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水下雙向無線電能傳輸系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為擺脫水下電能傳送的束縛，提出了一種新型水下探測器供電方案，方案采用雙向無線電能傳輸拓?fù)?，實現(xiàn)了海洋環(huán)境下電能的非接觸式雙向傳遞。以磁耦合諧振式無線電能傳輸理論為基礎(chǔ)，分析了雙向無線電能傳輸系統(tǒng)的原理以及系統(tǒng)總體的設(shè)計方案，根據(jù)實際環(huán)境確定了補償電路的形式，并分析了工作頻率對系統(tǒng)的影響，對海水環(huán)境下渦流損耗進(jìn)行了分析及驗證，最后以海水為介質(zhì)，進(jìn)行了無線電能傳輸水池實驗，實現(xiàn)傳輸距離15 cm下系統(tǒng)傳輸效率達(dá)83%，驗證了雙向無線電能傳輸方案的可行性。

發(fā)表于：2018/11/6 14:04:00

基于PZT懸臂梁的按壓能量采集技術(shù)研究[電源技術(shù)][消費電子]

基于PZT的正壓電效應(yīng)設(shè)計了懸臂梁結(jié)構(gòu)的能量采集裝置，可用于開關(guān)等單次按壓能量的采集。對單次按壓條件下PZT懸臂梁的響應(yīng)進(jìn)行數(shù)學(xué)分析。通過性能對比，選用P-81材料壓電片疊加在銅合金片兩側(cè)制作成懸臂梁。經(jīng)有限元分析，壓電片并聯(lián)時比串聯(lián)時的輸出功率要高，但是固有頻率相同，表明壓電片的聯(lián)結(jié)形式對其應(yīng)變沒有影響。在單次按壓條件下，10 kΩ電阻負(fù)載下的仿真和測試結(jié)果一致，最大瞬時功率分別為28.93 mW和27.46 mW。結(jié)合PZT在低頻條件下的高阻抗特性設(shè)計了能量采集電路，采用閾值開關(guān)電路控制放電電壓，實驗結(jié)果表明可輸出5.05 mJ的電能，滿足驅(qū)動LED和射頻發(fā)射器等的要求。

發(fā)表于：2018/11/6 13:52:00

多特征融合及最小均方誤差優(yōu)化的陰影檢測[嵌入式技術(shù)][安防電子]

為降低陰影對運動目標(biāo)檢測結(jié)果的干擾，提出了一種陰影檢測方法，作為運動偵測方法的后處理步驟。在運動偵測檢測到的目標(biāo)列表的基礎(chǔ)上，該方法針對R、G、B 3個顏色通道提取相鄰幀之間像素點的亮度、對比度和結(jié)構(gòu)特征，融合這3類特征生成相似度度量，并依據(jù)最小均方誤差準(zhǔn)則設(shè)計目標(biāo)函數(shù)，通過最優(yōu)化方法求解最佳的像素點分割閾值，檢測并消除運動偵測目標(biāo)中的陰影像素點。陰影檢測實驗在Changedetection.net數(shù)據(jù)集的shadow數(shù)據(jù)子集進(jìn)行。實驗結(jié)果表明，該方法的陰影檢測率高，檢測耗時少。

發(fā)表于：2018/11/6 13:36:00

?基于GNURadio的CMA盲均衡器和鎖相環(huán)組合設(shè)計與實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

在分析Bussgang類恒模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA）盲均衡基礎(chǔ)上，使用改進(jìn)型CMA結(jié)合二階鎖相環(huán)（PLL）的盲均衡方法，實現(xiàn)對MQAM（M=4,16,64）和MPSK（M=2,4,8）信號經(jīng)過高斯噪聲信道后發(fā)生的頻率偏移和相位偏移的消除。組建了基于GNURadio和USRP軟件無線電平臺的CMA+PLL盲均衡處理模塊。通過對MQAM和MPSK信號的測試，模塊在噪聲影響下對信號頻率和相位偏移依然有良好的糾正性能，為使用軟件無線電平臺實時接收處理信號做好模塊化驗證。

發(fā)表于：2018/11/5 13:32:00

基于先驗知識的草莓機器手目標(biāo)定位算法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

研究開發(fā)了一種基于視覺識別的草莓機器手，重點是采用深度學(xué)習(xí)輔助草莓機器手進(jìn)行目標(biāo)定位。為了加快目標(biāo)定位速度，先把草莓目標(biāo)的特定顏色作為先驗知識進(jìn)行候選目標(biāo)的分割篩選，再將得到的多個候選區(qū)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的深度卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)識別，得分最高的候選區(qū)作為最終的定位結(jié)果。實驗證實，該算法可以實時地獲取高精度符合要求的目標(biāo)區(qū)域。

發(fā)表于：2018/11/5 10:30:00

空地機器人協(xié)同導(dǎo)航方法與實驗研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

地面移動機器人與空中飛行機器人的功能互補作用具有明顯的優(yōu)越性，對于提高任務(wù)的完成度具有重要的作用，因此近年來越來越受到研究人員的關(guān)注?？盏貦C器人協(xié)作的一種典型模式是通過空中機器人的大范圍環(huán)境感知能力為地面機器人提供路徑導(dǎo)航信息，為此，首先搭建了空地機器人協(xié)作平臺并利用空中視覺傳感信息對地面環(huán)境進(jìn)行感知和識別；然后，利用路徑規(guī)劃算法對路徑進(jìn)行規(guī)劃并精簡指令；最后，地面機器人結(jié)合機器視覺執(zhí)行任務(wù)。實驗驗證成功率在80%以上，表明該方法具有較好的可行性。

發(fā)表于：2018/11/5 10:20:00

基于國產(chǎn)化平臺監(jiān)控軟件的設(shè)計與實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][安防電子]

目前的監(jiān)控設(shè)備大部分是基于國外的基礎(chǔ)軟硬件研制開發(fā)的，存在核心技術(shù)受制于人的安全隱患。針對該問題，提出一種基于國產(chǎn)化軟硬件平臺的監(jiān)控軟件設(shè)計與實現(xiàn)。通過分?jǐn)?shù)據(jù)庫存儲實現(xiàn)插入、查詢算法的優(yōu)化，采用多線程設(shè)計實現(xiàn)大量并行數(shù)據(jù)的接收與處理，利用面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)接收層、處理層和展示層的有效分離。設(shè)計的軟件經(jīng)實際環(huán)境應(yīng)用，表現(xiàn)出良好的數(shù)據(jù)承載能力、實時性和可靠性，同時具有較好的可擴展性和可維護(hù)性。

發(fā)表于：2018/11/5 10:07:00

基于有向最短路徑的冠脈主分支全自動提取算法[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

在臨床應(yīng)用中，從心臟計算機斷層掃描血管造影CTA圖像中提取冠狀動脈的中心線一直是一個具有挑戰(zhàn)性的研究課題。因此，提出了一種基于模型映射的有向最短路徑算法，全自動地提取和識別冠脈主分支中心線。在提出的方法中重新定義了最短路徑的代價函數(shù)，并利用先驗?zāi)Ｐ吞峁┕诿}感興趣區(qū)域和冠脈中心線的方向信息，全自動地提取冠脈主分支的中心線。在實驗中，基于先驗?zāi)Ｐ偷挠邢蜃疃搪窂皆谥行木€提取過程中顯示出較強的魯棒性，冠脈3個主分支中心線提取結(jié)果的平均重疊率達(dá)到了81.0％。

發(fā)表于：2018/11/2 13:44:00

基于深度學(xué)習(xí)的煙霧識別研究[嵌入式技術(shù)][安防電子]

基于Google第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對煙霧圖像進(jìn)行識別檢測，通過改進(jìn)的運動檢測算法截取疑似煙霧區(qū)域圖像，并結(jié)合PCA降維算法和Inception Resnet v2網(wǎng)絡(luò)模型在TensorFlow平臺下進(jìn)行煙霧特征的訓(xùn)練識別。該算法實現(xiàn)了較大范圍的火災(zāi)實時檢測報警，經(jīng)過實驗證明整個檢測過程準(zhǔn)確地識別了視頻流中的煙霧區(qū)域，相比于傳統(tǒng)煙霧識別方法具有更高的準(zhǔn)確率和自適應(yīng)性，為大范圍的火災(zāi)煙霧報警提供了一種有效方案。

發(fā)表于：2018/11/2 13:20:00

基于休眠策略的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

為了有效緩解異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的干擾以及能耗問題，提出了基于基站休眠策略的多目標(biāo)優(yōu)化資源聯(lián)合分配方案，建立了以宏用戶受到的跨層干擾最小和低功率節(jié)點的能量消耗速率最小的多目標(biāo)優(yōu)化模型，進(jìn)而采用改進(jìn)非支配排序遺傳算法對該模型進(jìn)行求解且對其有效性進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果表明，所提方案與現(xiàn)有方案相比，能更好地減小宏用戶受到的跨層干擾，同時能降低低功率節(jié)點的能量消耗速率。

發(fā)表于：2018/11/2 13:03:00