基于物联网的智能室内定位送水系统设计

随着物联网技术的发展,机器人已广泛应用于生产和生活之中。自动送水机器人作为一种智能饮水系统,可应用于办公区域、医院、家庭等多种场所,智能化地为人类提供饮水服务。本文设计了一款智能室内定位送水系统,可以实现水杯定位、转向前行、自动添注水等功能。系统以UP Squared处理器为设计平台,扩展了UWB定位、Zigbee无线传输、陀螺仪、机械臂等功能模块。采用MPU6050 模块进行旋转角度感知,PID算法控制机器人旋转；基于电流磁效应和电磁感应定律感知水杯位置；采用超声波模块对出水口上升的高度和水杯中水位进行检测。通过实验测试了系统的定位、方向调整、测距、功耗等多项参数以及送水全过程,结果表明,系统具有定位准确、转向快速平稳和功耗低等特点,达到实际应用于室内智能定位送水的技术要求。     

基于图像的三维模型老化效果模拟

老化效果的模拟对三维模型真实感的研究至关重要,以生锈效果为例,通过建立老化图像分类库,对不同类型图像提取纹理特征并保存,根据要模拟的物体所处的环境设置老化特征的权重,按权重合成纹理。此外,还允许用户设定约束纹理的位置。最终实现具有多种老化效果的三维模型渲染,该方法具有用时短效果好的特点。     

缺陷对石墨烯电子结构的影响

基于第一性原理计算方法,通过密度泛函理论（DFT）和广义梯度近似（GGA）对本征及含有缺陷的石墨烯超晶胞进行了电子结构的计算,研究了多种缺陷对石墨烯电子结构的影响。研究发现,多种缺陷均使石墨烯能带在费米能级附近出现缺陷态对应的能带,并导致其能隙有不同程度的增大,而且与之对应的态密度也随之发生相应的变化。其中,Stone...     

采用磁控溅射法在Si(100)生长InN薄膜及其禁带宽度与拉曼的测试

本文采用磁控溅射法在Si(100)衬底上生长出高取向性和多种微观形貌的InN薄膜,其中铟作为铟靶,氮气作为氮源。x射线衍射(XRD)法和x射线光电子能谱(XPS)表明所有衍射峰和标准的纤锌矿晶型的InN一致,并且在 (101), (100)和(002)方向具有极高的取向度。扫描电子显微镜(SEM)和能带衍射谱表明,可以生长出高质量的不同微观结构的InN晶体薄膜,尤其是溅射功率为60W,溅射压强为0.4Pa时表现为标准的正六边形结构。在室温下并且激发波长为λ= 633的拉曼测试表明,可以通过E₂(High)峰计算出InN薄膜的应力,由于微观结构的不同导致应力值也不同,A₁(LO)峰值比较低是由于迁移率较高导致。紫外吸收测试可以计算出的能带宽度分别为1.07 eV,1.13 eV,1.32 eV。XRD、SEM、XPS、霍尔效应,紫外吸收和拉曼光谱证明生长出的不同微观结构的薄膜可以适应各种需求的传感器和其他设备。     

针对合成孔径雷达图像的新型LOG边缘检测算法

传统LOG边缘检测算法对合成孔径雷达图像进行边缘检测时,对噪声敏感,同时也易损坏部分低强度边缘。针对这一问题,提出了一种新型的 LOG边缘检测算法,首先采用双边滤波和自适应中值滤波来代替传统LOG算子中的高斯滤波,再计算平滑后图像的拉普拉斯,最后提取运算后的零交叉点作为图像的边缘。仿真实验表明,本文方法在脉冲噪声环境下具有显著的去噪效果,而且能较好地保护边缘,提高了检测精度,相对传统LOG算法具有更好地检测效果。     

基于时间序列的蜂窝网络能量优化方法

针对移动终端在蜂窝网络中的能耗过高问题,提出了一种基于时间序列的能量优化算法--平衡优化算法（BOA）.该算法对移动终端在蜂窝网络中传输的数据块建立自回归滑动平均模型,通过预测下一个数据块的到达时间来动态调整尾巴时间,达到降低能耗的目的.实验结果及分析表明,BOA能达到93.86%的模型匹配率;相比于原标准下的Fixed-tail算法,能达到42.25%的能量优化效果,且用户使用移动终端时间越长,能量优化效果越好.     

基于鲁棒主成分分析的Canny边缘检测算法

为提高图像边缘检测的准确性和鲁棒性,提出一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)的Canny边缘检测算法。该算法对图像进行RPCA分解得到图像的主成分和稀疏成分,利用Canny算子对主成分进行边缘检测,从而实现对图像的边缘检测。该算法将图像的边缘检测问题转化为图像主成分的边缘检测问题,消除了图像信息中“污点”对检测结果的干扰,抑制了噪声。仿真实验结果表明,该算法在边缘检测的准确性和鲁棒性方面优于Log边缘检测算法、Canny边缘检测算法和Susan边缘检测算法方法。     

基于密度和最近邻的Kk-means文本聚类算法

初始中心点的选择对于传统的K-means算法聚类效果影响较大,容易使聚类陷入局部最优解。针对这个问题,引入密度和最近邻思想,提出了生成初始聚类中心的算法,将所选聚类中心用于K-means算法,得到了更好的应用于文本聚类的DN-K-means算法。实验结果表明,该算法可以生成聚类质量较高并且稳定性较好的结果。