基于McBSP实现DSPs与串行AD/DA的接口设计

重点介绍了利用DSPs的多通道缓冲串口McBSP实现与A/D、D/A串行接口的设计.TI公司TMS320C67x系列DSPs的McBSP有两种配置方式,一种是配置成串口的模式,一种是配置成通用I/O的模式,本文分别用这两种模式进行了A/D和D/A接口的设计,其硬件及软件的实现方法简单、方便,可节省程序代码空间和CPU运行时间.     

数据库技术在信息管理中应用探讨

随着信息技术及网络技术的快速发展,而数据库技术又是信息技术中最核心的.将数据库技术和信息管理有机结合,能极大提高信息管理的效率,促进我国的信息管理工作有序可持续发展.在信息管理中应用数据库技术,既是我国信息化建设的要求,又是我国各行业各领域有效提高信息管理工作的工作效率和质量的重要途径.本文主要对数据库技术的概念及特点进行简要分析,探讨了数据库技术在信息管理中的具体应用,并提出了提高数据库技术应用的对策.     

基于单片机的智能遥控窗帘系统设计

本设计是基于8位STC89C51单片机设计的智能遥控窗帘.它采用无线遥控控制方式,其中SC2262/SC2272编码解码芯片组成无线发送接收模块;通过控制两个继电器的状态来控制直流电机的正反转实现窗帘的开关控制,并可以根据环境光线的亮度自动控制窗帘的开合状态,通过LED灯指示窗帘当前的运行状态;利用限位开关来控制窗帘停止,防止窗帘过卷.智能遥控窗帘具有报警功能,当感应到有人入侵时,报警提示,处理后,警报解除.     

水利工程景观化设计初探

随着我国水利事业的蓬勃发展,水利工程景观化设计越来越被人们重视。在水利工程中加入人文艺术性建设,将园林景观设计融入到水利工程中,不光为人们提供休闲、观光、度假的良好环境,还能促进水利经济与环境的共同发展。文章简要介绍了当前水利工程的现状及发展趋势,指出水利工程景观化设计的不足之处,从而提出水利工程景观化设计对策,对于提高水利工程景观化设计具有一定的意义。     

基于滑动窗口密度聚类的数据流偏倚采样算法

对于移动计算领域的移动对象轨迹数据流的管理,最普遍采用的技术手段是采样技术,而传统的均匀采样易丢失一些关键的变化数据,造成信息丢失现象.针对这一问题,提出一种基于概率密度聚类的数据流偏倚采样算法.该算法在滑动窗口模型下,充分利用了轨迹数据流自身的分布特性,结合偏倚采样算法思想克服了均匀采样的数据丢失问题.算法首先采用基于数据存在密度的聚类技术将滑动窗口划分为强簇、弱簇和过度簇,然后针对不同的簇给予不同的采样率,进行偏倚采样,进而得到最终的数据流摘要.经过实际数据集的实验检测,证明算法较好地保证了采样质量,并具有较快的数据处理能力.     

基于信息增益特征关联树的文本特征选择算法

传统的信息增益算法在类和特征项分布不均时,分类性能明显下降.针对此不足,提出了一种基于信息增益特征关联树的文本特征选择算法(UDsIG).首先,对数据集按类进行特征选择,降低类分布不均时对特征选择的影响.其次,利用特征分布均匀度改善特征项在类内分布不均对特征选择的干扰,并采用特征关联树模型对类内特征进行处理,保留强相关特征,删除弱相关和不相关特征,降低特征冗余度.最后,使用类间加权离散度的信息增益公式进一步计算,得到更优特征子集.通过对比实验表明,选取的特征具有更好的分类性能.     

机场调度算法的性能分析与研究

针对空中交通堵塞造成的资源浪费问题,提出了几种机场流量管理中地面调度算法。结合机场流量的实际状况,通过理论分析与仿真相结合,对比研究了几种调度算法的性能,并获得了一组有参考意义的数据,对机场实际调度策略具有较高的价值。     

IEEE1451.2的智能变送器模块设计

IEEE1451标准提出一种通用的传感器接口标准,解决了传统传感器与各种网络相互不兼容的问题。本文以IEEE1451标准中IEEE1451.2标准为基础,利用MSP430单片机设计出一个智能变送器模块,可使传统的传感器变为具有通用的接口、能够实现＂即插即用＂功能的智能传感器;同时,利用LabVIEW软件编写的参数配置界面,可以实现对智能传感器内部电子数据表格（TEDS）的配置,为IEEE1451标准智能传感器模块的研制提供了实例。     

基于PCA和粒子群优化算法的焊点缺陷识别

针对生产线上的表面贴装技术(SMT）焊点图像的特点,提出了一种基于PCA和粒子群算法-误差反向传播（PSO-BP）神经网络的焊点缺陷识别方法。首先使用图像处理技术和CCD传感器对PCB焊点图像进行预处理,采用中值滤波、灰度图像增强、全局阈值法等方法,有效抑制噪声干扰并提高了图像对比度,提取出较好的图像特征。然后运用主成分分析法提取包含焊点86.6%特征信息的5个主成分,并输入到经粒子群算法改进后的BP神经网络。通过具体的实验分析,结果表明改进的BP神经网络具有较好的识别分类效果,能够对正常、多锡、少锡、漏焊四种不同类型的焊点进行识别,准确率达93.22%,算法可靠,在实际生产中能够有效的提高检测效率。