面向 PDR 定位系统的多层感知机 IMU 阵列数据融合方法

为提高低成本惯性测量单元(intertial measurement unit,IMU)阵列的行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)定位 精度,首次提出了采用多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)实现低成本 IMU 阵列数据融合的算法,通过将自主设计的 IMU 阵列和高精度 IMU 同步运动来获得 IMU 阵列的测量数据(包括三轴加速度和三轴角速度)和高精度 IMU 的测量数据,以高精 度 IMU 的测量数据作为标签,利用 MLP 将 IMU 阵列的测量数据融合,预测出物体的实际加速度和角速度,并用定位算法进行 验证。 在定位实验中,使用 MLP 融合后的预测数据的 PDR 定位精度比使用单个 IMU 测量数据的 PDR 定位精度提高了 33. 9%;比使用简单平均处理的 IMU 阵列测量数据的 PDR 定位精度提高了 20. 8%;比使用最小二乘法融合的 IMU 阵列测量数 据的 PDR 定位精度提高了 11. 6%,证明了本文所提出方法的可行性和有效性。     

VxWorks实时操作系统下 BSP

文中介绍实时操作系统VxWorks中BSP的概念,以及开发BSP必须要了解的交叉调试环境、系统的启动过程、VxWorks Image的分类以及BSP文件的组成等内容.     

基于PCNN区域分割的图像邻域去噪算法

针对小波图像去噪方法中使用的NeighShrink方法,本文提出了一种有效的保护图像边缘的图像去噪算法.主要改进了NeighShrink方法中固定的邻域范围,根据图像自身的性质,自适应分割成不同的邻域对图像进行去噪处理;并进一步结合小波层内相关性,对各个不规则邻域加上固定的窗口,选择了几何距离更为接近且在同一不规则邻域内的系数,以完善NeighShrink方法.该算法采取平稳小波对含噪图像进行分解,以保持相位不变性,并对低频子带利用脉冲耦合神经网络模型进行图像分割,按照一定的规则将性质相似的像素点相接,得到原图像分割后的信息.在处理过程中利用得到的分割信息对边缘予以保护.实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留了图像的边缘信息,是一种有效的去噪方法.     

基于稀疏训练点和指纹重构的室内可见光三维定位算法

目前构建基于机器学习的室内可见光定位模型主要依赖于光电二极管和指纹数量,为了降低指纹采集的复杂度,提高定位精度,提出一种基于指纹矩阵稀疏重构的室内三维可见光定位算法。该算法利用极限学习机训练稀疏采样点,采用奇异值分解和交替方向乘子法求解稀疏指纹矩阵的重构问题。该算法可以有效降低指纹的采样率,同时可以基于极限学习机算法较强的泛化能力提高定位速度和定位精度。在此基础上,由于可见光的多径反射等因素的影响,定位区域的边界定位误差大于内部定位误差,通过引入一种边界修正定位算法,可以有效降低边界定位误差。仿真和实验结果表明,与传统的机器学习算法相比,该算法在减少其所需指纹数量的同时,具有更高的定位速度和精度。     

基于边缘检测的邻域加窗图像去噪算法

针对目前图像去噪算法中,消除噪声的同时又破坏边缘细节信息的问题,本文提出了结合边缘检测及邻域加窗的新算法.该算法采取平稳小波基以保持相位不变性,对低频和高频子带进行边缘检测,并将检测后的边缘信息选择后融合,即可得到原图像近似的边缘信息.依据小波方向性特点和层内相关性原理,对不同的子带在非边缘信息处采用不同的模板进行加窗处理.实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留了图像的细节,较好地复原了图像.     

基于自适应邻域系数的小波图像阈值降噪

利用小波系数的层内相关性原理,并结合广义高斯模型,提出一种自适应邻域的阈值去噪方法。该方法通过计算以待处理系数为中心的不同邻域内的相关度系数,选择相关程度最好的邻域。对该方法中选择的邻域尺寸进行统计,发现分解的层次越高,较大的邻域出现的概率越大,这有利于保护边缘信息。实验结果表明,该方法优于固定邻域及阈值改进的邻域阈值方法,是一种有效的去噪方法。     

基于MODBUS协议的医药环境监测系统的设计

药品储存环境的好坏会直接影响药品的质量.针对这一情况,在配备了温湿度记录仪的基础上,对MODBUS协议进行了深入的研究,设计出了应用RTU传输模式的医药环境监测系统.当药品仓库的温湿度数据通过RS485总线传给PC时,上位机软件对数据进行处理最终以曲线形式实时显示并将数据保存到Access数据库中,当温湿度数据超出预先...     

JTAG调试技术及其ARM仿真器应用

文中在介绍JTAG调试技术的基础上,介绍一种JTAG ARM仿真器,并给出应用实例.     

最小系统END网络驱动程序

文中介绍在自制最小系统开发板上VxWorks嵌入式操作系统的END(Enhanced Network Driver,增强的网络驱动程序)的开发过程.这个方法也适用于其它嵌入式硬件平台的vxworks网络驱动程序的开发,为从事该项研究的技术人员提供了一个有效的参考模型     

结合平稳小波变换和形态学的图像去噪算法

图像噪声去除是否有效将直接影响后续图像处理的质量,为了在消除噪声的同时保持图像边缘细节,提出一种结合平稳小波变换及形态学处理的新算法。该算法利用平稳小波相位不变性的特点,充分考虑小波系数的层内相关性;同时结合形态学的方法对图像的边缘信息进行估计;最后通过选择性质相似的区域进行阈值去噪。实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又有较好的视觉效果。