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基于WPKPCA和SVM的SEMG動作識別方法[測試測量][工業(yè)自動化]

為了有效提取表面肌電信號SEMG(Surface Electromyographic)的特征，更好的識別人體上肢運動模式，提出了一種小波包核主元分析(WPKPCA)和支持向量機(SVM)相結(jié)合的新方法。通過虛擬儀器采集橈側(cè)腕屈肌和肱橈肌兩路表面肌電信號，應(yīng)用小波包核主元分析法對表面肌電信號進行特征提取，采用支持向量機對表面肌電信號特征數(shù)據(jù)進行分類識別。實驗結(jié)果表明，采用此方法能夠從表面肌電信號中識別出握拳、展拳、手腕內(nèi)翻和手腕外翻4種動作，更能有效提取表面肌電信號信息，動作識別率高達98%。

發(fā)表于：1/16/2017

基于IEEE-1588協(xié)議的高精度時鐘對時設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對分布式控制系統(tǒng)的時間同步精度要求，基于ADI公司的BF518高性能DSP芯片，對IEEE-1588協(xié)議的P2P對時進行了闡述。通過芯片中關(guān)于IEEE-1588協(xié)議的TSYNC模塊檢測PTP事件消息，并提供事件消息的硬件時間戳以提高時間標(biāo)記的精度，從而降低計算主從時鐘時延時間的誤差。分析了時鐘晶振固有穩(wěn)定性對時鐘同步精度的影響，通過設(shè)置加數(shù)寄存器值調(diào)整本地時鐘的頻率，并對IEEE-1588協(xié)議高精度時間同步過程的軟件實現(xiàn)進行了詳細(xì)闡述。實驗測試結(jié)果表明，該方法很大程度上提高了同步精度，達到了高精度同步系統(tǒng)的要求。

發(fā)表于：1/16/2017

平面陣天線柵瓣性能分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在相控陣天線設(shè)計中，增加陣元間距能提高天線分辨率,但天線波束會出現(xiàn)柵瓣，柵瓣多值性導(dǎo)致目標(biāo)位置模糊,接收機錯誤跟蹤。因此，陣元間距的合理取值是相控陣天線設(shè)計的重要內(nèi)容。首先建立了陣列天線方向圖函數(shù)模型,然后推導(dǎo)出矩形陣和三角陣柵瓣出現(xiàn)的位置及不出現(xiàn)柵瓣時陣元間距的取值范圍，最后通過MATLAB仿真來驗證結(jié)論的正確性。

發(fā)表于：1/16/2017

DCVSL的SET特性分析[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

利用SPICE電路模擬研究了DCVSL的SET特性。模擬了單端的SET脈沖在DCVSL中的傳播特性，結(jié)果表明單端的SET脈沖經(jīng)過兩級DCVSL反相器后就基本被消除了。模擬了在負(fù)載和閾值電壓不對稱的條件下，雙端的SET脈沖在DCVSL反相器鏈中的脈沖展寬效應(yīng)。結(jié)果表明，在最差情況下，DCVSL中的SET脈沖展寬效應(yīng)比CMOS更明顯；在典型情況下，雙端的SET脈沖在DCVSL反相器鏈的傳播過程中并沒有展寬。

發(fā)表于：1/16/2017

基于ML的OFDM優(yōu)化同步算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

OFDM作為下一代通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，亟需解決其同步問題。在ML算法的基礎(chǔ)上，提出了基于多符號的 ML同步算法。在加性高斯白噪聲條件下進行了仿真,結(jié)果表明改進的同步算法性能比ML算法要好很多。其中，基于連續(xù)符號的定時估計方法1在信噪比超過2 dB時準(zhǔn)確率幾乎可達100%，基于重復(fù)發(fā)送符號的定時估計方法2在較低信噪比條件下性能比方法1更好。信噪比為-8 dB左右時，3種優(yōu)化的頻偏估計方法的估計誤差均在1%以內(nèi)，明顯好于ML頻偏估計算法，證明了改進算法的優(yōu)越性。

發(fā)表于：1/16/2017

用于油畫鑒別的自適應(yīng)MPSoC中NoC仿真平臺研究[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

實時光譜圖像技術(shù)的應(yīng)用是數(shù)據(jù)和通信的密集型算法的綜合。因為片上系統(tǒng)（SoC）具有較大的靈活性及良好的性能，并可以直接采用IP核，基于片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）的SoC架構(gòu)是實現(xiàn)這種實時系統(tǒng)最合適的解決方案。針對不同的應(yīng)用算法，調(diào)整基于SoC的NoC架構(gòu)是較為復(fù)雜的工作，因為設(shè)計空間探索和實驗需要大量的時間。針對這些問題，提出了一種探索和評估SoC架構(gòu)性能的仿真平臺。該仿真平臺基于NoC和參數(shù)化的評估模塊，在FPGA上對SoC的通信結(jié)構(gòu)進行仿真，并將時間性能和模擬結(jié)果進行對比?；谠摲抡嫫脚_的系統(tǒng)評估主要用來考察用于油畫鑒別應(yīng)用的MPSoC的性能。

發(fā)表于：1/16/2017

基于PLC的BCM功能自動測試系統(tǒng)[測試測量][工業(yè)自動化]

在分析BCM的特點和傳統(tǒng)人工測試缺點的基礎(chǔ)上，提出基于PLC的BCM的功能自動測試系統(tǒng)。該系統(tǒng)以DVP PLC為控制核心，配以相應(yīng)的外圍輸入輸出擴展電路，采用組態(tài)界面實現(xiàn)人工交互的功能，利用針床機構(gòu)避免了人工的插拔操作，并具有語音提示功能，能有效地實現(xiàn)對BCM的功能的測試，具有操作簡單、測試效率高、運行穩(wěn)定等特點。

發(fā)表于：1/16/2017

基于ADS1299的可穿戴式腦電信號采集系統(tǒng)前端設(shè)計[測試測量][工業(yè)自動化]

設(shè)計了一款可穿戴式腦電采集前端，具有采集精度高、體積小、功耗低、抗干擾性強等特點。采用ADS1299內(nèi)部集成的可編程放大器（PGA）實現(xiàn)微弱信號的放大；同時為了消除干擾，使用限幅濾波預(yù)處理電路和ADS1299內(nèi)部集成的偏置驅(qū)動放大器。實驗測試表明，該腦電采集前端設(shè)計能較好地把微弱的腦電信號提取出來，并且具有較好的抗干擾能力和實用價值。

發(fā)表于：1/16/2017

AVS編碼器中變換量化和掃描的FPGA設(shè)計[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

提出了一種適用于AVS高清視頻編碼的變換、量化和掃描的優(yōu)化設(shè)計方案。通過對整數(shù)DCT變換算法的優(yōu)化和對傳統(tǒng)Zig-Zag掃描方法的改進，節(jié)約了硬件資源和編碼時間。根據(jù)各模塊的運算關(guān)系合理地安排流水線結(jié)構(gòu)，采用并行流水處理和復(fù)用技術(shù)，實現(xiàn)了高清視頻編碼變換、量化和掃描模塊的設(shè)計。在FPGA上進行驗證的結(jié)果表明，該設(shè)計滿足高清視頻實時編碼要求。

發(fā)表于：1/16/2017

基于特殊DA方案的DLMS自適應(yīng)濾波器設(shè)計[嵌入式技術(shù)][其他]

為了提高DLMS自適應(yīng)濾波器的處理速度、降低其FPGA實現(xiàn)時所消耗的邏輯資源，提出了一種特殊DA方案。此方案基本結(jié)構(gòu)主要包含I-LUT和K-LUT兩個模塊，前者用于存放輸入采樣值的所有可能組合之和，后者用于更新該濾波器的權(quán)值并且計算其輸出信號。Matlab軟件仿真驗證了該自適應(yīng)濾波器設(shè)計的可行性和正確性，Quartus II硬件仿真證明，基于此DA方案的自適應(yīng)濾波器比基于通常的MAC方案的自適應(yīng)濾波器具有更高的處理速度且消耗更少的邏輯資源。

發(fā)表于：1/16/2017

基于wb_conmax的Wishbone二級總線設(shè)計與應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][其他]

SoC技術(shù)是嵌入式系統(tǒng)設(shè)計中重要的設(shè)計方法，而在SoC系統(tǒng)中如何將各種IP核互聯(lián)在一起對嵌入式設(shè)計效率影響極大。對常見的片上總線進行比較后，選用OpenCores組織的Wishbone總線進行設(shè)計。提出了基于OpenCores組織發(fā)布維護的wb_conmax的Wishbone二級總線設(shè)計。通過對Wishbone總線的二級擴展，使得SoC系統(tǒng)能夠更方便地集成多個IP，同時為低功耗要求的設(shè)計提出了功耗優(yōu)化的策略。通過對基于AEMB的最小SoC系統(tǒng)在兩種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)下的應(yīng)用分析，驗證了二級總線結(jié)構(gòu)對于低功耗設(shè)計的可行性。

發(fā)表于：1/16/2017

基于NDIR傳感器的卷煙煙氣CO濃度檢測裝置設(shè)計[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

設(shè)計了一種用于檢測卷煙煙氣中CO氣體濃度的裝置。該裝置使用一種基于非分光紅外技術(shù)的氣體濃度檢測傳感器，具有高精度、快速響應(yīng)的特點?？刂茊卧晕⒖刂破鳛楹诵倪M行設(shè)計，能夠完成氣體采樣控制以及傳感器調(diào)零、校準(zhǔn)和結(jié)果顯示等功能。最后,介紹了傳感器的參數(shù)校準(zhǔn)方法和影響測量結(jié)果的若干因素。

發(fā)表于：1/16/2017

偏振光譜成像目標(biāo)識別系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計了高光通量的光學(xué)天線、偏振模塊及干涉模塊的目標(biāo)識別系統(tǒng)。通過偏振光譜成像技術(shù)，在同一視場內(nèi)同時獲取多個偏振方向的光譜圖像，再通過圖像融合算法重建目標(biāo)的偏振光譜圖像。在不同距離上對鋼板及某型火炮進行測試，分別采用本系統(tǒng)與傳統(tǒng)非偏振系統(tǒng)獲取目標(biāo)信號。結(jié)果顯示，基于偏振光譜的目標(biāo)識別系統(tǒng)信噪比高、探測距離遠，與傳統(tǒng)方法相比，本系統(tǒng)的目標(biāo)合成圖像清晰可見，抗干擾性更高，具有很高的野外適應(yīng)性及穩(wěn)定性。

發(fā)表于：1/14/2017

量子密鑰分發(fā)光源時序校準(zhǔn)系統(tǒng)設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對量子密鑰分發(fā)終端設(shè)備中八路量子態(tài)光信號在設(shè)備出口處存在固有時間偏差的問題，設(shè)計了一套以TDC-GPX為核心的量子密鑰分發(fā)光源時序校準(zhǔn)系統(tǒng)。系統(tǒng)對量子態(tài)光信號進行光電轉(zhuǎn)換、信號調(diào)理，使用高精度時間間隔測量芯片TDC-GPX分時對調(diào)理后的脈沖電信號進行采集，并通過FPGA進行數(shù)據(jù)處理，調(diào)整八路光信號的發(fā)光時間，使其滿足在時間上的不可分辨性。測試結(jié)果表明，系統(tǒng)測量精度小于80 ps，用于實際量子密鑰分發(fā)待校準(zhǔn)設(shè)備中的校準(zhǔn)性能良好，滿足校準(zhǔn)要求。

發(fā)表于：1/14/2017

基于Linux+ARM的列控設(shè)備數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

為解決多種列車監(jiān)測與控制設(shè)備（如LKJ2000、TAX2、TCMS系統(tǒng)）數(shù)據(jù)集中化處理的問題，在分析列車車載設(shè)備接口電氣特性以及數(shù)據(jù)協(xié)議的基礎(chǔ)上，利用UDP擁塞控制方法提高網(wǎng)絡(luò)利用率，設(shè)計了基于嵌入式Linux+ARM的多通道串口列車監(jiān)測與控制設(shè)備數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。仿真測試實驗表明，該系統(tǒng)能夠?qū)崟r、準(zhǔn)確、可靠地采集TAX2、TCMS設(shè)備數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確率可達100%，為實現(xiàn)列車遠程監(jiān)測與故障診斷車載數(shù)據(jù)采集提供有力支持。

發(fā)表于：1/13/2017