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基于T i n y O S 的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu) 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSN(Wireless Sensor Network) 由部署在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)大量廉價的傳感器節(jié)點組成,通過 無線通信方式形成multi2hop 自組織的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),其目的是協(xié)作地感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中感知 對象的信息,并發(fā)送給觀察者。本文從分析無線傳感器節(jié)點Mica 和其上運行的操作系統(tǒng)TinyOS 出發(fā), 著重描述無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點應(yīng)用程序體系結(jié)構(gòu)和消息通信機制。
標(biāo)簽： Wireless Network Sensor WSN
上傳時間： 2013-12-19
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項目的研究內(nèi)容是對硅微諧振式加速度計的數(shù)據(jù)采集電路開展研究工作。硅微諧振式加速度計敏感結(jié)構(gòu)輸出的是兩路差分的頻率信號，因此硅微諧振式加速度計數(shù)據(jù)采集電路完成的主要任務(wù)是測出兩路頻率信號的差值。測量要求是：實現(xiàn)10ms內(nèi)對中心諧振頻率為20kHz、標(biāo)度因數(shù)為100Hz/g、量程為±50g、分辨率為1mg的硅微諧振式加速度計輸出的頻率信號的測量，等效測量誤差為±1mg。電路的控制核心為單片機，具有串行接口以便將測量結(jié)果傳送給PC機從而分析、保存測量結(jié)果。 按研究內(nèi)容設(shè)計了軟硬件。軟件采用多周期同步法實現(xiàn)高精度，快速度的頻率測量方案，并使用CPLD編程實現(xiàn)，這也是最難的地方。硬件采用現(xiàn)在流行的3.3V供電系統(tǒng)，選用EPM240T100C5N和較為實用的AVR單片機芯片Atmega64L，對應(yīng)3.3V供電系統(tǒng)，串行接口使用MAX3232。 最后完成了PCB板的制作，經(jīng)反復(fù)調(diào)試后得到了非常好的效果。采集的數(shù)據(jù)滿足項目研究內(nèi)容中的要求，當(dāng)提高有源晶振的頻率時，精度有大大提高了，此時已遠遠滿足了項目中高精度，快速度測量的要求。另外，采用MFC編程編寫了上位機的數(shù)據(jù)接收和數(shù)據(jù)處理專用軟件，集數(shù)據(jù)采集，運算，作圖，保存功能于一體。 此為CPLD語言部分
上傳時間： 2013-12-09
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項目的研究內(nèi)容是對硅微諧振式加速度計的數(shù)據(jù)采集電路開展研究工作。硅微諧振式加速度計敏感結(jié)構(gòu)輸出的是兩路差分的頻率信號，因此硅微諧振式加速度計數(shù)據(jù)采集電路完成的主要任務(wù)是測出兩路頻率信號的差值。測量要求是：實現(xiàn)10ms內(nèi)對中心諧振頻率為20kHz、標(biāo)度因數(shù)為100Hz/g、量程為±50g、分辨率為1mg的硅微諧振式加速度計輸出的頻率信號的測量，等效測量誤差為±1mg。電路的控制核心為單片機，具有串行接口以便將測量結(jié)果傳送給PC機從而分析、保存測量結(jié)果。 按研究內(nèi)容設(shè)計了軟硬件。軟件采用多周期同步法實現(xiàn)高精度，快速度的頻率測量方案，并使用CPLD編程實現(xiàn)，這也是最難的地方。硬件采用現(xiàn)在流行的3.3V供電系統(tǒng)，選用EPM240T100C5N和較為實用的AVR單片機芯片Atmega64L，對應(yīng)3.3V供電系統(tǒng)，串行接口使用MAX3232。 最后完成了PCB板的制作，經(jīng)反復(fù)調(diào)試后得到了非常好的效果。采集的數(shù)據(jù)滿足項目研究內(nèi)容中的要求，當(dāng)提高有源晶振的頻率時，精度有大大提高了，此時已遠遠滿足了項目中高精度，快速度測量的要求。另外，采用MFC編程編寫了上位機的數(shù)據(jù)接收和數(shù)據(jù)處理專用軟件，集數(shù)據(jù)采集，運算，作圖，保存功能于一體。 此為上位機程序部分
上傳時間： 2017-02-13
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網(wǎng)頁采集系統(tǒng) ================= 安裝配置 ------- 1 程序我就不說了 2 配置文件 applicationContext.xml 里面有詳細的注釋 3 已經(jīng)包含了多個論壇博客的參數(shù)，如CSDN論壇、博客園、新浪博客、百度Hi、ccidnet等的解析參數(shù) 需要的類庫 --------- 1 Spring 2.5 2 common-logging 1.1 3 paoding-analysis 2.0.4-beta 4 commons-dbcp-1.2.2.jar 5 mysql-connector-java-5.1.7-bin.jar 6 commons-pool-1.4.jar 7 Lucene.2.4.0.jar 8 Lucene-highlighter-2.4.0.jar 9 java2000.jar 演示例子 ------- 本地：在com.laozizhu.search.demo目錄下面 B/S: http://search.laozizhu.com
標(biāo)簽： applicationContext xml 頁 采集系統(tǒng)
上傳時間： 2017-04-07
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基于aduc834單片機的溫度采集系統(tǒng)，溫度傳感器為TMP36,模擬信號輸出,500mV代表0度，10毫秒1度
標(biāo)簽： aduc 834 單片機 溫度采集系統(tǒng)
上傳時間： 2017-07-02
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一款類似百度知道系統(tǒng)的問題解答系統(tǒng)，問題頁面自動生成靜態(tài)網(wǎng)頁- M( ]- `+ X0 x 系統(tǒng)特色： + O$ U8 n- [ z# {/ E本系統(tǒng)結(jié)合了仿百度知道程序和仿新浪愛問程序的共同優(yōu)點，設(shè)計更加合理 6 X) H8 a5 t9 h& D6 e8 S9 p2 P 問題頁面實時生成靜態(tài)頁面，減少系統(tǒng)開銷，更利于搜索引擎的收錄 ! f5 U& N3 J+ B7 I" S完美使用系統(tǒng)緩存，減少數(shù)據(jù)庫讀取次數(shù) b T |, g1 v9 \" E* Z 完善的后臺管理功能 # u5 C: I- c$ P6 P( H9 S2 w支持問題的附件上傳 . U! K+ k ~) o 對搜索引擎的優(yōu)化：支持Keywords和Description頁面頭部標(biāo)簽的自定義 6 ^! h: m- U4 p( z# X支持 JS 代碼的問題調(diào)用 t8 E5 ]) b3 M8 x* z提供與動網(wǎng)、oblog、動易實現(xiàn)用戶整合的標(biāo)準(zhǔn)接口 ) {4 \ ` ]1 g1 F8 u
標(biāo)簽： 百度
上傳時間： 2013-11-28
上傳用戶：ztj182002
最新的電能信息采集與管理系統(tǒng)，DL698.34公變采集終端t特殊要求（送審稿）
標(biāo)簽： 電能信息采集 管理系統(tǒng)
上傳時間： 2014-01-08
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1.采集到的車牌照圖片使用的是24位RGB的BMP位圖，即真彩圖。需要將其轉(zhuǎn)化為256級灰度圖像。 2.將灰度圖像轉(zhuǎn)換成為二值圖像。 3.去除噪聲采用的方法：中值濾波、直方圖均衡。 4.數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去度量和提取圖像中的對應(yīng)形狀以達到對圖像分析和識別的目的。
上傳時間： 2017-09-10
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本文提出了一種基于comPactFlash(CF)接口的便攜式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計方案,采用 可編程邏輯器件實現(xiàn)CF接口控制及數(shù)據(jù)采集控制:CF接口部分實現(xiàn)與上位機的數(shù)據(jù)傳 送,數(shù)據(jù)采集控制部分完成量程變換!模數(shù)轉(zhuǎn)換控制等功能"上位機基于CF接口與下位 機進行數(shù)據(jù)通信,給下位機發(fā)送量程控制字!數(shù)據(jù)采集參數(shù)等命令,采用中斷方式接收下 位機采集過來的數(shù)據(jù)并進行處理,下位機只完成數(shù)據(jù)的采集"這種方案最大的優(yōu)勢是上位 機端的數(shù)據(jù)處理軟件易于修改,以面向不同的應(yīng)用" 目前基于CF接口的設(shè)計采用專用芯片實現(xiàn)接口控制,由FPGA!DSP等實現(xiàn)邏輯功 能,這種多芯片方案雖然設(shè)計簡單,但成本高,功耗大"本課題首先根據(jù)CF規(guī)范,設(shè)計 了一種基于可編輯邏輯器件的CF卡端接口,實現(xiàn)了存儲器模式和I/O模式兩種傳輸方式 的接口設(shè)計,并在此基礎(chǔ)上完成了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計"相比較傳統(tǒng)方案,本方案設(shè)計靈 活,系統(tǒng)成本和功耗更低"此外,本課題設(shè)計的基于可編輯邏輯器件的CF卡端接口具有 通用性,在此基礎(chǔ)上可實現(xiàn)其它多種基于CF接口的便攜式I/O設(shè)備" 本課題完成的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中,用于邏輯控制的可編程邏輯器件采用了FPGA和 CPLD兩種實現(xiàn)方案"在完成系統(tǒng)的硬件和軟件設(shè)計后,對系統(tǒng)進行了測試,結(jié)果表明系 統(tǒng)成功地實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集!處理!顯示和控制,采用CPLD作為本設(shè)計的邏輯控制在系 統(tǒng)功耗方面具有明顯的優(yōu)勢"
標(biāo)簽： ComPactFlash接口可編輯邏輯器件數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
上傳時間： 2015-05-25
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 用 對環(huán)境 的感 知 ，環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環(huán)境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內(nèi)存，并且采用柵 格法進行路徑規(guī)劃，其計算量是相當(dāng)大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡(luò)為機器人對未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 ?；?網(wǎng)絡(luò) 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權(quán)向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標(biāo)點xltl【可由傳感器獲得】作為網(wǎng)絡(luò)輸入，神經(jīng)嘲絡(luò)通 過對大量的輸八樣本的學(xué)習(xí)，其神經(jīng)元就會體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學(xué)習(xí)過程如下：開 始時網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學(xué) 習(xí)： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經(jīng)元 1在t時刻對 應(yīng)的權(quán)值 ；a(∽ 謂整系 數(shù) ； (『l網(wǎng)絡(luò)的輸八矢量；Ⅳ()：學(xué)習(xí)的 I域。每個神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的鄰域 (，) 可 以動 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復(fù)雜度 ，如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結(jié)果會導(dǎo)致節(jié)點穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點 妁數(shù)量太大 ．節(jié)點就會表示更多的區(qū)域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點是對整個 自由空間 的學(xué) 習(xí)，而不是 學(xué)習(xí)最 小框架空 間 。節(jié) 點的數(shù) 量可 以動態(tài) 地定義，在每個學(xué)習(xí)階段的結(jié)柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節(jié)點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點來 重新學(xué) 習(xí) 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點升 始學(xué)習(xí)，逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學(xué)習(xí)，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結(jié)構(gòu)表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡(luò)表示環(huán)境是一個新的方法。由 于網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu)，可在較短的時間內(nèi)進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學(xué)習(xí)可用樹結(jié)構(gòu)表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術(shù)報容易地被找到 在機器人對環(huán)境的感知的過程中，可采用人】：神經(jīng)嘲 絡(luò)技術(shù)對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環(huán)境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導(dǎo) 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時問內(nèi)
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機器人 導(dǎo)航
上傳時間： 2022-02-12
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