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基于FPGA的同步时钟报文检测电路的设计 总被引:1,自引:1,他引:0
时钟同步技术是解决基于网络的分布式测控系统完成同步测控任务的关键技术,IEEE-1588协议是一种应用于分布式测量和控制系统中的精准时钟同步协议.提出了一种基于IEEE-1588协议在以太网物理层和MAC层之间的介质无关接口(MII/RMII)处检测同步报文的策略和实现精确时间标记方案[1],在此硬件支持方案和方法的基础之上,充分利用FPGA宏模块资源采用较为简便实用的方法设计实现了同步报文检测电路,该部分电路的设计是采用硬件时间标记方案实现IEEE1588高精度时钟同步的基础.在QuartsII 7.2平台下对设计电路进行优化综合和时序仿真,通过在线实时检测验证了电路设计的正确性.初步验证结果表明设计达到课题要求,应用性能良好. 相似文献
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针对大规模分布式传感器网络提出一种拓扑三级分簇结构优化算法. 通过引入传感器休眠模式, 并考虑到分簇数目较多的情况, 对多个簇头节点采用生成最小刚性图的方法进行拓扑优化, 以实现传感器网络整体能量均衡,使传感器网络具有较好的连通性和鲁棒性. 仿真实验表明, 与已有相关算法相比, 采用所提出的算法可使网络延缓出现节点死亡现象, 有利于实现网络负载均衡, 并且网络中节点整体存活时间较长, 从而延长网络的生命周期.
相似文献94.
目的 古画隐藏信息是包含在画作中的一种微弱信息,对于文物鉴定与修复具有非常重要的意义,如何快速无损准确提取古画中微弱的隐藏信息是目前研究和应用的一大技术难题,本文利用高光谱成像技术快速无损提取古画隐藏信息。方法 对古画进行高光谱扫描成像,得到短波红外波段(1 000~2 500 nm)的高光谱立方体数据,联合多种光谱匹配技术分析古画中人物头冠颜料种类;利用主成分分析技术,提取古画头冠周围涂抹痕迹。结果 通过多种光谱匹配算法对颜料进行分析,确定了颜料种类,并对匹配算法进行了对比,结果表明在颜料混合的情况下,光谱匹配算法仍能够有效的识别出混合颜料的端元种类,光谱信息散度与光谱角的匹配算法SID_SA匹配精度可以达到0.096,相比其他匹配算法,效果最好;利用主成分分析技术分层剥离主要背景信息后,头冠周围位于画作底层的涂抹信息得到了加强,可以有效地区分背景颜料信息与涂抹信息,提取隐藏信息。结论 高光谱分析技术对古画隐藏信息的提取有很好地识别效果,能够准确提取绘画颜料种类,发现绘画过程中的涂抹等痕迹,特别适用于混合颜料的种类识别与画作底层信息提取,发掘画作隐藏信息,为文物保护修复与鉴定提供支持。 相似文献
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