针对目前光照补偿后人脸图像的识别率仍不够理想这一问题，提出了一种基于模糊增强和小波包变换相结合的非均匀光照下人脸识别方法。将人脸图像在对数域中计算二维小波包变换，通过舍弃部分子带图像中的系数来实现人脸
上传时间： 2013-04-24
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本文提出了一种基于FPGA的细胞图像识别系统方案，该系统中FPGA处于核心地位，FPGA采用Altera公司的EP1K100QC208-1芯片，构造专用处理功能，实现彩色图像灰度化、灰度变换、中值滤波、低通滤波、灰度图像二值化等算法。这部分处理的数据量非常大，由于采用FPGA处理，产生的时延变得很小；最后系统机进行识别处理的是二值图像，数据量也很小。所进行的仿真实验取得了良好的效果，给出了部分源代码和实验结果。设计采用VHDL语言描述，并使用电子设计自动化(EDA)工具进行了模拟和验证。
上传时间： 2013-04-24
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随着图像处理和模式识别技术的进步，基于生物特征的识别技术成为蓬勃发展的高技术之一，根据IBG(InternationalBiometricGroup)组织对生物特征市场的统计和预测，该领域的收入的年增长率30-50％，到2008年，全球总收入将达到46.39亿美元。而基于指纹特征的识别技术由于其独特的可靠性，稳定性，方便快捷的特点，恰好符合了市场的需求。目前指纹识别技术是生物识别领域中应用最广泛的识别技术，也是研究与应用的一个热点。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核，可以将它嵌入FPGA内部，与用户自定义逻辑结合构成一个基于FPGA的片上系统。与嵌入式硬核相比较，嵌入式软核具有更大的灵活性。而FPGA的高速性、恰恰满足了指纹识别系统对速度的要求。 本文对指纹识别技术中各个环节的算法进行了较为深入的研究，结合NiosⅡ嵌入式处理器的特点，对算法进行了合理的选择与优化，形成了一套完整的指纹识别算法，并提出了一种基于FPGA的指纹识别系统硬件设计方案。 论文的内容主要包括以下几个方面： 1、对指纹图像预处理、后处理和匹配算法进行了改进，提高了算法的性能；设计了一种适用于快速匹配的指纹特征数据结构；提出了一套基于特征点匹配的指纹识别算法。实验结果表明该算法速度快、误识率较低、可靠性较高，可以满足实用的要求。 2、本着增加系统集成度、减小系统体积、提高便携性、降低功耗和成本，同时提升系统的性能的原则，使用Altera公司提供的外围设备IP核配合NiosⅡ处理器软核搭建了一个单片嵌入式系统，然后以内嵌NiosⅡ软核的FPGA和FPS200指纹采集器为核心芯片，外配片外RAM和Flash存储器以及小键盘和LCD显示屏等器件，设计了一个便携式指纹识别系统，提出了一套基于FPGA的硬件设计方案。 3、利用NiosⅡ开发板对硬件设计方案进行了初步的验证，实现了指纹采集芯片FPS200与FPGA的接口，并进行了算法的移植。 实验结果表明本文所提出的系统设计方案是可行的。基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、体积、扩展性方面有着独特的优势，具有广阔的发展空间。最后提出了对这一设计继续改进的思路和下一步研究的内容。
上传时间： 2013-06-07
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超声波电机(Ultrasonic motors，简称USM)是一种全新原理的直接驱动电机，它利用压电陶瓷逆压电效应激发的超声振动作为驱动力，通过定转子间的摩擦力来驱动转子运动。与传统的电磁电机相比，它具有低速大转矩、无电磁干扰、动作响应快、运行无噪声、无输入自锁等卓越特性，在非连续运动领域、精密控制领域比传统的电磁电机性能优越得多。超声波电机在工业控制系统、汽车专用电器、精密仪器仪表、办公自动化设备、智能机器人等领域有广阔的应用前景，近年来倍受科技界和工业界的重视，成为当前机电控制领域的一个研究热点。 本文主要以行波型超声波电机的驱动控制技术为研究对象，引入嵌入式系统理念，设计并制作了超声波电机的驱动控制系统，并对超声波电机的速度与定位控制做了深入的研究。本文主要研究内容及成果如下： 介绍了超声波电机的工作原理、特点及其应用前景，总结了国内外超声波电机驱动控制技术的发展历史和研究现状，以及今后我国超声波电机驱动控制技术的发展方向，明确了本文的研究内容。 结合嵌入式系统特点及其开发方法，详细介绍了超声波电机嵌入式驱动控制系统的硬件和软件设计过程，并总结了硬件、软件的调试过程。最后，对所设计系统性能进行了实验测试和数据分析。 采用DDS技术解决超声波电机所需要的高频驱动电源和数字控制的问题。本文设计的以ARM控制器为核心，频率、相位、幅值均可调的双通道信号发生器，具有频率和相位差控制精度高的特点。 本文介绍了速度与位置的常用控制策略。设计并搭建了基于增量式PID的速度和基于模糊PID的位置控制系统。速度控制采用增量式PID调节，其控制策略简单、易行，通过实验选择合适的参数能适应一般的控制精度要求。定位控制则采用模糊PID控制策略，该策略将模糊控制不需要精确的数学模型、收敛速度快的特点与PID简单易行、能消除稳态误差的优点相结合，改善了模糊控制器稳态性能，使电机定位控制精度达到0.0880。
上传时间： 2013-07-16
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开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：skfreeman
永磁同步电机(PMSM)是一种性能优越、应用前景广阔的电机。永磁同步电机调速系统是以永磁同步电机为控制对象，采用变压变频技术对电机进行调速的控制系统。因其具有能耗低、可靠性高、控制精确等优点，在许多领域得到广泛的应用。然而，转子无阻尼绕组的PMSM的采用变频技术开环运行时，系统不太稳定，电机效率有所下降，转子温升高，易造成钕铁硼永磁体退磁，危及电机安全运行，有时甚至还会出现失步现象，系统无法运行。PMSM控制系统稳定运行控制都是建立在闭环控制基础之上的，因此如何获取转子位置和速度信号是整个系统中相当重要的一个环节。当前，在大多数调速驱动系统中，最常用的方法是在转子轴上安装位置传感器。但这些传感器增加了系统的成本，降低了系统的可靠性和耐用性。因此，在一些特殊及控制精度要求不很高的场合，无传感器控制将会得到广泛的应用。它通过测量电动机的电流、电压等可测量的物理量，通过特定的观测器策略估算转子位置，提取永磁转子的位置和速度信息，完成闭环控制。本文以无位置传感器PMSM控制系统作为研究对象，介绍了永磁同步电机的结构及其数学模型，详细地阐述了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的理论基础及其波形的产生机制，并对闭环控制策略进行了研究。鉴于数字信号处理器(DSP)TMS320LF2407控制芯片出色的性能和丰富的外设资源，使用该芯片设计了控制系统的硬件系统和软件系统，通过对整个控制系统的试验调试，实现了永磁同步电机的无位置传感器控制。 本文借助于MATLAB建立了永磁同步电机的仿真数学模型，并根据空间矢量脉宽调制的工作原理，构建了永磁同步电机调速控制系统的仿真模型。系统采用αβ定子静止坐标系下的数学模型，依据滑模变结构控制原理，对永磁电机的转子位置角θe和转速ωe进行实时在线估算，不断修正估算位置^θe，控制定子旋转磁场与转子磁场垂直并保持与转子同步旋转，实现电机的闭环调速运行。理论分析和仿真结果表明，所提出的永磁同步电机无传感器控制方法具有较强的鲁棒性和令人满意的性能。
上传时间： 2013-04-24
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在交流伺服系统中,永磁同步电动机(PMSM)作为执行元件具有高效、节能、便于维修的特点,广泛应用于数控机床的进给伺服单元及机器人等需精确定位的装置中.由于PMSM驱动系统受电机参数变化、外部负载扰动、对象未建模和非线性动态特性等不确定性的影响,因此,采用并发展先进的控制技术,不断改善与提高位置伺服系统的稳态精度、动态响应特性及对系统参数变化的自适应性和抗干扰性是一个必然趋势.该文对PMSM的控制机理和特性作了较为深入的分析;建立了PMSM的数学模型,并采用了id=0的矢量控制策略;对控制系统组成及控制方式作了分析和比较,在此基础上建立了电流环、速度环和位置环的三闭环控制系统,对作为反馈主回路的位置环采用了模糊CMAC神经网络控制方法,该方法兼具模糊控制器的快速性和神经网络的自学习能力;构建了针对PMSM位置伺服系统的模糊CMAC控制器结构及其相应的算法;利用先进的计算机仿真工具(Matlab下的Simulink)对所提出的控制策略进行了数字仿真和分析;仿真和实验结果表明本文所提出的控制策略对PMSM位置伺服系统进行控制具有良好的鲁棒性能和快速性.该文首次提出将兼具快速性和自学习能力的模糊CMAC神经网络控制器应用于PMSM位置伺服系统中,可以说该文为发展高性能PMSM位置伺服系统提供了充分的技术资料,也为今后进一步提高其性能提出了新的思路和方法.
上传时间： 2013-04-24
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永磁同步电机(PMSM)是一种性能优越、应用领域广阔的电机，其传统的理论分析与设计方法已比较成熟。它的进一步推广应用，在很大程度上有赖于对控制策略的研究。实践中，使用通用变压变频(VVVF)变频器来驱动没有阻尼绕组的永磁同步电动机开环运行时，有时电机的运行频率超过某一频率，系统就会变得不稳定，甚至导致系统失步。本文研究了无位置传感器的永磁同步电机的速度控制问题。 论文提出了一种将推广卡尔曼滤波(EKF)原理应用于永磁同步电机无位置传感器调速系统的方法。对永磁同步电机的数学模型和卡尔曼滤波原理作了详细的分析，在dq转子同步坐标系中应用推广卡尔曼滤波算法，对永磁同步电机的转角和转速进行实时在线估计。所选取的滤波算法只需测量电流和逆变器直流母线电压，具有不改造电机、可靠性高和经济耐用的优点。利用在线估计出的转速和电流实现转速电流双闭环的永磁同步电机矢量控制。同时还提出了基于磁饱和原理的永磁转子初始位置的检测方法。针对转子磁场定向方式及矢量控制方案，采用了空间矢量脉宽调制方法对系统进行控制，此方法可以输出任意给定位置的电压矢量，在不增加功率管开关频率和不增加系统复杂性的前提下，明显提高电机的调速性能。 在Matlab6.5环境下进行的系统仿真实验表明，所提出的位置估计算法和控制方法具有优良的转角跟踪特性和速度控制性能，同时系统具有较强的抗负载扰动性能和较好的鲁棒性。实验结果表明本文的方法达到了预期的效果。
上传时间： 2013-04-24
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生物特征识别是指通过计算机，利用人体固有的生理特征，如指纹，静脉来进行个人身份鉴别的技术。由于生物特征唯一性和不变性，使得生物特征识别与传统的方法如数字密码和身份证相比，具有更高的安全性和易用性。传统的高性能自动识别系统大多基于PC平台联机应用，然而在实际应用中往往对自动识别系统要求有更高的便携性和易用性，嵌入式技术的快速发展使得实现这样的系统变为了可能。 生物特征识别系统主要由通用模块的控制系统与非通用模块的图像采集设备与识别算法组成。本文针对通用模块与非通用模块接口问题进行研究和设计，实现了一个工作良好的嵌入式平台。 本课题在设计核心板、扩展板、转接板的硬件基础上，移植实时操作系统Linux，编写各种接口与模块的驱动、多路摄像头切换程序，并很好的解决了摄像头采集生物特征时光强控制问题，为很好的采集到清晰图像提供了一个良好稳定的硬件平台。 本课题所设计的嵌入式系统通过测试，做了大量的实验，并将所采集到的手指静脉图像进行讨论分析，具有实用价值。
上传时间： 2013-06-03
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基于手姿态的人机交互是以实现自然的人机交互为研究目标，可提高计算机的可操作性，同时使计算机能够完成更加复杂的任务。而基于ARM的嵌入式系统具有功耗低、体积小、集成度高等特点，嵌入式与具体应用有机地结合在一起，具有较长的生命周期，能够根据特定的需求对软硬件进行合理剪裁。结合嵌入式技术的手姿态跟踪设备能够实时的检测出人机交互系统中人手的位置与角度等数据，并将这些数据及时反馈给计算机虚拟系统来进行人机交互，提高跟踪设备的可靠性和空间跟踪精度。 通过对嵌入式开发过程以及对控制系统构成的分析，确定了手姿态信号输入方案及系统的软硬件总体设计方案。通过对目前流行的众多嵌入式处理器的研究、分析、比较选择了S3C2440处理器作为系统开发硬件核心，详细介绍了S3C2440的相关模块的设计，包括存储单元模块、通信接口模块、JATG接口电路。同时设计了系统的外围电路像系统时钟电路、电源电路、系统复位电路。 选择更适合于ARM开发的Linux系统作为软件开发平台。实现了Linux系统向开发板的移植、Bootloader的启动与编译、设备驱动程序的开发；根据手姿态信号输入方案系统采用分模块、分层次的方法设计了系统的应用程序——串口通信程序及手姿态识别子程序。通过分析常用的手姿态识别算法，系统采用基于神经网络的动态时间规整与模板匹配相结合的动态手姿态识别算法。并依据相应的软硬件测试方法对系统进行了分模块调试及系统的集成。
上传时间： 2013-07-11
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