基于ROK101007型藍牙模塊和TMS320C54x型DSP的家用醫(yī)療保健智能機器人設計摘要：未來社會將會越來越重視 醫(yī)療保健服務 ，提 出一種新型智能機 器人 ，就其在數(shù)字化 家庭醫(yī)療 保健方面的應用進行模型設計 ，并將藍牙技術應用在智能機器人與醫(yī)療儀器和控制 PC的通信 中。 關 鍵 詞 ：數(shù)字化家庭 ；智能機器人 ；侍感器；藍牙技術；醫(yī)療保健 ；ROKl0l007；TMS320C54x 中 圖分 類號 ：R197．39 文獻標 識碼 ：A 文章編 號 ：1006—6977(2006)02—0數(shù)字化家庭是未來智能小區(qū)系統(tǒng)的基本單元 。 所謂“數(shù)字化家庭”就是基于家庭內(nèi)部網(wǎng)絡提供覆蓋 整個家庭的智能化服務 ，包括數(shù)據(jù)通信、家庭娛樂 和 信息家電控制功能。 數(shù)字化家庭設計 的一項主要內(nèi)容是通信功能的 實現(xiàn) ，包括家庭 與外界的通信及家庭 內(nèi)部相關設施 之間的通信。從現(xiàn)在的發(fā)展來看，外部的通信主要 通過寬帶接入 Internet，而家庭 內(nèi)部的通信，筆者采 用 目前 比較具有競爭力的藍牙 (Bluetooth)無線接入 技術。 傳統(tǒng)的數(shù)字化家庭采用 PC進行總體控制 ，缺 乏人性化。筆者根據(jù)人工情感的思想設計一種配備 多種外部傳感器的智能機器人 ，將此智能機器人視 作家庭成員，通過它實現(xiàn)對數(shù)字化家庭的控制。 本文主要就智能機器人在數(shù)字化家庭醫(yī)療保健 方面的應用進行模型設計 ，在智能機器人與醫(yī)療儀 器和控制 PC的通信采用藍牙技術 。整個系統(tǒng) 的成 本較低 ，功能較為全面，擴展應用非常廣闊，具有極 大的市場潛力。 2 智能機器 人的總體設計 2．1 智能機器人的多傳感器 系統(tǒng) 機器人智能技術 中最為重要 的相關領域是機器 人 的多感覺系統(tǒng)和多傳感信息 的集成與融合【l1，統(tǒng) 稱為智能系統(tǒng)的硬件和軟件部分 。視覺 、聽覺、力覺、 觸覺等外部傳感器和機器人各關節(jié)的內(nèi)部傳感器信 息融合使用 ，可使機器人完成實時圖像傳輸、語音識 別 、景物辨別、定位 、自動避障、目標物探測等重要功 能；給機器人加上相關的醫(yī)療模塊(CCD、CAMERA、 立體麥克風 、圖像采集卡等 )和專用醫(yī)療傳感器部 件 ，再加上 醫(yī)療專家系統(tǒng)就可以實現(xiàn)醫(yī)療保健和遠 程 醫(yī)療監(jiān)護功能。智能機器人的多傳感器系統(tǒng)框圖 如 圖 1
上傳時間： 2022-02-15
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基于LabVIEW2012FPGA模式的數(shù)據(jù)采集和存儲系統(tǒng)摘 要：為了提高數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)精度，減少開發(fā)成本，提高開發(fā)效率，基于LabVIEW虛擬儀器開發(fā)工具研究并設計了一 種數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用FPGA編程模式和網(wǎng)絡流技術實現(xiàn)大批量數(shù)據(jù)實時傳輸，并對數(shù)據(jù)進行分析處理和存儲。系 統(tǒng)硬件采用美國NI實時控制器CRIO?9025，實現(xiàn)16路數(shù)據(jù)可靠采集與存儲。實驗仿真及實際運行結果表明該數(shù)據(jù)采集系 統(tǒng)能夠精確地對數(shù)據(jù)進行實時采集以及分析處理，達到了項目要求。 關鍵詞：FPGA；FIFO；網(wǎng)絡流；數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)；SQL數(shù)據(jù)庫 中圖分類號：TN98?34 文獻標識碼：A 文章編號：1004?373X（2014）14?0142?04 Data acquisition and storage system based on LabVIEW 2012FPGA pattern WANG Shu?dong1,2 ，WEI Kong?zhen1 ，LI Xiao?pei1 （1. College of Electrical and Information Engineering，Lanzhou University of Technology，Lanzhou 730050，China； 2. Gansu Key Laboratory for Advanced Industrial Process Control，Lanzhou 730050，China）
標簽： labview fpga 數(shù)據(jù)采集
上傳時間： 2022-02-18
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5G通信系統(tǒng)中massive-MIMO-FBMC技術的結合概述摘要為了應對第五代移動通信（5G）中更高數(shù)據(jù)率和更低時延的需求，大規(guī)模MIMO （massive multiple-input multiple-output）技術已經(jīng)被提出并被廣泛研究。大規(guī)模 MIMO技術能大幅度地提升多用戶網(wǎng)絡的容量。而在5G中的帶寬研究方面，特別 是針對碎片頻譜和頻譜靈活性問題，現(xiàn)有的正交頻分多址（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）技術不可能應對未來的挑戰(zhàn)，新的波形方案需要 被設計出來。基于此，F(xiàn)BMC（filter bank multicarrier）技術由于具有比OFDM低 得多的帶外頻譜泄露而被受到重視，并已被標準推進組IMT-2020列為5G物理層 的主要備選方案之一。 本文首先回顧了5G中波形設計方案（主要是FBMC調(diào)制）和大規(guī)模多天線系 統(tǒng)（即massive MIMO）的現(xiàn)有工作和主要挑戰(zhàn)。然后，簡要介紹了基于Massive MIMO的FBMC系統(tǒng)中的自均衡性質(zhì)，該性質(zhì)可以用于減少系統(tǒng)所需的子載波數(shù) 目。同時，F(xiàn)BMC中的盲信道跟蹤性質(zhì)可以用于消除massive MIMO系統(tǒng)中的導頻 污染問題。盡管如此，如何將FBMC技術應用于massive MIMO系統(tǒng)中的誤碼率、 計算復雜度、線性需求等方面仍然不明確，未來更多的研究工作需要在massive MIMO-FBMC方面展開來。 關鍵詞：大規(guī)模MIMO；FBMC；自均衡；導頻污染；盲均衡
標簽： 5G 通信系統(tǒng)
上傳時間： 2022-02-25
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（1）介紹了模擬電路故障診斷技術發(fā)展和現(xiàn)狀，對現(xiàn)有的主要診斷方法以及近年來先進的神經(jīng)網(wǎng)絡理論和技術以及數(shù)據(jù)融合技術在模擬電路故障診斷領域中的應用進行了簡單的論述（2）對神經(jīng)網(wǎng)絡方法的基本原理及其在模擬電路故障診斷中的優(yōu)勢進行了詳細的介紹，包括神經(jīng)網(wǎng)絡的分類和神經(jīng)網(wǎng)絡的學習規(guī)則。詳細說明在電路故障診斷中應用最廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)的設計、訓練和測試方法，并對一個兩級RC耦合放大器電路例進行了測試、神經(jīng)網(wǎng)絡訓練和診斷。（3）介紹了數(shù)據(jù)融合技術的概念、優(yōu)缺點、基本方法及其在各個領域的應用情況。然后對于數(shù)據(jù)融合具體方法，著重研究了 Bayes統(tǒng)計融合方法Dempster-Shafer證據(jù)理論融合方法以及模糊集理論融合方法。最后采用基于待定系數(shù)法的隸屬度構造法以及模糊融合的方法對實例電路進行了故障診斷。（4）提出了一種新的利用包含元件直流特性信息的靜態(tài)工作點電壓和包含元件交流特性信息的不同頻率激勵下輸出電壓峰值與輸出電壓峰值的比值兩類信息進行數(shù)據(jù)融合診斷的方法，保證故障信息量的同時降低了獲取難度，應用模糊數(shù)學的理論，通過模糊變換將兩類故障信息通過兩個神經(jīng)網(wǎng)絡診斷得出的故障求屬度進行決策層的數(shù)據(jù)融合，較好的解決了了單神經(jīng)網(wǎng)絡診斷信息量不足，由于電路元件互相影響而產(chǎn)生的故障診斷不確定性的問題以及待融合故障信息隸屬度獲取困難的問題，使得診斷準確率得到較為明顯的提高本文提出的基于數(shù)據(jù)融合和神經(jīng)網(wǎng)絡的方法可以實現(xiàn)對模擬電路的故障進行準確實時快速診斷，具有一定的實用價值。關健詞：模擬電路；數(shù)據(jù)融合；神經(jīng)網(wǎng)絡；模糊集理論
標簽： 數(shù)據(jù)融合
上傳時間： 2022-03-17
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半導體物理學 劉恩科 第六版本書較全面地論述了半導體物理的基礎知識。全書共13章，主要內(nèi)容為：半導體的晶格結構和電子狀態(tài)；雜質(zhì)和缺陷能級；載流子的統(tǒng)計分布；載流子的散射及電導問題；非平衡載流子的產(chǎn)生、復合及其運動規(guī)律；pn結；金屬和半導體的接觸；半導體表面及MIS結構；半導體異質(zhì)結構；半導體的光、熱、磁、壓阻等物理現(xiàn)象和非晶態(tài)半導體。本書可作為工科電子信息類微電子技術、半導體器件專業(yè)學生的教材，也可供從事相關專業(yè)的科技人員參考叢編項：普通高等教育"十一五"國家級規(guī)劃教材
標簽： 半導體物理學
上傳時間： 2022-03-19
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靜電放電（Electrostatic Discharge，ESD）是構成集成電路可靠性的主要因素之一，存在于生產(chǎn)到使用的每一個環(huán)節(jié)，并成為開發(fā)新一代工藝技術的難點之一，近年來，對ESD的研究也因而越來越受到重視，仿真工具在ESD領域的應用使得ESD防護的研究變得更為便利，可大幅縮短研發(fā)周期然而，由于ESD現(xiàn)象復雜的物理機制，極端的電場及溫度條件，以及ESD仿真中頻繁的不收斂現(xiàn)象，都使得FSD的仿真變得極為困難本文詳細闡述了ESD的來源、造成的危害以及如何測試集成電路的防靜電沖擊能力，并基于 Sentaurus軟件，對ESD防護器件展開了的分析、研究，內(nèi)容包括1）掌握ESD保護的基本理論、測試方法和防護機理2）研究了工藝仿真流程的步驟以及網(wǎng)格定義在工藝仿真中的重要性，并對網(wǎng)格定義的方法進行了探討3）硏究了器件仿真流程以及器件仿真中的物理模型和模型函數(shù)，并對描述同一物理機制的的各種不同模型展開對比分析.主要包括傳輸方程模型、能帶模型、各種遷移率退化模型、雪崩離化模型和復合模型4）研究了雙極型晶體管和可控硅（Silicon Controlled rectifier，SCR）防護器件的仿真，并通過對仿真結果的分析，研究了ESD保護器件在ESD應力作用下的工作機理關鍵詞：靜電放電；網(wǎng)格；器件仿真；雙極型晶體管；可控硅
上傳時間： 2022-03-30
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摘要：以N溝道増強型場效應管為核心，基于H橋PWM控制原理，設計了一種直流電機正反轉調(diào)速驅動控制電路，滿足大功率直流電機驅動控制。實驗表明該驅動控制電路具有結構簡單、驅動能力強、功耗低的特點。關鍵詞：N溝道增強型場效應管；H橋；PWM控制；電荷泵；功率放大；直流電機1引言長期以來，直流電機以其良好的線性特性、優(yōu)異的控制性能等特點成為大多數(shù)變速運動控制和閉環(huán)位置伺服控制系統(tǒng)的最佳選擇。特別隨著計算機在控制領域，高開關頻率、全控型第二代電力半導體器件（GTR、GTO、MOSFET.、IGBT等）的發(fā)展，以及脈寬調(diào)制（PWM直流調(diào)速技術的應用，直流電機得到廣泛應用。為適應小型直流電機的使用需求，各半導體廠商推出了直流電機控制專用集成電路，構成基于微處理器控制的直流電機伺服系統(tǒng)。但是，專用集成電路構成的直流電機驅動器的輸出功率有限，不適合大功率直流電機驅動需求。因此采用N溝道増強型場效應管構建H橋，實現(xiàn)大功率直流電機驅動控制。該驅動電路能夠滿足各種類型直流電機需求，并具有快速、精確、高效、低功耗等特點，可直接與微處理器接口，可應用PWM技術實現(xiàn)直流電機調(diào)速控制。2直流電機驅動控制電路總體結構直流電機驅動控制電路分為光電隔離電路、電機驅動邏輯電路、驅動信號放大電路、電荷泵路、H橋功率驅動電路等四部分，其電路框圖如圖1所示。由圖可以看出，電機驅動控制電路的外圍接口簡單。其主要控制信號有電機運轉方向信號Dir電機調(diào)速信號PWM及電機制動信號 Brake，vcc為驅動邏輯電路部分提供電源，Vm為電機電源電壓，M+、M-為直流電機接口。
上傳時間： 2022-04-10
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控制理論基礎(中文版)控制系統(tǒng)的工作原理： 控制系統(tǒng)的工作原理：檢測輸出量（被控制量）的實際值； 檢測輸出量（被控制量）的實際值；將輸出量的實際值與給定值（輸入量）進行比較 將輸出量的實際值與給定值（輸入量）進行比較 得出偏差； 得出偏差；用偏差值產(chǎn)生控制調(diào)節(jié)作用去消除偏差，使得輸 用偏差值產(chǎn)生控制調(diào)節(jié)作用去消除偏差，使得輸 出量維持期望的輸出
標簽： 控制理論
上傳時間： 2022-05-22
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隨著人類社會的進步，科學技術的發(fā)展日新月異，模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的人工神經(jīng)網(wǎng)絡已取得了長足的發(fā)展。經(jīng)過半個多世紀的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡在計算機科學，人工智能，智能控制等方面得到了廣泛的應用。當代社會是一個講究效率的社會，科技更新領域也是如此。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究領域，算法的優(yōu)化顯得尤為重要，對提高網(wǎng)絡整體性能舉足輕重.BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型是目前應用最為廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對于解決非線性復雜問題具有重要的意義。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡有其自身的一些不足（收斂速度慢和容易陷入局部極小值問題），在解決某些現(xiàn)實問題的時候顯得力不從心。針對這個問題，本文利用遺傳算法的并行全局搜索的優(yōu)勢，能夠彌補BP網(wǎng)絡的不足，為解決大規(guī)模復雜問題提供了廣闊的前景。本文將遺傳算法與BP網(wǎng)絡有機地結合起來，提出了一種新的網(wǎng)絡結構，在穩(wěn)定性、學習性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的，本文首先設計了BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構，在此基礎上，應用遺傳算法進行優(yōu)化，達到了加快收斂速度和全局尋優(yōu)的效果。本文借助MATLAB平臺，對算法的優(yōu)化內(nèi)容進行了仿真實驗，得出的效果也符合期望值，實現(xiàn)了對BP算法優(yōu)化的目的。關鍵詞：生物神經(jīng)網(wǎng)絡：人工神經(jīng)網(wǎng)絡；BP網(wǎng)絡；遺傳算法；仿真隨著電子計算機的問世及發(fā)展，人們試圖去了解人的大腦，進而構造具有人類思維的智能計算機。在具有人腦邏輯推理延伸能力的計算機戰(zhàn)勝人類棋手的同時，引發(fā)了人們對模擬人腦信息處理的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究。1.1研究背景人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Noural Networks，ANN）（注：簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡），是一種數(shù)學算法模型，能夠對信息進行分布式處理，它模仿了動物的神經(jīng)網(wǎng)絡，是對動物神經(jīng)網(wǎng)絡的一種具體描述。這種網(wǎng)絡依賴系統(tǒng)的復雜程度，通過調(diào)節(jié)內(nèi)部大量節(jié)點之間的關系，最終實現(xiàn)信息處理的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過對輸入輸出數(shù)據(jù)的分析學習，掌握輸入與輸出之間的潛在規(guī)則，能夠對新數(shù)據(jù)進行分析計算，推算出輸出結果，因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應和自學習的特性，這種學習適應的過程被稱為“訓練"。
標簽： 遺傳算法 bp神經(jīng)網(wǎng)絡 matlab
上傳時間： 2022-06-16
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【例3.1]4位全加器module adder 4（cout，sum i na，i nb，cin）；output[3：0]sum output cout；input[3：0]i na，i nb；input cin；assign（cout，suml=i na +i nb+ci n；endmodule【例3.2]4位計數(shù)器module count 4（out，reset，clk）；output[3：0]out；input reset，cl k；regl 3：01 out；always@posedge clk）
標簽： verilog
上傳時間： 2022-06-16
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