一种婴儿哭声识别优化算法的研究

针对现有婴儿哭声识别方法在噪声环境下和不同婴儿间鲁棒性不足的问题,提出一种婴儿哭声识别的优化算法。利用子带谱熵法端点确定婴儿哭声信号的有效区间,增强算法在噪声环境下的鲁棒性;从有效哭声信号中提取平滑Mel频率倒谱系数 (SMFCC)作为特征参数;基于SMFCC构建婴儿哭声模板,增强算法在不同婴儿间的鲁棒性;使用动态时间规整算法（DTW）计算哭声信号与模板的距离,得到识别结果。实验表明：在具有噪声的婴儿哭声测试集中,哭声识别准确率均达到72%以上,该方案在噪声环境下和不同婴儿个体的哭声识别中表现出较强的鲁棒性。     

基于AT89C51的智能电话计时系统研究

本文详细介绍了一种智能电话计时系统的设计与实现.该计时系统以单片机AT89C51作为主控芯片,通过音频译码器LM567,识别出各种电话信号音和MT8870的解码信息,以达到对用户每个主叫电话信息记录的目的;并带有合理的人机交互的显示屏和控制键盘,以便用户查询主叫信息.     

一种抗噪语音识别算法的DSP实现

数字信号处理技术的迅速发展,为语音识别的实时实现提供了可能。采用TI公司的DSP芯片TMS320VC5409,建立一个汉语数字的语音实时识别系统。DSP的多通道缓冲串口与模数转换芯片的连接实现语音信号的采样;分别使用64k的程序和数据存储空间;系统的输出是使用TL16C550实现异步通信串口并使之与计算机RS232串口连接以观察识别结果。系统运行算法主要有字端点检测、特征提取和识别算法。实验结果表明,该系统基本能实现预期识别目标。     

基于NB-IoT的无线抄表系统设计与实现

为了便于管理人员及时准确地采集到用户电能消耗数据,提高工作效率,基于嵌入式与NB-IoT物联网技术,设计出一种无线抄表系统,能够实时采集和监测用户用电情况。该系统以低功耗的STM32系列微控制器作为主控芯片,利用RS485接口的Modbus-RTU通信协议采集电能信息;运用RFID无线射频识别技术进行Mifare卡识别,读取用户信息。基于BC35-G通信模块结合UART串口及AT指令,建立起主控芯片与华为云平台的联系,利用4G网络传输的MQTT通信协议将采集到的数据上传至华为云平台,提高了数据传输的实时性和可靠性,为实现及时准确地采集用户电能消耗数据,提供了解决方案。     

基于人脸视线追踪技术的嵌入式人机监护系统设计

为实时追踪用户的眼睛运动轨迹,设计一种基于人脸视线追踪技术的嵌入式人机监护系统。系统采用ARM7系列芯片作为核心硬件,利用人脸检测算法及视线追踪方法实现嵌入式人机监护系统的监护功能。实验结果表明,该系统追踪到的坐标与实际坐标一致,可以实现精准追踪。     

基于WSCN的工业废气、油烟智能净化与监测系统的研制

此文设计并实现了基于WSCN的工业废气、油烟智能净化与监测系统。本系统框架总体分为三层,终端层在每个净化器内嵌入智能节点,采用飞思卡尔的MKW01Z128(简称KW01)作为控制芯片,负责信息状态采集与Zigbee通信;中间层为主控器节点,采用K60作为主控芯片,同时使用KW01芯片作为通信芯片,实现与终端节点的无线数据传输;服务器层作为数据处理与存储的中心,实现了安全的访问控制,并通过ASP技术为不同的用户提供其所需的实时系统运行情况,和系统输出大气的质量。     

高速动态图像目标识别算法的设计与实现

为了实现对高速动态图像进行稳定的快速识别,并将识别出的目标图像传给上位机,应用优化的背景差分原理,设计并验证了一种可并行计算的高速动态目标识别算法,利用FPGA作为主控芯片实现了有效图像的高效采集以及实时传输功能;首先该系统采用流水线处理方式实现对数据的实时采集,然后利用乒乓操作来实现目标识别算法,通过对DDR3进行分页操作,将识别后的动态目标图像进行缓存,最后采用USB3.0芯片实现上位机与FPGA进行实时传输数据;实验结果表明,所设计的动态目标高速识别算法可以有效识别出6 mm的BB弹,捕获率高达99%,同时该系统可以实现动态目标数据的实时传输。     

基于ZigBee的智能家庭医保系统

设计一套基于ZigBee的智能家庭医保系统.系统以医疗传感器+CC2430射频芯片为核心,设计了可穿戴式生理信息采集节点,该节点具有可穿戴式、体积小、能耗低、测量准确等特点.从软硬件和网络协议设计等方面阐述节点的特点和设计方法.基于CC2430+USB转换芯片设计网关,可以实现数据的远程传输.在监护基站上开发了PC软件,可以从网关中读取生理数据,进行分析、存储和展示.该系统可以在家庭、敬老院等场所使用,给老年人提供一个便捷、舒适的健康监护环境.     

独居老人云智能跌倒实时检测系统的开发

为了准确判断独居老人跌倒并且及时救助,设计开发了一种云智能实时检测系统。该云智能检测系统有效地集成了新型MEMS传感器、通信以及控制等先进技术,实现准确判断、实时检测和及时救助功能。系统通过检测装置采集独居老人日常活动数据,通过支持向量机算法（SVM）对数据进行处理,输出特征数据并通过GPRS将数据上传至物联网云平台,同时将跌倒信息发送给监护人手机。并对各种跌倒状况进行各50次实验,其结果表明：跌倒判断的正确率为100%;并且通过手机APP或者物联网云平台监护人可以实时查看独居老人日常活动,同时能接收跌倒消息以便及时救助。该装置可以突破距离限制,远程实时有效监护独居老人。     

基于态势感知的智能电网安全调度预警架构设计

智能电网安全调度过程不能准确进行故障识别,导致调度监护预警精度较低。为此,对基于大数据态势感知的智能电网安全调度监护预警架构进行了研究。通过智能电网数据库采集监护预警数据,利用大数据态势感知技术对监护预警数据进行处理;将实时性关联矩阵的原理应用到智能电网监控预警算法设计中,获取智能电网安全调度过程中任意故障对应的动作组合;在此基础上,基于多层用户接入及管理相关信息,构建监护预警功能结构模型,完成智能电网安全调度的监护预警。试验结果表明,与传统的电网安全调度监护预警架构相比,所设计的基于大数据态势感知的监护预警架构具有较小的电压、电流监护预警误差,提高了智能电网安全调度监护预警精度,为我国电网安全稳定奠定了基础。     

基于MFCC系数的语音交互系统设计

现有的语音交互系统在提取特征参数时难以保证滤波器的通道数量,导致音频识别准确率较差,为提高音频的识别能力,基于MFCC系数设计语音交互系统。在硬件设计中,设计通讯寄存器芯片架构,设计音频录入并行电路,保证大量音频数据在短时间内录入的稳定性。在软件设计中,将音频信号预加重,量化信号输入信噪比,基于MFCC系数提取音频数据特征参数,保证滤波信号通道数量,设计音频交互算法,计算训练最大似然度。在实验中对比四种语音交互系统的音频识别能力,实验数据显示,该系统音频数据识别准确率在五类音频信号中约为67%-97%,其他三种系统的识别准确率分别为62%-92%、66%-89%、67%-91%,由此可见该系统识别准确率高于这三种系统,基于MFCC系数的语音交互系统可以更好地处理与转换音频数据。     

基于Kinect手势识别的应用与研究

为解决当前智能家居系统操作繁琐的问题,同时为获得更简单的控制方式,并增加用户的体验感受,研究了基于Kinect骨骼信息的手势识别技术,并将其融入至智能家居的人机交互系统中。在该系统中,用户可以自定义手势动作或语音实现家居设备的智能控制。使用了一种基于加权动态时间规整的模板匹配手势识别算法。通过Kinect的深度摄像头获取手势深度图像和骨骼图像数据,并采用加权动态时间规整算法进行识别。实验表明使用该算法实现手势识别是可行且有效的,且其最佳识别位置是在Kinect的正前方2～2.5m处,识别准确率达到96%左右。     

一种基于STM32的智能排水系统设计

基于OneNET物联网云平台,该文设计了一种智能排水系统。该系统以STM32F1系列单片机作为主控芯片,利用DS18B20温度传感器、pH传感器和TSW-30浊度传感器采集水环境中的基本参数,并将采集到的数据上传至系统控制器。通过主控算法将数据与设定阈值相比较,从而实现排水和报警功能。系统可通过ESP8266模块实现单片机与OneNET云平台的通信,使得数据不仅可以在OLED屏幕上显示,而且实现了PC端和移动端的远程实时监测。     

基于深度学习和物联网云平台的水质监测与鱼苗识别系统的设计

本文设计并初步验证了一种基于深度学习和物联网云平台的水质监测与鱼苗识别系统。该系统由水质监测模块、物联网通信模块和目标识别模块组成。其中水质监测模块采用STM32F407ZGT6嵌入式开发芯片作为主控芯片,使其能够搭载各类传感器,对鱼塘的水质数据进行及时有效的监测。物联网通信模块将得到的水质数据上传到云平台上,便捷了用户的使用以及对鱼塘水质情况的实时、准确分析。此外,搭载于树莓派上的深度学习模块能够对鱼塘中常见养殖鱼类进行类目识别与监测,方便用户根据不同的繁殖时期对不同的鱼类进行相应的调整与捕捞。该系统可以有效实现对鱼塘水质情况的实时检测以及鱼类识别,从而极大地提升鱼类养殖的效率,降低人力资源成本。     

基于无线传感网络的环境监测系统

无线传感器网络是目前环境监测领域研究的热点技术。结合ZigBee和无线传感网络设计了集多种功能于一体的完整环境监测系统。在本系统中,节点选用CC2530芯片作为zigbee通信模块,网关采用GPRS作为系统与3G网络的通信模式。系统实现了采集温度、湿度、光线亮度等环境信息,并进行了相应处理,设计了网关数据处理软件算法。系统具体的工作方式为：传感器节点对室内的环境信息进行采集并将数据以ZigBee无线自组网方式发送到无线传感网络的控制中心网关,网关负责将传感器数据处理后上传到云服务器;用户能够通过手机APP和网页查看,对于重要的警告信息网关会发短信到用户的手机,而服务器端会发邮件或微博提醒用户。经过测试和使用,本系统运行可靠,能准确获取环境数据,网关和服务器端数据能够实时更新,环境参数能实现自动调节与校准。     

基于载波检测的认知无线电方案设计与实现

针对目前认知无线电概念较少付诸实施的实际情况,对认知无线网络中非授权用户接入频谱空隙的具体方法进行研究,提出一种基于载波检测的设计方案.该设计硬件上由单片机和射频发射模块组成.软件上通过基于载波检测的程序设计来实现非授权用户的智能接入.经测试,所设计的接入算法使得非授权用户能够准确检测和访问处于空闲状态的频点,并在这个频点上成功进行数据的发送与接收.而当授权用户使用该授权频段时,非授权用户又能够及时退出,寻找新的频点.从而初步实现了同构网络中非授权用户的智能接入,完成了一个可使用的认知用户通信系统.     

基于语音识别的智能家居物联网系统

针对中国逐渐步入老龄化时代,传统交互方式的物联网系统操作繁杂、不够人性化的问题,提出了一种基于语音识别和物联网技术智能融合的新型物联网系统。首先,通过引入内置处理器的语音识别模块,不仅实现了传统语音识别,还实现了语音的云端传输,突破了主控芯片的计算能力和储存能力低的瓶颈;然后,利用物联网技术把复杂的算法置换到云端去执行,在语音识别方面有质的变化,结合云端分布式储存的特点,能够分门别类地建立用户的语音数据库,在用户习惯学习时提供大量的数据基础;最后,根据大量的数据基础,逐渐通过学习能力建立属于用户个人的语音识别库。通过实验对所提出的智能融合式物联网系统在语音识别的准确度、计算能力、语音交互的智能化程度等方面进行了有效性验证。实验结果表明,在语音识别精度方面随着距离增加至10 m以上,所提系统的准确度仍可达到70%以上,语音数据计算能力方面提高了31倍,同时在语音交互的智能化程度方面性能更优。该系统为老年人使用物联网交互提供了便利。     

基于ARM9一Linux的嵌入式电子鼻系统的实现

研制了一种以ARM9为控制芯片,搭载Linux的电子鼻系统。系统硬件由自动进气装置、密闭气室、传感器阵列、数据采集模块构成。控制软件界面采用QT编写,完成了嵌入式终端软件和上位机软件。该系统能够实现对气体进行自动进气、数据采样、数据保存,采样曲线实时显示监控等功能。并能利用MATLAB编写的电子鼻气味识别分析软件对数据进行分类识别算法分析,达到智能识别不同气味的目的。实验证明,此嵌入式电子鼻系统体积小、携带方便、稳定度高、成本低,能够实现对多种不同的气味进行准确识别。     

Sipear:一种基于P2P架构的语音通信系统

提出并实现了一种基于P2P架构的语音通信系统.与现有语音通信系统相比,该系统具有以下优点:去中心化的P2P通信架构增强了系统的可扩展性和鲁棒性;使用最大匹配算法分配数据中转节点,提高了数据的传输效率;改进的搜索指向表更新算法降低了维护P2P节点扰动的开销;加入端口猜测的语音通信协议提高了NAT穿透的成功率.大量的模拟和实际测试表明,所实现的语音通信系统在用户连接建立时间、用户信息搜索时间及语音数据延迟等方面都具有良好的表现,且实际系统已正式推广使用.对于将来扩展在视频媒体等其他方面的应用,该语音通信系统也具有一定借鉴意义和参考价值.     

TMS320C6727的音频采集处理与回放系统设计

设计一个基于浮点DSPsTMS320C6727的8路音频信号采集与处理系统。介绍该系统的总体方案和软硬件设计;利用TMS320C6727的多通道音频串口（McASP）和PCM4204、PCM4104和DIR9001等芯片实现音频信号的采集、处理、回放和通信;提出了2片模／数转换芯片分别工作在主从模式,从而实现音频采集的设计方案;给出了系统的主要硬件配置和软件流程图。