S3C2410X以太网接口研究与设计

根据以太网网络信息采集的需要,采用以太网芯片CS8900设计了S3C2410以太网接口。本文研究了以太网接口原理,并结合芯片CS8900详细分析了以太网接口数据收发过程。介绍了与设计相关的控制寄存器和引脚,给出了CS8900A与S3C2410X连接的硬件电路连接图。最后在启动代码U-Boot下实现了以太网接口的初始化。嵌入式开发人员可以根据开发需要借鉴本文的设计思路设计其他的以太网接口。     

GML模式匹配技术研究

GML是基于XML的空间信息编码标准。GML模式匹配技术作为实现应用模式的集成与共享的关键技术,与GML解析机理和实现技术密切相关。本文详细介绍了关于GML模式匹配的概念;给出了匹配方法的步骤、算法及已所实现的模式匹配详细流程,包括语意与结构相似度判断以及权重的设置;最后,对匹配过程中包含的不确定因素进行了分析与讨论。     

基于Struts框架的Web应用系统设计与实现

Struts是基于MVC模型的Web应用软件开发框架,文中阐述了Struts的体系结构及主要组成组件,并以BBS系统实现为实例,讨论如何设计基于Struts框架的应用,同时也分析了使用Struts框架开发web应用的优势。     

基于ARM的RFID中间件系统设计

提出一种基于ARM的支持多通信平台（如Internet、GSM/GRPS和CDMA）的RFID中间件系统设计。这种中间件可通过标准的接口（如RS-232接口、RS-485接口、以太网接口）连接不同厂商、不同类型的读写器（13.56MHz和915MHz）,屏蔽了RFID硬件设备的多样性和复杂性,为上层企业应用系统提供统一的、强大的硬件管理支撑,并通过多通信平台实现中间件之间的通信,为更广泛、更丰富的RFID应用奠定了基础。     

基于嵌入式μC/GUI的图形特技应用研究

μC/GUI是一种用于嵌入式应用的图形支持软件,它给任何使用图形LCD的应用程序提供了一个不依赖于处理器和LCD控制器的图形用户接口.主要提出了μC/GUI的硬件平台构建,讨论了ARM7芯片S3C44BOX与LM7M632的硬件接口和软件设计,并在此基础上提出了一种基于嵌入式μC/GUI实现的图形特技算法,最后给出了实验结果.     

基于C8051F310的电力机车电机无线监测系统

本文利用C8051F310单片机、RF收发模块和单总线温度传感器设计了一个服务于电力机车的电机状态监测系统。系统利用单片机片内AD器件和单总线温度传感器来完成电机参数的数据采集。数据暂时存放在片内开辟的缓冲区,之后通过SPI接口发送给RF收发模块并发射至接收端,接收端通过一块相同的RF模块接收数据并通过串口将数据传至上位机进行后端处理。     

基于C5.0决策树算法的西北干旱区土地覆盖分类研究——以甘肃省武威市为例

西北干旱区面积广阔,由于土地利用类型多样,成因复杂,对环境变化敏感、变化过程快、幅度大、景观差异明显等特点,在影像上表现出的“同物异谱”现象明显 |利用常规目视解译、监督非监督分类、人工参与的决策树分类等方法在效率或精度等方面各有其缺陷。采用机器学习C5.0决策树算法,综合利用地物波谱、NDVI、TC、纹理等信息,根据样本数据自动挖掘分类规则并对整个研究区进行地物分类。机器学习的决策树可以挖掘出更多的分类规则,C5.0算法对采样数据的分布没有要求,可以处理离散和连续数据,生成的规则易于理解,分类精度高,可以满足西北干旱区大面积的土地利用/覆被变化制图的需要。     

液剂视频序列中运动异物的模糊自适应分割

运动异物的正确分割是实现液剂自动检测的关键.提出一种基于帧差图空间方差和方差梯度的液剂异物模糊自适应阈值分割算法.首先将4帧序列图像差分得到的2幅帧差图分为5×5的图像块,计算2幅帧差图对应图像块间的方差和方差梯度,并以两者的乘积构成新特征图;然后使用自适应阈值对新特征图进行运动异物分割和提取.为使阈值能够跟随图像块灰度变化,阈值的调整采用模糊推理依据方差和方差梯度变化自适应实现.实验及实际测试结果表明,该算法能够满足低对比度和局部光照变化的液剂异物实时检测要求,是一种实用有效的图像分割算法.     

主动声纳空时自适应混响抑制方法

为了提高主动声纳混响抑制能力,研究了空时自适应混响抑制方法.分析了运动(静止)平台混响多普勒频率的空时二维分布,并在此基础上研究了降雏空时自适应(时空级联处理)抑制运动(静止)平台混响方法.理论分析与湖试数据研究表明:时空级联处理方法对运动平台还是静止平台都具有较好的混响抑制性能,特别是其处理的优势在于抑制运动平台的混响.在高速运动的声纳中,利用空时自适应方法抑制混响,提高检测能力具有现实意义.     

一种空间自适应正则化MAP超分辨率重建算法

提出一种简单、通用的基于正则化技术的自适应MAP超分辨率重建算法。与以往算法不同,该方法引入了局部空间自适应正则化参数,弥补了传统算法对图像自身的局部特性缺乏考虑的不足。算法通过迭代的方式,利用中间重建结果不断对正则化参数进行更新,并最终得到重建图像。实验结果表明,该方法可以根据不同图像序列的特点以及图像的局部灰度特性,自适应地确定相应的正则化参数,并找到最优解,有效地保护了高分辨率图像的细节信息。