專輯類-國標類相關專輯-313冊-701M GB-T-2828.1-2003-計數抽樣檢驗程序-第一部分-81頁-5.2M.pdf
上傳時間: 2013-04-24
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針對空間電壓欠量脈寬調制過程中存在的問題,采用理論推演與軟件設計方法,在介紹了s V P w M 的基本原理的基礎上,利用T I 公司的 D S P電機控制芯片 T M S 3 2 0 L F 2 4 0 7設計了S V P W M的實現方法,并給出 j - 變頻調速系統的全數字化實現。 通過對永磁同步電機進行控制仿真實驗,得到的結果表明此方法是切實可行V , J ,控制系統具有優良的動靜態性能,較高的控制效果,有廣泛的應用前景。
上傳時間: 2013-04-24
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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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SI4432-T- B1 測試代碼 原理圖 PCB
上傳時間: 2013-08-05
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為了克服傳統的局部特征匹配算法對噪聲和圖像灰度非線性變換敏感的不足,提出了基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述算子的特征匹配算法。該算法首先
上傳時間: 2013-04-24
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07電子設計大賽論文 2007年全國電子設計大賽論文(A~J題)
上傳時間: 2013-05-26
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生物特征識別是指通過計算機,利用人體固有的生理特征,如指紋,靜脈來進行個人身份鑒別的技術。由于生物特征唯一性和不變性,使得生物特征識別與傳統的方法如數字密碼和身份證相比,具有更高的安全性和易用性。傳統的高性能自動識別系統大多基于PC平臺聯機應用,然而在實際應用中往往對自動識別系統要求有更高的便攜性和易用性,嵌入式技術的快速發展使得實現這樣的系統變為了可能。 生物特征識別系統主要由通用模塊的控制系統與非通用模塊的圖像采集設備與識別算法組成。本文針對通用模塊與非通用模塊接口問題進行研究和設計,實現了一個工作良好的嵌入式平臺。 本課題在設計核心板、擴展板、轉接板的硬件基礎上,移植實時操作系統Linux,編寫各種接口與模塊的驅動、多路攝像頭切換程序,并很好的解決了攝像頭采集生物特征時光強控制問題,為很好的采集到清晰圖像提供了一個良好穩定的硬件平臺。 本課題所設計的嵌入式系統通過測試,做了大量的實驗,并將所采集到的手指靜脈圖像進行討論分析,具有實用價值。
上傳時間: 2013-06-03
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電能計量裝置安裝接線規則 DL/T 825-2002:本標準規定了電力系統中計費用和非計費用交流電能計量裝置的接線方式及安裝規定。
上傳時間: 2013-06-30
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(臺達)開關電源基本原理與設計介紹,比較實用
標簽: 開關電源
上傳時間: 2013-06-15
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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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