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本文介绍智能冰箱(内嵌WiFi模块)的WiFi自动检测系统软硬件的设计与实现。着重介绍了测试系统的基本组成和原理,该系统已在公司冰箱生产测试线投入使用,取得了较好的经济和管理效益。  相似文献   
2.
本文针对智能产品配网绑定耗时偏长又极难排查的行业性问题,对业界应用最广的“Soft AP”和“快联”机制进行细致分析后,提出了通过智能手机终端、智能产品终端、智能产品服务后台联合抓包来定位配网绑定时效问题的方法.将该方法应用于智能热水器、智能空调等产品后,成功定位到影响配网绑定时效的关键环节和因素.以此为依据的优化措施有效降低了产品配网绑定的耗时,显著提升了用户体验.  相似文献   
3.
近年来,变频技术大量应用在家电产品中,如空调、冰箱、洗衣机、热水器等。变频技术的应用能给家电带来节约能耗、降低噪音等如多优点,但同时由于其本身的技术特性,变频技术的应用也对整个电力系统或其他电器带来了电磁干扰,造成家电运行不正常的负面影响。本文以变频冰箱为实例,论述了变频技术产生干扰的原因、种类及解决措施。  相似文献   
4.
传统电机参数辨识采用固定脉冲宽度调制(PWM)波占空比。该方法导致电流大小不可控,而辨识电流大小又直接影响辨识准确性。为此,提出新的参数离线辨识方法,采用恒电流辨识原理并检测电机相电流,控制辨识电流在给定值附近波动,解决了电机辨识电流不合适问题。设计了续流二极管和IGBT电压模型,d轴和q轴电感辨识都采用在270°而非0°进行辨识,以此提高了辨识精度。最后,在变频冰箱上进行验证并与原来数据进行对比。该方法很好地解决了冰箱电机带背压条件下,电机d、q轴电感辨识不准确、辨识时间长等问题,试验结果证明了该方法的可行性和有效性。  相似文献   
5.
本论文提出了一种能快速、精准用于人脸检测的特征即分开Haar特征(Separate Haar,简称Sep-Haar).本文研究过程中有3个关键贡献,第一是提出"分开Haar特征",即在Haar特征矩形之间添加了一个不关心的区域,可通过这个算法得到一些更有效的特征.第二是为这个不关心区域选择最好宽度的算法,这个算法用于减少学习特征的总数量,以减少内存的使用.第三是同样通过Adaboost算法应用,采用Sep-Haar特征能使用较少量的特征而得到最好的误报率.基于此研究结果,本文也提出了一种新分类器,每个阶段都有较小的误报率,实验结果表明使用该特征能够在减少检测时间情况下提高命中率.  相似文献   
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