)和聲搜索FLFNN無(wú)源電子元件信號(hào)檢測(cè)[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

針對(duì)現(xiàn)有信號(hào)檢測(cè)方法在評(píng)估電子元器件的固有參數(shù)時(shí)效率低下、精度不高的問(wèn)題，結(jié)合泛函鏈接模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FLFNN）和高斯改進(jìn)和聲搜索算法，設(shè)計(jì)了無(wú)源電子器件信號(hào)檢測(cè)模型。首先，利用泛函鏈接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念，將其作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的模糊規(guī)則，設(shè)計(jì)了FLFNN網(wǎng)絡(luò)模型；其次，采用高斯方式設(shè)計(jì)了改進(jìn)的和聲搜索算法，并給出理論分析，然后對(duì)FLFNN網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)進(jìn)行編碼，實(shí)現(xiàn)了對(duì)其參數(shù)的優(yōu)化；最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真，對(duì)高斯改進(jìn)和聲搜索算法的參數(shù)選取進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，并對(duì)FLFNN信號(hào)檢測(cè)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，仿真結(jié)果顯示高斯改進(jìn)和聲搜索FLFNN無(wú)源電子元件信號(hào)檢測(cè)算法具有更高的預(yù)測(cè)精度。

發(fā)表于：4/20/2016

基于Unity3D的三維頁(yè)游的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

Unity3D引擎能夠加速網(wǎng)頁(yè)三維游戲的開(kāi)發(fā)?；赨nity 3D引擎，使用3Ds Max對(duì)三維迷宮、賽車(chē)、輪胎等模型建模，利用JavaScript進(jìn)行腳本編程，通過(guò)添加碰撞體實(shí)現(xiàn)碰撞檢測(cè)，添加剛體實(shí)現(xiàn)重力等物理屬性。最后設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)能夠滿足基本交互的網(wǎng)頁(yè)三維迷宮游戲，為系統(tǒng)專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)計(jì)分、計(jì)時(shí)系統(tǒng)，記錄玩家的得分情況，增強(qiáng)尋寶樂(lè)趣。

發(fā)表于：4/20/2016

微分進(jìn)化的自適應(yīng)彩色圖像閾值分割[顯示光電][其他]

針對(duì)閾值的選擇依賴(lài)于經(jīng)驗(yàn)和試驗(yàn)的問(wèn)題，提出了結(jié)合微分進(jìn)化算法和二維最大熵算法得到圖像自適應(yīng)閾值的方法。該方法首先利用全局閾值法中的迭代法得到圖像的閾值并初次對(duì)圖像進(jìn)行分割，然后利用微分進(jìn)化算法并且結(jié)合二維最大熵閾值進(jìn)行適應(yīng)度的計(jì)算、個(gè)體編碼、終斷條件等計(jì)算圖像的自適應(yīng)閾值，最后對(duì)測(cè)試的圖像應(yīng)用微分進(jìn)化算法實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的正確分割。采用微分進(jìn)化算法可以準(zhǔn)確地對(duì)圖像進(jìn)行分割，是一個(gè)比較高效的方法，有效地提升了分割效果。與現(xiàn)有的自適應(yīng)閾值分割算法相比，本文算法縮短了計(jì)算時(shí)間。閾值分割不僅可以對(duì)灰度圖像進(jìn)行分割，彩色圖像也可以用閾值分割。

發(fā)表于：4/20/2016

基于AT89S51單片機(jī)接口電路的時(shí)序仿真研究[嵌入式技術(shù)][其他]

高阻態(tài)是數(shù)字電路接口器件一個(gè)重要的狀態(tài)，是接口電路的硬件設(shè)計(jì)中容易忽視的一種狀態(tài)。本文分析研究在某機(jī)床控制中74LS373接口芯片在單片機(jī)總線技術(shù)擴(kuò)展I/O口時(shí)出現(xiàn)的總線沖突的時(shí)序仿真，使用接口芯片的高阻態(tài)可以有效解決多芯片I/O擴(kuò)展時(shí)的總線沖突。

發(fā)表于：4/20/2016

淺析在Authorware中多種方法制作循環(huán)動(dòng)畫(huà)效果[模擬設(shè)計(jì)][其他]

在多年的多媒體教學(xué)中，使用Authorware這種多媒體集成軟件制作了不少作品，有些作品用的知識(shí)結(jié)構(gòu)不同，但卻可以達(dá)到相同的效果。本文通過(guò)案例分析的方式，探究在Authorware中制作對(duì)象循環(huán)播放的動(dòng)畫(huà)制作方法，可以靈活應(yīng)用。

發(fā)表于：4/19/2016

恒壓變頻供水系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

為了確保在生活生產(chǎn)和消防狀態(tài)下，供水系統(tǒng)能夠可靠高效地穩(wěn)定運(yùn)行，設(shè)計(jì)一套以可編程邏輯控制器PLC為控制核心，結(jié)合變頻調(diào)速技術(shù)、PID調(diào)節(jié)和壓力傳感等技術(shù)的自動(dòng)恒壓變頻供水系統(tǒng)。該供水系統(tǒng)可以根據(jù)用水負(fù)荷自動(dòng)快速調(diào)節(jié)水泵電機(jī)轉(zhuǎn)速和增減水泵電機(jī)投入運(yùn)行的臺(tái)數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)恒壓供水。該系統(tǒng)能夠保證當(dāng)處于生活供水狀態(tài)時(shí)保持低恒壓值運(yùn)行，而當(dāng)處于消防供水狀態(tài)時(shí)保持高恒壓值運(yùn)行。該系統(tǒng)選用西門(mén)子S7-200、風(fēng)機(jī)水泵專(zhuān)用型變頻器MicroMaster430、壓力傳感器等，采用MCGS組態(tài)軟件對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。經(jīng)試驗(yàn)表明，該供水系統(tǒng)能夠有效地避免人為操作復(fù)雜性和不可靠性，達(dá)到提升供水品質(zhì)和節(jié)能高效的目的。

發(fā)表于：4/19/2016

增益映射耦合局部正則化的圖像重構(gòu)算法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)當(dāng)前的圖像重構(gòu)方法在對(duì)多幀超分辨率圖像復(fù)原時(shí)，存在明顯的模糊效應(yīng)與振鈴效應(yīng)的不足，提出增益映射控制耦合局部正則化的圖像重構(gòu)算法。首先，通過(guò)對(duì)低分辨率圖像中亞像素的移動(dòng)進(jìn)行分析，構(gòu)建高低分辨率圖像的成像模型, 再對(duì)超分辨率圖像進(jìn)行估值，將重構(gòu)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)不穩(wěn)定的線性方程式組；然后，構(gòu)造正則化算子，聯(lián)合改進(jìn)的代數(shù)重建法求其穩(wěn)定值；最后，采用基于局部自適應(yīng)正則化的增益可控方法建立增益映射，完成超分辨率圖像重構(gòu)。仿真結(jié)果表明，與當(dāng)前圖像重構(gòu)算法相比，在修復(fù)低分辨率圖像時(shí)，該機(jī)制擁有更好的重構(gòu)效果，有效降低了模糊效應(yīng)與振鈴效應(yīng)。

發(fā)表于：4/19/2016

基于連續(xù)時(shí)間MDP模型和隨機(jī)決策的維護(hù)周期[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

生產(chǎn)系統(tǒng)的維護(hù)策略直接關(guān)系到設(shè)備的使用壽命，對(duì)生產(chǎn)線的連續(xù)性和可靠性，以及產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率、滿足率等方面都有影響。利用連續(xù)時(shí)間的MDP模型研究單臺(tái)設(shè)備的維護(hù)策略，綜合考慮轉(zhuǎn)移概率的動(dòng)態(tài)性和方案選擇的隨機(jī)性，利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，獲得最佳維護(hù)周期。將其應(yīng)用于混聯(lián)結(jié)構(gòu)，與基于離散空間的MDP維護(hù)策略進(jìn)行比較。結(jié)果顯示，基于連續(xù)時(shí)間MDP模型的維護(hù)策略能夠有效提高生產(chǎn)系統(tǒng)性能，降低成本，提高生產(chǎn)效益。

發(fā)表于：4/19/2016

基于Android平臺(tái)的注意力監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) [嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

腦電生物反饋治療（EEG Biofeedback）是近年來(lái)興起的一種治療注意缺陷多動(dòng)障礙（ADHD）的非藥物治療新方法，已在臨床上得到廣泛應(yīng)用，但該治療需要配合昂貴、笨重且專(zhuān)業(yè)化的設(shè)備，較難推廣。結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，配合美國(guó)NeuroSky公司的ThinkGear AM腦電采集模塊，設(shè)計(jì)了一款基于Android平臺(tái)的注意力監(jiān)測(cè)軟件，實(shí)現(xiàn)了腦電波的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和注意力水平的直觀顯示。整套系統(tǒng)簡(jiǎn)單便攜，成本低廉，對(duì)于腦電生物反饋治療的推廣有一定的意義。

發(fā)表于：4/18/2016

基于改進(jìn)的LMD運(yùn)動(dòng)想象信號(hào)識(shí)別[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)腦電信號(hào)非平穩(wěn)非線性特征，提出基于改進(jìn)的局部均值分解（Local Mean Decomposition，LMD）運(yùn)動(dòng)想象信號(hào)分類(lèi)方法。首先結(jié)合改進(jìn)LMD算法和加窗原則選取4～6 s想象信號(hào)作為分類(lèi)數(shù)據(jù)，提取包含μ節(jié)律和β節(jié)律的PF分量；其次計(jì)算所選分量的樣本熵值；最后用支持向量機(jī)進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)，并用分類(lèi)準(zhǔn)確率進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，運(yùn)用改進(jìn)LMD比傳統(tǒng)LMD方法的識(shí)別率更高，從而驗(yàn)證該方法的有效性。

發(fā)表于：4/18/2016

基于多核芯片S698PM的JTAG應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][汽車(chē)電子]

經(jīng)過(guò)幾十年SoC系統(tǒng)設(shè)計(jì)技術(shù)的快速發(fā)展, SOC芯片內(nèi)部頻率越來(lái)越快，編寫(xiě)及運(yùn)行程序越來(lái)越大。在測(cè)試及調(diào)試過(guò)程中，用傳統(tǒng)UART串口下載及調(diào)試程序，在速度、打印等方面呈現(xiàn)出諸多不便；而且該端口在SOC/FPGA研發(fā)領(lǐng)域中不通用，而JTAG接口卻圓滿地解決了上述兩個(gè)問(wèn)題。

發(fā)表于：4/15/2016

基于雙向多項(xiàng)式擬合的的動(dòng)態(tài)閾值分割算法[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

針對(duì)角膜內(nèi)皮細(xì)胞圖像非均勻光照的問(wèn)題進(jìn)行了研究，采用限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化、同態(tài)濾波方法進(jìn)行圖像增強(qiáng)[1]。同時(shí)提出了一種基于雙向多項(xiàng)式擬合的的動(dòng)態(tài)閾值分割算法，分別對(duì)圖像矩陣的行向量和列向量進(jìn)行了多項(xiàng)式擬合得到兩個(gè)方向上擬合后的閾值矩陣，然后將每個(gè)矩陣點(diǎn)的閾值同圖像矩陣在該點(diǎn)的值進(jìn)行比較得出二值分割圖像，該方法保留了因光照不均而容易丟失的特征形態(tài)細(xì)節(jié)。最后通過(guò)圖像孔洞填充、圖像腐蝕膨脹、圖像細(xì)化等一系列的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算得到了角膜內(nèi)皮細(xì)胞圖像的特征形態(tài)圖形。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與OTSU法[2]、NiBlack法等幾種算法相比，該算法的分割效果及實(shí)時(shí)性都具有明顯的提升。

發(fā)表于：4/15/2016

基于MUI的THMA-UWB系統(tǒng)性能分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)多用戶超寬帶無(wú)線電通信，分析在MUI情況下的THMA-UWB系統(tǒng)的性能。重點(diǎn)介紹了最佳二進(jìn)制正交脈沖位置調(diào)制(2PPM)和二進(jìn)制反極性脈沖幅度調(diào)制(2PAM)多用戶通信的基本原理，從理論上對(duì)基于SGA環(huán)境下的 THMA-UWB系統(tǒng)性能進(jìn)行了分析，包括幾種調(diào)制方式和參數(shù)對(duì)系統(tǒng)抗干擾影響的分析，最后對(duì)系統(tǒng)的誤碼率進(jìn)行了仿真比較。理論推導(dǎo)和仿真分析表明，使用SGA估計(jì)系統(tǒng)誤碼率的有效性在用戶數(shù)目的選取、脈沖形成因子和比特速率上都對(duì)系統(tǒng)有較大影響，2PAM-THMA超寬帶系統(tǒng)性能要優(yōu)于2PPM-THMA超寬帶系統(tǒng)的性能，且前者的系統(tǒng)誤碼率的下限更低，系統(tǒng)性能明顯更優(yōu)良。

發(fā)表于：4/15/2016

基于物理不可克隆函數(shù)的高性能RFID網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

RFID網(wǎng)絡(luò)是物聯(lián)網(wǎng)中物體身份識(shí)別的重要方案，RFID系統(tǒng)的安全性直接影響物聯(lián)網(wǎng)的安全性。已有的RFID隱私保護(hù)算法均需要線性地搜索后端的數(shù)據(jù)庫(kù)從而識(shí)別某個(gè)標(biāo)簽，因此后端數(shù)據(jù)庫(kù)的計(jì)算復(fù)雜度與延遲較高。對(duì)此基于物理不可克隆函數(shù)(PUF)提出一種無(wú)需數(shù)據(jù)庫(kù)搜索操作的低計(jì)算復(fù)雜度隱私保護(hù)算法。首先，采用PUF安全地保存標(biāo)簽的秘密信息以抵御妥協(xié)攻擊；然后，數(shù)據(jù)庫(kù)端僅需要3個(gè)哈希運(yùn)算與兩個(gè)異或運(yùn)算，計(jì)算復(fù)雜度為O(1)。最終，基于Vaudenay的RFID隱私安全模型分析本算法的性能，結(jié)果顯示其具有最高的隱私等級(jí)，同時(shí)計(jì)算復(fù)雜度最低。

發(fā)表于：4/14/2016