多傳感器信息融合是對多種信息的獲取、表示及其內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行綜合處理和優(yōu)化的技術(shù)。單一傳感器只能獲得環(huán)境或被測對象的部分信息段，多傳感器信息融合后可以完善地、準(zhǔn)確地反映環(huán)境特征。本文介紹多傳感器數(shù)據(jù)融合的基本理論。數(shù)據(jù)融合是把來自不同傳感器數(shù)據(jù)加以綜合、相關(guān)、互聯(lián)，提高定位和特征估計(jì)的精度。文章對Kalman融合算法進(jìn)行仿真，對結(jié)果進(jìn)行分析。驗(yàn)證算法的可行性。
上傳時(shí)間： 2013-10-08
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空間多媒體通信過程中存在的不可預(yù)測的分組數(shù)據(jù)丟失、亂序，可變的鏈路傳輸及處理時(shí)延抖動以及收發(fā)端時(shí)鐘不同步與漂移等問題，這可能導(dǎo)致接收端在對音視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示播放時(shí)產(chǎn)生音視頻不同步現(xiàn)象。為了解決此問題，提出了一種改進(jìn)的基于時(shí)間戳的空間音視頻同步方法，該方法采用一種相對時(shí)間戳映射模型，結(jié)合接收端同步檢測和緩沖設(shè)計(jì)，能夠在無需全網(wǎng)時(shí)鐘和反饋通道的情況下，實(shí)現(xiàn)空間通信中的音視頻同步傳輸，并在接收端進(jìn)行同步播放顯示。對該方法進(jìn)行了仿真，結(jié)果表明了設(shè)計(jì)的可行性。同步前的均方根誤差SPD值平均在150 ms左右，最大能達(dá)到176.1 ms。文中方法能將SPD值控制在60 ms左右，不僅能實(shí)現(xiàn)音視頻同步傳輸，并且開銷很小，可應(yīng)用在空間多媒體通信中。
標(biāo)簽： 音視頻
上傳時(shí)間： 2013-11-21
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在脈沖中子氧活化測井儀中，伽馬射線時(shí)間譜的采集是儀器至為關(guān)鍵的部分。伽馬射線時(shí)間譜采集電路常用的設(shè)計(jì)采用單片機(jī)與CPLD組合的方案，CPLD實(shí)現(xiàn)伽馬射線計(jì)數(shù)，單片機(jī)則負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的處理、傳輸?shù)裙ぷ??；趩纹琍SoC芯片的新方案，設(shè)計(jì)了伽馬射線時(shí)間譜采集電路，實(shí)現(xiàn)了同樣的功能。功能考核和高溫考核證明，該方案有效、可靠，解決了高溫CPLD價(jià)格昂貴且難以購買的問題，同時(shí)還能減少采集電路體積和成本。
標(biāo)簽： PSoC 時(shí)間譜 中的應(yīng)用 采集電路
上傳時(shí)間： 2014-12-23
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在魚雷技術(shù)發(fā)展中，低截獲概率技術(shù)（LPI）的采用大大提高魚雷的作戰(zhàn)能力，同時(shí)也對截獲信號提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測方法，具體對有效的低截獲特征信號信號進(jìn)行檢測，相比于短時(shí)傅里葉變換的基礎(chǔ)上，采用Daubechies5小波對信號進(jìn)行分解變換，證明小波分析方法的有效性及優(yōu)越性。
上傳時(shí)間： 2013-10-22
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文章介紹了石英晶體振蕩器的特點(diǎn)及性能參數(shù)，由于人工測量繁瑣，且容易出錯(cuò)等不足，提出了一種智能測量方法。該方法利用計(jì)算機(jī)控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自動測試石英晶體振蕩器的性能參數(shù)，并打印測試結(jié)果，減少了強(qiáng)度，提高了檢測效率。
標(biāo)簽： 石英晶體振蕩器 性能 參數(shù)測試 系統(tǒng)研究
上傳時(shí)間： 2013-11-22
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清管器在管道中運(yùn)行時(shí)，其上的信號發(fā)射器發(fā)射出電磁脈沖信號，通過便攜式位置探測儀上的信號接收裝置接收信號，經(jīng)過信號處理部分對信號進(jìn)行解碼、識別，最終將探測結(jié)果顯示在液晶顯示屏上。為了滿足便攜性的要求，探測儀采用低功耗設(shè)計(jì)，并大量使用貼片元件和功能集成的IC 。經(jīng)過深入的理論研究和測試，制造出了試驗(yàn)樣機(jī)，該樣機(jī)圓滿地完成了多種環(huán)境下的試驗(yàn)，并取得了良好的效果。
上傳時(shí)間： 2014-01-06
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針對SIFT算法復(fù)雜程度高，實(shí)時(shí)性差，在維數(shù)較高的圖像配準(zhǔn)中并不實(shí)用的問題，提出了一種基于線性鑒別分析（LDA）的SIFT算法（SIFT-LDA）。首先利用SIFT算法提取出圖像的特征點(diǎn)向量，然后用LDA方法對其進(jìn)行特征抽取并降維。通過高維自然圖像和單幅人臉圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SIFT-LDA算法在保證匹配精度的同時(shí)，實(shí)時(shí)性要優(yōu)于傳統(tǒng)的SIFT算法，其匹配時(shí)間相對于傳統(tǒng)SIFT算法縮短了將近一半。
標(biāo)簽： SIFT LDA 算法 圖像配準(zhǔn)
上傳時(shí)間： 2013-10-13
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文中建立不同類型目標(biāo)的模型匹配數(shù)據(jù)庫；采用最小周長多邊形構(gòu)造目標(biāo)主體輪廓的近似多邊形，以簡化目標(biāo)主體輪廓減少算法處理的數(shù)據(jù)量；提取具有仿射不變性的多邊形頂點(diǎn)個(gè)數(shù)、最長線段兩側(cè)頂點(diǎn)個(gè)數(shù)、同底三角形面積比向量特征不變量對待識別目標(biāo)進(jìn)行描述，應(yīng)用3個(gè)特征量在模型匹配數(shù)據(jù)庫中逐一進(jìn)行分層遍歷搜索匹配。實(shí)驗(yàn)表明，基于模型匹配的目標(biāo)識別算法能夠快速的識別目標(biāo)，提高了目標(biāo)識別的實(shí)時(shí)性，同時(shí)能夠判定目標(biāo)所處的姿態(tài)狀況。
標(biāo)簽： 模型匹配 目標(biāo)識別
上傳時(shí)間： 2013-10-20
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局部保持映射（Locality Preserving Projection，LPP）算法是一種有效的特征提取方法。提出了利用巴氏距離和LPP相合算法對特征進(jìn)行提取。當(dāng)特征維數(shù)過高時(shí)，首先對樣本用LPP進(jìn)行特征提取和降維處理，然后采用巴氏距離特征的迭代算法，得到最小錯(cuò)誤率上界。在ORL上實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了提出算法在人臉識別中的有效性。
上傳時(shí)間： 2014-01-25
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筆者以Freescale的S08系列8位微處理器MC9S08SL8為核心，為某電動汽車設(shè)計(jì)了一款儀表盤信號轉(zhuǎn)換器，實(shí)現(xiàn)了電機(jī)轉(zhuǎn)速檢測、與電機(jī)控制器的LIN通信、原車儀表信號模擬等功能。利用芯片內(nèi)部資源特性設(shè)計(jì)了其硬件結(jié)構(gòu)及電路，根據(jù)儀表盤的原理和工作方式設(shè)計(jì)了軟件流程，裝車試驗(yàn)運(yùn)行穩(wěn)定，有很高的實(shí)用價(jià)值。
上傳時(shí)間： 2013-11-23
上傳用戶：lili123
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