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從燃油車向電動(dòng)車邁進(jìn)：開啟電動(dòng)出行的新時(shí)代

從燃油車向電動(dòng)車邁進(jìn)：開啟電動(dòng)出行的新時(shí)代

汽車行業(yè)在從燃油車向電動(dòng)車轉(zhuǎn)型的道路上正面臨重重挑戰(zhàn),。消費(fèi)者的購(gòu)買意愿有所減弱,，高昂的電池更換費(fèi)用以及公共充電基礎(chǔ)設(shè)施的不健全等等，這些顧慮讓消費(fèi)者望而卻步,。因此,，汽車行業(yè)必須克服這些挑戰(zhàn),，才能推動(dòng)交通出行領(lǐng)域的低碳化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而為整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)帶來(lái)裨益,。加速電動(dòng)出行時(shí)代的到來(lái)

基于電阻率法的信號(hào)采集及網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)难芯?/a>

利用電阻率法可以動(dòng)態(tài)地獲得煤礦井下不同地區(qū)煤層的電阻率的變化情況,，根據(jù)煤層電阻率的變化特征，通過(guò)STM32為控制核心的電極采集電路,，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)每點(diǎn)電位的變化情況,，采用差分測(cè)量結(jié)構(gòu)的信號(hào)處理電路送給AD模塊,，提高了抗干擾能力。文章設(shè)計(jì)了基于STM32的32路電位采集,、32路溫度采集和1路電流檢測(cè)電路,，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)32點(diǎn)煤層電位和溫度變化情況，實(shí)時(shí)檢測(cè)發(fā)射電流場(chǎng)的變化,，并將采集的數(shù)據(jù)通過(guò)UDP網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議上傳至服務(wù)器,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該采集電路經(jīng)過(guò)有效的數(shù)據(jù)處理算法,，能穩(wěn)定地采集每點(diǎn)電位和溫度的變化,，剔除由于各種干擾出現(xiàn)的測(cè)量異常值,，為分析井下巖層變化提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持,。

發(fā)表于：12/7/2016

基于機(jī)器視覺(jué)的硅鋼鋼帶表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別研究

硅鋼鋼帶是變壓器等工業(yè)設(shè)備發(fā)展的一項(xiàng)重要原材料，其質(zhì)量的高低直接影響著產(chǎn)品性能的好壞,。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)具有效率低,、精確度差等特點(diǎn)。為此提出基于機(jī)器視覺(jué)的表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)研究,。該研究采用圖像處理及模式匹配的方法,，通過(guò)對(duì)由CCD工業(yè)相機(jī)采集到的圖片進(jìn)行幾何矯正、圖像拼接,、缺陷處理等過(guò)程,，實(shí)現(xiàn)了硅鋼鋼帶表面缺陷輪廓檢測(cè)、特征提取,、分類等功能,，從而完成鋼帶質(zhì)量的判定。

發(fā)表于：12/7/2016

采用數(shù)字圖像處理技術(shù)的條干均勻度在線檢測(cè)系統(tǒng)

為了實(shí)現(xiàn)測(cè)量過(guò)程的自動(dòng)化,，提出了應(yīng)用圖像處理技術(shù)的條狀物均勻度在線檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法,。以交叉編譯開發(fā)環(huán)境Qt Creator為核心，結(jié)合開源圖像處理庫(kù)OpenCV,，實(shí)現(xiàn)了不規(guī)則條狀物外尺寸的非接觸式在線測(cè)量和實(shí)時(shí)顯示,。采用顯微放大鏡頭，搭建了專用的光學(xué)系統(tǒng),；圖像預(yù)處理采用最大類間方差法(Otsu),，消除了不同光照強(qiáng)度對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響；為了充分體現(xiàn)人機(jī)交互性而編寫了友善的上位顯示界面,，采用MATLAB對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合,，驗(yàn)證了分段直線擬合的可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,，測(cè)量結(jié)果準(zhǔn)確,，使紡織品條干均勻度在線實(shí)時(shí)檢測(cè)成為可能。

發(fā)表于：12/7/2016

一種基于SIFT特征的鐵道檢測(cè)圖片的匹配方法

提出一種基于SIFT特征的鐵道檢測(cè)圖片的匹配方法,。由人工標(biāo)定鐵路上的目標(biāo)位置圖片,，通過(guò)匹配算法計(jì)算匹配圖片與目標(biāo)位置圖片可匹配SIFT特征點(diǎn)的數(shù)量，利用DTW最優(yōu)路徑規(guī)劃得到全局最優(yōu)的匹配結(jié)果,從匹配結(jié)果中得到一張匹配度最高的圖片并將其輸出用于道路檢測(cè),。實(shí)驗(yàn)證明,，該算法在效率和準(zhǔn)確度上均有較好的表現(xiàn)。

發(fā)表于：12/7/2016

HOGG 基于Gabor變換與HOG特征的人體檢測(cè)

針對(duì)實(shí)際監(jiān)控中人體目標(biāo)輪廓的多尺度特性,，提出一種用于人體目標(biāo)檢測(cè)的多尺度方向特征描述子(HOGG),。首先采用Gabor濾波器提取人體圖像對(duì)應(yīng)不同尺度、不同方向的多個(gè)Gabor幅值域圖譜,，然后將相同尺度不同方向的幅值域圖譜融合以降低特征維數(shù),，并對(duì)每幅融合圖像提取梯度方向直方圖(HOG)特征，最后將這些HOG特征聯(lián)合起來(lái)作為人體圖像表征,。利用支持向量機(jī)(SVM)對(duì)描述特征進(jìn)行分類,，在CAVIAR數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明,，該算法對(duì)人體目標(biāo)檢測(cè)具有較好的性能,。

發(fā)表于：12/7/2016

關(guān)于諧波平衡（HB：Harmonic-Balance）分析方

隨著無(wú)線通信的發(fā)展，射頻電路逐漸得到了廣泛應(yīng)用,。在射頻電路設(shè)計(jì)中,，通常需要得到射頻電路在信號(hào)激勵(lì)下的穩(wěn)態(tài)響應(yīng)。如果采用傳統(tǒng)的SPICE模擬器對(duì)射頻電路進(jìn)行模擬,，為了得到電路的穩(wěn)態(tài)響應(yīng),，通常需要經(jīng)過(guò)很長(zhǎng)的瞬態(tài)模擬時(shí)間，電路的響應(yīng)才會(huì)穩(wěn)定,。對(duì)于射頻電路的穩(wěn)態(tài)響應(yīng),，可以采用特殊的模擬技術(shù)在較短的時(shí)間內(nèi)獲得，諧波平衡法就是其中之一,。

發(fā)表于：12/7/2016

增強(qiáng)型PWM抑制功能對(duì)于直列式電機(jī)控制的五大優(yōu)勢(shì)

解決問(wèn)題的方法通常不止一種,。有時(shí)使用最廣泛的方法并不會(huì)產(chǎn)生最大利益。電機(jī)控制項(xiàng)目的系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員使用各種電流測(cè)量方法確保電機(jī)高效運(yùn)行并防止可能的損壞,。在電機(jī)設(shè)計(jì)中有三種主要方法可測(cè)量電流,。在本博文中，將回顧這三種方法,，并分享直列式電機(jī)電流感應(yīng)使用增強(qiáng)型脈沖寬度調(diào)制（PWM）抑制的五大優(yōu)勢(shì),。

發(fā)表于：12/5/2016

NI攜手學(xué)堂在線助力工程教育

2016年11月18日，第12屆NI高校教師交流會(huì)在北京召開,，NI全球院校副總裁Dave Wilson蒞臨,，并接受了記者專訪,，介紹了NI在工程教育領(lǐng)域的耕耘與探索。

發(fā)表于：12/3/2016

二維微機(jī)電(MEMS)陣列為移動(dòng)光譜分析儀打下基礎(chǔ)

北京2016年11月7日電 /美通社/ -- 近日,，德州儀器 (TI) DLP 產(chǎn)品部的業(yè)務(wù)拓展經(jīng)理 Mike Walker 和 Optecks 的首席技術(shù)官 Hakki Refai 博士發(fā)表文章：二維微機(jī)電(MEMS)陣列為移動(dòng)光譜分析儀打下基礎(chǔ),，如下是文章全文。

發(fā)表于：12/2/2016

親愛(ài)的工廠經(jīng)理：通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù) 您可預(yù)防問(wèn)題的發(fā)生

偶爾檢查您家里的暖通空調(diào)系統(tǒng)是預(yù)防性維護(hù)的一個(gè)很好示例——對(duì)于保持它們正常運(yùn)行很重要,。但假如您能預(yù)測(cè)到加熱器將在兩個(gè)月后失靈,，而此時(shí)正值嚴(yán)冬時(shí)節(jié)，您會(huì)怎樣做,？

發(fā)表于：12/2/2016