学习型遥控器原理及常见故障简介

描述了学习型遥控器的电路构成、编码方式及工作原理;对主要技术指标及质量要求进行叙述;简述了此类遥控器的常见故障及排查方法.学习型遥控器改变了过去必须操作两个遥控器才能看数字电视的传统方式,对广播电视从事人员具有指导性的意义.     

基于数字电视整体平移的遥控器的选择之我见

从红外遥控器的分类出发,介绍了“固定编码＋学习型”遥控器的结构、部件的选择,以及功能按键的选择、排列,然后从其技术规格及技术测试方面介绍了其选择的一些重点项目,最后,就弥补学习型遥控器的网络遥控器的应用作了简单分析。     

浅谈学习型遥控器

1、学习型遥控器产生背景随着社会经济的飞速发展,人民生活水平的逐步提高,家用电器的普及率逐年增大,家用电器的种类不断增多。市场上不断推陈出新,各类型家用电器逐年涌现。各类大型电器如:家用电视机、VCD、空调器,DVD数字投影机、录像机等不断更新换代,由于各种设备都自带遥控器,而且不同的设备所遵循的红外遥控规程也不尽相同,操纵这些设备得使用多种遥控器,给使用者带来了诸多不便。万能学习型遥控器技术的产生,尤其是学习型遥控器,很好的解决了这一问题     

让机顶盒遥控电视机

两个遥控器问题一直备受关注,学习型遥控器尚存在某些不足.从新的视角提出了基于机顶盒的改进思路,对终端厂商有所启示.     

基于Android平台的学习型遥控器手机客户端的设计

在智能家居系统中,为了满足人们方便的控制家中的多种家用电器,在此设计出一种简单,快捷,适用于家庭应用的万能学习型遥控器手机客户端软件。利用Android平台建立手机客户端软件,结合ARM嵌入式学习型遥控器控制端,通过红外学习模块对家电设备遥控器红外编码进行学习,将室内多种家电设备的红外遥控功能集成在Android智能终端上,在Android智能终端上实现对家电设备的集中控制。     

学习型红外遥控器

本文详细介绍了一款基于AT89C52单片机的学习型红外遥控器的设计原理，给出了部分硬件电路图，并着重介绍了软件的编写思路。该学习型红外遥控器适用于人们日常生活和工作中常用的各种红外遥控设备，具有通用性．     

再谈“遥控”那点事儿

遥控器虽小。但麻烦可不小。为了化解用户对机顶盒遥控器体验不佳的怨气,学习型遥控器、万能型遥控器,还有逐步走热的网络型遥控器纷纷亮相……真有点乱花渐欲迷人眼,但又带来不少新问题。本文作者结合自有技术专利,探讨了通过机顸盒遥控电视机的“一体遥控”新思路,使电视机的开机、视频切换、调整音量和待机等状态可以随机顶盒变化,无需对电视机单独控制     

一类基于软件载波的学习型遥控器的设计与实现

提出了一类学习型遥控器的设计与实现,并对其工作原理、软硬件进行简单的介绍,详细概述软件中红外遥控编码学习的实现过程.该红外遥控器采用测量脉冲宽度的原理,复制其红外脉冲信号进行自学习,以软件形式实现38 kHz载波,最后成功完成了对其他遥控器的学习.该装置可以代替各种不同的遥控器控制家用电器.     

基于AT89S52的智能遥控设计

介绍了一款以AT89S52微处理器为核心的自学习型红外遥控器的设计与实现.该遥控器采用测量脉冲宽度的方法,可学习并存储其它遥控器的编码信息,利用存储的遥控编码信号控制相应的器件,达到用一个遥控器代替多个遥控器来控制不同家电的目的.文章对红外编码解码原理做了简要阐述,重点给出了遥控系统的硬件结构和软件流程,测试结果表明该智能遥控器具有操作方便、运行稳定和接收数据准确的优点.     

机顶盒遥控电视机技术指引

从两个遥控器使用繁琐以及学习型遥控器操作不便的问题出发,介绍了用机顶盒遥控电视机的"一体化遥控"的具体的软硬件实现方案,并对实现中可能遇到的问题进行了6点补充,为机顶盒生产供应商提供了一些有益的启示。     

From Remote Experiments to Web-Based Learning Objects: An Advanced Telelaboratory for Robotics and Control Systems

This paper describes the current evolution of the telelaboratory facilities at the University of Pisa. In particular, starting from a standard environment providing remote access to a set of experiments, the telelaboratory is now organized as a collection of learning objects, i.e., modular didactic units designed following specific learning objectives within control systems and robotic fields. The telelaboratory has a remote web-based access which can be used both as a simulation environment and as a remote way of performing real physical experiments. The developed telelaboratory is based on free open-source software such as Scilab/Scicos, Comedi, and Real-Time Application Interface patch for Linux kernels. In-house software tools, such as a Java wEb Hyper modUlar inTerface sYstem, graphic environment tools, and a virtual laboratory interface based on Java applets, have been developed as a support for the learning process.      

基于压电俘能器的免电池学习型遥控开关

传统的电气开关（尤其是照明开关）的安装布线耗时费力,而且成本高;控制方式也过于单一;使用遥控器又需要经常更换电池。为克服这些缺点,研制了一种基于压电俘能器的免电池学习型的射频遥控开关。其特点是利用压电俘能器为整个发射器供电,通过无线射频技术与接收器通信,由接收器给用电设备发出控制信号,并可以储存发射器与接收器的对应关系。整套系统可以很方便地实现无线智能遥控,而且环保免电池维护,可靠性高,具有很高的实用价值。     

学习型遥控器中的码型识别

红外遥控的编码方式纷繁复杂,从调试方式可分为调制码、脉冲码,从数据表示法可分为码宽表示和相位表示,另外每种码型的数据码组合方式,引导码、重复码定义都有所不同。编写学习型遥控器程序时精确识别码型非常困难,而如果仅仅记录时间信息,不但有存储数据量过大的问题,发码结束判断也有困难,最终还是需要对码型做粗略判断。文章通过对常用红外遥控编码资料的综合分析,对不同编码类型进行分类整理,并针对遥控码学习过程中的码型识别进行具体分析,探索学习型遥控器的程序设计。     

信道噪声对无线远程迭代学习控制系统的影响

无线远程控制系统的主要特征是信号通过无线网络在传感器与控制器,控制器与执行器之间传输,但信号无线传输过程中受到的信道噪声干扰会严重影响系统的控制性能。针对一类控制器采用迭代学习控制方式的无线远程控制系统,首先得到系统输出误差和信道噪声在迭代域内的关系表达式,然后在此基础上就信道噪声对输出误差信号 范数平方期望收敛性能的影响进行分析。由分析可知,该期望是关于信道噪声方差和系统参数的函数,并将随迭代次数的增加收敛于一个有限的误差值。在系统参数一定的情况下,该误差值将随信道噪声方差的增大而增大,即信道噪声方差越大,其对系统跟踪性能的影响越明显。最后,通过仿真实验证明了分析结果的正确性。      

基于深度卷积神经网络和多核学习的遥感图像分类方法

为解决传统遥感图像分类方法特征提取过程复杂、特征表现力不强等问题,该文提出一种基于深度卷积神经网络和多核学习的高分辨率遥感图像分类方法。首先基于深度卷积神经网络对遥感图像数据集进行训练,学习得到两个全连接层的输出将作为遥感图像的两种高层特征;然后采用多核学习理论训练适合这两种高层特征的核函数,并将它们映射到高维空间,实现两种高层特征在高维空间的自适应融合;最后在多核融合特征的基础上,设计一种基于多核学习-支持向量机的遥感图像分类器,对遥感图像进行精确分类。实验结果表明,与目前已有的基于深度学习的遥感图像分类方法相比,该算法在分类准确率、误分类率和Kappa系数等性能指标上均有所提升,在实验测试集上3个指标分别达到了96.43%, 3.57%和96.25%,取得了令人满意的结果。     

基于深度学习的红外遥感信息自动提取

为了提高红外遥感图像地物 信息自动提取的精确性,同时避免人工提取遥感 信息的低效性,提出了一种基于UNet深度学习模型 的遥感信息提取算法。该算法用于从红外遥感图像中分割 出5类地物信息(包括道路、建筑、树木、农田和水 体)。首先,对分辨率高但数量较少的训练数 据进行小像幅的随机裁剪,并对其进行相应的数据增 强处理。然后搭建UNet深度学习模型,并用它 自动提取遥感图像的特征信息。采用交叉熵损失函数 以及Adam反向传播优化算法对该模型进行训练,并对测 试样本中的5幅遥感图像进行精确的地物信息提取。最后,运 用Jaccard指数对测试结果进行精度评定。实验结果表明,该 方法对高分辨率红外遥感图像信息和可见光 遥感图像信息进行了充分融合,对于不同种类地物 的定位和分类都取得了较高精度。     

“运动控制系统”课程网络化教学的探讨

本文针对“运动控制系统”系统课程知识面宽和实践性强的特点,探讨了课程网络化教学的方法。文章重点描述了课程网络化教学资源的构建,核心为旨在提高学生参与度和实践能力的三个环节,包括Matlab虚拟实验、远程电机控制和控制电路板的制作。通过对“运动控制系统”课程教学网络化的探讨能够不断发掘学生学习的主动性和创造力,进而提升该...     

光学卫星遥感图像舰船目标检测综述

遥感图像的目标检测是把海量遥感数据转化为应用成果的重要一环,而光学遥感图像中舰船目标的检测更是遥感图像处理分析的研究热点,具有重要的应用价值.本文的主要目的是研究光学遥感图像中舰船目标检测的各种方法,对目前采用的检测方法做出系统性总结.重点介绍了基于灰度信息统计特征、视觉显著性、模板匹配和分类学习的四种传统舰船目标检测方法和深度学习方法在舰船目标检测中的应用,并分析了各种方法的优缺点和适用性,同时对舰船目标检测的未来发展进行了展望.     

基于深度学习的光学遥感图像目标检测综述

目标检测是光学遥感图像解译的核心环节,广泛应用于情报侦察、土地利用、城市规划等领域。近年来,深度学习的发展成熟使光学遥感目标检测的精确度和效率得到大幅提升。本文首先综述了基于深度学习的通用目标检测算法;然后介绍了当前常用的光学遥感图像目标检测数据集并依据数据特点分析了数据集的发展趋势;接着根据遥感图像检测难点,从任意方向、多尺度、小目标、密集分布、复杂背景5个方面详细梳理了算法的优化方案;最后展望了光学遥感图像目标检测研究的发展方向。