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为满足演播厅吊杆和灯具自动控制功能的需求,通过应用VC++技术和研华远程控制设备及串行通信技术设计了一种智能控制系统。介绍了一种应用于研华远程控制设备的串行通信技术,通过组建RS485工业网络,保证了计算机和现场模块的数据通信的可靠传输。 相似文献
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毛东方 《机械制造与自动化》2007,36(1):78-79,82
阐述了电机测试系统中数据采集和传送的基本设计.依据RS232串行通信协议,建立了基于VC 6.0的API函数和汇编语言的通信系统,实现了单片机的数据采集以及PC机与80C196KC单片机的通信.在本系统中,采用数据块传输方法,提高了数据传输的快速性. 相似文献
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电控喷油器检测台控制由两块单片机AT89C52来实现,用户界面由系统计算机来实现。因此研究的实质是计算机和两片单片机通信的实现。用户界面用MFC编写,MSComm控件实现收发数据,单片机使用C51编写代码。目前外部系统机已经可以顺利监控该检测台的运行。 相似文献
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介绍Windows环境下利用一组串行通信线实现多机串行通信的方法,在此方法上完成了上位机控制多台单片机系统的设计. 相似文献
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基于VC++的XCTD串口实时数据采集系统的实现 总被引:1,自引:0,他引:1
以863课题"XCTD投弃式温盐深剖面测量技术研究"为背景,提出了XCTD实时数据采集系统的设计方法.该系统以单片机和PC机为硬件平台,采用高精度16位∑-△A/D转换器AD7705对采集到的信号进行A/D转换,通过串口进行数据通信.介绍了在Visual C++6.0软件开发环境下设计串口实时数据采集软件的方案和步骤,串行通信采用MSComm控件来实现,并给出了关键的代码与注释.测试结果表明该方案具有很好的准确性和实时性,满足课题需要. 相似文献
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文文章介绍了如何利用计算机与已开发好的颜色传感器模块进行通信,硬件上将计算机的RS232串行通讯口与具有颜色传感器功能的单片机开发板上串行口连接;软件上分为两部分:一部分在单片机上,写入能够不断地将颜色传感器反馈来的频率传给上位机的程序;另一部分在计算机上,利用Visual C++在PC平台上开发一可视化应用程序,实现Pc与单片机通讯,显示出实时采集到的频率值并且将该值的变化动态地描绘出曲线。 相似文献
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气体传感器阵列智能测试系统 总被引:1,自引:4,他引:1
介绍了可以进行多种动态测试、具有自动进样装置的气体传感器阵列智能测试系统。系统根据金属氧化物传感器阵列的气敏响应特性,通过计算机的实时控制,实现气体的自动进样和传感器响应信号的数据采集等过程,从而提高了测试的重复性和可靠性。 相似文献
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提出一种基于支持向量机(SVM)的气敏传感器阵列信号处理新方法。SVM作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,从而使得支持向量分类器具有良好的推广能力。该文首先讨论了SVM的基本原理,然后将其作为识别气体种类的分类器。该方法可以得到较高的识别率,能够识别复杂的模式。 相似文献
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阐述了用BP算法处理阵列式气体传感器信号的方法。实验结果证明,神经网络方法具有非线性逼近能力强、识别率较高等特点,是实现智能化检测的很有前途的方法。 相似文献
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《机械制造与自动化》2017,(5)
针对呼吸信号对人体的重要性,研究设计了一种基于PVDF压电薄膜的呼吸传感器,阐述了该呼吸传感器的设计与制作过程。根据呼吸信号特点,设计了相应的信号调理电路,通过检测人体呼吸过程中口鼻之间的气流对PVDF压电薄膜的弯曲变形,获得了稳定的呼吸信号。采用小波软阈值对原始信号去噪,通过设置波峰电压阈值与相邻两波峰间的时间间隔来准确确定波峰,统计了受试者的呼吸次数。实验结果表明基于该PVDF压电薄膜传感器组成的检测系统能够测得稳定的呼吸信号。 相似文献
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可然性气体催化燃烧放热导致催化气体传感器的敏感元件温度升高,由于热耗散和化学反应速度(即催化燃烧的放热速率)与温度的非线性,使得传感器的输出与被测气体浓度(特别是在较高的检测浓度下)呈非线性.采用恒温检测方法,即采用输出反馈调节传感器工作电流以保持传感器温度恒定的检测方法可解决该问题,且可扩大检测浓度范围.对甲烷气体的实验结果表明:其线性浓度范围达到10%. 相似文献
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基于虚拟仪器的思想,研究开发了一套传感器阵列测试系统,用于对各种高速时变场的工程测量。系统包括64个最高采样频率为1MHz、转换精度为3位的模拟通道,以及4个最高采样频率为15.625kHz、转换精度为12位的模拟通道;系统软件采用观察者对象行为型设计模式,通过建立动态图元与实验数据之间的松散耦合实现了图形组态功能。系统与二维光电传感器阵列及电压、电流传感器配合,运用于低压开关开断过程特征参数的测量,直观地得到了低压开关开断过程中电弧的运动情况及电流、电压曲线,并动态仿真了这些特征参数之间随时间变化的相互影响关系。 相似文献
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传感器阵列可同时对多个信号进行测量,而对多个输入信号进行解耦和并行提取是其关键。提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的传感器阵列输入信号逆向提取智能方法,该方法基于结构风险最小化,能够逼近任意复杂的非线性关系且泛化能力强。仿真试验表明,该方法具有拟合精度高、运算速度快、容易实现等优点,适用于对传感器阵列多个输入信号进行解耦和并行提取。 相似文献