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传统的数据采集系统一般在FPGA平台或ARM平台进行研发.对于系统的两大研发重点:时序驱动设计以及传输控制设计,采用单一平台的方案均存在不足.为此,本文提出了 一种灵活的开发思路,联合FPGA与ARM的固有优势,采用ZYNQ作为主控芯片.ZYNQ的PL(FPGA)部分完成A/D驱动开发,ZYNQ的PS(ARM)部分搭载... 相似文献
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围绕柔性压力传感器阵列在弯曲且温度变化的物体表面进行压力测量时会表现出复杂的压力特性,提出了基于深度相机与红外相机的传感器联合补偿装置,介绍了联合补偿装置获取各传感单元补偿参考量与计算真实压力值的方法。采用COMSOL软件对柔性压力传感器阵列进行仿真建模,搭建了各传感单元弯曲应变量各不相同的仿真场景,生成了弯曲应变与温变联合补偿模型的样本集。构建了基于BP神经网络的柔性压力传感器阵列弯曲应变与温变联合补偿模型,经计算验证,压力补偿值与真实值之间的相对误差百分比控制在0.4%以内,补偿效果明显,满足了各传感单元弯曲应变情况不同需要实现精准补偿的需求,对于柔性压力传感器阵列的实际应用具有借鉴作用。 相似文献
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高速多路实时数据采集处理系统设计 总被引:5,自引:1,他引:5
介绍了以(PLD)为核心处理芯片的多路数据采集系统的实现方法。该系统通过高速状态机直接将采样数据储存到高速缓冲SRAM阵列中,然后再转存至低速存储器(SDRAM)中,再由CPLD构成的滤波器进行数据处理,整个系统由CPLD和单片微控制器进行联合控制。采用3块TI公司的8位80MSPS的高速单流水线A/D芯片TLV5580采集数据,通过延迟流水采样技术可实现对24路通道,最高采样率为240MHz的模拟信号的采集和处理;采用ALTERA公司的CPLD芯片EPF10K10AFC256-1实现数据处理。通过仿真和调试运行,验证了复杂的数据处理过程被大大简化了,整个系统高速、紧凑,具有良好的抗干扰性。 相似文献
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《传感器与微系统》2019,(10):57-60
针对制备同时具有高灵敏度和大工作范围的柔性压力阵列传感器的挑战,以无尘纸作为基底,采用石墨烯—碳纳米管导电涂料和聚二甲基硅氧烷(PDMS)进行混合作为涂层,利用PDMS的粘性与涂料的导电性进行电气连接,使用激光切割进行阵列设计,高灵敏度(3.29 kPa~(-1))、大工作范围(0~45 kPa)的压力阵列传感器研制成功,同时纸基材料不易连接的问题也得到了解决。该传感器不仅可以用于检测大幅度的肢体运动,还可以用于探测细微的人体动作。由于该传感器具有柔软、灵敏度高、制造工艺简便、成本低、电气连接简便等优点,显示了其在可穿戴传感器领域和智能机器人触觉领域的应用潜力。 相似文献
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为解决多通道高速同步采集记录系统中的通道扩展、采集同步等问题,建立一个采用通用接口、模块化可扩展的高速同步记录系统。由时钟模块输出同步时钟并触发信号控制采集模块,数据在主板控制器下通过 PCIE接口写入存储模块,时钟模块一级级联实现128路采集记录。在此架构下,设计采集模块上的FPGA逻辑结构,实现多种触发和采集功能。经实例测试验证,该系统实现了14 bit 180 M Hz连续采样,同步性能稳定,通带较平坦。 相似文献
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Sitting posture recognition is essential in preventing work-related musculoskeletal disorders (WMSDs). WMSDs are of huge concern for office workers whose working process is averagely 81.8% sedentary. Prevailing studies have utilized cameras, wearables, and pressure sensors to recognize sitting postures. The cameras and wearables can achieve accurate recognition results, while personal privacy concerns and inconvenience for long-term use impede their adoption. Meanwhile, the pressure sensors are privacy-preserving and convenient. However, they cannot accurately recognize the sitting posture with different states of the trunk, head, upper extremity, and lower extremity. Considering the pros and cons of those approaches, this study proposes a novel privacy-preserving and unobtrusive sitting posture recognition system, which combines a pressure array sensor with another privacy-preserving sensing technology, i.e., an infrared array (IRA) sensor. Moreover, a deep learning-based sitting posture recognition algorithm is developed, which adopts a feature-level fusion strategy and does not require a complex handcrafted feature extraction process. Based on the ergonomics studies, ten daily sitting postures with the states of different body parts are selected. This system achieved an overall 90.6% accuracy using the leave-subject-out validation approach based on the self-collected dataset from 21 subjects. It has a great potential for privacy-preserving and unobtrusive related applications for sitting posture management. 相似文献
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