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WSN中時間同步技術(shù)發(fā)展研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSN重要技術(shù)之一的時間同步技術(shù)研究了幾種時間同步技術(shù)的實(shí)現(xiàn)過程。典型同步技術(shù)應(yīng)用于大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)時魯棒性和可擴(kuò)展性受到限制，在此基礎(chǔ)上重點(diǎn)研究新的同步技術(shù)——協(xié)作同步和螢火蟲同步。協(xié)作同步解決了多跳誤差累積的情況；螢火蟲同步機(jī)制簡單，平等對待各個節(jié)點(diǎn)，可擴(kuò)展性和魯棒性優(yōu)越。通過對國內(nèi)外學(xué)者的研究成果進(jìn)行探討總結(jié)，指出了未來時間同步技術(shù)的研究重點(diǎn)和方向。

發(fā)表于：6/8/2015

70通道EPR腦電信號采集系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

首創(chuàng)一種新型的腦電檢測技術(shù)。將多路ERP腦電信號分別經(jīng)各自的前置放大電路、模/數(shù)轉(zhuǎn)換電路進(jìn)行采樣和A/D轉(zhuǎn)換，形成多路并行數(shù)據(jù)流，最后經(jīng)數(shù)據(jù)匯集裝置匯集成一路高速串行數(shù)據(jù)流，再經(jīng)光纖介質(zhì)傳輸?shù)接嬎銠C(jī)進(jìn)行分析處理。采用該技術(shù)的腦電檢測裝置可以滿足對多路ERP腦電信號同時進(jìn)行高速率(10 kHz每通道)、高精度(24 bit)采樣的要求。軟硬件測試表明,該裝置具有穩(wěn)定性好、抗干擾能力強(qiáng)、頻帶范圍寬等特點(diǎn)。

發(fā)表于：6/8/2015

中文客戶評論對象特征的抽取與聚類方法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

通過利用Apriori算法抽取評價對象的候選特征集，結(jié)合計算領(lǐng)域一致度和領(lǐng)域相關(guān)度對候選特征進(jìn)行過濾，實(shí)現(xiàn)了對中文客戶評論的對象特征挖掘，并且用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。

發(fā)表于：6/8/2015

移動平臺的定制化位置隱私保護(hù)方案及實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

提出在為不同類別的用戶提供個性化位置服務(wù)時兼顧位置服務(wù)與隱私保護(hù)的目的，當(dāng)用戶好友對用戶進(jìn)行定位時，系統(tǒng)將在服務(wù)器中查找用戶對其好友的隱私策略分組，并得到對應(yīng)的隱私開放類別，對用戶的位置信息進(jìn)行處理，從而實(shí)現(xiàn)個性化位置隱私保護(hù)的目標(biāo)。方案已在IOS和Java環(huán)境下實(shí)現(xiàn)。

發(fā)表于：6/8/2015

一種用于MEMS姿態(tài)檢測的FIFO設(shè)計[MEMS|傳感技術(shù)][工業(yè)自動化]

通過在MEMS信號處理電路中設(shè)計一個異步結(jié)構(gòu)的FIFO，可以有效地降低系統(tǒng)對MEMS的頻繁訪問。設(shè)計一個具有多種工作模式的FIFO，可以滿足一些特殊的姿態(tài)檢測需求，更好地滿足系統(tǒng)智能化操作需要。實(shí)現(xiàn)了一個具體可行的方案，可以實(shí)際應(yīng)用到各種MEMS電路模塊中。

發(fā)表于：6/8/2015

布谷鳥搜索算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

為了提高預(yù)測精度，提出一種布谷鳥搜索算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型(Cuckoo Search BP neural network Flow Prediction，CS-BPNN)。根據(jù)混沌理論建立網(wǎng)絡(luò)流量學(xué)習(xí)樣本，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，將模型參數(shù)當(dāng)一個鳥巢，通過模擬布谷鳥尋窩產(chǎn)卵的行為找到最優(yōu)模型參數(shù)，最后采用網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，測試模型性能。仿真實(shí)驗(yàn)表明：所提出模型較好的解決了BP神經(jīng)參數(shù)優(yōu)化問題，能夠獲得更加理想的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測結(jié)果。

發(fā)表于：6/8/2015

一種肺呼吸電阻抗實(shí)時成像系統(tǒng)[測試測量][醫(yī)療電子]

介紹了一套用于肺呼吸過程電阻抗實(shí)時成像的16電極EIT系統(tǒng)，描述了該系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計、系統(tǒng)性能測試及利用共軛梯度算法進(jìn)行成像試驗(yàn)。在盛有鹽水的實(shí)驗(yàn)水槽上進(jìn)行了有機(jī)玻璃棒的動態(tài)成像實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠?qū)討B(tài)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確識別。

發(fā)表于：6/8/2015

基于Arduino的體外授精取卵裝置系統(tǒng)的研發(fā)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

在整個輔助生殖過程中，取卵裝置是一個關(guān)鍵設(shè)備。針對我國取卵裝置主要依賴價格較昂貴、體積較大的進(jìn)口裝置這一現(xiàn)狀，研究開發(fā)了一套基于Arduino的體外授精取卵裝置系統(tǒng)，介紹了裝置的主控制系統(tǒng)及取卵負(fù)壓裝置、恒溫試管架等模塊的系統(tǒng)設(shè)計，給出了基于PID控制算法的系統(tǒng)控制策略及系統(tǒng)的性能測試。

發(fā)表于：6/8/2015

一種改進(jìn)的用于三維DT剖分的三角網(wǎng)生長算法[嵌入式技術(shù)][其他]

三角網(wǎng)生長法具有獨(dú)特的優(yōu)勢，但將其擴(kuò)展到三維的研究遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于逐點(diǎn)插入法、分治法以及二者的合成算法，研究擴(kuò)展三角網(wǎng)生長法實(shí)現(xiàn)三維DT剖分的算法。引入k近鄰思想優(yōu)化了原始算法，時間復(fù)雜度可達(dá)O（NlogN），且改進(jìn)對二維、三維算法都有效。通過AE二次開發(fā)完成了數(shù)據(jù)操作、算法實(shí)現(xiàn)和二維、三維顯示等功能，后續(xù)能夠較方便地添加和擴(kuò)展ArcGIS相關(guān)功能以及其他數(shù)據(jù)挖掘算法模塊。用兩組6個點(diǎn)集數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，網(wǎng)格構(gòu)建時間對比驗(yàn)證了算法性能。

發(fā)表于：6/7/2015

一種改進(jìn)的多群協(xié)作粒子群優(yōu)化算法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

提出了一種改進(jìn)的多群協(xié)作粒子群優(yōu)化算法，該算法整個種群采用主從模式，分為一個主群和多個從群，多個從群粒子統(tǒng)一地進(jìn)行初始化操作，從而避免了多個粒子群重復(fù)搜索現(xiàn)象。同時，算法采取了一種擾動策略，即當(dāng)前全局最優(yōu)解在擾動因子的迭代周期內(nèi)保持不變時，就重置粒子的速度，迫使粒子群擺脫局部極小。該算法不僅增加了種群的多樣性，擴(kuò)大了搜索范圍，而且還改善整個種群易陷入局部極小值的缺陷。通過9個基準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行測試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，IMCPSO與MCPSO算法相比具有明顯的優(yōu)越性。

發(fā)表于：6/7/2015

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于QR分解的分布式波束形成算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）中的傳感器節(jié)點(diǎn)相互協(xié)作構(gòu)成天線陣列，通過使用波束形成技術(shù)建立一個與無人機(jī)的通信連接。為了分散節(jié)點(diǎn)之間的處理和通信負(fù)載，提出了基于QR分解的分布式波束形成算法。建立MATLAB仿真模型對算法的性能進(jìn)行分析，然后與集中式算法進(jìn)行比較。分散處理負(fù)載的代價是增加了通信成本，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)總功耗的增加。然而，每個節(jié)點(diǎn)的平均功率仍低于集中式算法中的簇頭，這樣就延長了節(jié)點(diǎn)的壽命。因此，該算法增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。

發(fā)表于：6/7/2015

微電網(wǎng)孤網(wǎng)實(shí)時能量優(yōu)化管理[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

提出了雙層協(xié)調(diào)調(diào)度的方法——計劃調(diào)度層和實(shí)時調(diào)度層來解決微電網(wǎng)孤網(wǎng)實(shí)時能量優(yōu)化管理的問題。計劃層是基于不可控微電源功率預(yù)測的主要考慮微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性的調(diào)度方法；實(shí)時層是在計劃層的基礎(chǔ)上對不可控微電源實(shí)際功率與預(yù)測功率之間的誤差進(jìn)行調(diào)度，再將調(diào)度結(jié)果疊加到計劃層各個可控微電源的功率上。在實(shí)時層，可控微電源的功率范圍與計劃層是不同的，下限為其在計劃層出力的相反數(shù)，上限為其最大出力與計劃層出力差值。最后通過一個典型的微電網(wǎng)實(shí)例驗(yàn)證了該方法的正確性和優(yōu)越性。

發(fā)表于：6/7/2015

RCC電路間歇振蕩分析與改進(jìn)研究[電源技術(shù)][汽車電子]

RCC電路是一種可以用較少的幾個器件獲得高效工作的電路，但RCC電路在控制電流過大時會有間歇振蕩的弊端現(xiàn)象發(fā)生，進(jìn)而導(dǎo)致電路的振蕩頻率變化范圍較大(可從幾百變到幾千赫茲)，輸出功率較大時易使變壓器等器件產(chǎn)生異常噪音。此現(xiàn)象并非一無是處，通過對RCC電路改進(jìn)分析得出在電路輸出較小功率時，給電路加上一個脈沖信號便可啟動，開關(guān)電路借助間歇振蕩時工作在低能耗的狀態(tài)；RCC電路性價比高，成本低廉，在高性能電源設(shè)備使用中能廣泛普及。

發(fā)表于：6/7/2015

太陽能路燈雙軸跟蹤系統(tǒng)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

針對當(dāng)前太陽能路燈轉(zhuǎn)換效率低的弊端，介紹了一種太陽能路燈雙軸跟蹤系統(tǒng)，通過實(shí)時檢測光強(qiáng)的變化驅(qū)動執(zhí)行機(jī)構(gòu)，保證太陽能電池板始終垂直于太陽光線，從而提高太陽能利用效率。實(shí)驗(yàn)表明，太陽能電池板在雙軸跟蹤情況下，發(fā)電量要比最佳角度固定安裝提高34%。

發(fā)表于：6/4/2015

雙路DC/DC TPS62402應(yīng)用研究[電源技術(shù)][汽車電子]

針對基于S3C6410嵌入式系統(tǒng)的低功耗設(shè)計問題，應(yīng)用TPS62402芯片設(shè)計了可以動態(tài)調(diào)節(jié)核心供電電壓的超低功耗核心供電單元。給出核心單元電源部分的原理圖和印制板設(shè)計要點(diǎn)及TPS62402電壓調(diào)節(jié)的驅(qū)動代碼。闡述了動態(tài)電壓及頻率調(diào)節(jié)（DVFS）與功耗降低的原理關(guān)系。

發(fā)表于：6/4/2015