基于SOPC的射频卡实时消费记录系统设计

基于使用户刷卡消费的数据可进行采集存储的目的,采用了在FPGA平台上设计一种射频卡实时消费记录系统的方法。该系统采用了FATFS文件系统,可将用户数据及时保存到SD卡之中。通过对软硬件模块和上位机的设计,采用FPGA为开发平台,对用户刷卡消费的记录写入到SD卡中。利用SD卡的移动性,可方便地实现与计算机的数据交换,达到数据分析的目的。此法便于客户对消费记录的核对,具有实际商业价值。     

纺织产品生命周期评价研究进展

为揭示纺织产品生命周期评价研究进展,以中国知网（CNKI）数据库和Web of Science核心数据库中纺织产品生命周期评价文献为数据源,对文献的发文量、发文作者和载文期刊等进行统计,并对文献中的核算产品、核算边界、核算数据和结果评价等进行探讨。研究发现：2002—2020年纺织产品生命周期评价的研究文献数量整体呈上升趋势;中文文献中,东华大学的核心作者数量、发文量以及文献被引次数最多,英文文献核心作者集中于欧洲;《纺织导报》和Journal of Cleaner Production分别是中文和英文文献载文量最多的期刊;文献集中于天然纤维尤其是棉纤维类纺织产品的环境影响评价,对化学纤维类纺织产品的生命周期评价研究相对较少;纺织产品生命周期评价研究没有统一的核算边界和高质量的区域化数据库,评价指标体系尚未统一化和标准化。     

用于塑料管道内检测的无线图像采集系统

为改善塑料管道内检测在工程应用中的实际效果,提出一种轮式无线管道图像采集机器人系统。系统针对管径180～200mm的塑料材质管道设计,采用无线图像采集装置对管道内部图像进行实时采集,采用图像处理技术实现对塑料管道内表面缺陷的自动识别与分类。系统对保持机器人灵活性与保证机载摄像头稳定成像作出考虑,并通过SI4438无线模块来实现无线交互功能。经实物测试,基于该系统的无线机器人表现良好,能够稳定地采集管道内图像并检测出缺陷并完成标记任务,提高了检测工作效率。     

低碳理念下体育场直流供配电系统的优化改造

针对体育场馆举办赛事与未举办赛事期间电力峰谷差较大、电力负荷变化幅度较大,不利于直流供配电系统可持续运行的问题,该文进行了体育场馆绿色低碳直流供配电系统改造研究。通过构建体育场馆绿色低碳直流供配电系统改造安全域模型、设置直流供配电系统馈线与换流站约束条件并进行直流供配电系统柔性控制,提出一种新的改造方案。通过实例证明,新的改造方案可有效降低电力峰谷差,并使电力负荷变化更平缓。     

茶叶中脂肪酸及其对香气的影响研究进展

综述茶鲜叶、成品茶中脂肪酸的种类、含量研究,在茶叶加工过程中脂肪酸氧化降解及其对茶叶香气品质的影响,也对茶叶中脂肪酸的研究方法作出了总结与展望,以期为深入研究茶叶加工、贮藏等工艺对茶叶品质的影响、改善茶叶的品质等相关研究提供参考。     

基于需求层次理论的传统文化特色食品包装设计

目的具有传统文化特色的食品包装设计已经成为当今设计的趋势,如何挑选适合食品包装设计的传统文化元素,并准确地把握用户需求,获取用户需求的重要度,提高包装设计的满意度,已成为传统文化食品包装所面临的问题。方法提出了基于需求层次理论的传统文化特色食品包装设计因素分析方法,详细阐述了用户需求层次的五个方面及具体需求,在对用户需求进行分解的基础上,运用层次分析法,构建了食品包装设计因素层次结构模型。通过建立判断矩阵和相对重要度计算,确定了用户需求的权重并排序,及其一致性检验,从而获得了设计因素的相对重要度。并依据食品包装需求建立了相应的传统文化元素库,根据调查问卷结果选择了相应的传统文化设计元素进行设计。结论以某款月饼包装设计项目为例,根据用户调研所选择的传统文化元素对其进行了设计,并通过对设计因素的重要度排序,明确了设计方向,指导了设计方案的优化和改进,运用模糊综合评价方法对所生成的方案进行了评价,完成了最终的设计方案,验证了所提设计因素分析方法的可行性和有效性。     

噪声对边缘定位精度的影响

针对噪声对图像边缘检测等过程带来的极大干扰严重地影响了图像质量的问题,研究图像中所混有的白噪声对边缘定位精度的影响。采用一维灰度矩法与高斯拟合法这两种亚像素边缘定位法进行比较、分析,分别讨论了两种算法在偏移量不变、不同信噪比情况下,噪声对边缘定位精度的影响。实验结果表明,在对受噪声影响的图像进行边缘检测时,采用高斯拟合法能够有效地抑制噪声,提高检测精度,在信噪比SNR≥30dB时的分辨率精度能达到0.02个像素,而一维灰度矩亚像素边缘法无法达到该精度。     

高斯型点扩散函数边缘拟合模型的研究

采用高斯型点扩散函数拟合方法与理想边缘做卷积得到边缘模型,基于该模型对黑白棋盘的像的边缘像素灰度分布进行拟合,通过比较高斯型点扩散函数与贝赛尔型点扩散函数的拟合效果,研究表明利用高斯型点扩散函数拟合获得的拟合参数比后者更接近给定的初始拟合参数值,边缘拟合效果更好。     

基于多视图注意力机制的多维度价格预测模型研究

传统的股票价格预测模型只针对单一维度价格进行预测,忽略了多维度价格之间的复杂关系。因此,为了更好地对股票价格进行准确预测和为决策者提供前瞻性信息,提出了一种新的基于多视图注意力机制的多维度价格预测模型。通过多视图的深度可分离卷积网络学习多维度股票价格潜在的复杂的输入—输出关系,更好地提取股票价格的时空特征,实现时空数据的智能关联,并使用注意力机制进一步提升模型的预测性能,进而通过时空多维度的股价历史数据来预测单和多时间步长股票价格。该模型与其他四种模型在中国银行股价数据集上进行实验和比较,发现所提模型在不同预测时长下相比于表现最好的模型,平均绝对误差分别降低了0.4%、0.5%、4.2%、3.9%,均方误差分别降低了0.8%、2%、1.9%、1.9%,平均百分比误差分别降低了0.15%、0.21%、1.24%和1.34%。因此所提模型预测精度最高,预测性能最好,并且在对其他维度的股票价格预测上具有普适性。