基于NIOSⅡ处理器的多通道ns级时序控制同步机设计

ns级时序控制同步机主要用于多套高速数据采集系统、多套高速摄影测试系统的精确同步触发、精确延时触发控制等方面,对军工靶场试验测试具有重要意义;详细介绍利用NIOS Ⅱ软核处理器设计嵌入式五通道ns级时序同步机的软硬件实现技术,实现了五通道ns时序参数的输入、存储、整定以及时序输出控制等;时序在线跟踪测试表明,该同步机完全满足设计要求,其各通道时序控制精度为20ns,单通道时间设置范围为20ns至100s,可应用于工程实际测试;本同步机的设计技术对相关开发人员具有一定的参考意义。     

基于弯曲测试的纳结构机械力学特性的表征

利用原子力显微镜对聚焦离子束刻蚀技术制备的不同纵横比的氮化硅纳米梁结构进行了弯曲测试,并讨论了一种标定原子力显微镜微悬臂梁弹簧常数的方法.实验中严格界定了欧拉细长梁的条件,在分析了纳米梁组纵横比对测试结果影响的基础上,讨论了如何修正弯曲测试结果.弯曲测试得到了纳米梁的平面模数,并进一步推算氮化硅材料的杨氏模量.测试结果验证了基于原子力显微镜系统的弯曲方法测试纳米薄膜材料杨氏模量的可行性.     

基于无线信号传输的电容器温度在线检测系统设计

电力系统的电容器温度过高将会造成严重的电力安全事故,给国家造成巨大的经济损失;为实时检测电力系统电容器的温度,有效降低电力系统事故风险,文章设计了一种基于无线信号传输的电容器温度在线检测系统,给出了整个系统的总体结构,详细设计了系统的温度采集分系统和温度收集分系统的硬件电路,重点介绍了系统的上位机软件、下位机软件、无线通信协议的结构流程;同时,为提高温度数据的采集精度和无线传输的准确性,提出了一种温度数字滤波算法和通信纠错算法;最后,对系统进行了集成实现;通过系统投入实际运行表明,该系统运行稳定,能够实现对电力系统电容器温度的实时检测,对超高温度能够实时报警,有效降低了电力系统的事故风险,提高了电力系统的安全性能,具有较好的经济价值。     

基于S3C2440的Bootloader的分析与设计

通过修改U-boot-1.1.6版本的源码,设计并实现了从NAND Flash和NOR Flash两种启动的嵌入式Bootloader,并将其移植到S3C2440微处理器的嵌入式系统上.对bootloader的设计决定了实现的bootloader不仅仅起到加载内核镜像这一基本功能,而是把bootloader看作是一个虚拟的小系统,让其对硬件板级系统有更多的支持以为系统开发者提供方便.     

基于矩阵变频器的电梯节能控制系统

电梯是城市能源消耗的大户,中国电梯的年产量在10万台以上,如何生产节能电梯是需要面对的一个问题.电梯普遍采用交流-直流-交流变频器驱动交流电机的控制系统,它的节能效果不是很明显,因此,电梯的节能有巨大的潜力.结合电梯控制系统中能量消耗和能量反馈的分析,对电梯的控制工作原理进行了研究,总结了使用矩阵变频器的电梯节能控制系统.     

一种语句级细粒度情感倾向性分析算法研究

针对中文语句的细粒度情感倾向分析问题,构建一个细粒度情感词库。对所含词语进行权重值的计算,并结合中文语句的句式、情感词修饰方法等特点,提出一种基于词库权重、句式权重、修饰权重相结合的语句级细粒度情感倾向性分析算法。实验结果表明,该算法可以准确计算出评论语句的情感倾向值,为进一步研究语句级细粒度情感倾向分类提供了重要的参考依据。     

组播路由器线速转发机制的设计及Linux实现

设计和实现路由器中一种基于Linux的组播线速转发机制:采用类似单播的第三层交换技术----组播第三层交换技术和采用软、硬件相结合的方案,实现软、硬件的接口,讨论软、硬件协同工作中存在的隧道问题并给出解决方案。该总体方案及实现已应用于实际高速宽带路由器的研制与开发项目中。     

主动网络工具集ANTS的主动包格式分析

目前国内发表的一些论文上关于ANTS的主动包格式介绍的不是很清楚、甚至是有些出入,而国外的有关文献中也没有相关内容的详细介绍。本文介绍了通过在搭建的ANTS主动网络平台上运行主动Ping命令,而后捕获该主动Ping数据包进行分析的方法,得出了ANTS的主动包(封装体)详细格式。     

基于概率神经网络的粮食早期霉变识别研究

提出了一种基于概率神经网络的粮食早期霉变识别方法。实验中电子鼻系统采集了4种粮食作物及霉变数据共8类,对这些数据样本进行特征提取,得到了64组训练数据和48组测试数据。利用概率神经网络对特征数据进行分类识别,识别率为93.75%。实验结果表明,该方法对粮食作物种类及其早期霉变的识别是行之有效的。     

Privacy-aware electricity scheduling for home energy management system

In the context of smart grid, home energy management system (HEMS) needs to collect the fine-grained energy consumption data through smart meters. However, the fine-grained data contain the electricity consumption patterns of consumers, which can induce serious privacy issues. In order to protect the electric privacy of consumers, a privacy-aware electricity scheduling strategy for HEMS is proposed in this paper. Firstly, the basic scheduling model of HEMS is presented, and the basic scheduling objective is to minimize the electricity payment while satisfy the daily power demands of consumers. On this basis, a privacy-aware optimal scheduling model adopting rechargeable batteries is established, and the introduction of preference factor enables consumers to make a tradeoff between the total operation cost and privacy security. The electric privacy protection performance is measured by coefficient of determination and the number of features. Besides, the operation cost of batteries is also considered in the modeling process, and the influence battery capacity has on the performance of privacy protection is discussed. Simulation results show that the proposed method is effective and has strong practical application value.