基于有用时序偏差的时序优化方法

提出了一种利用有用时序偏差来提高电路性能的方法,利用时钟偏差规划算法在时钟树综合之前对时序偏差重新调整规划,以提高电路的性能.使用ISCAS89作为实验对象来验证算法并进行了分析.     

基于STM32的伺服电机控制方法研究与设计

介绍了通过STM32对伺服电机控制方法的研究与设计.硬件上设计了STM32的系统电路,并通过标准RS-232串行接口与伺服驱动器连接,形成伺服电机控制系统.在研究使用Modbus协议控制伺服电机的基础上,通过MDK开发工具结合C语言编写伺服电机控制程序.通过测试,能够实现对伺服电机的各种控制方法.     

嵌入式光端机串口网络转换器设计

先端机的监控接口多为串行接口，无法直接连接到以太网，本文设计一种针对于光端机监控的串口网络转换器。为了提高转换器的通信速度和可靠性，本文采用ARM芯片LPC2214与网络芯片RTLS019AS设计硬件系统。并嵌入实时操作系统uC／OS，采用环形队列和信号量机制，应用生产者消费者问题的经典算法，提高转换器吞吐率。转换器在不改变原有光端机结构的基础上，为其添加网络接口，从而为其实现以太网远程监控提供了一种低成本高速率的解决方案。     

基于改进暗通道和自适应容差的图像去雾算法

传统暗通道去雾算法计算的透射率图存在块效应,易造成复原图像白边现象,同时图像中天空、白云等明亮区域不适用暗通道原理,易引起去雾图像失真。本文结合引导滤波和自适应容差机制提出了一种基于多尺度暗通道和自适应容差的去雾算法,可有效避免以上问题。首先,计算3种不同尺寸滤波窗口下的透射率初估计,并对估计结果进行有效融合;接着,通过引导滤波对透射率进行细化,以获得鲁棒性和准确性更好的多尺度透射率图;然后,引入自适应容差策略对图像中明亮区域的透射率进行修正;最后,由于暗通道去雾图像整体亮度偏暗,因此对去雾图像的亮度和对比度进行亮度补偿。实验结果表明,采用不同算法对不含和少量天空区域的图像去雾,信息熵约提高0.2 bit/symbol,平均梯度约提高0.5,PSNR约提高8 dB。对较多和大量天空区域图像去雾,PSNR约提高3 dB,SSIM约提高0.1。较好地实现了去雾图像细节清晰、颜色可靠且明亮区域去雾效果良好等要求。     

基于ARM和μC/OS的嵌入式SMI网络转换器设计与应用

本文设计了基于ARM芯片LPC2214与网络芯片RTL8019AS的SMI网络转换器,并嵌入实时操作系统μC/OS-Ⅱ,在不改变原有光纤收发器结构的基础上,为其添加网络接口,从而实现了以太网远程监控功能。     

基于W5100的无线传感器网络网关设计

介绍了基于W5100的无线传感器网络网关设计,实现了ZigBee无线网络和因特网的相互连接,方便服务端对Zig-Bee网络节点的远程控制和管理,实现远程感知与管理。给出了基于W5100和μC/OS-II的无线传感器网关设计方,实现了软硬件设计,完成了ZigBee网络与因特网之间数据的透明传输和协议转换。     

基于MATLAB的磁性体磁场正演模拟研究

本文主要是利用MATLAB软件对磁性体的磁场进行正演模拟,了解磁性体的一般分布规律以及影响磁性体磁场的主要因素(如物性参数、走向等),掌握磁性体磁场正演的计算方法,为后续更为复杂的研究奠定一定的基础。     

基于机器视觉及IHS-LSSVM的浮选回收率预测

针对矿物浮选过程中回收率难以在线检测的问题,提出了一种基于机器视觉技术、改进和声搜索算法(HS)优化LSSVM参数的预测方法(IHS-LSSVM)。首先提取浮选泡沫图像的颜色、气泡尺寸、分形系数、运动速度等多个特征,接着改进和声搜索算法的"调音"策略,进而找到LSSVM的最优参数,并建立浮选回收率预测模型,最后采用铅矿浮选现场数据对模型进行测试。试验结果表明,相对于现有方法,该预测方法提高了预测精确度。     

基于ARM和μC/OS的以太网转接口设计与应用

TCP/IP及互联网技术在工业领域得到广泛应用,然而大量工业现场设备尚不具备网络接口,主要通过串行口进行通讯,因而无法直接连接到Internet.设计了基于ARM芯片LPC2214与网络芯片RTLS019AS的以太网转接口,并嵌入实时操作系统μC/OS,在不改变原有光端机结构的基础上,为其添加网络接口,从而为其实现以太网远程监控提供了一种低成本解决方案.     

基于Contourlet变换的模糊聚类和膨胀重构相结合的浮选图像增强方法

针对用分水岭算法分割铅锌矿泡沫图像时标识点难以提取及气泡边界模糊问题,提出了模糊C均值聚类和二值开重构相结合的方法及基于Contourlet变换的泡沫图像增强方法。首先对图像进行聚类,提取出灰度值较大的一类点,对提取出获得的图像用不同的结构元素进行二值开重构操作除掉一些灰度值较大的边缘点和噪声,得到气泡内部高亮点作为标识点。然后对泡沫图像做Contourlet变换提取高频系数,构造自适应增强函数作用于高频系数,利用增强后的高频系数做Contourlet反变换以增强泡沫图像。最后在上面获得的标识图像和增强图像的基础上用分水岭变换对图像进行分割。试验结果表明,该方法能够对气泡边界模糊的铅锌矿图像实行有效分割。