多媒體視頻程序設計--使用Delphi 第五章 源碼 5-1 攝像機啟動流程 5-2 取得視頻設備驅動器數量及信息 5-3 視頻采集窗口 5-4 攝像機聯機與離線 5-5 視頻設備驅動器性能
上傳時間： 2017-03-31
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多媒體視頻程序設計--使用Delphi 第六章 源碼 6-1 視頻顯示模式 6-2 畫面顯示速度 6-3 顯示畫面尺寸調整
上傳時間： 2017-03-31
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一份射頻PCB設計的經驗總結。涉及到手機，GPS，等高頻電路的PCB設計方法。
標簽： PCB
上傳時間： 2017-07-21
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人臉自動識別技術是模式識別、圖像處理等學科的一個最熱門研究課題之一。隨著社會的發展,各方面對快速有效的自動身份驗證的要求日益迫切，而人臉識別技術作為各種生物識別技術中最重要的方法之一，已經越來越多的受到重視。對于具有實時，快捷，低誤識率的高性能算法以及對算法硬件加速的研究也逐漸展開。 本文詳細分析了智能人臉識別算法原理，發展概況和前景，包括人臉檢測算法，人眼定位算法，預處理算法，PCA和ICA 算法，詳細分析了項目情況，系統劃分，軟硬件平臺的資源和使用。并在ISE軟件平臺上，用硬件描述語言(verilog HDL)對算法部分嚴格按照FPGA代碼風格進行了RTL 硬件建模，并對C++算法進行了優化處理，通過仿真與軟件算法結果進行比對，評估誤差，最后在VirtexII Pro FPGA 上進行了綜合實現。 主要研究內容如下： 首先，對硬件平臺xilinx的VirtexII Pro FPGA 上的系統資源進行了描述和研究，對存儲器sdram,RS-232 串口，JTAG 進行了研究和調試，對Coreconnect的OPB總線仲裁機理進行了兩種算法的比較，RTL 設計，仿真和綜合。利用ISE和VC++軟件平臺，對verilog和C++算法進行同步比較測試，使每步算法對應正確的結果。對軟硬件平臺的合理使用使得在項目中能盡可能多的充分利用硬件資源，制板時正確選型，以及加快設計和調試進度。其次，對人臉識別算法流程中的人臉檢測，人眼定位，預處理，識別算法分別進行了比較研究，選取其中各自性能最好的一種算法對其原理進行了分析討論。人臉檢測采用adaboost 算法，因其速度和精度的綜合性能表現優異。人眼定位采用小塊合并算法，因為它具有快速，準確，弱時實的特點。預處理算法采用直方圖均衡加平滑的算法，簡單，高效。 識別算法采用PCA 加ICA 算法，它能最大的弱化姿態和光照對人臉識別的影響。 最后，使用Verilog HDL 硬件描述語言進行算法的RTL 建模，在C++算法的基礎上，保證原來效果的前提下，根據FPGA 硬件特點對算法進行了優化。視頻輸入輸出是人臉識別的前提，它提供FPGA 上算法需要處理的數據，預處理算法在C++算法的基礎上進行了優化，最大的減少了運算量，提高了運算速度，16 位計算器模塊使得在算法實現時可以根據系統要求，在FPGA的ip 核和自己設計的模塊之間選擇性能更好的一個來調用，FIFO的設計提供同步和異步時鐘域的數據緩存。設計在ISE和VC++軟件平臺同時進行，隨時對verilog和C++數據進行監測和比對。全部設計模塊通過仿真，達到預定的性能要求，并在FPGA 上綜合實現。
上傳時間： 2013-07-13
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人臉識別技術繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術之后，以其獨特的方便、經濟及準確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統的重要環節—人臉檢測，隨著研究的深入和應用的擴大，在視頻會議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機交互等領域有著重要的應用前景，發展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術不斷發展，它的功能、應用和可靠性逐漸增加，在各個行業也顯現出自身的優勢。FPGA允許用戶根據自己的需要來建立自己的模塊，為用戶的升級和改進留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設計方法的靈活性降低了整個系統的開發成本，FPGA 設計成為電子自動化設計行業不可缺少的方法。 本文從人臉檢測算法入手，總結基于FPGA上的嵌入式系統設計方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術。經過訓練分類器、定點化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測系統在基于Xilinx的Virtex II Pro開發板上平臺上，達到實時的檢測效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對于人臉檢測算法，首先確保的是檢測率的準確性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一種基于Adaboost算法的人臉檢測方法。算法中較多的是積分圖的特征值計算，這便于進一步的硬件設計。同時對檢測算法進行耗時分析確定運行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場可以提供的資源狀況，又要考慮系統成本、開發時間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴展的存儲器、I/O接口、總線及數據通道等，通過分析可以對算法進行細致的劃分，實現需要加速的模塊。 3. 定點化：在Adaboost算法中，需要進行大量的浮點計算。這里采用的方法是直接對數據位進行操作它提取指數和尾數，然后對尾數執行移位操作。 4. 改進檢測用的級聯分類器的訓練，提出可以迅速提高分類能力、特征數量大大減小的一種訓練方法。 5. 最后對系統的整體進行了驗證。實驗表明，在視頻輸入輸出接入的同時，人臉檢測能夠達到17fps的檢測速度，并且獲得了很好的檢測率以及較低的誤檢率。
上傳時間： 2013-07-01
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本文研制了一種基于社區和家庭，以家庭為核心的“家庭——社區醫院——中心醫院”的三層體系結構的遠程家庭監護系統。該系統主要包括家庭端的遠程家庭監護智能終端和遠端的醫院監護中心兩部分，其中，家庭端的遠程家庭監護智能終端的軟硬件實現是本文的重點和關鍵。 給出了遠程家庭監護智能終端的硬件結構和軟件體系的總體設計方案。遠程家庭監護的硬件平臺，以Philips的ARM內核的32位嵌入式微處理器LPC2214為控制核心，外圍擴展藍牙模塊、ISP1160 USB主機模塊、10M以太網通信模塊、CF卡存儲模塊和液晶顯示模塊等模塊實現。對各硬件模塊的設計實現做了詳盡的論述。在硬件平臺的基礎上，移植嵌入式操作系統μC/OS-Ⅱ，按照操作系統、中間件程序和應用程序的分層軟件體系結構，設計實現了遠程家庭監護智能終端的軟件，使得軟件更易維護和升級。 對家庭監護終端的軟件實現進行了詳細的論述。設計實現了各硬件模塊的驅動程序、通信協議和應用程序。整個應用程序按功能劃分為9個任務，由操作系統內核進行調度，提高了系統的可靠性和實時性。應用程序實現了友好的人機界面和生理信號的自動分析功能。重點研究了ECG信號自動分析診斷算法，應用自適應模板法，實現了疾病自動分析診斷功能，能夠實現10種常見心律異常的自動分析診斷。 遠程家庭監護智能終端系統可實現對病人心電、血壓、血糖、體溫、呼吸率和血氧飽和度等參數的實時遠程監護，可根據病人的情況定制要監護的參數，具有良好的可擴展性和靈活性。遠程家庭監護終端，通過藍牙模塊以無線方式采集病人的心電和體溫參數，通過USB主機下行口連接其他生理參數模塊采集血壓等參數。所采集的參數經終端分析處理后，可在液晶上顯示生理參數值及結果，并可通過局域網傳送到監護中心服務器，供社區醫院監護醫生分析診斷。在病人出現生理異常時，家庭監護智能終端能夠給出初步診斷結果并發出報警。監護服務器收到報警后提醒監護醫生給出診斷結果，并將診斷結果反饋到家庭監護終端顯示，使病人能夠得到及時救治。
上傳時間： 2013-06-06
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人臉識別技術繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術之后，以其獨特的方便、經濟及準確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統的重要環節—人臉檢測，隨著研究的深入和應用的擴大，在視頻會議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機交互等領域有著重要的應用前景，發展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術不斷發展，它的功能、應用和可靠性逐漸增加，在各個行業也顯現出自身的優勢。FPGA允許用戶根據自己的需要來建立自己的模塊，為用戶的升級和改進留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設計方法的靈活性降低了整個系統的開發成本，FPGA 設計成為電子自動化設計行業不可缺少的方法。 本文從人臉檢測算法入手，總結基于FPGA上的嵌入式系統設計方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術。經過訓練分類器、定點化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測系統在基于Xilinx的Virtex II Pro開發板上平臺上，達到實時的檢測效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對于人臉檢測算法，首先確保的是檢測率的準確性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一種基于Adaboost算法的人臉檢測方法。算法中較多的是積分圖的特征值計算，這便于進一步的硬件設計。同時對檢測算法進行耗時分析確定運行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場可以提供的資源狀況，又要考慮系統成本、開發時間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴展的存儲器、I/O接口、總線及數據通道等，通過分析可以對算法進行細致的劃分，實現需要加速的模塊。 3. 定點化：在Adaboost算法中，需要進行大量的浮點計算。這里采用的方法是直接對數據位進行操作它提取指數和尾數，然后對尾數執行移位操作。 4. 改進檢測用的級聯分類器的訓練，提出可以迅速提高分類能力、特征數量大大減小的一種訓練方法。 5. 最后對系統的整體進行了驗證。實驗表明，在視頻輸入輸出接入的同時，人臉檢測能夠達到17fps的檢測速度，并且獲得了很好的檢測率以及較低的誤檢率。
上傳時間： 2013-04-24
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P C B 可測性設計布線規則之建議― ― 從源頭改善可測率PCB 設計除需考慮功能性與安全性等要求外，亦需考慮可生產與可測試。這里提供可測性設計建議供設計布線工程師參考。1. 每一個銅箔電路支點，至少需要一個可測試點。如無對應的測試點，將可導致與之相關的開短路不可檢出，并且與之相連的零件會因無測試點而不可測。2. 雙面治具會增加制作成本，且上針板的測試針定位準確度差。所以Layout 時應通過Via Hole 盡可能將測試點放置于同一面。這樣就只要做單面治具即可。3. 測試選點優先級：A.測墊(Test Pad) B.通孔(Through Hole) C.零件腳(Component Lead) D.貫穿孔(Via Hole)(未Mask)。而對于零件腳，應以AI 零件腳及其它較細較短腳為優先，較粗或較長的引腳接觸性誤判多。4. PCB 厚度至少要62mil(1.35mm)，厚度少于此值之PCB 容易板彎變形，影響測點精準度，制作治具需特殊處理。5. 避免將測點置于SMT 之PAD 上，因SMT 零件會偏移，故不可靠，且易傷及零件。6. 避免使用過長零件腳(>170mil(4.3mm))或過大的孔(直徑>1.5mm)為測點。7. 對于電池(Battery)最好預留Jumper，在ICT 測試時能有效隔離電池的影響。8. 定位孔要求：(a) 定位孔(Tooling Hole)直徑最好為125mil(3.175mm)及其以上。(b) 每一片PCB 須有2 個定位孔和一個防呆孔(也可說成定位孔,用以預防將PCB反放而導致機器壓破板)，且孔內不能沾錫。(c) 選擇以對角線，距離最遠之2 孔為定位孔。(d) 各定位孔(含防呆孔)不應設計成中心對稱,即PCB 旋轉180 度角后仍能放入PCB,這樣,作業員易于反放而致機器壓破板)9. 測試點要求：(e) 兩測點或測點與預鉆孔之中心距不得小于50mil(1.27mm)，否則有一測點無法植針。以大于100mil(2.54mm)為佳，其次是75mil(1.905mm)。(f) 測點應離其附近零件(位于同一面者)至少100mil，如為高于3mm 零件，則應至少間距120mil，方便治具制作。(g) 測點應平均分布于PCB 表面，避免局部密度過高，影響治具測試時測試針壓力平衡。(h) 測點直徑最好能不小于35mil(0.9mm)，如在上針板，則最好不小于40mil(1.00mm)，圓形、正方形均可。小于0.030”(30mil)之測點需額外加工，以導正目標。(i) 測點的Pad 及Via 不應有防焊漆(Solder Mask)。(j) 測點應離板邊或折邊至少100mil。(k) 錫點被實踐證實是最好的測試探針接觸點。因為錫的氧化物較輕且容易刺穿。以錫點作測試點，因接觸不良導致誤判的機會極少且可延長探針使用壽命。錫點尤其以PCB 光板制作時的噴錫點最佳。PCB 裸銅測點，高溫后已氧化，且其硬度高，所以探針接觸電阻變化而致測試誤判率很高。如果裸銅測點在SMT 時加上錫膏再經回流焊固化為錫點，雖可大幅改善，但因助焊劑或吃錫不完全的緣故，仍會出現較多的接觸誤判。
上傳時間： 2014-01-14
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基于改善公交調度手段、提高公交運營效率，提高公交吸引力和分擔率目的，采用了基于物聯網的智能公交系統設計方法。基于物聯網的智能公交系統具有車輛監控調度、車載終端、電子站牌和通信網絡等功能模塊。系統通過RFID技術對公交車輛進行跟蹤、定位、監控和調度，站臺的觸摸屏統計各路次候車乘客數，及電子站牌實時發布各車次到站時間等信息，利用Zigbee無線網絡技術實現車載終端、站臺系統和調度監控中心之間的通信?；谖锫摼W的智能公交系統可以提高公交服務質量和效率，滿足市民的出行需求。
上傳時間： 2013-12-16
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七葉電子智能國網集中器規格書 1. 實時監控電表狀態、抄錄電表指示數、記錄并存儲這些數據、電表數據統計和分析，參數設置、校時、自診斷，遠程程序升級等功能。 2. 基于工業級32位ARM9處理器和嵌入式系統與嵌入式數據庫技術。 3. 集中器路由算法相當的智能高效，基本按實時抄到率100%驗收。原因在于嵌入式數據庫分析處理能力和創新改進的硬件外圍電路與器件。
上傳時間： 2014-12-30
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