随着数字化和网络化的发展，传统的门禁系统由于鉴别方式、速度和性能等方面的限制，很难满足安全可靠和网络化的控制需求。由于识别技术的不断成熟，基于人体生理特征的身份识别系统逐渐被人们开始采用，目前，从实用的角度看，指纹识别技术要比其它生物识别技术更安全和方便，这是因为人的指纹具有唯一性、不变性以及贴身性的特点。传统的门禁控制器常采用单片机开发，利用串行通信接口向远程上位机传送数据，多个门禁控制器一般组成RS485网络，通信线路专用且不易于实现网络控制和远程控制，而基于TCP/IP网络通信的门禁系统通过局域网传递数据，很容易实现远程控制和分布式管理。 文中设计了基于指纹识别和以太网的智能网络型门禁控制器。在ARM9和Linux操作系统上采用FPS200指纹传感器采集指纹图像和USB摄像头采集视频图像，以及采用以太网控制器芯片AX88796，实现了基于TCP/IP协议的网络门禁系统。 论文首先分析了门禁系统的研究背景、意义及国内外的发展现状，然后介绍了指纹识别网络门禁系统的总体结构，阐述了系统各个重要功能模块的硬件资源。根据系统的硬件资源搭建了嵌入式Linux的软件平台，移植了相关模块的驱动程序。论文研究了指纹识别算法，包括指纹图像预处理和指纹图像的特征提取和匹配，重点分析了指纹图像分割法，利用灰度梯度和灰度方差的结合设置一个合适的局部阈值对指纹进行分割。然后，阐述了门禁控制系统软件的总体设计，并重点介绍Video4Linux采集图像、指纹图像采集、GoAhead Web Server的应用以及系统运用TCP/IP实现系统门禁控制器和上位机PC之间的网络通信。 系统测试部分介绍了测试环境、测试方法以及测试内容。测试结果表明，本课题设计的指纹识别网络型门禁系统在稳定性、可靠性以及实时性方面达到了较好的效果。文章最后提出了一些在工作中遇到的问题，并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的总结与展望，指出了指纹识别网络型门禁系统未来的研究方向。
上传时间： 2013-07-23
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自适应滤波器是智能天线技术中核心部分-自适应波束成形器的关键技术，算法的高效稳定性及硬件时钟速率的快慢是判断波束成形器性能优劣的主要标准。 首先选取工程领域最常用的自适应横向LMS滤波算法作为研究对象，提出了利用最小均方误差意义下自适应滤波器的输出信号与主通道噪声信号的等效关系，得到滤波器最佳自适应参数的方法。并分析了在平稳和非平稳环境噪声下，滤波器的收敛速度、权系数稳定性、跟踪输入信号的能力和信噪比的改善等特性。 在分析梯度自适应格型算法的基础上，提出利用最佳反射系数的收敛性和稳定性，得到了梯度自适应格型滤波器的定步长改进方法；并以改进的梯度自适应格型和线性组合器组成梯度自适应格型联合处理算法，在同样环境噪声下，相比自适应横向LMS算法，其各项性能指标都得到了极大地改善，而且有利于节省硬件资源。 设计了自适应横向LMS滤波器和梯度自适应格型联合处理滤波器的电路模型，并用驰豫超前技术对两类滤波器进行了流水线优化。利用Altera公司的CycloneⅡ系列EP2C5T144C6芯片和多种EDA工具，完成了滤波器的FPGA硬件设计与仿真实现。并以FPGA实现的3节梯度自适应格型联合处理器为核心，设计了一种TD-SCDMA系统的自适应波束成形器，分析表明可以很好地利用系统提供的参考信号对下行波束进行自适应成形。
上传时间： 2013-07-16
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论文研究了基于Bayer格式的CCD原始图像的颜色插值算法，并将设计的改进算法应用到以FPGA为核心的图像采集前端。出于对成本和体积的考虑，一般的数字图像采集系统采用单片CCD或CMOS图像传感器，然后在感光表面覆盖一层颜色滤波阵列(CFA)，经过CFA后每个像素点只能获得物理三基色(红、绿、蓝)其中一种分量，形成马赛克图像。为了获得全彩色图像，就要利用周围像素点的值近似地计算出被滤掉的颜色分量，称这个过程为颜色插值。由于当前对图像采集系统的实时性要求越来越高，业内已经开始广泛采用FPGA来进行图像处理，充分发挥硬件并行运算的速度优势，以求在处理速度和成像质量两方面均达到满意的效果。。主要的工作内容如下: 本文首先介绍了彩色滤波阵列、图像色彩恢复和插值算法的概念，然后分析和研究了当下常用的颜色插值算法，如双线性插值算法、加权系数法等等，指出了各个算法的特点和不足；接下来针对硬件系统并行运算的特性和实时性处理的要求，结合其中两种算法的思路设计了适用于硬件的改进算法，该算法主要引入了方向标志位的概念以及平滑的边界仲裁法则来检测边界，借鉴利用梯度的三角函数关系来判断边界方向，通过简化且适用于硬件的方法计算加权系数，从而选择合适的方向进行插值。 在介绍了FPGA用于图像处理的优势后，针对FPGA的特点采用模块化结构设计，详细阐述了本文算法的软件实现过程及所使用到的关键技术；文章设计了一个以FPGA为核心的前端图像采集平台，并将改进插值算法应用到整个系统当中。详细分析了采集前端的硬件需求，讨论了核心芯片的选型和硬件平台设计中的注意事项，完成了印制电路板的制作。 文章通过MATLAB仿真得到了量化的性能评估数据，并选取几种算法在硬件平台上运行，得到了实验图片。最后结合图片的视觉效果和仿真数据对几种不同算法的效果进行了评估和比较，证明改进的算法对图像质量有所增强，取得了良好的效果。
上传时间： 2013-06-11
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在介绍运动检测以及光流的基本概念的基础上引出基于光流方程的两种常用的图像分析方法--梯度法、块匹配法；通过对光流法在红外图像序列的运动目标检测、活动轮廓模型以及医学图像处理方面的应用来阐述这两种光流法的优缺点进行分析从而得出光流法在运动图像识别领域具有较大的优势，最后对光流法在未来其他领域的应用提出展望。
上传时间： 2013-10-31
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在研究和分析指纹图像的强度场和方向场原理基础上，根据人眼的视觉原理，提出一种指纹图像分割与增强的方法。按照指纹图像前景色梯度大，背景色梯度小，可以将指纹前景色很好的分割出来。并且通过纹线方向进行滤波增强处理，可以得到良好的效果。对随机抽取的指纹图像分割和增强的实验证明，取得了满意的结果。此方法的优点是将指纹纹线断裂处很好的连接，可以广泛应用于指纹图像的预处理过程当中。
上传时间： 2013-12-15
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目前，被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而，当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感，使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰，不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点，设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子，对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。
上传时间： 2013-10-13
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由于大功率LED工作时所产生的大量热量，使得大功率LED照明系统中的热管理成为一个非常重要的议题。文中分析了在大功率LED照明系统中热传导、热对流和热辐射这3种热传递方式的应用，并分别提出了优化的方案。对于大功率LED照明系统的热管理设计，我们提出要系统考虑热通路的每个环节，通过分配温度梯度预算来选取适当的方案，以达到良好的散热效果。
上传时间： 2013-11-13
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为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求，提出使用交替梯度算法改进径向基函数（RBF） 神经网络， 对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比，具有更快的收敛速度和更高的预测精度。 仿真结果表明该算法具有可行性。
上传时间： 2013-10-31
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本文应用目前较为流行的神经网络方法对电力系统短期负荷进行预报，主要进行了以下工作： 1．了解电力系统短期负荷预报的现状，总结国内外的研究方法。 2．深入学习神经网络及其相关知识，设计出用共轭梯度算法改进的BP网络，并将它应用于负荷预报中，收到了很好的效果。相比普通的BP网络，不但预报精度大大提高，而且学习时间也缩短许多。 3．学习小波理论，尝试将小波分析与神经网络相结合，设计出一种小波神经网络，并将其用于负荷预报，收到了很好的效果。 4．提出一种新型神经网络，即RAN网。它是一种能根据输入数据的复杂程度而自动添加或删除其隐层神经元的神经网络，尝试将其用于负荷预报，同样收到了很好的效果，并且将三种方案进行了比较。
上传时间： 2013-11-20
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PCA9624是一款带I2C总线的8位LED的电压开关优化的LED驱动器，它主要应用于电流为100mA 的红/绿/蓝/琥珀（RGBA）的LED的亮度和闪烁的控制。每个LED输出均有独立的8位分辨率（256个梯度）且输出频率固定为97KHz的PWM控制器它可以在0%到99.6%的范围内对LED的亮度进行调整，使发光二极管被设置为一个特定的亮度值。额外的8位分辨率（256个梯度）PWM控制器组既有固定的190Hz的频率又可以在24Hz和每10.73秒的固定周期内对LED灯亮度从0％至99.6％的范围内调整，使它们保持同样的亮度或闪烁速度。
上传时间： 2013-11-24
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