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水下雙向無(wú)線電能傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為擺脫水下電能傳送的束縛，提出了一種新型水下探測(cè)器供電方案，方案采用雙向無(wú)線電能傳輸拓?fù)?，?shí)現(xiàn)了海洋環(huán)境下電能的非接觸式雙向傳遞。以磁耦合諧振式無(wú)線電能傳輸理論為基礎(chǔ),，分析了雙向無(wú)線電能傳輸系統(tǒng)的原理以及系統(tǒng)總體的設(shè)計(jì)方案，根據(jù)實(shí)際環(huán)境確定了補(bǔ)償電路的形式,，并分析了工作頻率對(duì)系統(tǒng)的影響,，對(duì)海水環(huán)境下渦流損耗進(jìn)行了分析及驗(yàn)證，最后以海水為介質(zhì),，進(jìn)行了無(wú)線電能傳輸水池實(shí)驗(yàn),，實(shí)現(xiàn)傳輸距離15 cm下系統(tǒng)傳輸效率達(dá)83%，驗(yàn)證了雙向無(wú)線電能傳輸方案的可行性,。

發(fā)表于：11/6/2018 2:04:00 PM

基于PZT懸臂梁的按壓能量采集技術(shù)研究[電源技術(shù)][消費(fèi)電子]

基于PZT的正壓電效應(yīng)設(shè)計(jì)了懸臂梁結(jié)構(gòu)的能量采集裝置，可用于開關(guān)等單次按壓能量的采集,。對(duì)單次按壓條件下PZT懸臂梁的響應(yīng)進(jìn)行數(shù)學(xué)分析,。通過(guò)性能對(duì)比，選用P-81材料壓電片疊加在銅合金片兩側(cè)制作成懸臂梁,。經(jīng)有限元分析,，壓電片并聯(lián)時(shí)比串聯(lián)時(shí)的輸出功率要高，但是固有頻率相同,，表明壓電片的聯(lián)結(jié)形式對(duì)其應(yīng)變沒(méi)有影響,。在單次按壓條件下，10 kΩ電阻負(fù)載下的仿真和測(cè)試結(jié)果一致,，最大瞬時(shí)功率分別為28.93 mW和27.46 mW,。結(jié)合PZT在低頻條件下的高阻抗特性設(shè)計(jì)了能量采集電路，采用閾值開關(guān)電路控制放電電壓,，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明可輸出5.05 mJ的電能,，滿足驅(qū)動(dòng)LED和射頻發(fā)射器等的要求,。

發(fā)表于：11/6/2018 1:52:00 PM

多特征融合及最小均方誤差優(yōu)化的陰影檢測(cè)[嵌入式技術(shù)][安防電子]

為降低陰影對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果的干擾，提出了一種陰影檢測(cè)方法,，作為運(yùn)動(dòng)偵測(cè)方法的后處理步驟,。在運(yùn)動(dòng)偵測(cè)檢測(cè)到的目標(biāo)列表的基礎(chǔ)上，該方法針對(duì)R,、G,、B 3個(gè)顏色通道提取相鄰幀之間像素點(diǎn)的亮度、對(duì)比度和結(jié)構(gòu)特征,，融合這3類特征生成相似度度量,，并依據(jù)最小均方誤差準(zhǔn)則設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)最優(yōu)化方法求解最佳的像素點(diǎn)分割閾值,，檢測(cè)并消除運(yùn)動(dòng)偵測(cè)目標(biāo)中的陰影像素點(diǎn),。陰影檢測(cè)實(shí)驗(yàn)在Changedetection.net數(shù)據(jù)集的shadow數(shù)據(jù)子集進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該方法的陰影檢測(cè)率高,，檢測(cè)耗時(shí)少。

發(fā)表于：11/6/2018 1:36:00 PM

?基于GNURadio的CMA盲均衡器和鎖相環(huán)組合設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

在分析Bussgang類恒模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA）盲均衡基礎(chǔ)上,，使用改進(jìn)型CMA結(jié)合二階鎖相環(huán)（PLL）的盲均衡方法,，實(shí)現(xiàn)對(duì)MQAM（M=4,16,64）和MPSK（M=2,4,8）信號(hào)經(jīng)過(guò)高斯噪聲信道后發(fā)生的頻率偏移和相位偏移的消除。組建了基于GNURadio和USRP軟件無(wú)線電平臺(tái)的CMA+PLL盲均衡處理模塊,。通過(guò)對(duì)MQAM和MPSK信號(hào)的測(cè)試,，模塊在噪聲影響下對(duì)信號(hào)頻率和相位偏移依然有良好的糾正性能，為使用軟件無(wú)線電平臺(tái)實(shí)時(shí)接收處理信號(hào)做好模塊化驗(yàn)證,。

發(fā)表于：11/5/2018 1:32:00 PM

基于先驗(yàn)知識(shí)的草莓機(jī)器手目標(biāo)定位算法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

研究開發(fā)了一種基于視覺識(shí)別的草莓機(jī)器手,，重點(diǎn)是采用深度學(xué)習(xí)輔助草莓機(jī)器手進(jìn)行目標(biāo)定位。為了加快目標(biāo)定位速度,，先把草莓目標(biāo)的特定顏色作為先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行候選目標(biāo)的分割篩選,，再將得到的多個(gè)候選區(qū)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的深度卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，得分最高的候選區(qū)作為最終的定位結(jié)果,。實(shí)驗(yàn)證實(shí),，該算法可以實(shí)時(shí)地獲取高精度符合要求的目標(biāo)區(qū)域。

發(fā)表于：11/5/2018 10:30:00 AM

空地機(jī)器人協(xié)同導(dǎo)航方法與實(shí)驗(yàn)研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

地面移動(dòng)機(jī)器人與空中飛行機(jī)器人的功能互補(bǔ)作用具有明顯的優(yōu)越性,，對(duì)于提高任務(wù)的完成度具有重要的作用,，因此近年來(lái)越來(lái)越受到研究人員的關(guān)注?？盏貦C(jī)器人協(xié)作的一種典型模式是通過(guò)空中機(jī)器人的大范圍環(huán)境感知能力為地面機(jī)器人提供路徑導(dǎo)航信息,，為此，首先搭建了空地機(jī)器人協(xié)作平臺(tái)并利用空中視覺傳感信息對(duì)地面環(huán)境進(jìn)行感知和識(shí)別,；然后,，利用路徑規(guī)劃算法對(duì)路徑進(jìn)行規(guī)劃并精簡(jiǎn)指令,；最后，地面機(jī)器人結(jié)合機(jī)器視覺執(zhí)行任務(wù),。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證成功率在80%以上,，表明該方法具有較好的可行性。

發(fā)表于：11/5/2018 10:20:00 AM

基于國(guó)產(chǎn)化平臺(tái)監(jiān)控軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][安防電子]

目前的監(jiān)控設(shè)備大部分是基于國(guó)外的基礎(chǔ)軟硬件研制開發(fā)的,，存在核心技術(shù)受制于人的安全隱患,。針對(duì)該問(wèn)題，提出一種基于國(guó)產(chǎn)化軟硬件平臺(tái)的監(jiān)控軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),。通過(guò)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)插入,、查詢算法的優(yōu)化，采用多線程設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)大量并行數(shù)據(jù)的接收與處理,，利用面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接收層,、處理層和展示層的有效分離。設(shè)計(jì)的軟件經(jīng)實(shí)際環(huán)境應(yīng)用,，表現(xiàn)出良好的數(shù)據(jù)承載能力,、實(shí)時(shí)性和可靠性，同時(shí)具有較好的可擴(kuò)展性和可維護(hù)性,。

發(fā)表于：11/5/2018 10:07:00 AM

基于有向最短路徑的冠脈主分支全自動(dòng)提取算法[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

在臨床應(yīng)用中,，從心臟計(jì)算機(jī)斷層掃描血管造影CTA圖像中提取冠狀動(dòng)脈的中心線一直是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究課題。因此,，提出了一種基于模型映射的有向最短路徑算法,，全自動(dòng)地提取和識(shí)別冠脈主分支中心線。在提出的方法中重新定義了最短路徑的代價(jià)函數(shù),，并利用先驗(yàn)?zāi)Ｐ吞峁┕诿}感興趣區(qū)域和冠脈中心線的方向信息,，全自動(dòng)地提取冠脈主分支的中心線。在實(shí)驗(yàn)中,，基于先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠邢蜃疃搪窂皆谥行木€提取過(guò)程中顯示出較強(qiáng)的魯棒性,，冠脈3個(gè)主分支中心線提取結(jié)果的平均重疊率達(dá)到了81.0％。

發(fā)表于：11/2/2018 1:44:00 PM

基于深度學(xué)習(xí)的煙霧識(shí)別研究[嵌入式技術(shù)][安防電子]

基于Google第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)煙霧圖像進(jìn)行識(shí)別檢測(cè),，通過(guò)改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法截取疑似煙霧區(qū)域圖像，并結(jié)合PCA降維算法和Inception Resnet v2網(wǎng)絡(luò)模型在TensorFlow平臺(tái)下進(jìn)行煙霧特征的訓(xùn)練識(shí)別,。該算法實(shí)現(xiàn)了較大范圍的火災(zāi)實(shí)時(shí)檢測(cè)報(bào)警,，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明整個(gè)檢測(cè)過(guò)程準(zhǔn)確地識(shí)別了視頻流中的煙霧區(qū)域，相比于傳統(tǒng)煙霧識(shí)別方法具有更高的準(zhǔn)確率和自適應(yīng)性,，為大范圍的火災(zāi)煙霧報(bào)警提供了一種有效方案,。

發(fā)表于：11/2/2018 1:20:00 PM

基于休眠策略的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

為了有效緩解異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的干擾以及能耗問(wèn)題，提出了基于基站休眠策略的多目標(biāo)優(yōu)化資源聯(lián)合分配方案,，建立了以宏用戶受到的跨層干擾最小和低功率節(jié)點(diǎn)的能量消耗速率最小的多目標(biāo)優(yōu)化模型,，進(jìn)而采用改進(jìn)非支配排序遺傳算法對(duì)該模型進(jìn)行求解且對(duì)其有效性進(jìn)行了仿真分析,。仿真結(jié)果表明，所提方案與現(xiàn)有方案相比,，能更好地減小宏用戶受到的跨層干擾,，同時(shí)能降低低功率節(jié)點(diǎn)的能量消耗速率。

發(fā)表于：11/2/2018 1:03:00 PM