现有数字信号自动调制识别方法大多只适用于无记忆信号，如PSK、ASK、FSK信号等。将有记忆 信号(MSK信号)和无记忆信号一起考虑，提出了一种改进的数字信号自动识别方法。该方法采用信号的瞬时统 计量作为特征参数，采用多层神经网络作为分类器。计算机仿真表明：当噪声采用高斯白噪声，并且信噪比大于 l5 dB时，识别率高于96％ ；当信噪比不低于l0 dB时，识别率不低于90％。
上传时间： 2014-01-13
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13.56MHz天线设计.pdf13.56M设计规范.pdf8-M1卡的安全问题及华东师大的应对策略.pdf8.6 谐振电路的品质因数.pptDES&RSA.pptDismantling MIFARE Classic.pdfht-ide3000.pdfMSP430 单片机与CPU 卡接口函数设计.pdfRC500-FM1702XX比较.pdfRC500天线设计资料RFID天线研究与设计.pdfRFID技术和防冲撞算法.pdfRFID电子标签防碰撞算法的研究.pdfRFID读写器天线的研究与设计.pdfRFID防碰撞技术的研究.pdf一种新颖的RFID防冲突算法.pdf低功耗无磁水表中射频卡读写器的设计.pdf基于MF RC500的RFID读写器的天线及匹配电路设计.doc基于TRF7960 读写器硬件部分设计中应注意的地方.pdf射频识别技术防碰撞算法的研究.pdf射频识别系统中的防碰撞算法设计.pdf无源电子标签读卡器防冲突检测及天线设计.pdf时隙ALOHA法在RFID系统防碰撞问题中的应用.pdf设计MF RC500 的匹配电路和天线的应用指南.pdf超高频RFID无线接口标准ISO_IEC18000_6C的研究.pdf近耦合射频识别系统的工作原理及天线设计.pdf远距离RFID天线设计.doc阻抗匹配.doc高速和资源节约型数据加密算法设计.pdf
上传时间： 2021-11-08
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随着社会生产的发展和人民生活水平的提高，对供电质量的要求也越来越高，电压是标志电能质量的一个基本技术指标，它与无功功率密切相关。本文阐述了电压无功综合控制对于电力系统运行及工农业生产的重大意义；综述了国内外在这一领域中的研究所取得的成果、面临的问题和发展的前景。针对目前我国应用最为广泛、性能价格比最佳的并联电容与有载调压变压器综合控制装置的研制开发中所涉及的问题进行了较全面的分析与研究，提出了一种符合当前变电站综合自动化发展需要的可靠性高、组态灵活、功能齐全的变电站电压无功综合控制方案。该方案主控单元选用抗干扰能力强、指令丰富、扩展灵活、通讯联网能力强的西门子S7-226PLC作为控制核心；参数检测单元选用可靠性高、具有通讯功能的智能型综合电量变送器；控制主机通过与参数检测单元通讯获得所需参数，同时还可与上位机或其他具有串口的设备通讯。采用的电压无功控制策略，从系统的实际需要出发，充分考虑了影响电压无功控制效果的主要因素，控制决策以实时计算数据为参考，控制精度高，并有效避免了无效调节对设备及系统造成的危害；控制软件根据已经确定的控制算法做出控制决策并能够完成系统运行方式的自动识别、电容器的循环投切，电容器及分接头的保护及通讯等功能。文中还阐述了电容器接线形式选择、串联电抗及高压真空开关的选择依据以及变压器调档控制原理。 理论分析和仿真计算均证明了本文中所提出的控制策略的精确性和严密性；试验证明了该设计方案先进、灵活、可靠、功能齐全，符合电力系统自动化对控制装置的要求。
上传时间： 2013-06-01
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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
这个是我找了好久才从网上下载的规范，因为国内做列车车号是别的厂家非常少，因此这个东西对有兴趣研究研究铁路上用的东西的朋友还是很有帮助的。
上传时间： 2013-06-27
上传用户：华华123
人脸检测和定位是在图像中进行人脸检测,以及确定图像中人脸的位置、大小、个数等信息,最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,近年来由于其在安全访问、智能监测、虚拟现实、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用需求,作为一个独立的课题也备受研究者的重视。 论文针对人脸检测定位和识别技术在智能视频监控系统的特殊应用,进行人脸检测和定位算法研究,并将这些算法通过DSP进行实现。论文工作如下： 1.本文针对人脸检测和定位问题,提出了基于YUV色彩空间的肤色检测的改进算法,通过在YUV空间对人脸肤色的聚类分析,建立了YUV肤色模型。仿真结果表明,该模型可以有效地检测到图像中的肤色区域,为人脸的粗定位奠定了基础。 2.针对图像中肤色不一定是人脸的问题,在人脸检测时,利用肤色确定候选区域,再利用一些规则对人脸候选区域进行判别或合并。针对图像只中存在一个人脸的情况,采用改进的坐标轴投影方法进行单个人脸的检测定位；针对图像中存在多个人脸的情况,利用改进的区域标定算法进行多个人脸的检测定位,使得算法能够完成单人脸检测和多人脸的检测定位,仿真结果表明了算法的有效性。 3.论文提出了通过DSP图像处理系统实现以上算法的过程,首先在MATLAB环境研究算法,然后进行算法的DSP移植,采用了有利于DSP处理的图像存储格式和算法结构,改善了算法的实时性。实际测试结果表明了算法在DSP上实现的正确性和可行性。 基于DSP的人脸检测和定位算法的实现,对监控系统的智能化发展具有重要的实际意义。
上传时间： 2013-05-22
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通信与自动控制技术结合产生的远程数据传输技术，已经成为当前研究的一个热点。以数据传输技术为核心的远程无线监控系统已广泛应用于交通、电力、工农业、水利、环保、建筑、能源等行业中需要无人值守监控维护的地方，监控情况，以及传输的数据存在着突发性、数据量少等特点。传统的远程监控技术多采基于现场总线的方式接入Internet，在接入端需要搭建本地局域网平台和监控系统，对于环境依赖性比较强，容易造成地域局限性。 文章围绕无线数据传输方式这一热点课题，介绍了国内外在远程数据传输方面的发展与现状，对GSM短消息在远程数据传输中的应用进行了深入的研究和探讨.接着，阐述了相应的GSM无线终端的设计方案、开发方法和开发过程，并针对小数据量的无线数据传输领域，提出了应用以短消息业务作为数据传送载体的数与车载防盗报警系统相结合，设计了以DPSD微处理器和GSM模块TC35i为核心，基于GSM/SMS的车载防盗报警系统。接着，给出基于GSM/SMS无线数据传输技术的车载防盗报警系统的具体实现过程，包括各硬件模块的设计原理、电路原理图文重点包括以下两个方面： l.对GSM/SMS的工作原理及协议做了详细的研究，并运用于小数据量的无线数据传输中。 2.设计了基于SMS的车载防盗报警系统，给出了硬件原理图及软件流程。 基于SMS的车载防盗报警系统已经在市场上得到印证，应用结果表明，该系统使用操作方便，数据通信准确、稳定、可靠、高效，具有较高的实用价值。
上传时间： 2013-04-24
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移动机器人是机器人研究领域中重要的一个分支，智能移动机器人集人工智能、智能控制、信息处理、图象处理、检测与转换等专业技术为一体，跨计算’机、自动控制、机械、电子等多学科，成为当前智能机器人研究的重点之一。路径规划是移动机器人研究的一个基本而又极其重要的课题。灵活有效的路径规划算法能够帮助机器人适应各种复杂的环境，大大提高机器人的应用领域，尤其是使移动机器人具备自动识别环境的能力，能在未知环境下完成一定的工作。 本文的主要任务是以LEGO Technic组件为本体，重新设计一个控制器，并据此研究移动机器人的避障和路径规划策略。为满足移动机器人避障的实时性、准确性要求，需要有一个功能完善的硬件平台，实现信息采集、处理以及避障的策略。本文设计了一套移动机器人控制器，该控制器以DSP TMS320F2407A为核心，辅之以相应的外围电路、传感器、人机交互、串行通信和电源等模块。车体动力学实验及避障实验结果验证了本文所设计的控制器的性能。 在对移动机器人的避障策略的研究过程中，采用了基于虚拟力场法的位置闭环控制方法，这种方法简化了传统避障方法的数学运算过程，提高了机器人对障碍物的反应速度。最后，设计了一套实验系统，进行相应的避障方法实验。结果表明，所设计的控制器能够完成基本的实时避障功能。
上传时间： 2013-06-30
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近年来，语音识别研究大部分集中在算法设计和改进等方面，而随着半导体技术的高速发展，集成电路规模的不断增大与各种研发技术水平的不断提高，新的硬件平台的推出，语音识别实现平台有了更多的选择。语音识别技术在与DSP、FPGA、ASIC等器件为平台的嵌入式系统结合后，逐渐向实用化、小型化方向发展。 本课题通过对现有各种语音特征参数与孤立词语音识别模型进行研究的基础上，重点探索基于动态时间规整算法的DTW模型在孤立词语音识别领域的应用，并结合基于FPGA的SOPC系统，在嵌入式平台上实现具有较好精度与速度的孤立词语音识别系统。 本系统整体设计基于DE2开发平台,采用基于Nios II的SOPC技术。采用这种解决方案的优点是实现了片上系统，减少了系统的物理体积和总体功耗；同时系统控制核心都在FPGA内部实现，可以极为方便地更新和升级系统，大大地提高了系统的通用性和可维护性。 此外，由于本系统需要大量的高速数据运算，在设计中作者充分利用了Cyclone II芯片的丰富的硬件乘法器，实现了语音信号的端点检测模块，FFT快速傅立叶变换模块，DCT离散余弦变换模块等硬件设计模块。为了提高系统的整体性能，作者充分利用了FPGA的高速并行的优势，以及配套开发环境中的Avalon总线自定义硬件外设，使系统处理数字信号的能力大大提高，其性能优于传统的微控制器和普通DSP芯片。 本论文主要包含了以下几个方面： （1）结合ALTERA CYCLONE II芯片的特点，确定了基于FPGA语音识别系统的总体设计，在此基础上进行了系统的软硬件的选择和设计。 （2）自主设计了纯硬件描述语言的驱动电路设计，完成了高速语音采集的工作，并且对存储数据芯片SRAM中的原始语音数据进行提取导入MATLAB平台测试数据的正确性。整个程序测试的方式对系统的模块测试起到重要的作用。 （3）完成高速定点256点的FFT模块的设计，此模块是系统成败的关键，实现高速实时的运算。 （4）结合SOPC的特性，设计了人机友好接口，如LCD显示屏的提示反馈信息等等，以及利用ALTERA提供的一些驱动接口设计完成用户定制的系统。 （5）进行了整体系统测试，系统可以较稳定地实现实时处理的目的，具有一定的市场潜在价值。
上传时间： 2013-05-23
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近年来，图像处理与识别技术得到了迅速的发展。人们已经充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。目前，图像识别技术已应用到很多领域，渗入到各行各业，在医学、公安、交通、工业等领域具有广阔的应用前景。 这篇论文介绍了一种基于DSP＋FPGA构架的实时图像识别系统。DSP作为图像识别模块的核心，负责图像识别算法的实现；FPGA作为图像采集模块的核心，负责图像的采集，并且完成预处理工作。图像识别算法的运算量大，并且控制复杂，对系统的性能要求很高。DSP的特殊结构和优良性能很好地满足了系统的需要，而FPGA的高速性和灵活性也保证了系统实时性，并且简化了外围电路，减少了系统设计难度。 系统使用模板匹配和神经网络算法对数字0～9进行识别。模板匹配一般适用于识别规范化的数字、字符等小型字符集（特别是同一字体的字符集）。由于结构比较简单，系统处理能力强，模板匹配的识别速度快并且识别率高，取得很好的效果。神经网络所具有的分布式存储、高容错性、自组织和自学习功能，使其对图像识别问题显示出极大的优越性。 研究表明，在DSP+FPGA的构架上实现的图像识别系统，具有结构灵活、通用性强的特点，适用于模块化设计，有利于提高算法的效率。系统可以充分发挥和结合DSP和FPGA的优势，准确快速地实现图像识别。通过软、硬件的灵活组合，系统可以实现图像处理大部分的相关功能，使之能够运用到工业视觉检测、汽车牌照识别等系统中。
上传时间： 2013-06-18
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