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TPS65142環(huán)路補償設計考慮因素[電源技術(shù)][其他]

TPS65142器件為筆記本電腦TFT LCD面板的偏置功率和WLED背光提供一種緊湊型解決方案。這種器件擁有一個升壓轉(zhuǎn)換器、一個正充電泵穩(wěn)壓器以及一個負充電泵穩(wěn)壓器，用于驅(qū)動源極驅(qū)動器和柵極驅(qū)動器。為了更加符合TFT LCD系統(tǒng)串擾規(guī)定，有必要為AVDD升壓轉(zhuǎn)換器設計一個符合要求的閉環(huán)性能。本應用報告將對設計考慮問題進行討論。

發(fā)表于：2/26/2014

一種基于KPCA與LDA的人臉識別改進算法[嵌入式技術(shù)][其他]

提出一種核主元分析和線性判別分析相結(jié)合的人臉特征識別改進算法。采用核主元分析法對人臉特征信息數(shù)據(jù)進行主分量提取，以消除數(shù)據(jù)特征間的相關(guān)性和壓縮特征向量的維數(shù)。通過引入成對加權(quán)Fisher準則和正則化規(guī)則對線性判別分析法進行改進，進而實現(xiàn)人臉的自動識別。基于ORL人臉庫進行的實驗表明，此改進算法能夠有效識別庫中的人臉，識別率達91.7%，與K近鄰法和主元分析法相比有較高的識別率。

發(fā)表于：2/26/2014

基于分塊背景更新的目標特征識別與跟蹤[其他][消費電子]

提出了基于背景分塊更新的目標特征點識別、匹配和跟蹤算法。該算法對視頻檢測區(qū)域進行分塊處理,以圖像幀差結(jié)果判定前景目標的狀態(tài)，從而完成背景更新,可有效消除傳統(tǒng)的基于概率模型背景更新方法的弊端。在此基礎上提出了以目標位置和顏色作為特征信息的匹配、跟蹤算法；并將算法成功應用于DM648硬件平臺實現(xiàn)了4路PAL視頻客流量統(tǒng)計。結(jié)果表明,該算法可將客流量統(tǒng)計準確率穩(wěn)定在95%。

發(fā)表于：2/25/2014

基于LBPV的旋轉(zhuǎn)不變紋理分類算法[其他][消費電子]

目前紋理分類算法普遍存在分類率低、耗時長的問題，改進局部二元模式(LBP)直方圖算法，引入LBPV算子，結(jié)合新的全局匹配窮盡搜索方案，可彌補LBP只提取局部旋轉(zhuǎn)不變紋理特征的不足，采用基于LBP特征估測主方向和特征降維的方法，則可以大大降低計算復雜度。仿真結(jié)果表明，相對于傳統(tǒng)的LBP特征提取算法，改進的算法具有更高的紋理識別效率。

發(fā)表于：2/25/2014

基于力反饋的虛擬脊柱手術(shù)模擬系統(tǒng)的構(gòu)建[其他][醫(yī)療電子]

針對醫(yī)學手術(shù)排練演習和手術(shù)教學開發(fā)了虛擬脊柱手術(shù)模擬平臺。在該平臺上能夠根據(jù)手術(shù)的真實環(huán)境，模擬常用手術(shù)器械和脊柱結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)人機實時交互。詳細介紹了系統(tǒng)的硬件環(huán)境參數(shù)，并基于3DS MAX的建模和力觸覺渲染引擎CHAI 3D進行仿真。仿真實驗結(jié)果表明,基于力反饋的虛擬脊柱手術(shù)模擬系統(tǒng)可以有效地模擬脊柱手術(shù)時的力反饋狀態(tài)，幫助醫(yī)師進行脊柱手術(shù)術(shù)前訓練，并適用于高校的醫(yī)學教學和醫(yī)療機構(gòu)人員的培訓。

發(fā)表于：2/25/2014

一種遠端故障檢測方案的設計與實現(xiàn)[可編程邏輯][其他]

針對以太網(wǎng)技術(shù)OAM(Operation Administraction and Maintenance)能力較弱的問題，提出了一種遠端故障檢測的具體實施方案，設備上電進行軟件初始化時，將Trap數(shù)據(jù)寫入FPGA的寄存器中，并增加一個定時器控制FPGA向網(wǎng)管設備發(fā)送連通性檢測幀，若設備突然掉電，F(xiàn)PGA會利用緩沖時延，向網(wǎng)管發(fā)送遠端掉電幀trap，使網(wǎng)管獲得設備掉電信息；若網(wǎng)管在定時周期內(nèi)沒有接收到連通幀Trap，則可以判斷設備鏈路或硬件故障。

發(fā)表于：2/25/2014

基于云計算的醫(yī)學影像存儲與傳輸系統(tǒng)的設計[嵌入式技術(shù)][其他]

設計了一種結(jié)合分布式存儲的PACS架構(gòu)，并根據(jù)云存儲的特點開發(fā)了SDCMO與WDO組件，為上層提供存儲傳輸與網(wǎng)絡訪問接口,解決云計算技術(shù)應用于PACS過程中的兼容性問題。測試表明,該系統(tǒng)方案能夠提高PACS系統(tǒng)的讀寫以及計算性能，為后期云計算技術(shù)真正應用到醫(yī)院信息化建設中提供理論基礎。

發(fā)表于：2/24/2014

BOC信號中一種新型的無模糊直接捕獲算法[通信與網(wǎng)絡][其他]

發(fā)表于：2/24/2014

多徑環(huán)境下運載火箭高碼率傳輸性能研究[通信與網(wǎng)絡][其他]

針對運載火箭高碼率情況下遙測信道的特點，對導致高碼率遙測信道衰落重要原因之一的多徑效應進行了深入研究，詳細分析了運載火箭多徑效應的典型特點，建立了PCM/PSK體制下的遙測信道數(shù)學模型，分析了多徑環(huán)境下運載火箭PCM/PSK高碼率傳輸性能，對于不同影響因素對遙測信道的影響進行了仿真，對多徑環(huán)境下高碼率傳輸誤碼率進行了分析，通過對運載火箭真實飛行過程數(shù)據(jù)分析，證明了數(shù)學模型的準確性。

發(fā)表于：2/24/2014

VANET中考慮節(jié)點質(zhì)量的機會路由協(xié)議[通信與網(wǎng)絡][其他]

提出一種車載自組織網(wǎng)絡(VANET)中考慮節(jié)點質(zhì)量的機會路由協(xié)議——QAOR(Quality of node based Adaptive Opportunistic Routing Protocol)。針對以往協(xié)議均沒考慮到節(jié)點歷史接觸頻繁性的問題，該協(xié)議在路口根據(jù)距離目的最近和反映節(jié)點接觸頻繁性的質(zhì)量兩個指標機會選擇下一跳，改善了GPSR在路口下一跳沒有后續(xù)節(jié)點的情況；在直路上運用加入攜帶轉(zhuǎn)發(fā)機制的貪婪算法。NS-2仿真顯示，在城市場景中，QAOR自適應選路，比傳統(tǒng)貪婪算法GPSR投遞率增加，延時減少。

發(fā)表于：2/24/2014

研祥MEC整機在鐵路平交道口自動預警監(jiān)控系統(tǒng)的應用[其他][工業(yè)自動化]

鐵路道口防護對提高鐵路、道路的通過能力和保證行車安全具有重要的意義，采用自動預警監(jiān)控系統(tǒng)后，雖然機動車輛不斷增多，但交通事故反而會大幅度下降，這就是智能化信息管理的魅力之處。

發(fā)表于：2/24/2014

基于ZigBee技術(shù)的巷道表面位移檢測傳感器設計[嵌入式技術(shù)][其他]

設計了一種基于ZigBee無線傳感器網(wǎng)絡的巷道表面位移檢測傳感器。重點介紹了傳感器的原理及軟硬件實現(xiàn)方案。系統(tǒng)硬件以STC12C5A單片機為核心，利用先進的激光測距模塊實現(xiàn)位移的精確測量，利用CC2420無線收發(fā)器模塊，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)通信和共享。該傳感器以無線通信的方式將測量結(jié)果傳送給分站,并由分站上傳地面監(jiān)控計算機，實現(xiàn)井下巷道表面位移情況的實時、可靠監(jiān)測。

發(fā)表于：2/21/2014

一種用于衛(wèi)星通信的空間分集信號合成方法[通信與網(wǎng)絡][其他]

簡要地介紹了衛(wèi)星通信中寬帶信號空間分集合成技術(shù)的信號處理方法。對合成方法、時域均衡等方面進行了分析研究。在現(xiàn)有的自適應判決反饋均衡器(DFE)的基礎上，提出了一種改進的均衡結(jié)構(gòu)，使其適用于高速數(shù)據(jù)的接收。提出了一種LMS算法來實現(xiàn)最大信噪比合成。此方法無需信噪比估計，可自適應地更新信號合成系數(shù)。仿真結(jié)果表明，通過該合成方法獲得的合成效果與理論值相比存在0.3 dB以下的損失，但系統(tǒng)仍能在-3 dB信噪比的條件下正常工作。該合成方法可應用于高數(shù)據(jù)速率衛(wèi)星通信中。

發(fā)表于：2/21/2014

新概念石油井下壓力測試系統(tǒng)設計與研究[測試測量][其他]

射孔是石油開采過程中一個非常重要的環(huán)節(jié)，準確地獲取井下射孔壓力-時間數(shù)據(jù)，能夠從根本上完善完井技術(shù)，促進射孔器改進，達到提高油氣井產(chǎn)能的目的。以新概念動態(tài)測試為指導設計了新概念石油井下壓力測試系統(tǒng)。系統(tǒng)主要解決的關(guān)鍵技術(shù)有：選用差分輸入放大器INA128降低溫度對傳感器的影響；采樣策略和負延遲的設計；低功耗和微體積的設計。系統(tǒng)已在長慶、大慶等油田中取得了應用。

發(fā)表于：2/21/2014

基于數(shù)字圖像處理的玻璃缺陷在線檢測系統(tǒng)[測試測量][其他]

研究了一種基于數(shù)字圖像處理的玻璃缺陷在線檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)了對玻璃缺陷的實時檢測、識別和分類，在缺陷提取上運用的是一種改進的歸一化互相關(guān)算法,該算法可以顯著提高圖像的匹配速率和缺陷檢測效率，在檢測效率上比傳統(tǒng)的算法提高了25.7%；在缺陷的識別分類上研究采用的是一種改進的支持向量機算法，該算法在檢測精度和效率上都有較大的提高，在缺陷種類的識別上，其準確率可達到95%。

發(fā)表于：2/21/2014