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專輯類-國(guó)標(biāo)類相關(guān)專輯-313冊(cè)-701M GB-T-2828.1-2003-計(jì)數(shù)抽樣檢驗(yàn)程序-第一部分-81頁(yè)-5.2M.pdf
標(biāo)簽： 2828.1 GB-T 2003 5.2
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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針對(duì)空間電壓欠量脈寬調(diào)制過(guò)程中存在的問(wèn)題，采用理論推演與軟件設(shè)計(jì)方法，在介紹了s V P w M 的基本原理的基礎(chǔ)上，利用T I 公司的 D S P電機(jī)控制芯片 T M S 3 2 0 L F 2 4 0 7設(shè)計(jì)了S V P W M的實(shí)現(xiàn)方法，并給出 j - 變頻調(diào)速系統(tǒng)的全數(shù)字化實(shí)現(xiàn)。 通過(guò)對(duì)永磁同步電機(jī)進(jìn)行控制仿真實(shí)驗(yàn)，得到的結(jié)果表明此方法是切實(shí)可行V , J ，控制系統(tǒng)具有優(yōu)良的動(dòng)靜態(tài)性能，較高的控制效果，有廣泛的應(yīng)用前景。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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人臉識(shí)別技術(shù)繼指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別以及聲音識(shí)別等生物識(shí)別技術(shù)之后，以其獨(dú)特的方便、經(jīng)濟(jì)及準(zhǔn)確性而越來(lái)越受到世人的矚目。作為人臉識(shí)別系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)—人臉檢測(cè)，隨著研究的深入和應(yīng)用的擴(kuò)大，在視頻會(huì)議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機(jī)交互等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用前景，發(fā)展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術(shù)不斷發(fā)展，它的功能、應(yīng)用和可靠性逐漸增加，在各個(gè)行業(yè)也顯現(xiàn)出自身的優(yōu)勢(shì)。FPGA允許用戶根據(jù)自己的需要來(lái)建立自己的模塊，為用戶的升級(jí)和改進(jìn)留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設(shè)計(jì)方法的靈活性降低了整個(gè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)成本，F(xiàn)PGA 設(shè)計(jì)成為電子自動(dòng)化設(shè)計(jì)行業(yè)不可缺少的方法。 本文從人臉檢測(cè)算法入手，總結(jié)基于FPGA上的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術(shù)。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練分類器、定點(diǎn)化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測(cè)系統(tǒng)在基于Xilinx的Virtex II Pro開(kāi)發(fā)板上平臺(tái)上，達(dá)到實(shí)時(shí)的檢測(cè)效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對(duì)于人臉檢測(cè)算法，首先確保的是檢測(cè)率的準(zhǔn)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(cè)方法。算法中較多的是積分圖的特征值計(jì)算，這便于進(jìn)一步的硬件設(shè)計(jì)。同時(shí)對(duì)檢測(cè)算法進(jìn)行耗時(shí)分析確定運(yùn)行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場(chǎng)可以提供的資源狀況，又要考慮系統(tǒng)成本、開(kāi)發(fā)時(shí)間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開(kāi)發(fā)板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)器、I/O接口、總線及數(shù)據(jù)通道等，通過(guò)分析可以對(duì)算法進(jìn)行細(xì)致的劃分，實(shí)現(xiàn)需要加速的模塊。 3. 定點(diǎn)化：在Adaboost算法中，需要進(jìn)行大量的浮點(diǎn)計(jì)算。這里采用的方法是直接對(duì)數(shù)據(jù)位進(jìn)行操作它提取指數(shù)和尾數(shù)，然后對(duì)尾數(shù)執(zhí)行移位操作。 4. 改進(jìn)檢測(cè)用的級(jí)聯(lián)分類器的訓(xùn)練，提出可以迅速提高分類能力、特征數(shù)量大大減小的一種訓(xùn)練方法。 5. 最后對(duì)系統(tǒng)的整體進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明，在視頻輸入輸出接入的同時(shí)，人臉檢測(cè)能夠達(dá)到17fps的檢測(cè)速度，并且獲得了很好的檢測(cè)率以及較低的誤檢率。
標(biāo)簽： FPGA 人臉檢測(cè) 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-07-01
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SI4432-T- B1 測(cè)試代碼 原理圖 PCB
上傳時(shí)間： 2013-08-05
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為了克服傳統(tǒng)的局部特征匹配算法對(duì)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
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07電子設(shè)計(jì)大賽論文 2007年全國(guó)電子設(shè)計(jì)大賽論文（A~J題）
標(biāo)簽： 2007 全國(guó)電子 設(shè)計(jì)大賽 論文
上傳時(shí)間： 2013-05-26
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生物特征識(shí)別是指通過(guò)計(jì)算機(jī)，利用人體固有的生理特征，如指紋，靜脈來(lái)進(jìn)行個(gè)人身份鑒別的技術(shù)。由于生物特征唯一性和不變性，使得生物特征識(shí)別與傳統(tǒng)的方法如數(shù)字密碼和身份證相比，具有更高的安全性和易用性。傳統(tǒng)的高性能自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)大多基于PC平臺(tái)聯(lián)機(jī)應(yīng)用，然而在實(shí)際應(yīng)用中往往對(duì)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)要求有更高的便攜性和易用性，嵌入式技術(shù)的快速發(fā)展使得實(shí)現(xiàn)這樣的系統(tǒng)變?yōu)榱丝赡堋?生物特征識(shí)別系統(tǒng)主要由通用模塊的控制系統(tǒng)與非通用模塊的圖像采集設(shè)備與識(shí)別算法組成。本文針對(duì)通用模塊與非通用模塊接口問(wèn)題進(jìn)行研究和設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)工作良好的嵌入式平臺(tái)。 本課題在設(shè)計(jì)核心板、擴(kuò)展板、轉(zhuǎn)接板的硬件基礎(chǔ)上，移植實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)Linux，編寫各種接口與模塊的驅(qū)動(dòng)、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(shí)光強(qiáng)控制問(wèn)題，為很好的采集到清晰圖像提供了一個(gè)良好穩(wěn)定的硬件平臺(tái)。 本課題所設(shè)計(jì)的嵌入式系統(tǒng)通過(guò)測(cè)試，做了大量的實(shí)驗(yàn)，并將所采集到的手指靜脈圖像進(jìn)行討論分析，具有實(shí)用價(jià)值。
標(biāo)簽： ARM 嵌入式 多模 生物特征識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-06-03
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電能計(jì)量裝置安裝接線規(guī)則 DL/T 825-2002:本標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了電力系統(tǒng)中計(jì)費(fèi)用和非計(jì)費(fèi)用交流電能計(jì)量裝置的接線方式及安裝規(guī)定。
標(biāo)簽： 2002 825 DL 電能計(jì)量
上傳時(shí)間： 2013-06-30
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(臺(tái)達(dá))開(kāi)關(guān)電源基本原理與設(shè)計(jì)介紹，比較實(shí)用
標(biāo)簽： 開(kāi)關(guān)電源
上傳時(shí)間： 2013-06-15
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人臉識(shí)別技術(shù)繼指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別以及聲音識(shí)別等生物識(shí)別技術(shù)之后，以其獨(dú)特的方便、經(jīng)濟(jì)及準(zhǔn)確性而越來(lái)越受到世人的矚目。作為人臉識(shí)別系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)—人臉檢測(cè)，隨著研究的深入和應(yīng)用的擴(kuò)大，在視頻會(huì)議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機(jī)交互等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用前景，發(fā)展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術(shù)不斷發(fā)展，它的功能、應(yīng)用和可靠性逐漸增加，在各個(gè)行業(yè)也顯現(xiàn)出自身的優(yōu)勢(shì)。FPGA允許用戶根據(jù)自己的需要來(lái)建立自己的模塊，為用戶的升級(jí)和改進(jìn)留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設(shè)計(jì)方法的靈活性降低了整個(gè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)成本，F(xiàn)PGA 設(shè)計(jì)成為電子自動(dòng)化設(shè)計(jì)行業(yè)不可缺少的方法。 本文從人臉檢測(cè)算法入手，總結(jié)基于FPGA上的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術(shù)。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練分類器、定點(diǎn)化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測(cè)系統(tǒng)在基于Xilinx的Virtex II Pro開(kāi)發(fā)板上平臺(tái)上，達(dá)到實(shí)時(shí)的檢測(cè)效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對(duì)于人臉檢測(cè)算法，首先確保的是檢測(cè)率的準(zhǔn)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(cè)方法。算法中較多的是積分圖的特征值計(jì)算，這便于進(jìn)一步的硬件設(shè)計(jì)。同時(shí)對(duì)檢測(cè)算法進(jìn)行耗時(shí)分析確定運(yùn)行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場(chǎng)可以提供的資源狀況，又要考慮系統(tǒng)成本、開(kāi)發(fā)時(shí)間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開(kāi)發(fā)板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)器、I/O接口、總線及數(shù)據(jù)通道等，通過(guò)分析可以對(duì)算法進(jìn)行細(xì)致的劃分，實(shí)現(xiàn)需要加速的模塊。 3. 定點(diǎn)化：在Adaboost算法中，需要進(jìn)行大量的浮點(diǎn)計(jì)算。這里采用的方法是直接對(duì)數(shù)據(jù)位進(jìn)行操作它提取指數(shù)和尾數(shù)，然后對(duì)尾數(shù)執(zhí)行移位操作。 4. 改進(jìn)檢測(cè)用的級(jí)聯(lián)分類器的訓(xùn)練，提出可以迅速提高分類能力、特征數(shù)量大大減小的一種訓(xùn)練方法。 5. 最后對(duì)系統(tǒng)的整體進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明，在視頻輸入輸出接入的同時(shí)，人臉檢測(cè)能夠達(dá)到17fps的檢測(cè)速度，并且獲得了很好的檢測(cè)率以及較低的誤檢率。
標(biāo)簽： FPGA 人臉檢測(cè) 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
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