隨著數字化和網絡化的發展，傳統的門禁系統由于鑒別方式、速度和性能等方面的限制，很難滿足安全可靠和網絡化的控制需求。由于識別技術的不斷成熟，基于人體生理特征的身份識別系統逐漸被人們開始采用，目前，從實用的角度看，指紋識別技術要比其它生物識別技術更安全和方便，這是因為人的指紋具有唯一性、不變性以及貼身性的特點。傳統的門禁控制器常采用單片機開發，利用串行通信接口向遠程上位機傳送數據，多個門禁控制器一般組成RS485網絡，通信線路專用且不易于實現網絡控制和遠程控制，而基于TCP/IP網絡通信的門禁系統通過局域網傳遞數據，很容易實現遠程控制和分布式管理。 文中設計了基于指紋識別和以太網的智能網絡型門禁控制器。在ARM9和Linux操作系統上采用FPS200指紋傳感器采集指紋圖像和USB攝像頭采集視頻圖像，以及采用以太網控制器芯片AX88796，實現了基于TCP/IP協議的網絡門禁系統。 論文首先分析了門禁系統的研究背景、意義及國內外的發展現狀，然后介紹了指紋識別網絡門禁系統的總體結構，闡述了系統各個重要功能模塊的硬件資源。根據系統的硬件資源搭建了嵌入式Linux的軟件平臺，移植了相關模塊的驅動程序。論文研究了指紋識別算法，包括指紋圖像預處理和指紋圖像的特征提取和匹配，重點分析了指紋圖像分割法，利用灰度梯度和灰度方差的結合設置一個合適的局部閾值對指紋進行分割。然后，闡述了門禁控制系統軟件的總體設計，并重點介紹Video4Linux采集圖像、指紋圖像采集、GoAhead Web Server的應用以及系統運用TCP/IP實現系統門禁控制器和上位機PC之間的網絡通信。 系統測試部分介紹了測試環境、測試方法以及測試內容。測試結果表明，本課題設計的指紋識別網絡型門禁系統在穩定性、可靠性以及實時性方面達到了較好的效果。文章最后提出了一些在工作中遇到的問題，并對近幾年來的一些新的研究趨勢做了簡單的總結與展望，指出了指紋識別網絡型門禁系統未來的研究方向。
上傳時間： 2013-07-23
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自適應濾波器是智能天線技術中核心部分-自適應波束成形器的關鍵技術，算法的高效穩定性及硬件時鐘速率的快慢是判斷波束成形器性能優劣的主要標準。 首先選取工程領域最常用的自適應橫向LMS濾波算法作為研究對象，提出了利用最小均方誤差意義下自適應濾波器的輸出信號與主通道噪聲信號的等效關系，得到濾波器最佳自適應參數的方法。并分析了在平穩和非平穩環境噪聲下，濾波器的收斂速度、權系數穩定性、跟蹤輸入信號的能力和信噪比的改善等特性。 在分析梯度自適應格型算法的基礎上，提出利用最佳反射系數的收斂性和穩定性，得到了梯度自適應格型濾波器的定步長改進方法；并以改進的梯度自適應格型和線性組合器組成梯度自適應格型聯合處理算法，在同樣環境噪聲下，相比自適應橫向LMS算法，其各項性能指標都得到了極大地改善，而且有利于節省硬件資源。 設計了自適應橫向LMS濾波器和梯度自適應格型聯合處理濾波器的電路模型，并用馳豫超前技術對兩類濾波器進行了流水線優化。利用Altera公司的CycloneⅡ系列EP2C5T144C6芯片和多種EDA工具，完成了濾波器的FPGA硬件設計與仿真實現。并以FPGA實現的3節梯度自適應格型聯合處理器為核心，設計了一種TD-SCDMA系統的自適應波束成形器，分析表明可以很好地利用系統提供的參考信號對下行波束進行自適應成形。
上傳時間： 2013-07-16
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論文研究了基于Bayer格式的CCD原始圖像的顏色插值算法，并將設計的改進算法應用到以FPGA為核心的圖像采集前端。出于對成本和體積的考慮，一般的數字圖像采集系統采用單片CCD或CMOS圖像傳感器，然后在感光表面覆蓋一層顏色濾波陣列(CFA)，經過CFA后每個像素點只能獲得物理三基色(紅、綠、藍)其中一種分量，形成馬賽克圖像。為了獲得全彩色圖像，就要利用周圍像素點的值近似地計算出被濾掉的顏色分量，稱這個過程為顏色插值。由于當前對圖像采集系統的實時性要求越來越高，業內已經開始廣泛采用FPGA來進行圖像處理，充分發揮硬件并行運算的速度優勢，以求在處理速度和成像質量兩方面均達到滿意的效果。。主要的工作內容如下: 本文首先介紹了彩色濾波陣列、圖像色彩恢復和插值算法的概念，然后分析和研究了當下常用的顏色插值算法，如雙線性插值算法、加權系數法等等，指出了各個算法的特點和不足；接下來針對硬件系統并行運算的特性和實時性處理的要求，結合其中兩種算法的思路設計了適用于硬件的改進算法，該算法主要引入了方向標志位的概念以及平滑的邊界仲裁法則來檢測邊界，借鑒利用梯度的三角函數關系來判斷邊界方向，通過簡化且適用于硬件的方法計算加權系數，從而選擇合適的方向進行插值。 在介紹了FPGA用于圖像處理的優勢后，針對FPGA的特點采用模塊化結構設計，詳細闡述了本文算法的軟件實現過程及所使用到的關鍵技術；文章設計了一個以FPGA為核心的前端圖像采集平臺，并將改進插值算法應用到整個系統當中。詳細分析了采集前端的硬件需求，討論了核心芯片的選型和硬件平臺設計中的注意事項，完成了印制電路板的制作。 文章通過MATLAB仿真得到了量化的性能評估數據，并選取幾種算法在硬件平臺上運行，得到了實驗圖片。最后結合圖片的視覺效果和仿真數據對幾種不同算法的效果進行了評估和比較，證明改進的算法對圖像質量有所增強，取得了良好的效果。
上傳時間： 2013-06-11
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在介紹運動檢測以及光流的基本概念的基礎上引出基于光流方程的兩種常用的圖像分析方法--梯度法、塊匹配法；通過對光流法在紅外圖像序列的運動目標檢測、活動輪廓模型以及醫學圖像處理方面的應用來闡述這兩種光流法的優缺點進行分析從而得出光流法在運動圖像識別領域具有較大的優勢，最后對光流法在未來其他領域的應用提出展望。
上傳時間： 2013-10-31
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在研究和分析指紋圖像的強度場和方向場原理基礎上，根據人眼的視覺原理，提出一種指紋圖像分割與增強的方法。按照指紋圖像前景色梯度大，背景色梯度小，可以將指紋前景色很好的分割出來。并且通過紋線方向進行濾波增強處理，可以得到良好的效果。對隨機抽取的指紋圖像分割和增強的實驗證明，取得了滿意的結果。此方法的優點是將指紋紋線斷裂處很好的連接，可以廣泛應用于指紋圖像的預處理過程當中。
上傳時間： 2013-12-15
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目前，被廣泛使用的經典邊緣檢測算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點是相對應于圖像灰度值梯度的局部極大值點。然而，當圖像中含有噪聲時這些算子對噪聲都比較敏感，使得將噪聲作為邊緣點。由于噪聲的干擾，不能檢測出真正的邊緣。一個擁有良好屬性的的邊緣檢測算法是每個研究者的追求。利用小波交換的特點，設計了三次B樣條平滑濾波算子。通過利用這個算子，對利用小波變換來檢測圖像的邊緣進行了一定的研究和理解。
上傳時間： 2013-10-13
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由于大功率LED工作時所產生的大量熱量，使得大功率LED照明系統中的熱管理成為一個非常重要的議題。文中分析了在大功率LED照明系統中熱傳導、熱對流和熱輻射這3種熱傳遞方式的應用，并分別提出了優化的方案。對于大功率LED照明系統的熱管理設計，我們提出要系統考慮熱通路的每個環節，通過分配溫度梯度預算來選取適當的方案，以達到良好的散熱效果。
上傳時間： 2013-11-13
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為了提高電力系統負荷預測的精度與速度的需求，提出使用交替梯度算法改進徑向基函數（RBF） 神經網絡， 對天津市電網進行負荷預測。改進的算法與傳統梯度下降算法相比，具有更快的收斂速度和更高的預測精度。 仿真結果表明該算法具有可行性。
上傳時間： 2013-10-31
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本文應用目前較為流行的神經網絡方法對電力系統短期負荷進行預報，主要進行了以下工作： 1．了解電力系統短期負荷預報的現狀，總結國內外的研究方法。 2．深入學習神經網絡及其相關知識，設計出用共軛梯度算法改進的BP網絡，并將它應用于負荷預報中，收到了很好的效果。相比普通的BP網絡，不但預報精度大大提高，而且學習時間也縮短許多。 3．學習小波理論，嘗試將小波分析與神經網絡相結合，設計出一種小波神經網絡，并將其用于負荷預報，收到了很好的效果。 4．提出一種新型神經網絡，即RAN網。它是一種能根據輸入數據的復雜程度而自動添加或刪除其隱層神經元的神經網絡，嘗試將其用于負荷預報，同樣收到了很好的效果，并且將三種方案進行了比較。
上傳時間： 2013-11-20
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PCA9624是一款帶I2C總線的8位LED的電壓開關優化的LED驅動器，它主要應用于電流為100mA 的紅/綠/藍/琥珀（RGBA）的LED的亮度和閃爍的控制。每個LED輸出均有獨立的8位分辨率（256個梯度）且輸出頻率固定為97KHz的PWM控制器它可以在0%到99.6%的范圍內對LED的亮度進行調整，使發光二極管被設置為一個特定的亮度值。額外的8位分辨率（256個梯度）PWM控制器組既有固定的190Hz的頻率又可以在24Hz和每10.73秒的固定周期內對LED燈亮度從0％至99.6％的范圍內調整，使它們保持同樣的亮度或閃爍速度。
上傳時間： 2013-11-24
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