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基于LabVIEW多線程的織物疵點(diǎn)視覺檢測(cè)系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][其他]

設(shè)計(jì)了一種利用機(jī)器視覺，并且結(jié)合LabVIEW多線程處理機(jī)制與Hough變換及Gabor算法的織物疵點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)。通過LabVIEW中基于數(shù)據(jù)流的生產(chǎn)/消費(fèi)者并行軟件編寫模式與隊(duì)列的結(jié)合，防止內(nèi)存中的圖像因?yàn)椴杉俣冗^快而被覆蓋，造成數(shù)據(jù)丟失。在檢測(cè)算法中使用Hough變換獲取織物紋理方向角并作為Gabor濾波器的方向以檢測(cè)織物疵點(diǎn)，再通過最大熵進(jìn)行圖像分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該處理機(jī)制與檢測(cè)算法的結(jié)合具有良好的織物疵點(diǎn)檢測(cè)效果。

發(fā)表于：5/16/2016

射頻識(shí)別讀寫器的硬件設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

設(shè)計(jì)一種射頻識(shí)別讀寫器，包括射頻收發(fā)芯片、巴倫電路、功率放大電路、衰減器、低通濾波器、耦合器、收發(fā)天線、微控制器模塊、RS232接口和USB接口。該射頻識(shí)別讀寫器通過優(yōu)化電路的設(shè)計(jì)以及相關(guān)組件、電路和模塊的合理選型，使得整個(gè)射頻識(shí)別讀寫器的工作穩(wěn)定，能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行信息讀取，應(yīng)用范圍廣，實(shí)用性強(qiáng)。

發(fā)表于：5/16/2016

1553B總線處理器的比較分析與應(yīng)用設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

1553B總線在航空、航天、艦船等嵌入式高可靠實(shí)時(shí)通信領(lǐng)域占有重要地位。分析了1553B總線終端的組成，歸納比較了DDC公司研制的多款1553B總線處理器的發(fā)展變化的特征，應(yīng)用該公司集成度最高的1553B總線處理器，設(shè)計(jì)了小型化的1553B總線終端，與采用集成度較低的1553B處理器完成的設(shè)計(jì)方案進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的終端在體積、功耗、重量方面降幅均超過60%。

發(fā)表于：5/16/2016

一種新型的正交多層Lange耦合器的仿真與研究[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

提出了一種新型的多層實(shí)現(xiàn)的Lange耦合器，它的耦合系數(shù)為3 dB。相較于傳統(tǒng)加工工藝而言，多層技術(shù)克服了傳統(tǒng)Lange耦合器由于線窄又緊靠在一起而加工困難的問題。該耦合器采用50 Ω阻抗線進(jìn)行匹配和進(jìn)行終端測(cè)量。在中心頻率處實(shí)現(xiàn)2.8 dB耦合，相對(duì)帶寬達(dá)到80%，實(shí)現(xiàn)超寬帶。

發(fā)表于：5/16/2016

基于LabVIEW的EMD降噪軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

在復(fù)雜環(huán)境數(shù)據(jù)采集過程中，原始數(shù)據(jù)常常混有若干外界噪聲，為提高信號(hào)特征提取的準(zhǔn)確性，基于虛擬儀器技術(shù)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）算法，根據(jù)相關(guān)分析法篩選有效基本模式分量（Intrinsic Mode Function，IMF）完成測(cè)量信號(hào)的降噪處理，并設(shè)計(jì)仿真信號(hào)對(duì)軟件降噪效果進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)軟件可有效去除原始信號(hào)噪聲，可靠性較好。

發(fā)表于：5/16/2016

基于異構(gòu)平臺(tái)的自適應(yīng)圖像去馬賽克的OpenCL加速[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

基于異構(gòu)計(jì)算概念，使用GPU和OpenCL加速了一個(gè)高復(fù)雜度的自適應(yīng)圖像去馬賽克算法，并在AMD Bald Eagle和FirePro W8100 組成的異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)上完成了功能和性能測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該異構(gòu)平臺(tái)能取得良好的圖像重建效果，W8100處理圖像的速率超過了100 f/s，每幀圖像有1 920×1 080個(gè)像素，證明異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)及OpenCL可滿足醫(yī)療、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控等應(yīng)用領(lǐng)域?qū)Ω邘省⒏咔鍒D像影像的需求。

發(fā)表于：5/16/2016

基于CCS與MATLAB/Simulink聯(lián)合仿真平臺(tái)的構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

為了快速驗(yàn)證電力電子控制系統(tǒng)中DSP(Digital Signal Processor)控制算法，提高控制算法開發(fā)效率，提出了CCS(Code Compose Studio)與MATLAB/Simulink聯(lián)合仿真。介紹了CCS與MATLAB/Simulink聯(lián)合仿真基本原理，給出了聯(lián)合仿真平臺(tái)的構(gòu)建方法與聯(lián)合仿真實(shí)現(xiàn)的方法；著重給出了CCS IDE腳本文件編寫關(guān)鍵步驟和基于Level_2的S-Functon函數(shù)的編寫關(guān)鍵步驟。最后以混合式固態(tài)開關(guān)為例，在Simulink環(huán)境下構(gòu)建了混合式固態(tài)開關(guān)模型，并通過聯(lián)合仿真實(shí)現(xiàn)了混合式固態(tài)開關(guān)的功能，驗(yàn)證了方案的正確性。

發(fā)表于：5/16/2016

混合加密算法的改進(jìn)和設(shè)計(jì)方案[嵌入式技術(shù)][信息安全]

分析了對(duì)稱加密算法AES和非對(duì)稱加密算法ECC的加密過程和特點(diǎn)，并結(jié)合兩種算法的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了一種混合的加密體制，在避免了對(duì)稱加密算法復(fù)雜的密鑰分配體制的同時(shí)保證了加密的效率和強(qiáng)度。同時(shí)引入了改進(jìn)的數(shù)字簽名算法，在對(duì)信息來源的真實(shí)性和完整性進(jìn)行驗(yàn)證的同時(shí)，避免了復(fù)雜的模逆運(yùn)算，提高了運(yùn)算效率。

發(fā)表于：5/15/2016

一種SVM多分類算法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

為了使用支持向量機(jī)(SVM)算法進(jìn)行多類分類，在SVM二分類基礎(chǔ)上，提出使用排序算法中冒泡排序的思想進(jìn)行SVM多類別數(shù)據(jù)分類。使用該方法在選取的UCI數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，在保證較高正確率的情況下，相對(duì)傳統(tǒng)一對(duì)一的多分類方法，該方法較大幅地減少了分類時(shí)間，是一種應(yīng)用性較強(qiáng)的SVM多類分類方法。

發(fā)表于：5/15/2016

地圖投影面上的全天空?qǐng)D像拼接[顯示光電][其他]

采用地基鏡頭旋轉(zhuǎn)掃描拍攝不同俯仰角的天空?qǐng)D像，通過全景圖拼接獲得全天空?qǐng)D像，避免了魚眼透視畸變，保留了低仰角信息。目前全景圖拼接技術(shù)主要局限于單層柱面，通過空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換及以漸入漸出加權(quán)平均融合算法和插值算法，借鑒地圖學(xué)投影原理，將28張圖像在垂直投影面和等積柱面投影面進(jìn)行無(wú)縫拼接得到360°×180°的全天空全景圖，為識(shí)別云狀、等積計(jì)算云量提供了連續(xù)完整的全天空?qǐng)D像。

發(fā)表于：5/15/2016

基于網(wǎng)絡(luò)資本評(píng)估的蛋白質(zhì)節(jié)點(diǎn)重要性排序[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

蛋白質(zhì)是生物體生命活動(dòng)中最為核心的物質(zhì)基礎(chǔ)。如何用定量分析的方法識(shí)別蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中那些是關(guān)鍵蛋白質(zhì)，或者評(píng)價(jià)某些蛋白質(zhì)的重要程度，這是蛋白質(zhì)組學(xué)中亟待解決的重要問題之一。從蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鞒霭l(fā)，結(jié)合交通網(wǎng)絡(luò)中可達(dá)性的概念，具體量化每一個(gè)蛋白質(zhì)節(jié)點(diǎn)的作用，通過統(tǒng)計(jì)整個(gè)蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)資本值的變化量，來衡量蛋白質(zhì)節(jié)點(diǎn)的重要性，為進(jìn)一步識(shí)別關(guān)鍵蛋白質(zhì)提供了理論和實(shí)驗(yàn)的依據(jù)。

發(fā)表于：5/15/2016

基于ZnO單晶聲表面波射頻標(biāo)簽的特性研究[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)基于聲表面波技術(shù)的射頻識(shí)別系統(tǒng)工作原理，提出利用COMSOL軟件進(jìn)行ZnO單晶材料射頻波標(biāo)簽特性研究，進(jìn)行多物理域耦合建模與仿真。提取出符合聲表面波特性的模態(tài)圖，得到正特征頻率和反特征頻率分別為268 MHz和275 MHz。通過對(duì)特征頻率的仿真分析，計(jì)算ZnO單晶的相速度達(dá)到2 715 m/s；通過頻率響應(yīng)分析，畫出標(biāo)簽位移與頻率之間的關(guān)系圖，獲得了標(biāo)簽的幅頻特性；最后討論脈沖幅度編碼對(duì)回波脈沖的影響。

發(fā)表于：5/15/2016

基于全生命周期的運(yùn)營(yíng)商安全管理平臺(tái)安全策略模型分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著互聯(lián)網(wǎng)的全球化，網(wǎng)絡(luò)安全隱患呈專業(yè)化態(tài)勢(shì)。為強(qiáng)化運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域管控力度，針對(duì)運(yùn)營(yíng)商安全管理平臺(tái)提出一種基于PDCA及全生命周期的策略模型。通過深度剖析模型的功能架構(gòu)、層次結(jié)構(gòu)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流以探索最優(yōu)模型設(shè)計(jì)，最終達(dá)到安全管理平臺(tái)安全事件可發(fā)現(xiàn)、可管控、可運(yùn)維、可測(cè)量的建設(shè)目標(biāo)。實(shí)踐表明，基于全生命周期的安全管理平臺(tái)策略模型很好地實(shí)現(xiàn)了針對(duì)危險(xiǎn)的主動(dòng)發(fā)現(xiàn)、主動(dòng)告知及主動(dòng)防護(hù)。

發(fā)表于：5/15/2016

基于重傳的802.15.4網(wǎng)絡(luò)MAC層丟包率研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

為了降低802.15.4網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)幀的丟包率，分析了基于重傳機(jī)制的丟包率問題，提出MAC層節(jié)點(diǎn)工作過程的數(shù)學(xué)模型，并分析推導(dǎo)了節(jié)點(diǎn)主要工作狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)概率；然后對(duì)數(shù)據(jù)幀重傳概率和丟包率進(jìn)行數(shù)學(xué)分析；最后通過實(shí)驗(yàn)比較了MAC層參數(shù)minBE、NB和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境參數(shù)λ、N、BER對(duì)重傳概率和丟包率的影響。結(jié)果表明，與無(wú)重傳機(jī)制的數(shù)據(jù)傳輸性能比較，節(jié)點(diǎn)丟包率平均降低了88.9%，模型準(zhǔn)確反映了節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸特點(diǎn)，均衡的參數(shù)部署有效地提高了數(shù)據(jù)傳輸成功率，理論研究為802.15.4標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用提供了參考。

發(fā)表于：5/13/2016

基于網(wǎng)絡(luò)編碼的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)協(xié)作多跳廣播協(xié)議[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

車載網(wǎng)VANETs的車間通信V2V為車間緊急消息的傳遞提供了平臺(tái)。為此，提出了基于網(wǎng)絡(luò)編碼的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)協(xié)作廣播協(xié)議NCFMB。NCFMB協(xié)議首先利用節(jié)點(diǎn)的距離、方向以及局部密度信息計(jì)算節(jié)點(diǎn)的競(jìng)爭(zhēng)權(quán)值，并擇優(yōu)選擇節(jié)點(diǎn)作為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。然后，再利用網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)，在廣播數(shù)據(jù)包前對(duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行編碼，進(jìn)而提高數(shù)據(jù)包傳輸率。最后，通過仿真數(shù)據(jù)表明，提出的NCFMB協(xié)議能夠有效地提高數(shù)據(jù)包傳輸率，并降低了端到端傳輸時(shí)延。與FUZZBR協(xié)議相比，數(shù)據(jù)包傳輸成功率提高了近10%，而時(shí)延降低了近50%。

發(fā)表于：5/13/2016