·摘要： 針對自行設計的兩輪自平衡機器人Opyanbot建立了動力學模型,應用最優控制和兩輪差動等控制方法設計了控制器,提出了針對兩輪自平衡機器人平衡和行進的新策略.為了提高兩輪自平衡機器人的控制效果,利用基于DSP數字電路的全數字智能伺服驅動單元IPM100分別精確控制左右輪電機,并利用上位機實時控制機器人的運動狀態,提高了控制精度、可靠度和集成度,得到了很好的控制效果. &
上傳時間： 2013-07-12
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在本課題中，兼顧了效率及線性度，采用自適應預失真前饋復合線性化系統來改善高功率放大器的線性度。由于加入自適應控制模塊，射頻電路不受溫度、時漂、輸入功率等的影響，可始終處于較佳工作狀態，這使得整個放大系統更為實用，也更具有拓展價值。
上傳時間： 2013-11-21
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參照3GPP LTE的E-UTRA物理層規范，提出了一種鏈路自適應方案。實時調整傳輸功率以補償信道的衰落，建立SNR-BLER曲線，在給定滿足一定業務的目標BLER的條件下，找到各個MCS的SNR切換門限值，從而實現鏈路自適應。仿真結果表明，在保證通信質量的前提下，自適應方案比固定MCS有著明顯的頻譜效率增益，使無線資源得到優化配置；同時刪減了頻譜效率沒有增益的MCS，降低系統復雜度。
上傳時間： 2013-12-22
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ZigBee 技術為低功耗、低成本、低復雜度、適中數據傳輸率和且具有自組織功能的無線監控網絡的組建提供了堅實的技術基礎。為了增強無線網絡在無人值守、遠程監控等應用中的穩定性及智能化，本文在分析ZigBee協議體系結構以及Z_Stack協議棧基礎上，研究了如何基于CC2530組建具有自組網、自愈特性的ZigBee無線網絡，通過對無人值守的通信基站的交流電壓、電流和溫濕度環境等參數的遠程實時監控的試驗，實現了網絡的自組網與自愈功能，增強了網絡的穩定性及智能化。
上傳時間： 2013-10-14
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在選礦分析過程中，礦漿濃度和細度檢測是重要的工藝因素，直接影響著選礦的技術經濟指標。用C8051F350單片機控制高精度5 kg、分辨率1 g的稱重傳感器，根據所測得的質量、濃度壺的體積及礦石的比重，經過運算得到礦漿的濃度，篩分后再根據濃度進一步測算出礦漿的細度，用2.5英寸高亮度OLED漢字顯示所有的測量參數，菜單程序自校準，能保證較高的精度，軟、硬件設計采用模塊化設計思想，系統可靠性高。
上傳時間： 2013-11-19
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實現用固定變異概率和自適應變異概率解tsp問題的比較，自適應式算法采用基于種群差異度的自適應算法，詳見實驗報告
上傳時間： 2014-01-26
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程序代碼說明 P0301：數字圖像矩陣數據的顯示及其傅立葉變換 P0302：二維離散余弦變換的圖像壓縮 P0303：采用灰度變換的方法增強圖像的對比度 P0304：直方圖均勻化 P0305：模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 P0306：采用二維中值濾波函數medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 P0307：采用MATLAB中的函數filter2對受噪聲干擾的圖像進行均值濾波 P0308：圖像的自適應魏納濾波 P0309：運用5種不同的梯度增強法進行圖像銳化 P0310：圖像的高通濾波和掩模處理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對受噪聲干擾的圖像進行平滑處理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對圖像進行銳化處理
上傳時間： 2015-06-16
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數字圖像矩陣數據的顯示及其傅立葉變換 二維離散余弦變換的圖像壓縮 采用灰度變換的方法增強圖像的對比度 直方圖均勻化 模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 采用二維中值濾波函數medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 用MATLAB中的函數filter2對受噪聲干擾的圖像進行均值濾波 圖像的自適應魏納濾波 運用5種不同的梯度增強法進行圖像銳化 圖像的高通濾波和掩模處理 用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對受噪聲干擾的圖像進行平滑處理 利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對圖像進行銳化處理
上傳時間： 2015-07-01
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車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
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現代先進微處理器有非常高的集成度和復雜度，又有寄存器堆、Cache等嵌入式部件，而且芯片管腳數相對較少，必須要有一定的自測試設計和其它的可測試性設計來簡化測試代碼，提高故障覆蓋率。本文簡要討論NRS4000微處理器芯片的以邊界掃描測試為主體，以自測試為補充的可測試性設計框架。著重介紹芯片的邊界掃描設計和芯片中譯碼控制器PLA和微程序ＲＯＭ以及采用內嵌RAM結構的指令Cache和寄存器堆的內建自測試設計。仿真結果表明，這些可測試性設計大大縮短了測試代碼的長度。
上傳時間： 2015-07-25
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