提出了一种学生公寓安防系统的设计方法。整个系统用微机作总控台，每个公寓用单片机控制。用烟雾传感器，实现了防火报警；用人体热释电传感器，实现了防盗报警；用磁条及电磁感应线圈，实现了贵重物品检测报警；用单片机通信技术，实现了异地监控和多个公寓监控。试验数据表明，该系统实现了学生公寓防火防盗及报警功能，并能存储和显示相关信息，配合其它设计模块，可完成整个校园内部远程安防控制及数据库管理。本设计为新一代高科技学生公寓的构建奠定了基础。
上传时间： 2013-12-10
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一种基于ATmega16和FC222-CH的无线水位检测系统。该系统由无线通信模块、电源模块、AD转换模块、上位机模块组成，实现了水位的无线检测、运行故障报警等功能，并配以自行设计的LabVIEW 8.5上位机显示界面，使整套开发系统兼备可视化与实时性的双重要求。
上传时间： 2014-12-29
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针对现有灭火机器人只能实现简单智能活动的不足，提出了一种基于嵌入式微处理器控制系统的设计。本设计以ARM9为核心，以红外测距传感器、地面灰度传感器、远红外火焰传感器组等作为检测系统，通过对采集信号的处理，确定机器人周围环境的信息，并根据路径规划出决策行进运动。同时，为使机器人能更好地完成任务，本设计采用双电源供电系统，低电压电源供给控制器和灭火风扇直流电机，高电压电源用来驱动大功率直流电机以带动轮胎转动
上传时间： 2013-10-23
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本章叙述了近红外光谱技术、近红外光谱仪器的发展现状，阐述了阵列检测技术及其特点。最后介绍了论文的研究内容及意义。 第一章 绪 论.. 11.1 近红外光谱技术概述 11.2 近红外光谱仪器的发展现状 21.3 近红外光谱仪的阵列检测技术概述 31.4 论文研究内容及意义. 4第二章 CCD 应用技术研究. 62.1 CCD 的基本工作原理 62.2 CCD 的控制技术. 92.3 CCD 的应用. 21第三章 便携式NIRS 仪器的阵列检测系统设计 243.1 NIRS 仪器的阵列检测系统总体设计. 243.2 阵列检测系统的高速数据采集方法实现.. 253.3 阵列检测系统的时序控制设计 32第四章 阵列检测系统软件设计. 454.1 阵列检测系统的软件设计. 454.2 光强测试 48
上传时间： 2013-10-27
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最早的检测磁场的人通过测量地球磁场的方向在茫茫无际的大海上航行。随着科技的发展，多种磁传感器被用来测量磁场的存在、强度和方向，这个磁场不仅仅是地球磁场，还包括永磁体、磁化的软磁体、车辆的扰动、脑电波以及电流产生的磁场。磁传感器可以非接触地测量这些物理参数，成为许多工业和导航控制系统的眼睛。本文将讨论在地球磁场范围内的磁感测技术的现状，以及这些传感如何应用。侧重于在地磁场环境下的车辆检测和导航的应用。
上传时间： 2014-12-29
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防盗报警系统通常由报警探测器（又称防盗报警器）、传输通道和报警控制器三部分构成。 其中报警探测器作为传感探测装置，用来探测入侵者的入侵行为及各种异常情况，报警探测器一般是由传感器和信号处理组成的，用来探测入侵者入侵行为的，由包括电子和机械两种处理部件组成的装置，是防盗报警系统的关键，而传感器又是报警探测器的核心元件。采用不同原理的传感器件，可以构成不同种类、不同用途、达到不同探测目的的报警探测装置。 报警探测器按工作原理主要可分为红外报警探测器、微波报警探测器、被动式红外/微波报警探测器、玻璃破碎报警探测器、振动报警探测器、超声波报警探测器、激光报警探测器、磁控开关报警探测器、开关报警探测器、视频运动检测报警器、声音探测器等许多种类。 传输通道是报警探测器电子信号对外传输的通道。目前传输的方式有三种，即有线，无线，借用线三种不同的通信方式。
上传时间： 2014-01-11
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红外报警开关采用国内外最流行的ＰＩＲ人体热释电传感器作信号探测器，灵敏度高，探测距离可达１０米以上，其俯视角可达８６°，水平视角可达１２０°。因它仅对人体释放的、特定波长的红外光最敏感，因而误动作极小。
上传时间： 2014-03-04
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运用低功耗C0rtex-M3微控制器STM32F103VBT6和FPGA芯片设计一种基于CAN总线的运动控制器。介绍系统的体系结构、主要硬件设计和软件结构。利用FPGA高速处理能力实现控制算法，与外界通信采用STM32和CAN总线技术，系统稳定可靠，另外，将设计好的FPGA程序或是C程序进行封装，系统的可移植性强。
上传时间： 2013-10-30
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针对当前汽车产业对测控系统多功能、高度智能化的复杂性要求，提出了一种应用于汽车安全性能检测的嵌入式设计方案。整个系统以韩国SAMSUNG公司生产的ARM920T为内核的S3C2410微处理器为主控芯片搭建硬件平台，采用嵌入式Linux操作系统作为软件平台，可以大大提高系统的功能。
上传时间： 2013-11-17
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针对解决OpenCV人脸检测模块在Android平台编译和移植的问题，提出一种利用JNI技术（Java Native Interface）调用OpenCV以及采用Android NDK（Native Development Kit）生成共享库的目标检测方法。文中从分析利用Android NDK编译Android平台所需要的OpenCV静态库的问题入手，详细阐述了利用JNI调用OpenCV相关函数的具体步骤。经过多次试验，证明该人脸检测模块的平均检测时间为1 280 ms，具有较高的检测速度和检测精度。
上传时间： 2013-12-10
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