物联网环境下RFID防碰撞及动态测试关键技术研究

针对复杂物联网环境下,由于密集标签应用中的多标签、多读写器、各种外部噪声等对标签读取率的影响以及所引起的射频识别系统的碰撞问题,介绍了物联网的总体架构以及RFID与物联网的关系,分析了近年来几种常见的RFID防碰撞算法,探讨了RFID系统动态测试技术的最新进展,提出了一种新型RFID防碰撞动态测试实验平台的硬件和软件框架,并通过仿真验证了平台的部分功能,从而为提高RFID系统动态防碰撞提供了有效的测试手段。     

解无约束最优化的超抛物面法

介绍了一种新的解无约束最优化的直接方法—抛物面法,它是在+1中找到不在同一超平面的+2个点,通过这些点确定一个超抛物面,以抛物面的顶点替换+2个顶点中函数值最大的点.重复上述步骤,以期达到更好的点.数值试验表明,尽管收敛速度不理想,但算法还是可行的.     

PC多梁式梁的横向受力非线性分析

为研究破坏全过程中预应力钢筋应力变化、主梁和横隔板裂缝发展及其对荷载横向受力分布的影响,建立PC多梁式梁的计算模型,利用弥散裂缝模型等来描述混凝土的材料非线性性能,根据PC多梁式梁的结构受力机理和受力特点,设计了中载加载和偏载加载工况,并对横向受力性能指标进行相应的计算分析和综合评价.研究表明:建立的PC多梁式梁力学计算模型是正确的,主梁和横隔板开裂顺序与荷载布置方式有关,中载作用下横隔板先于主梁开裂,偏载作用下主梁先于横隔板开裂;横隔板开裂削弱整体横向联系,使主梁协同受力性能减弱,荷载横向分布趋于不利变化;预应力钢筋应力在结构处于弹性阶段增长缓慢,其后应力迅速发展直至屈服.     

基于电感感测的金属平整度检测系统

本检测系统以电感探测以及二维运动平台为核心,组成具有二维表面平整度检测的系统。电感感测探头以LDC1000为测量转换芯片,距离测量有效精度能够达到0.01mm。基于GRBL的CNC控制板设计的二维运动平台能够实现高速运动,从而提高测量效率。通过可视化编程,实现了测量结果的直观展现。实验表明,该系统能够有效的实现二维表面的高精度测量,在工件表面缺陷检测领域具有很广的应用。     

基于stm32和物联网技术的示波器教学系统设计和实现

在传统示波器教学课堂中,教师无法对学生测量结果的真实性进行有效评判。针对此问题,本文提出并实现了一种基于嵌入式Linux系统和TCP/IP协议的示波器实验系统。该系统基于linux和QT框架设计了图形操作界面;利用直接数字频率合成技术设计数控信号源;创建基于TCP/IP协议的学生端与教师端的数据传输通道。该系统可对学生实验进行全程监控和信息化管理,有效提高示波器实验课堂的教学效率。     

一种提取抖动视频中前景目标的新方法

提取视频中的前景目标信息是视频处理领域非常重要的问题,考虑到现实生活中会出现监控摄像头不可避免地会出现晃动或偏移情况,造成监控视频短暂抖动,此时背景图像灰度和纹理信息都会受到较大的影响,从而给后期进一步分析前景信息带来了巨大的困难。为了兼顾纹理特征提取和噪声抑制两方面的要求,针对抖动视频的前景提取问题,提出了一种有效的融合小波变换和在线混合高斯模型的方案。首先运用仿射变换在线逐帧校准,接着利用小波变换对图像去噪,并建立自适应模型迭代上述过程,最后利用在线混合高斯模型提取前景。实验结果表明,与同类方法相比,该算法无论针对单目标还是多目标视频均可以有效去除抖动,得到较好的前景目标提取效果,具有较高的准确性和鲁棒性。     

基于新水平向量的锥模型算法

从高次模型的角度出发,通过锥模型的高次展开式的推导,设计一个新锥模型的水平向量,提出一个基于新水平向量的锥模型拟牛顿信赖域算法,并证明此算法的收敛性,同时给出与其他算法进行对比的数值结果,并通过数值实验结果表明了此算法的有效性。     

高精度硅压阻式气压计设计

针对硅压阻式气压传感器因温漂、离散性大而使其应用受限的问题,设计了一种高精度硅压阻式数字气压计。该气压计采用全温度范围的曲面拟合算法进行温度补偿和线性化处理,解决了硅压阻式气压传感器的温漂和非线性问题;在ATmega88PA微控制器内采用软件实现压力数据的温度补偿,并通过RS485接口将数据发送给上位机。测试结果表明,在-40～+60℃范围内,该气压计测量误差在0.50‰以内,满足设计要求。     

基于多项式核的结构化有向树数据聚类算法

各个点在数据内部的组织结构中自然地扮演着3种不同的结构性角色,分别是毂、质心和野值.在基于邻域的聚类算法中,邻域密度因子能够识别分离数据集中的毂、质心和野值.但是,邻域密度因子对有噪声和重叠的数据往往失效.为了解决该问题,引入了基于多项式核的邻域密度因子,并在有向树框架下,提出了一种结构化的数据聚类算法,其计算复杂度线性于输入数据的大小.对带有噪声和重叠的数据集,该算法能够找到所有显著的、任意形状的不均衡聚类.在人工和真实数据集上的实验结果都证实了该算法的有效性和快速性.     

基于凸凹信号的网格分割

网格分割在网格参数化、纹理atlas图等几何处理问题中有着重要的应用,提出一种基于顶点或面凸凹信号的简单高效的网格分割算法,基于均匀支撑半径的顶点凸凹信号分析将顶点分为平坦点、凸点、凹点和特征点,先从平坦点进行平坦区域扩展,再从剩下的凸凹点出发进行凸凹区域扩展,最后根据顶点和边界边的光滑度进行区域竞争扩展;对于未能完全分割的简化程度高的模型,基于面的凸凹信号采用类似的过程进一步完成最后的分割,该算法可以快速地进行网格分割并能较好地保持网格特征,特别适用于CAD模型的分割。