智能户外广告灯箱控制系统设计

该系统研究了一套智能户外广告灯箱控制装置制作,该控制装置采用节能LED作为灯箱光源,已达到节能效应,灯箱可自动记录浏览该广告的人数,实现对灯箱广告效应的量化,灯箱根据周围环境,自动调节LED亮度,实现智能广告,采用遥控方式对灯箱进行修改设置,充分体现灯箱智能化。     

基于PLC的沙集闸自动化远程监控系统设计

介绍了采用可编程逻辑控制器(PLC)技术的沙集闸自动化远程监控系统基本结构、设计方案、监控系统控制策略、监测内容、辅助功能、PLC的技术特点以及节制闸闸门升、降流程.     

基于阈值的彩色目标图像的提取与测量

幅彩色图像提供了很多不同的信息,但是为了更好地研究我们所感兴趣的目标图像,需要将它们以图像斑块的形式单独提取出来,从而排除研究所不需要的干扰信息和背景信息,使得研究上作更容易、更准确。通过合理的选取阈值及提取关系,如大于等于阈值、小于等于阈值等,可从图像中提取研究所关心的目标图像及其边界,并测量所提取的目标图像的总面积及目标图像各斑块的面积和周长,由此可研究其分布规律与分布密度;并可在测量的基础上对目标图像斑块进行统计,统计出在一定面积或周长范围内目标图像斑块的个数,为相应的研究提供定量分析。     

会计信息化系统注册码设计创意

在会计信息化系统中,密码（口令）与注册码作用不同,密码一般是开发者预设初值,用户购买时都一样,用户使用时修改,以便分工划分权限。而注册码是开发者根据用户某属性预设,所有的用户都不同,目的是防止非法使用。注册码设计比密码设计略复杂,这方面的内容公开的很少,本文进行介绍。     

无模型控制系统在丁辛醇装置中的应用

介绍了大庆石化公司化工二厂丁辛醇装置羰基合成反应器丙烯流量系统的无模型控制方案.工艺流程分析可知,该系统是一个大时滞、强干扰的复杂系统,在Honeywell公司的DCS控制下,许多环节不能实现自动控制.采用无模型控制方法对原DCS进行了改造,用无模型控制算法代替了DCS中的PID算法,制定了无模型控制方案.实际应用结果表明,该系统实现了闭环稳定控制,提高了产品的质量,创造了较高的经济效益.     

基于卷积神经网络学习的盲突发通信信号检测方法

为了解决工程应用中传统数字信号处理方法对于低信噪比条件下盲突发通信信号检测存在检测正确率低和虚警率高的问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的突发通信信号检测方法。该方法将传统数字信号处理提取检测特征与CNN深度学习结合,提高了低信噪比条件下突发通信信号检测的正确率,降低了虚警率。对比实验表明,对于QPSK突发通信信号,该方法比多分辨分析数字信号处理方法性能提高大约4 dB,比自适应门限能量数字信号检测处理方法性能提高大约8 dB。     

面向植被边坡的地基SAR高相干点选择

基于高相干点进行相位分析,才能有效保证地基SAR（Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达）形变测量的准确性。在差分干涉测量领域中,广泛使用幅度离差法,可以有效地选择出岩石、建筑物等PS（Permanent Scatterer,永久散射体）点作为高相干点,但对于植被边坡,采用该方法选择出高相干点数量较少,不利于差分干涉处理。在星载SAR领域,普遍采用StaMPS方法解决植被边坡的高相干点选择问题。本文探索了StaMPS方法在地基SAR领域的适用性,提出采用非PS点来计算相干系数门限,并引入DS（Distributed Scatterer,分布式散射体）选择技术,进一步提高了高相干点的数量。对一处植被边坡的实验结果表明,相比于幅度离差法和StaMPS方法,改进方法在提高高相干点数量的同时,有效保证了其相位质量。      

基于FPGA的脉冲神经网络模型设计与实现

现有的脉冲神经网络模型软件模拟通常具有处理速度慢、功耗高的缺点,同时利用硬件电路实现则具有开发难度大、灵活性差的缺点.为了探索合理实现脉冲神经网络模型的途径,在己有研究成果的基础上综合考虑两种方案的优缺点,提出了利用软件库模拟脉冲神经元数学模型以及网络的拓扑结构、并将网络运行时的关键计算任务以计算内核的方式交由基于OpenCL的FPGA并行计算的新思路.主要工作为:使用模块开发方式对脉冲神经网络软件开发库和OpenCL开发库进行了扩展、并将软件开发库中的重要模块重构成FPGA计算内核,使得软件开发库能够调用FPGA执行计算任务,最终达到利用两个库构建运行网络模型时能够同时满足易于开发、灵活性高、处理速度快、功耗低等要求的目的.基于MNIST图像数据集的图像分类实验表明,同一网络模型拓扑结构下,与在GPU上的软件模拟相比,提出方案的图像分类准确率并没有下降,同时以略微牺牲运行性能为代价,参考功率降低了约63.6%.     

面向复杂大气扰动的GB-InSAR相位误差补偿方法

大气扰动是地基干涉合成孔径雷达（GB-InSAR,Ground-Based Interferometric Synthetic Aperture Radar）测量的主要误差源之一。在复杂大气条件下,常规的大气相位补偿方法不再适用,本文提出了一种基于PS（Permanent Scatterer,永久散射体）技术的改进方法。该方法首先通过Delaunay三角网建立临近PS对,分析各临近PS对的差分相位序列标准差,实现PS集合中的噪声点或部分形变点的滤除;然后根据气象数据估计出参考大气相位序列,通过计算剩余PS的干涉相位序列与参考大气相位序列的MIC（Maximal Information Coefficient,最大互信息系数）,结合空间维相干系数,采用双阈值实现稳定 PS的选择;最后采用Kriging插值拟合方法,实现复杂大气条件下的大气相位估计。采用本文所提方法,对九道拐区域实测数据进行了处理,相比于常规方法,有效降低了大气相位补偿误差,保证了GB-InSAR的形变测量精度。      

基于有序介孔碳/PDDA固定化漆酶的邻苯二酚传感器性能研究

采用有机交联水性环氧树脂为碳源,以SBA-15为模板,制备了有序介孔碳(OMC),并对其电化学性能进行研究。透射电镜结果表明其具有典型的二维有序六角介孔结构,孔径大约为3nm。电化学测试结果表明OMC/Lac/Au电极对邻苯二酚具有很好的电催化氧化活性。将OMC应用于构建漆酶生物传感器,结果表明,传感器对邻苯二酚的线性检测范围为0.67~8.59μmol/L,灵敏度为0.349A/(mol/L),检测限为0.117μmol/L。