双网组合下的水声通信网络节点的设计与实现

针对水下通信平台之间通信网络在可靠性、快捷性等方面的不足,提出将水下成熟的通信网络与自组织网络相结合,在特定的区域部署通信网络节点系统对信息进行转发,从而提升了水下通信网络的稳定性与灵活性;研究并设计了水下通信网络节点的系统架构、硬件系统、软件系统;在户外水域相隔10 m的距离分别放置通信节点系统到水下3m的位置,在Matlab7.0平台上完成对对水下通信网络节点信号进行测试,在PC机上应用串口调试助手软件按照初始化的参数:8位数据位、1位停止位、无奇偶校验码、波特率115200 b/s。测试结果表明:文章系统采样准确.误差低.满足实际需要。     

Zigbee技术在瓦斯检测及井下人员定位中的应用

本文提出了基于zigbee技术的一种无线传感器的设计方案。硬件部分由CC2431,及瓦斯传感器构成;分为人员携带型和固定型两种;可以实时的、精确的检测井下瓦斯浓度,并实时的对井下人员定位。另外无线传感器将会把瓦斯及定位信息通过无线接力方式送至井上的控制中心。     

基于嵌入式电子监控器的掘进机监控器开发

掘进机工作状态对矿井挖掘效率、生产效率影响较大,保证其工作性能的稳定性。传统的嵌入式电子监控器在监控精度和故障诊断能力等方面存在不足,在嵌入式监控器基础上,对监控系统软硬件进行优化设计,开发新型掘进机监控平台,显示掘进机运行状态参数、故障信息等。对监控系统软件进行测试,系统运行状态良好,值得进一步研究。     

固态断路器多IGBT串联混合均压电路设计

固态断路器需多IGBT串联切断短路故障电流,针对多IGBT存在电压分配不均、局部电压过高、损耗大等问题,提出一种混合式均压控制电路拓扑结构。分析固态断路器多IGBT均压影响因素,研究均压拓扑性能。优化缓冲电路结构,改进充放电型缓冲电路,减小损耗;引入双阈值钳位控制电路,改善IGBT过电压;提出被动均压与辅助反馈主动均压结合的混合均压控制策略,加快响应速度,实现均压动态自适应调节。制作样机,进行固态断路器设计拓扑和控制的仿真及实验验证,结果表明：混合式均压控制电路可减小IGBT电路超调量,具备更强的抑制过电压能力,提升响应速度。     

光通信理论基础与煤矿开采技术的结合分析

光通信是通信中的主流技术之一,因其快速有效的传输效率而被广泛应用。煤矿开采技术中,需要进行的信息传输复杂和多样化。传统的通信技术已经无法满足这一复杂环境下的信息传递。文章重点对光通信与煤矿开采技术的结合进行分析。     

信道编码技术中Turbo码的算法分析

介绍信道编码中一种新型差错控制编码Turbo码的原理和译码算法,实现Log-MAP算法和SOVA算法的性能仿真,对不同译码算法下Turbo码的性能进行分析比较。     

基于单片机的扩展汉明循环码的设计

给出了一种扩展汉明循环码的实现方案,它的特点是在编译码时把循环码和奇偶校验位分开处理,使得能用比较简单的电路实现纠正1位错同时检测2位错的译码要求。并且给出了在STC12C5A60S2单片机上的实现过程。     

基于嵌入式的汽车异常移动视觉监控仿真分析

研究汽车异常移动的准确视觉监控问题.汽车异常移动是指异于正常驾驶行为的特征,由于汽车运动过程的相似性会给汽车异常移动行为识别带来较大的干扰,传统的汽车异常移动识别方法中,在汽车晃动、轻微移动等行为干扰下,会产生误判.为解决上述问题,提出了一种利用嵌入式技术配合光流运动恢复算法的汽车异常移动视觉监控方法.设计一套嵌入式监控流程,针对传感器采集的汽车视觉监控图像,进行光流运动恢复,抗击由于汽车晃动或者轻微移动造成的行为干扰,为汽车异常移动视觉监控提供依据.对汽车监控图像的光流恢复结果进行背景分离,获取汽车异常移动监控结果.实验结果表明,利用改进算法进行嵌入式的汽车异常移动视觉监控,能够消除干扰,极大的提高监控的准确性,完成汽车异常移动的准确识别.     

自适应重加权池化深度多任务学习的表情识别

为实现表情准确且快速的识别,提出一种自适应重加权池化深度多任务学习(DMTL)的表情识别.设计孪生神经网络,通过自适应重加权模块动态调整缩放概率参数,得到具有不同置信度的类别标签信息.改进自适应池化方法,根据样本及训练过程变化情况选取合适参数,提高特征提取的灵活性.结合类别标签信息和样本局部空间分布信息,利用改进型判别...     

基于卷积神经网络的解扭曲车牌检测识别方法

为提高车牌检测与识别的适应性,增强系统性能,提出一种基于检测解扭曲-卷积神经网络(DU-CNN)方法.运用已有技术进行车辆检测;利用YOLO空间变换网络理念,提出一种变型的卷积神经网络DU-CNN,该网络学习对发生各种不同形变的车牌进行检测,通过对仿射变化的系数进行回归,将发生形变的车牌重新解扭曲为接近正前方视角的矩形,通过光学字符识别(OCR)方法得到最终结果.为增强训练数据集,数据集由真实数据与人工合成数据混合组成.实验结果表明,所提方法具有较好的识别精度,在困难数据集中优于一些商用系统,稳定性较佳.