jk-b交通信号控制机原理图
上传时间： 2013-07-13
上传用户：eeworm
专辑类-实用电子技术专辑-385册-3.609G jk-b交通信号控制机原理图-1.3M.zip
上传时间： 2013-08-02
上传用户：zhf1234
专辑类-电子基础类专辑-153册-2.20G 21世纪大学新型参考教材系列-集成电路B-荒井-159页-2.8M.pdf
上传时间： 2013-05-16
上传用户：pkkkkp
三次B样条曲线源代码,C语言编写的三次B样条曲线源代码，希望大家喜欢。
标签：
上传时间： 2013-07-13
上传用户：chengli008
心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
上传用户：weixiao99
超声理论与技术的快速发展，使超声设备不断更新，超声检查已成为预测和评价疾病及其治疗结果不可缺少的重要方法。超声诊断技术不仅具有安全、方便、无损、廉价等优点，其优越性还在于它选用诊断参数的多样性及其在工程上实现的灵活性。 全数字B超诊断仪基于嵌入式ARM9+FPGA硬件平台、LINUX嵌入式操作系统，是一种新型的、操作方便的、技术含量高的机型。它具有现有黑白B超的基本功能，能够对超声回波数据进行灵活的处理，从而使操作更加方便，图象质量进一步提高，并为远程医疗、图像存储、拷贝等打下基础，是一种很有发展前景、未来市场的主打产品。全数字B型超声诊断仪的基本技术特点是用数字硬件电路来实现数据量极其庞大的超声信息的实时处理，它的实现主要倚重于FPGA技术。现在FPGA已经成为多种数字信号处理（DSP）应用的强有力解决方案。硬件和软件设计者可以利用可编程逻辑开发各种DSP应用解决方案。可编程解决方案可以更好地适应快速变化的标准、协议和性能需求。 本论文首先阐述了医疗仪器发展现状和嵌入式计算机体系结构及发展状况，提出了课题研究内容和目标。然后从B超诊断原理及全数字B超诊断仪设计入手深入分析了B型超声诊断仪的系统的硬件体系机构。对系统的总体框架和ARM模块设计做了描述后，接着分析了超声信号进行数字化处理的各个子模块、可编程逻辑器件的结构特点、编程原理、设计流程以及ARM处理模块和FPGA模块的主要通讯接口。接着，本论文介绍了基于ARM9硬件平台的LINUX嵌入式操作系统的移植和设备驱动的开发，详细描述了B型超声诊断仪的软件环境的架构及其设备驱动的详细设计。最后对整个系统的功能和特点进行了总结和展望。
上传时间： 2013-05-28
上传用户：sssnaxie
人脸识别技术作为生物识别技术之一，是模式识别在图像领域中的具体运用，其应用前景非常广阔，可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全，图片检索等领域。 人脸识别系统主要分为人脸检测定位，特征提取和人脸分类三部分。人脸的检测和定位，即从输入的图像中找到人脸及人脸存在的位置，并将人脸从背景中分离出来。在特征提取部分，先对原始人脸数据进行特征提取，之后原始数据由维数较少的有效特征数据表示并存储在数据库中，接下来进行人脸分类，在识别待测人脸图像时，将待测图像的特征数据与数据库中存储数据相比对，判断是否为库中的某一人，从而实现自动识别人脸的目的。 在过去的十年里，人脸识别技术一直是图像处理领域里具有挑战性的课题，随着研究的深入，许多人脸检测及识别算法被提出来。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其变形已经成为测试人脸识别系统性能的基准算法；同时Adaboost人脸检测算法，在PC上基本可以达到实时，在嵌入式产品广泛应用的今天，只有让人脸识别算法在嵌入式平台上实现，才能获得更广阔的应用，本文研究了在嵌入式平台上Adaboost人脸检测算法的性能。 嵌入式是后PC时代的一个亮点，目前已经应用在社会生活的方方面面。嵌入式产品的开发平台分为包括很多，如：DSP，ARM，PowerPC等等。本文采用的ARM9作为嵌入式开发平台，研究人脸识别在ARM平台的性能，为实用的嵌入式人脸识别系统的设计提供参考。 本文从PC平台的软件实现入手，分别实现了PC平台下的AdaBoost人脸检测算法和PCA人脸识别算法,分析了现象及结果，接下来搭建了基于ARM嵌入式系统的硬件平台，对AdaBoost人脸检测算法进行了硬件平台的移植，并得出相应实验效果。
上传时间： 2013-05-31
上传用户：saharawalker
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
上传用户：pwcsoft
生物识别技术是根据人体自身所固有的生理特征或行为特征来进行身份识别。与传统识别方法相比，生物特征的身份识别技术不存在携带不便、丢失、遗忘等问题。虹膜识别以其精确度高、稳定性好、高独特性、非接触等特点作为一种新兴的生物识别技术使它受到国内外研究人员的重视。 近年虹膜识别理论的发展十分迅速，到目前为止已经有虹膜识别系统投入了商业应用，但大多数此类系统都需要PC作为运行平台而缺乏灵活性。但是嵌入式应用是虹膜识别技术走向实际应用的必然趋势。因此本文提出了一个利用DSP+ARM实现虹膜识别嵌入式应用的一个方案。本系统由6个模块组成：电源管理和监控、虹膜图像采集、虹膜图像处理(DSP)、存储器(SDRAM和FLASH)、人机交互(ARM)以及数据传输部分。 在硬件设计方面介绍了DSP的有关知识和DSP系统硬件设计的过程，讲解了DSP系统各硬件模块的设计与调试。在软件设计方面介绍了利用CCS开发的设计流程和调试经验并且对于如何固化代码使系统硬件自举进行详细阐述，另外还介绍了如何基于WINCE利用ARM系统进行人机界面快速开发。 最后，文章对未来工作方向进行了简要的说明。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：hwl453472107
自“9.11”后，随着人们对安防需求的升级，门禁控制系统得到日益广泛的应用，不断提高门禁系统的安全性成为研究的重要课题。第四代门禁系统结合了人体生物特征识别技术，利用人体本身具有的物理特征(如指纹、虹膜、脸型、掌纹等)或行为特征(如步态、签名等)来确定人的身份，取代或加强传统的身份识别方法。 论文采用掌形识别为控制方案，基于ARM920T内核的EP9315芯片为门禁系统CPU，设计和调试了系统的硬件平台。 论文研究了掌形识别算法，进行了三方面的工作。 首先研究了掌形中的手形特征，提出了一种基于骨架特征的手形识别算法，很好的克服了手指旋转给识别带来的干扰。 然后研究了掌形中的掌纹特征，通过系列图像处理，分离出手掌的三条主线，提取主线端点，并在主线上等间隔采样，利用端点和采样点进行匹配，拥有很高的识别率。 最后结合手形与掌纹特征，实现掌形识别。依据手形特征对掌形库进行粗分类，利用掌纹特征进行匹配，算法拥有很快的识别速度与稳定较高的识别率。对分类规则提出了新思路与方法。 论文还提出了基于ARM的门禁系统方案。成功设计了以基于ARM920T内核的EP9315芯片为CPU的最小系统，设计PCB图并制板，最后调试了系统的底层电路。 论文的研究设计工作，通过提高掌形识别算法的识别率，达到了提高门禁系统安全性的目的；ARM平台的设计与调试，在工程实际中有参考价值。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：zsjzc
