嵌入式1394总线接口的设计和实现

本文介绍一种嵌入式处理器与1394总线接口设计方法,并给出基于现场可编程门阵列(FPGA)设计的VHDL代码结构、仿真时序和试验结果,最后提出了一种新的通用接口设计方法并指出了它的优势所在.     

基于事件通知服务的RFID数据处理框架

RFID技术能够实现物理对象的实时标识、定位和监控,为了达到这个目标,必须能够高效地合成RFID基本事件并且有效地发布信息.RFID应用的多样化又需要一个能够通用的RFID数据处理框架.文中提出一个基于事件通知服务的RFID数据处理框架,并设计了一种基于匹配树的RFID复杂事件检测方法应用于该框架.通过对某汽车企业制造过程用例分析,来说明本框架的应用可行性.     

基于PLC的ALFA分油机控制系统研究

采用当今先进的PLC技术,对自动排渣分油机控制系统进行了全面改造,用软件取代凸轮控制器、定时器等硬件设备,降低了系统的控制成本和能源消耗,提高了系统的可靠性,增加了系统防止误报警等功能.     

数控机床操控器人机界面优化设计研究

目的控制器和显示器共同组成数控机床控制面板的整体界面,是机床接受与执行命令的交互平台。从人机交互角度,聚焦于控制器的界面布局进行优化设计。方法基于人机工程学理论的优化流程,采用现场访谈、现场观察等方法,将人机工程学的理论转化为具体考核指标。结论从人机工程学的研究角度出发,结合工业设计、用户体验设计学等内容,从功能区域分区、操纵器色彩设计等方面优化数控机床控制器的界面,提高系统整体效能及使用者满意度,为数控机床系统开发设计提供参考。     

MHSACAE-CNN在噪声下的电机轴承故障诊断

电机的运行情况复杂,实际运行工况下会有大量的噪声,导致其轴承故障诊断精度下降。为了改善这一问题,提出了一种基于多头自注意力机制的一维全卷积自编码网络（One-dimensional Fully Convolutional Autoencoding Network Basedon Multi-head Self-attention,MHSACAE）与卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）结合的轴承故障诊断方法。该方法先采用MHSACAE网络进行降噪,再通过CNN进行故障诊断。其中MHSACAE去噪网络采用无监督训练的方式,充分考虑了实际工况和序列数据内在联系,在实现对噪声的滤除效果的同时,最大限度地保留下了原始的故障信息,使得CNN可以实现在噪声情况下对电机轴承故障的高精度诊断。通过与其他轴承故障诊断方法在噪声情况下进行对比,证明提出的方法具有更好的效果。     

新测试方式下非计算机专业程序设计课程教学探讨

原有教学法在学生实际编程能力上机考试方面存在局限,为适应新的测试方式所带来的教学方法与教学理念的变化,本文结合本校实际,对如何激发与保持学生的学习积极性、实现抽象与模型化的跨越、培养学生的计算思维能力、合理组织实验教学进行探讨,并对实验过程进行监督与综合评价。     

基于集成学习的规范化LDA人脸识别

针对人脸识别问题中经常面临的“小样本”问题,在规范化的LDA算法的基础上加以改进,并结合集成学习的方法,利用Adaboost算法,在每一次的迭代过程中引进一个加权函数对难以分离的样本增加权重。增加分类器之间的差异度,从而提高样本在新的特征空间中的可分离性,将识别率提高至98.5%。通过ORL数据库的大量实验表明,该算法比传统算法有更好的性能。     

结合变尺度法的改进类电磁机制算法

标准类电磁机制算法处理连续函数优化问题时存在最优参数选取和收敛速度问题.数值实验研究表明类电磁算法不具备初值敏感性,并在搜索后期算法收敛速度缓慢甚至可能出现停滞.数值实验分析指出粒子之间达成动态力平衡状态是造成算法停滞的可能原因之一,提出一种解决策略是摒弃EM算法后期搜索过程,结合变尺度法对EM算法前期搜索到的近似最优值进行二次优化.该混合计算方法将二者的优势相结合,实验结果表明新方法在保证计算实时性的同时,取得了较高的计算精度.最后,对EM算法本身构造提出一些改进意见,并初步建立用于连续函数优化的EM算法计算框架,为后续更深入的研究EM算法提供参考.     

动态相位调整技术在FPGA中的设计与实现

提出一种基于FPGA的动态相位调整实现方案。在高速数据传输接口中,由于数据窗缩小以及传输路径不一致,造成数据和时钟信号在FPGA的接收端发生位偏移和字偏移。动态相位调整技术根据当前各数据线物理状态,对各信号线动态进行去偏移操作,克服了静态相位调整中参数不可再调的缺点,使接口不断适应外部环境的变化,从而保证数据的可靠传输。