隨著數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展，傳統(tǒng)的門禁系統(tǒng)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(wǎng)絡(luò)化的控制需求。由于識(shí)別技術(shù)的不斷成熟，基于人體生理特征的身份識(shí)別系統(tǒng)逐漸被人們開始采用，目前，從實(shí)用的角度看，指紋識(shí)別技術(shù)要比其它生物識(shí)別技術(shù)更安全和方便，這是因?yàn)槿说闹讣y具有唯一性、不變性以及貼身性的特點(diǎn)。傳統(tǒng)的門禁控制器常采用單片機(jī)開發(fā)，利用串行通信接口向遠(yuǎn)程上位機(jī)傳送數(shù)據(jù)，多個(gè)門禁控制器一般組成RS485網(wǎng)絡(luò)，通信線路專用且不易于實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)控制和遠(yuǎn)程控制，而基于TCP/IP網(wǎng)絡(luò)通信的門禁系統(tǒng)通過局域網(wǎng)傳遞數(shù)據(jù)，很容易實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制和分布式管理。 文中設(shè)計(jì)了基于指紋識(shí)別和以太網(wǎng)的智能網(wǎng)絡(luò)型門禁控制器。在ARM9和Linux操作系統(tǒng)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(wǎng)控制器芯片AX88796，實(shí)現(xiàn)了基于TCP/IP協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)門禁系統(tǒng)。 論文首先分析了門禁系統(tǒng)的研究背景、意義及國內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀，然后介紹了指紋識(shí)別網(wǎng)絡(luò)門禁系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，闡述了系統(tǒng)各個(gè)重要功能模塊的硬件資源。根據(jù)系統(tǒng)的硬件資源搭建了嵌入式Linux的軟件平臺(tái)，移植了相關(guān)模塊的驅(qū)動(dòng)程序。論文研究了指紋識(shí)別算法，包括指紋圖像預(yù)處理和指紋圖像的特征提取和匹配，重點(diǎn)分析了指紋圖像分割法，利用灰度梯度和灰度方差的結(jié)合設(shè)置一個(gè)合適的局部閾值對指紋進(jìn)行分割。然后，闡述了門禁控制系統(tǒng)軟件的總體設(shè)計(jì)，并重點(diǎn)介紹Video4Linux采集圖像、指紋圖像采集、GoAhead Web Server的應(yīng)用以及系統(tǒng)運(yùn)用TCP/IP實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)門禁控制器和上位機(jī)PC之間的網(wǎng)絡(luò)通信。 系統(tǒng)測試部分介紹了測試環(huán)境、測試方法以及測試內(nèi)容。測試結(jié)果表明，本課題設(shè)計(jì)的指紋識(shí)別網(wǎng)絡(luò)型門禁系統(tǒng)在穩(wěn)定性、可靠性以及實(shí)時(shí)性方面達(dá)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(jié)與展望，指出了指紋識(shí)別網(wǎng)絡(luò)型門禁系統(tǒng)未來的研究方向。
標(biāo)簽： ARM 指紋識(shí)別 門禁系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-07-23
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自適應(yīng)濾波器是智能天線技術(shù)中核心部分-自適應(yīng)波束成形器的關(guān)鍵技術(shù)，算法的高效穩(wěn)定性及硬件時(shí)鐘速率的快慢是判斷波束成形器性能優(yōu)劣的主要標(biāo)準(zhǔn)。 首先選取工程領(lǐng)域最常用的自適應(yīng)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(yīng)濾波器的輸出信號(hào)與主通道噪聲信號(hào)的等效關(guān)系，得到濾波器最佳自適應(yīng)參數(shù)的方法。并分析了在平穩(wěn)和非平穩(wěn)環(huán)境噪聲下，濾波器的收斂速度、權(quán)系數(shù)穩(wěn)定性、跟蹤輸入信號(hào)的能力和信噪比的改善等特性。 在分析梯度自適應(yīng)格型算法的基礎(chǔ)上，提出利用最佳反射系數(shù)的收斂性和穩(wěn)定性，得到了梯度自適應(yīng)格型濾波器的定步長改進(jìn)方法；并以改進(jìn)的梯度自適應(yīng)格型和線性組合器組成梯度自適應(yīng)格型聯(lián)合處理算法，在同樣環(huán)境噪聲下，相比自適應(yīng)橫向LMS算法，其各項(xiàng)性能指標(biāo)都得到了極大地改善，而且有利于節(jié)省硬件資源。 設(shè)計(jì)了自適應(yīng)橫向LMS濾波器和梯度自適應(yīng)格型聯(lián)合處理濾波器的電路模型，并用馳豫超前技術(shù)對兩類濾波器進(jìn)行了流水線優(yōu)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(shè)計(jì)與仿真實(shí)現(xiàn)。并以FPGA實(shí)現(xiàn)的3節(jié)梯度自適應(yīng)格型聯(lián)合處理器為核心，設(shè)計(jì)了一種TD-SCDMA系統(tǒng)的自適應(yīng)波束成形器，分析表明可以很好地利用系統(tǒng)提供的參考信號(hào)對下行波束進(jìn)行自適應(yīng)成形。
標(biāo)簽： FPGA 自適應(yīng)濾波器 算法設(shè)計(jì)
上傳時(shí)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(shè)計(jì)的改進(jìn)算法應(yīng)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(shù)字圖像采集系統(tǒng)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(jīng)過CFA后每個(gè)像素點(diǎn)只能獲得物理三基色(紅、綠、藍(lán))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(diǎn)的值近似地計(jì)算出被濾掉的顏色分量，稱這個(gè)過程為顏色插值。由于當(dāng)前對圖像采集系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求越來越高，業(yè)內(nèi)已經(jīng)開始廣泛采用FPGA來進(jìn)行圖像處理，充分發(fā)揮硬件并行運(yùn)算的速度優(yōu)勢，以求在處理速度和成像質(zhì)量兩方面均達(dá)到滿意的效果。。主要的工作內(nèi)容如下: 本文首先介紹了彩色濾波陣列、圖像色彩恢復(fù)和插值算法的概念，然后分析和研究了當(dāng)下常用的顏色插值算法，如雙線性插值算法、加權(quán)系數(shù)法等等，指出了各個(gè)算法的特點(diǎn)和不足；接下來針對硬件系統(tǒng)并行運(yùn)算的特性和實(shí)時(shí)性處理的要求，結(jié)合其中兩種算法的思路設(shè)計(jì)了適用于硬件的改進(jìn)算法，該算法主要引入了方向標(biāo)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(shù)關(guān)系來判斷邊界方向，通過簡化且適用于硬件的方法計(jì)算加權(quán)系數(shù)，從而選擇合適的方向進(jìn)行插值。 在介紹了FPGA用于圖像處理的優(yōu)勢后，針對FPGA的特點(diǎn)采用模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，詳細(xì)闡述了本文算法的軟件實(shí)現(xiàn)過程及所使用到的關(guān)鍵技術(shù)；文章設(shè)計(jì)了一個(gè)以FPGA為核心的前端圖像采集平臺(tái)，并將改進(jìn)插值算法應(yīng)用到整個(gè)系統(tǒng)當(dāng)中。詳細(xì)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(tái)設(shè)計(jì)中的注意事項(xiàng)，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(shù)據(jù)，并選取幾種算法在硬件平臺(tái)上運(yùn)行，得到了實(shí)驗(yàn)圖片。最后結(jié)合圖片的視覺效果和仿真數(shù)據(jù)對幾種不同算法的效果進(jìn)行了評估和比較，證明改進(jìn)的算法對圖像質(zhì)量有所增強(qiáng)，取得了良好的效果。
上傳時(shí)間： 2013-06-11
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在介紹運(yùn)動(dòng)檢測以及光流的基本概念的基礎(chǔ)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(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測、活動(dòng)輪廓模型以及醫(yī)學(xué)圖像處理方面的應(yīng)用來闡述這兩種光流法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析從而得出光流法在運(yùn)動(dòng)圖像識(shí)別領(lǐng)域具有較大的優(yōu)勢，最后對光流法在未來其他領(lǐng)域的應(yīng)用提出展望。
標(biāo)簽： 光流法 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-10-31
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在研究和分析指紋圖像的強(qiáng)度場和方向場原理基礎(chǔ)上，根據(jù)人眼的視覺原理，提出一種指紋圖像分割與增強(qiáng)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(jìn)行濾波增強(qiáng)處理，可以得到良好的效果。對隨機(jī)抽取的指紋圖像分割和增強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)證明，取得了滿意的結(jié)果。此方法的優(yōu)點(diǎn)是將指紋紋線斷裂處很好的連接，可以廣泛應(yīng)用于指紋圖像的預(yù)處理過程當(dāng)中。
上傳時(shí)間： 2013-12-15
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目前，被廣泛使用的經(jīng)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(diǎn)是相對應(yīng)于圖像灰度值梯度的局部極大值點(diǎn)。然而，當(dāng)圖像中含有噪聲時(shí)這些算子對噪聲都比較敏感，使得將噪聲作為邊緣點(diǎn)。由于噪聲的干擾，不能檢測出真正的邊緣。一個(gè)擁有良好屬性的的邊緣檢測算法是每個(gè)研究者的追求。利用小波交換的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了三次B樣條平滑濾波算子。通過利用這個(gè)算子，對利用小波變換來檢測圖像的邊緣進(jìn)行了一定的研究和理解。
標(biāo)簽： 小波變換 圖像邊緣檢測 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-10-13
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由于大功率LED工作時(shí)所產(chǎn)生的大量熱量，使得大功率LED照明系統(tǒng)中的熱管理成為一個(gè)非常重要的議題。文中分析了在大功率LED照明系統(tǒng)中熱傳導(dǎo)、熱對流和熱輻射這3種熱傳遞方式的應(yīng)用，并分別提出了優(yōu)化的方案。對于大功率LED照明系統(tǒng)的熱管理設(shè)計(jì)，我們提出要系統(tǒng)考慮熱通路的每個(gè)環(huán)節(jié)，通過分配溫度梯度預(yù)算來選取適當(dāng)?shù)姆桨?，以達(dá)到良好的散熱效果。
標(biāo)簽： LED 大功率 照明系統(tǒng) 熱管理
上傳時(shí)間： 2013-11-13
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為了提高電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的精度與速度的需求，提出使用交替梯度算法改進(jìn)徑向基函數(shù)（RBF） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 對天津市電網(wǎng)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測。改進(jìn)的算法與傳統(tǒng)梯度下降算法相比，具有更快的收斂速度和更高的預(yù)測精度。 仿真結(jié)果表明該算法具有可行性。
標(biāo)簽： RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電力 負(fù)荷預(yù)測
上傳時(shí)間： 2013-10-31
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本文應(yīng)用目前較為流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對電力系統(tǒng)短期負(fù)荷進(jìn)行預(yù)報(bào)，主要進(jìn)行了以下工作： 1．了解電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)報(bào)的現(xiàn)狀，總結(jié)國內(nèi)外的研究方法。 2．深入學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其相關(guān)知識(shí)，設(shè)計(jì)出用共軛梯度算法改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)，并將它應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)報(bào)中，收到了很好的效果。相比普通的BP網(wǎng)絡(luò)，不但預(yù)報(bào)精度大大提高，而且學(xué)習(xí)時(shí)間也縮短許多。 3．學(xué)習(xí)小波理論，嘗試將小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，設(shè)計(jì)出一種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將其用于負(fù)荷預(yù)報(bào)，收到了很好的效果。 4．提出一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即RAN網(wǎng)。它是一種能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度而自動(dòng)添加或刪除其隱層神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，嘗試將其用于負(fù)荷預(yù)報(bào)，同樣收到了很好的效果，并且將三種方案進(jìn)行了比較。
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電力系統(tǒng) 負(fù)荷預(yù)測
上傳時(shí)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(guān)優(yōu)化的LED驅(qū)動(dòng)器，它主要應(yīng)用于電流為100mA 的紅/綠/藍(lán)/琥珀（RGBA）的LED的亮度和閃爍的控制。每個(gè)LED輸出均有獨(dú)立的8位分辨率（256個(gè)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(nèi)對LED的亮度進(jìn)行調(diào)整，使發(fā)光二極管被設(shè)置為一個(gè)特定的亮度值。額外的8位分辨率（256個(gè)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(nèi)對LED燈亮度從0％至99.6％的范圍內(nèi)調(diào)整，使它們保持同樣的亮度或閃爍速度。
上傳時(shí)間： 2013-11-24
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