基于VW2010芯片的嵌入式多媒体监控系统压缩/解压卡设计

在简要分析了多媒体监控系统发展现状的基础上，提出了一种基于VW2010压缩／解压芯片的多媒体压缩／解压卡的设计方案，给出了基于VW2010的多媒体监控系统压缩和解压卡的硬件结构图以及在Linux系统下VW2010的驱动程序，同时给出了在Linux Redhat7．3下编写的测试程序，并进行了全面的测试。     

基于MPEG-4的嵌入式多媒体监控系统中压缩/解压卡的设计与实现

本在简要分析多媒体监控系统发展现状的基础上，提出了一种基于VW2010芯片的多媒体压缩/解压卡的设计方案，包括硬件设计和Linux下设备驱动程序设计，最后在Linux Redhat7.3下编写了测试程序，并进行了全面的测试。     

蔗糖结晶图像的特征提取与粒度分析

针对目前蔗糖结晶过程仍然依靠人工目测粒度现状,研究了基于计算机视觉的蔗糖结晶颗粒的粒度分析方法.将分割后的蔗糖颗粒图像进行一系列后续处理,完整地分离出蔗糖结晶颗粒与背景,提取蔗糖结晶颗粒的粒度与形状特征参数后进行表面积当量直径的粒度分析.在粒度分布图形表征及其分布矩基础上,计算表征颗粒粒度的重要参数,如均匀度、平均孔径、变异系数等参数.实现用机器视觉代替人工视觉定量定性地分析与计算粒度,避免了人工目测中以经验判断粒度带来的误差.     

基于MATLAB与FPGA的FIR滤波器设计与仿真

数字滤波器是数字信号处理领域内的重要组成部分。通过原理分析和结构对比,本文结合MATLAB工具软件介绍了线性相位的FIR数字滤波器的设计方法,并在Xilinx的FPGA器件上完成设计实现。最后,使用MATLAB和ISE软件对数据进行了分析,证实了设计实现的正确性与可行性。     

基于MPEG-4的嵌入式多媒体监控系统中压缩/解压卡的设计与实现

在简单分析多媒体监控系统发展现状的基础上，提出了一种基于VW2010芯片的多媒体压缩／解压卡的设计方案，包括硬件设计和Linux下设备驱动程序设计。最后在Linux Redhat 7.3下编写了测试程序，并进行了全面的测试。     

基于自适应阈值的提升小波去噪方法

鉴于传统的去噪算法中的阈值很难选取到最优值,设计了自适应的阈值选取器,结合最小均方算法和小渡阈值去噪算法,提出了一种基于LMS算法的小波去噪方法.该方法根据LMS算法来自适应地控制阈值参数,并实现提升小波阈值去噪.仿真结果表明,该方法优于传统去噪方法,可较大程度地减少信号中的噪声,提高输出信号的信噪比,能很好地提取有用信号的特征.     

饮用水溴离子浓度测量装置数据采集系统设计

针对一种基于微波感应的新型饮用水中溴离子浓度测量装置中微弱电压信号采集和分析的需求,设计了一种采集系统,包括信号采集部分和上位机显示部分。信号采集部分对传感器输出的微弱信号的放大和滤波后由C8051F310单片机自带的A/D转换器采集并通过串口发送给LabVIEW编写的上位机,上位机进行数据的接收、分析并显示溴酸盐浓度值。实验表明：该采集系统稳定可靠,可以作为饮用水溴离子浓度测量装置的数据采集系统。     

基于经验模式分解的通信信号异常漂移检测

由于混合数字通信信号包含多个信道，且每个信道的特征不同，数据量相对较大，受到多种干扰的影响，信噪比较低，导致其异常漂移检测精度低。为此，提出多信道混合数字通信信号异常漂移检测方法。采用多线性主成分分析方法对通信信号展开降维处理；利用经验模式分解方法对降维后的通信信号分解，通过IMF能量确定异常漂移分量所处位置，实现通信信号异常漂移检测；建立RBF神经网络非线性滤波器，将信号漂移分量输入滤波器中，完成多信道混合数字通信信号的漂移校正。仿真结果表明，所提方法的信号降维效果好，信号异常漂移检测平均绝对误差较低，数字通信信号异常漂移校正质量高。     

消防给水管道试压注意事项

1.工程概况合肥火车站消防改造工程位于火车站1#站台南侧,分为室外消防给水管及室内消防给水管两大部分,西起铁道大酒店,东至职工通勤口,主干管长约424.4m,材质采用芜湖华亚硬聚氯烯管材,胶圈连接,管道设计压力为1.0MPa。根据《自动喷水灭火系统施工及验收规范》(GB50261-96)6.2.2条之规定:当系统设计工作压力等于或小于1.0MPa时,水压强度试验压力应为设计工作压力的1.5倍,并不应低于1.4MPa,加上监理公司要求试验压力为1.4MPa,所以本工程试验压力选为1.4MPa。2.管道首次试压情况2.1该工程主干道有DN250、DN200、DN150、DN100四种规…     

基于多传感数据融合的变速运行齿轮异常振动故障诊断

变速运行齿轮异常振动故障诊断性能过差会增加汽车维护成本,缩短齿轮使用寿命。为了及时识别齿轮故障,保证汽车变速器总成具有良好的振动特性,提出基于多传感数据融合的变速运行齿轮异常振动故障诊断方法。通过分析多传感器数据融合技术,掌握变速运行齿轮异常振动故障诊断的理论框架,并以此为基础,参考传感器融合模块、特征级并行多神经网络局部诊断模块和终端分类模块,结合变分模态分解、多通道加权融合和单隐层前馈神经网络训练算法,从信号采集、信号特征提取和信号特征分类3个步骤实现变速运行齿轮异常振动故障诊断。实验结果表明：在齿轮发生轻度磨损时,磨损振动信号的幅值在20~40 mV之间,磨损振动信号的频率在0~4 000 Hz区间;中度磨损时,信号的幅值在30~55 mV之间,信号频率在3 000~7 000 Hz区间;重度磨损时,信号幅值在50~70 mV之间,信号频率在6 000~12 000 Hz区间,且各阶段诊断结果均与故障程度的实际转折点吻合。由此可知在各样本数量均相同的情况下,提出的故障诊断方法预测值与真实值均相同,故障程度和故障类型的诊断性能均较好。