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基于FPGA的遠程實驗系統(tǒng)硬件平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][其他]

實驗教學(xué)作為實踐育人體系的重要組成部分,，是培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力和實踐能力的重要手段,。針對當前計算機類硬件實驗教學(xué)存在的實驗平臺體積龐大,、實驗地點固定且實驗室共享化程度低的問題,，提出了基于FPGA的遠程實驗系統(tǒng)硬件平臺的設(shè)計。硬件平臺使用FPGA搭建了底層結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了FPGA的遠程配置功能,，支持豐富的實驗內(nèi)容,。實驗結(jié)果表明，該硬件平臺支持實驗程序的遠程下載與遠程調(diào)試,。在教學(xué)中使用該硬件平臺可以提供與線下體驗相似的遠程實驗課程,。

發(fā)表于：2023/5/31 15:05:55

一種結(jié)合TF-IDF和Simhash的科技項目文本相似性度量方法[其他][其他]

為了提高科技項目文本相似性度量的準確性和性能，將TF-IDF和Simhash相結(jié)合,，提出了一種新的科技項目文本相似性度量方法,。首先，該方法對科技項目文本進行預(yù)處理得到詞項集合,，再使用TF-IDF計算詞項集合中每個詞項的權(quán)重值,，并選取具有較高權(quán)重值的重要詞項；其次,，使用Simhash把重要詞項映射為固定長度的二進制串,，并求和得到文本的Simhash簽名；最后,，使用漢明距離計算兩個Simhash簽名間的相似性,。實驗結(jié)果表明，所提方法在查準率,、召回率和F度量值方面優(yōu)于傳統(tǒng)的Simhash算法和TF-IDF方法。

發(fā)表于：2023/5/31 14:55:29

分布式元數(shù)據(jù)系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][其他]

隨著企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展以及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的不斷積累,，數(shù)據(jù)類型參差不齊,，海量數(shù)據(jù)越來越難以處理。元數(shù)據(jù)系統(tǒng)作為提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)分析的平臺應(yīng)運而生,。元數(shù)據(jù)現(xiàn)已成為數(shù)據(jù)倉庫以及商業(yè)智能的核心,，各個廠商針對元數(shù)據(jù)系統(tǒng)提出了自己的解決方案。現(xiàn)有解決方案目前對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的更新操作支持不足,。針對當前元數(shù)據(jù)系統(tǒng)面臨的隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的增加,，元數(shù)據(jù)系統(tǒng)快速擴展支持不夠，造成數(shù)據(jù)無法及時處理,，以及針對元數(shù)據(jù)修改無法同步更新到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中,，導(dǎo)致元數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不同步的問題，提出一種分布式元數(shù)據(jù)解決方案,，支持系統(tǒng)橫向擴展,，同時支持通過元數(shù)據(jù)操作，反向控制業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),。通過元數(shù)據(jù)操作,，支持業(yè)務(wù)生成。

發(fā)表于：2023/5/31 14:50:37

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺之云化工業(yè)軟件功能視圖研究[其他][工業(yè)自動化]

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺正由單項賦能向綜合賦能轉(zhuǎn)變，工業(yè)軟件的云化和平臺化發(fā)展給企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來新工具,。通過分析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺云化工業(yè)軟件技術(shù),、功能特點，提出體現(xiàn)云化工業(yè)軟件邏輯架構(gòu)與優(yōu)勢特點的功能視圖,，幫助工業(yè)企業(yè)遴選,、考察與業(yè)務(wù)需求相適應(yīng)的軟件功能，推動工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,，為促進軟件服務(wù)商產(chǎn)品規(guī)劃提供了相應(yīng)參考,。

發(fā)表于：2023/5/31 14:45:29

顯著性視覺的毫米波分區(qū)域檢測算法[測試測量][其他]

針對毫米波圖像中人體不同部位呈現(xiàn)不同的結(jié)構(gòu)特性、隱匿物品與人體灰度差異小,、檢測困難的問題,，提出了一種顯著性視覺的毫米波分區(qū)域檢測算法。該算法在雙邊濾波后,，結(jié)合大津法（OTSU）和形態(tài)學(xué)運算完成預(yù)處理以獲得人體區(qū)域,，再根據(jù)人體特征進行區(qū)域劃分，分區(qū)域采用對稱判定策略判斷目標是否存在,，最后顯著性增強并通過K-means聚類分割算法分割出隱匿物品完成檢測,。實驗數(shù)據(jù)表明，所提算法與典型的主動式毫米波圖像檢測算法相比,，檢出率提高了8.28%,，誤報率減少了1.58%，有更好的檢測性能,。

發(fā)表于：2023/5/31 14:37:31

基于改進Canny算子的打火機抓取點定位[其他][其他]

在工業(yè)上,，輪廓信息提取有利于后期工件的定位精度，輪廓信息提取的效果直接影響模板匹配的準確度,。打火機機殼為透明工件,，傳統(tǒng)Canny算子難以準確提取輪廓信息，且存在模糊邊緣,、梯度信息較少,、人為設(shè)置雙閾值適用性低等問題。針對實際工業(yè)應(yīng)用及傳統(tǒng)算法問題,，改進傳統(tǒng)算子,。采用自適應(yīng)中值濾波代替高斯濾波，增加Sobel算子45o,、135o方向模板,，線性插值進行非極大值抑制，采用最大類間差方法迭代計算雙閾值,。將改進算子應(yīng)用工件定位中,，實驗結(jié)果表明,，改進算法可以較好地提取打火機輪廓信息抑制偽邊緣，并可提高匹配定位精度,。

發(fā)表于：2023/5/31 14:32:00

基于隊列行駛的車聯(lián)網(wǎng)安全通信研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

基于隊列的駕駛模式能夠有效提高道路的通行能力和能源效率,，在此基礎(chǔ)上，研究了基于隊列的車輛網(wǎng)絡(luò)在有竊聽者存在下的無線連接性能,，推導(dǎo)出隊列內(nèi),、隊列外和整個網(wǎng)絡(luò)的安全連通概率，以分別描述單個隊列,、兩個隊列和所有隊列組成的網(wǎng)絡(luò),。仿真結(jié)果表明，影響連接性能的系統(tǒng)參數(shù)包括傳輸范圍,、竊聽者數(shù)量和車輛密度,，且存在最優(yōu)車輛密度使安全連接性能達到最佳。

發(fā)表于：2023/5/31 14:27:14

基于超寬帶系統(tǒng)的雙卡爾曼濾波定位算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對室內(nèi)復(fù)雜通信環(huán)境中對于移動目標的循跡需求,，設(shè)計了一種削弱非視距誤差的雙卡爾曼濾波器,，將經(jīng)典卡爾曼濾波器與擴展卡爾曼濾波器進行級聯(lián)，并引入一種根據(jù)殘差分區(qū)調(diào)整卡爾曼濾波器協(xié)方差的區(qū)分誤差方式,，用于自適應(yīng)調(diào)整經(jīng)典卡爾曼濾波器的濾波增益,，從而達到平滑觀測值的作用，最終在擴展卡爾曼濾波后輸出待測移動目標的位置信息,，實現(xiàn)了移動目標的實時定位,。在MATLAB上對該設(shè)計思路進行了仿真，在勻速運動模型下與現(xiàn)有的幾種算法進行了精度的比較,，所提出的雙卡爾曼濾波器在仿真上能達到較高的循跡精度,，均方根誤差在視距情況下達到3 cm以內(nèi)，非視距情況下達到10 cm以內(nèi),。

發(fā)表于：2023/5/31 14:12:00

電感參數(shù)可視化測量方法研究[測試測量][智能電網(wǎng)]

電感器有很多參數(shù)，其中最重要的兩個參數(shù)決定了電感器的性能：電感值和飽和電流,。既有的電感參數(shù)測量方法要么能比較精確地測量電感值,，要么能用其他輔助手段測量飽和電流，但都不能同時測量電感值和飽和電流,。結(jié)合數(shù)字存儲示波器特殊的單次觸發(fā)和圖形顯示技術(shù),，設(shè)計簡易的電阻電感串聯(lián)測量電路，根據(jù)電感值的測量定義,，測量出電感兩端的電壓值以及取樣電阻的電流變動值,，從而計算出電感值。數(shù)字存儲示波器顯示測量曲線的拐點,，即可求出電感飽和電流,。通過實驗驗證,，此方法能得到精確的電感值，同時能得到直觀的飽和電流值,。方法原理簡單,，設(shè)計合理，易于操作,，是在實驗室缺少LCR測試儀的情況下一個經(jīng)濟有效的電感參數(shù)測量方法,。

發(fā)表于：2023/5/31 14:05:45

基于改進模糊PID位置隨動系統(tǒng)控制[測試測量][工業(yè)自動化]

針對直流有刷電機在使用傳統(tǒng)模糊PID控制器進行位置隨動控制時，由于負載轉(zhuǎn)矩變化導(dǎo)致系統(tǒng)跟隨性能下降以及負載轉(zhuǎn)矩未知的問題,，提出了基于負載觀測器的改進模糊PID控制器代替?zhèn)鹘y(tǒng)模糊PID控制器,，在傳統(tǒng)模糊控制結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上增加負載觀測器，實時觀測系統(tǒng)負載轉(zhuǎn)矩,，并利用負載轉(zhuǎn)矩實時調(diào)節(jié)系統(tǒng)控制器參數(shù),，提升了系統(tǒng)在負載轉(zhuǎn)矩突變時的位置跟隨能力。仿真結(jié)果表明：負載觀測器能實時,、準確地觀測負載轉(zhuǎn)矩,，改進模糊PID控制器對負載擾動有較強的抑制能力，并有效減小了系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時間和穩(wěn)態(tài)誤差,。

發(fā)表于：2023/5/31 13:59:12