瞬變電磁法作為一種重要的地球物理探測(cè)方法，由于它在時(shí)間和空間上的可分性，使得這種方法簡(jiǎn)單易行，信息豐富，精度較高，低成本，見效快，從而在礦藏勘探、鉆井和海洋勘探等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。隨著接收儀器的數(shù)字化和智能化，發(fā)射功率的增大，數(shù)字模型計(jì)算正反演的應(yīng)用，解釋水平的提高，瞬變電磁法可解決的地質(zhì)問題不斷擴(kuò)大，幾乎涉及了物探工作的各個(gè)領(lǐng)域：礦產(chǎn)勘探，構(gòu)造探測(cè)，水文與工程、地質(zhì)調(diào)查，環(huán)境調(diào)查與監(jiān)測(cè)以及考古等。近年來，在找水、市政工程、土壤鹽堿化和污染調(diào)查、淺層石油構(gòu)造填圖，以及礦井突水預(yù)測(cè)等領(lǐng)域都取得了良好效果。 瞬變電磁法探測(cè)系統(tǒng)包括發(fā)射機(jī)和接收機(jī)兩部分。接收機(jī)用作在噪聲中提取由發(fā)射機(jī)發(fā)射的一次場(chǎng)信號(hào)在地下導(dǎo)體中感應(yīng)出的二次場(chǎng)信息，其信息反映了地下導(dǎo)體的電阻率差異，通過對(duì)該信息數(shù)據(jù)的處理了解探測(cè)目標(biāo)的特性從而達(dá)到探測(cè)的目的。 瞬變電磁信號(hào)具有早期信號(hào)幅度大、衰減快，而中晚期信號(hào)幅度小、衰減慢的大動(dòng)態(tài)范圍的特點(diǎn)。因此，必須設(shè)計(jì)出能適應(yīng)這種瞬時(shí)變化快、動(dòng)態(tài)范圍大數(shù)據(jù)信號(hào)要求的高性能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。同時(shí)，瞬變電磁探測(cè)系統(tǒng)的工作環(huán)境大都是在野外，因此，為適應(yīng)野外工作的需要，數(shù)據(jù)采集卡尤其要有較低的功耗。 本論文在總結(jié)其他數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，提高采樣速率和采樣精度、采用分段放大技術(shù)避免放大飽和和實(shí)現(xiàn)對(duì)小信號(hào)的有效識(shí)別、改用ARM作為核心處理器實(shí)現(xiàn)對(duì)接收機(jī)的有效控制、改進(jìn)USB2.0的實(shí)際傳輸速度、改用自適應(yīng)濾波法等噪聲抑制方法組合實(shí)現(xiàn)抗干擾和噪聲濾除設(shè)計(jì)，成功設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一套基于ARM和USB2.0的瞬變電磁數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有高性能，低功耗，抗干擾能力強(qiáng)，低成本的特點(diǎn)，已成功應(yīng)用于瞬變電磁探測(cè)實(shí)踐，并取得良好效果，極大的滿足了瞬變電磁探測(cè)系統(tǒng)的需要。同時(shí)，該系統(tǒng)對(duì)于其他數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)具有一定的借鑒意義。
上傳時(shí)間： 2013-06-21
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SM6135S 是專為遙控車設(shè)計(jì)的大規(guī)模集成電路。有5 個(gè)控制鍵控制遙控車的運(yùn)動(dòng)，它們分別是：前進(jìn)、后退、向右、向左和加速這5 個(gè)功能。芯片自帶3.8V升壓模塊供用戶選用。
標(biāo)簽： datasheet 6135S 6135
上傳時(shí)間： 2013-08-06
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在Quartus II 9.0環(huán)境下編寫的VHDL代碼，實(shí)現(xiàn)二分頻、三分頻、四分頻功能。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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電力變壓器是電力系統(tǒng)的重要設(shè)備之一，其安全運(yùn)行對(duì)于保障電力系統(tǒng)的安全可靠運(yùn)行意義重大。對(duì)變壓器繞組進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè)和故障診斷，及時(shí)發(fā)現(xiàn)變壓器的事故隱患，避免事故的發(fā)生，對(duì)提高變壓器運(yùn)行的安全可靠性，具有十分重要的意義。 本文分變壓器繞組變形檢測(cè)基礎(chǔ)、嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)四個(gè)部分。前兩個(gè)部分主要介紹基礎(chǔ)的背景知識(shí):首先簡(jiǎn)要介紹了變壓器繞組變形的幾種測(cè)試方法與比較，重點(diǎn)介紹了頻響法的診斷原理與模型；然后介紹了嵌入式系統(tǒng)的概念與組成，特別是Linux在ARM上的相關(guān)移植。后面的兩個(gè)部分則在前面的理論基礎(chǔ)上分別從硬件和軟件介紹了如何實(shí)現(xiàn)基于嵌入式系統(tǒng)的變壓器繞組變形測(cè)試儀:在硬件部分中，利用S3C2410A自帶的USB控制器、LCD控制器、SD卡控制器，簡(jiǎn)化了系統(tǒng)設(shè)計(jì)，并針對(duì)系統(tǒng)需要設(shè)計(jì)了掃頻信號(hào)發(fā)生器、數(shù)據(jù)高速采集與緩存等模塊；在軟件部分中，介紹了ARM基于Linux操作系統(tǒng)的I/O口、USB、LCD驅(qū)動(dòng)的編寫，以及相關(guān)應(yīng)用程序的編寫包括數(shù)據(jù)采集部分程序、LCD、串口通訊程序等，同時(shí)本文充分考慮了通訊環(huán)節(jié)可能引起的延遲問題以及提高系統(tǒng)資源利用效率等因素，提出了將系統(tǒng)設(shè)計(jì)成多進(jìn)程的思路，并實(shí)現(xiàn)之。
標(biāo)簽： ARM 變壓器 繞組變形 檢測(cè)系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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整數(shù)倍分頻，有多種分頻方式（包括1倍分頻、奇偶數(shù)分頻）
上傳時(shí)間： 2013-06-12
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39839電感量計(jì)算小巧實(shí)用的綠色軟件，根據(jù)輸入的線圈長(zhǎng)度、線圈直徑、導(dǎo)線直徑、線圈匝數(shù)及工作頻率快速計(jì)算出電感量、自分布電容、空載Q值、自諧振頻率
上傳時(shí)間： 2013-06-03
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Modelsim仿真工具是Model公司開發(fā)的。它支持Verilog、VHDL以及他們的混合仿真，它可以將整個(gè)程序分步執(zhí)行，使設(shè)計(jì)者直接看到他的程序下一步要執(zhí)行的語句，而且在程序執(zhí)行的任何步驟任何時(shí)刻都可以查看任意變量的當(dāng)前值，可以在Dataflow窗口查看某一單元或模塊的輸入輸出的連續(xù)變化等，比Quartus自帶的仿真器功能強(qiáng)大的多，是目前業(yè)界最通用的仿真器之一。 ModelSim分幾種不同的版本：SE、PE和OEM，其中 集成在 Actel、Atmel、Altera、Xilinx以及Lattice等FPGA廠商設(shè)計(jì)工具中的均是其OEM版本。比如為Altera提供的OEM版本是ModelSim-Altera,為Xilinx提供的版本為ModelSim XE. SE版本為最高級(jí)版本,在功能和性能方面比OEM版本強(qiáng)很多,比如仿真速度方面,還支持PC 、 UNIX 、 LIUNX混合平臺(tái).
上傳時(shí)間： 2013-06-25
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嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)建立在嵌入式操作系統(tǒng)和嵌入式硬件系統(tǒng)平臺(tái)之上,具有起點(diǎn)高、概念新、實(shí)用性強(qiáng)等特點(diǎn)。它涉及嵌入式硬件設(shè)計(jì)、嵌入式操作系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、人臉識(shí)別算法等領(lǐng)域的研究；嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)攜帶方便、安裝快捷、機(jī)動(dòng)性強(qiáng),可廣泛應(yīng)用于各類門禁系統(tǒng)、戶外機(jī)動(dòng)布控的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等特殊場(chǎng)合,因此對(duì)嵌入式人臉識(shí)別的研究工作具有突出的理論意義和廣泛的應(yīng)用前景。 本文是上海市經(jīng)委創(chuàng)新研究項(xiàng)目《射頻識(shí)別RFID系統(tǒng)-自動(dòng)識(shí)別和記錄人群的身份》(編號(hào)：04-11-2)與上海市科委AM基金項(xiàng)目《基于ARM和RFID芯片的自組織安全監(jiān)控系統(tǒng)的研制》(編號(hào)：0512)的主要研究?jī)?nèi)容之一。論文從構(gòu)建自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)所需解決的若干關(guān)鍵問題入手,重點(diǎn)探討了基于嵌入式ARM微處理器的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)、關(guān)鍵特征定位、高效的人臉特征描述、魯棒的人臉識(shí)別分類器及自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)等問題的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)表現(xiàn)在以下方面： 1實(shí)現(xiàn)了結(jié)合膚色校驗(yàn)的Haar特征級(jí)聯(lián)分類器嵌入式實(shí)時(shí)人臉檢測(cè),提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級(jí)聯(lián)分類器人眼檢測(cè)算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法。 復(fù)雜背景中的人臉檢測(cè)是自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)首先要解決的關(guān)鍵問題,通過對(duì)基于膚色模型和基于Haar特征級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類器的人臉檢測(cè)算法的分析研究,綜合兩個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn),提出了基于膚色模型校驗(yàn)和Haar特征級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類器的嵌入式實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅解決了復(fù)雜背景中的類膚色和類人臉結(jié)構(gòu)問題,而且具有較高的檢測(cè)率和較快的檢測(cè)速度,同時(shí)對(duì)光照、尺度等變化條件下的人臉檢測(cè)也具有較強(qiáng)的魯棒性。 人眼檢測(cè)與瞳孔定位在人臉歸一化和有效人臉特征抽取等方面起著非常重要的作用,為了快速檢測(cè)人眼并精確定位人眼瞳孔中心,論文提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級(jí)聯(lián)分類器人眼檢測(cè)算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法,首先利用人眼檢測(cè)分類器在人臉區(qū)域內(nèi)完成對(duì)人眼位置的檢測(cè),然后通過對(duì)檢測(cè)到的人眼進(jìn)行遮罩掩磨、簡(jiǎn)單圖像形態(tài)學(xué)變換及橢圓擬合實(shí)現(xiàn)瞳孔中心的精確定位。測(cè)試結(jié)果表明該算法只需幾百毫秒便能完成人眼檢測(cè)與瞳孔中心定位整個(gè)過程,在保證檢測(cè)速度較快的同時(shí),還能確保較高的定位精度。 2 針對(duì)傳統(tǒng)線性判別分析法存在的小樣本問題(sss),通過調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法及相應(yīng)的人臉識(shí)別方法人臉識(shí)別中的小樣本問題使線性判別分析算法的類內(nèi)散布矩陣發(fā)生嚴(yán)重退化,導(dǎo)致問題無法求解。本文在人臉識(shí)別小樣本問題的基礎(chǔ)上,通過調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,利用類間散布矩陣的補(bǔ)空間巧妙地避開類內(nèi)散布矩陣的求逆運(yùn)算,通過訓(xùn)練集每類樣本的樣本數(shù)信息自適應(yīng)改變調(diào)整參數(shù),實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能有效解決人臉識(shí)別中的小樣本問題。 3 提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,有效地解決了Gabor特征抽取維數(shù)過高的問題。 Gabor小波對(duì)圖像的光照、尺度變化具有較強(qiáng)魯棒性,是一種良好的人臉特征表征方法。但維數(shù)過高的Gabor特征造成應(yīng)用系統(tǒng)的維數(shù)災(zāi)難,為解決Gabor特征的維數(shù)災(zāi)難問題,論文第四章提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,該算法不僅有效地降低了人臉特征向量維數(shù),縮小了人臉特征庫(kù)的規(guī)模,同時(shí)降低了核心算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度,而且具有與傳統(tǒng)Gabor特征抽取算法同樣的魯棒性。 4 結(jié)合有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取、自適應(yīng)線性判別分析算法和基于支持向量機(jī)分類策略,提出并實(shí)現(xiàn)了基于支持向量機(jī)的嵌入式人臉識(shí)別和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)支持向量機(jī)通過引入核技巧對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)構(gòu)造最小化錯(cuò)分風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)分類超平面,不僅具有強(qiáng)大的非線性和高維處理能力,而且具有更強(qiáng)的泛化能力。本文研究了支持向量機(jī)的多類分類策略和訓(xùn)練方法,并結(jié)合論文中提出的基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征提取算法、自適應(yīng)線性判別分析算法,首次在基于Windows CE操作系統(tǒng)的嵌入式ARM平臺(tái)中實(shí)現(xiàn)了具有較強(qiáng)魯棒性的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)。 5 提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)模型的遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案為解決嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)在海量人臉庫(kù)中進(jìn)行識(shí)別的難題,論文提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案。 客戶機(jī)(嵌入式平臺(tái))完成對(duì)人臉圖像的檢測(cè)、歸一化處理和人臉特征提取,然后通過無線網(wǎng)絡(luò)將提取后的人臉特征數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器端,由服務(wù)器在海量人臉庫(kù)中完成人臉識(shí)別,并將識(shí)別后的結(jié)果通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇蛻魴C(jī)顯示輸出,從而實(shí)現(xiàn)基于客戶機(jī)/服務(wù)器無線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案。 6 結(jié)合我們開發(fā)的基于ARM的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng),從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了在嵌入式系統(tǒng)中進(jìn)行人臉識(shí)別應(yīng)用設(shè)計(jì)的思路及應(yīng)該注意的問題雖然嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能很大程度上取決于高效的人臉特征描述和魯棒的人臉識(shí)別核心算法。但是,嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想對(duì)嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能影響同樣值得重視。本文第六章重點(diǎn)闡述了嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路,并結(jié)合我們自主開發(fā)的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了嵌入式人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)該注意的關(guān)鍵技術(shù)問題。 結(jié)合本文提出的算法我們?cè)赑C上完成對(duì)人臉識(shí)別分類器的訓(xùn)練,然后在嵌入式ARM開發(fā)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別、嵌入式人像比對(duì)兩個(gè)便攜式人員身份認(rèn)證系統(tǒng),經(jīng)測(cè)試運(yùn)行效果良好。所提出的人臉識(shí)別算法不僅具有一定的理論參考價(jià)值,而且對(duì)于嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、AFR應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)也具有一定的借鑒意義。
標(biāo)簽： ARM 架構(gòu) 嵌入式 人臉識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-05-18
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本文以Turbo碼譯碼器的FPGA實(shí)現(xiàn)為目標(biāo)，對(duì)Turbo碼的迭代譯碼算法及用硬件語言實(shí)現(xiàn)其譯碼算法進(jìn)行了深入研究。 本文首先在理論上對(duì)Turbo碼的編譯碼原理進(jìn)行了深入的研究，并用C語言對(duì)其MAP譯碼算法進(jìn)行了驗(yàn)證仿真，接著就Turbo碼MAP算法的衍生算法即LOG_MAP和MAX_LOG_MAP算法用C程序做了仿真和測(cè)試。隨后本文就一些對(duì)MAP譯碼性能起著重要影響的參數(shù)也用C程序做了仿真對(duì)比。 最后，考慮到硬件實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)化，MAX-Log-MAP算法成為了本文的硬件實(shí)現(xiàn)方案。本文采用了模塊化設(shè)計(jì)，在對(duì)各個(gè)模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上提出了一些改進(jìn)的方案，對(duì)Turbo碼編碼器設(shè)計(jì)中的同步問題進(jìn)行了改進(jìn)，對(duì)分塊并行Turbo碼譯碼算法的硬件實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了研究。在設(shè)計(jì)中綜合運(yùn)用了“自頂向下”和“自下而上”的設(shè)計(jì)方去，通過功能模塊分割，合理設(shè)置系統(tǒng)參數(shù)，并通過模塊之間的參數(shù)傳遞，使Turbo碼編譯碼器具有較好的靈活性。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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變分水平集用于圖像分割，效果好，但是速度有點(diǎn)慢 源碼及論文
上傳時(shí)間： 2013-06-30
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