近年來(lái)，隨著現(xiàn)代社會(huì)對(duì)軍用和民用設(shè)備需求的不斷擴(kuò)大及要求的不斷提高，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別和跟蹤技術(shù)已經(jīng)迅速發(fā)展成為現(xiàn)代信息處理領(lǐng)域中一項(xiàng)非常重要的技術(shù)，并在許多領(lǐng)域內(nèi)發(fā)揮著不可替代的作用，但是在面向應(yīng)用的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)卻不盡如人意，不能很好的滿足應(yīng)用的要求。 本文簡(jiǎn)述了傳統(tǒng)的基于桌面PC機(jī)的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法。目標(biāo)跟蹤具有兩個(gè)突出的特點(diǎn)，一是計(jì)算數(shù)據(jù)量大，一是對(duì)處理速度要求高。傳統(tǒng)上，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)是基于桌面PC機(jī)，但工業(yè)應(yīng)用的快速發(fā)展使傳統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)越來(lái)越不能滿足應(yīng)用的需要。 本文提出了一種基于ARM嵌入式平臺(tái)的目標(biāo)跟蹤解決方案。研究了如何將嵌入式平臺(tái)和目標(biāo)跟蹤結(jié)合起來(lái)，并對(duì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想和設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了詳述。首先進(jìn)行了功能分析和總體設(shè)計(jì)，分析了將嵌入式平臺(tái)作為目標(biāo)跟蹤解決方案的關(guān)鍵性問(wèn)題，包括采用ARM嵌入式平臺(tái)的必要性，系統(tǒng)框架的設(shè)計(jì)，對(duì)于嵌入式處理器和操作系統(tǒng)的選擇：然后在總體設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上完成了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，包括軟硬件平臺(tái)的設(shè)計(jì)，完成了BootLoader的設(shè)計(jì)，Linux內(nèi)核的定制，USB攝像頭驅(qū)動(dòng)程序的設(shè)計(jì)和OpenCV視覺(jué)庫(kù)的建立；最后分析了目標(biāo)跟蹤的過(guò)程，利用背景差法實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)的檢測(cè)，提取了行人的特征，利用Mean-Shift算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤。 本文提出的基于嵌入式平臺(tái)的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的應(yīng)用潛力巨大，有待進(jìn)一步的研究和探索。在論文最后對(duì)研究進(jìn)行了總結(jié)和展望，提出了未來(lái)的研究方向。
標(biāo)簽： ARM 嵌入式平臺(tái) 目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-05-27
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隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用以及嵌入式技術(shù)、圖像技術(shù)的不斷進(jìn)步，視頻監(jiān)控領(lǐng)域進(jìn)入了一個(gè)快速發(fā)展的時(shí)期。基于嵌入式技術(shù)的視頻監(jiān)控技術(shù)作為一種先進(jìn)的、廉價(jià)的視頻監(jiān)控技術(shù)，為視頻監(jiān)控設(shè)備的開(kāi)發(fā)提供了一種全新解決方案。近年來(lái)，采用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)由于其更低廉的價(jià)格、更靈活的部署方式受到廣大視頻監(jiān)控用戶(hù)的青睞，逐漸成為視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展方向之一。 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法是一種在視頻圖像檢測(cè)中經(jīng)常使用的算法，主要用來(lái)發(fā)現(xiàn)視頻中的運(yùn)動(dòng)物體。在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中引入運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法可使監(jiān)控系統(tǒng)具備簡(jiǎn)單的智能功能，即在有運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域時(shí)才傳輸視頻并錄像。常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法包括幀間差分法和背景差法等。 論文在融合嵌入式技術(shù)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合視頻監(jiān)控系統(tǒng)在室內(nèi)及小型辦公場(chǎng)所應(yīng)用的實(shí)際需求，提出了一種基于嵌入式技術(shù)的無(wú)線智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)解決方案。該方案的視頻監(jiān)控端采用三星公司基于ARM體系結(jié)構(gòu)的芯片S3C2440A作為處理器，在使用該處理器的硬件板上構(gòu)建了嵌入式Linux操作系統(tǒng)作為應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)的平臺(tái)。在視頻監(jiān)控系統(tǒng)的視頻監(jiān)控端應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)中，論文分析了幀間差分法和背景差法的優(yōu)缺點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了兩種算法的融合，完成了在視頻采集的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)。系統(tǒng)的PC視頻接收端應(yīng)用程序使用C＃語(yǔ)言編寫(xiě)，程序開(kāi)發(fā)中使用了網(wǎng)絡(luò)編程技術(shù)，在Windows操作系統(tǒng)下實(shí)現(xiàn)了視頻接收、錄像及錄像播放功能。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，論文設(shè)計(jì)圓滿地完成了功能要求，對(duì)基于嵌入式平臺(tái)的監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)具有很大的參考價(jià)值。
標(biāo)簽： ARM 無(wú)線智能 監(jiān)控系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-06-11
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生物電阻抗法測(cè)量脂肪是目前廣泛使用的方法。但現(xiàn)有的人體脂肪儀所使用的測(cè)量模型都是把人體軀干部看成整體，不能反映軀干部脂肪的分布情況。而且大部分脂肪儀基于單片機(jī)，系統(tǒng)軟硬件功能的可擴(kuò)展性、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力受到很大的限制，數(shù)據(jù)分析功能較弱。 針對(duì)上述問(wèn)題，本文建立了一種人體阻抗模型，該模型把人體軀干部劃分成四部分，并對(duì)分段阻抗的計(jì)算公式進(jìn)行推導(dǎo)，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于ARM處理器和嵌入式LINUX操作系統(tǒng)的人體脂肪測(cè)量?jī)x。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該模型的正確性和儀器測(cè)量的準(zhǔn)確性。 本文的主要工作有： (1)在現(xiàn)有理論的基礎(chǔ)上建立了人體阻抗模型，并利用八電極技術(shù)測(cè)量人體的分段阻抗。通過(guò)測(cè)量人體阻抗及體重、身高等參數(shù)，在理論分析和實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)修正的基礎(chǔ)上得出了計(jì)算人體各部位脂肪含量的公式。 (2)研究基于ARM-LINUX的人體脂肪儀的軟硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。硬件部分包括阻抗測(cè)量電路、體重測(cè)量電路和身高測(cè)量電路以及嵌入式開(kāi)發(fā)板與硬件電路之間的接口設(shè)計(jì)；軟件部分包括嵌入式LINUX操作系統(tǒng)、Qt/Embedded 環(huán)境的移植、驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)以及圖形用戶(hù)接口應(yīng)用程序編程。 (3)利用本儀器、歐姆龍人體脂肪儀、水下稱(chēng)重法對(duì)多名志愿者進(jìn)行測(cè)量，給出了比較數(shù)據(jù)，并對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。
標(biāo)簽： ARMLINUX
上傳時(shí)間： 2013-08-05
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設(shè)計(jì)出一個(gè)用計(jì)算機(jī)中的普通聲卡，而不是專(zhuān)業(yè)的環(huán)保設(shè)備對(duì)環(huán)境噪聲進(jìn)行采集和分析的系統(tǒng)。它利用噪聲的時(shí)間特性、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)以及l(fā)abVIEW平臺(tái)編寫(xiě)程序，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的采集和分析。能用離散傅立葉變換數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2013-05-20
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心血管系統(tǒng)疾病是現(xiàn)今世界上發(fā)病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作為一種非穩(wěn)態(tài)的心電變異性現(xiàn)象，是指心電T波段振幅、形態(tài)甚至極性逐拍交替變化。大量研究表明，TWA與室性心律失常、心臟性猝死等有直接密切的關(guān)系，已成為一種無(wú)創(chuàng)獨(dú)立性預(yù)測(cè)指標(biāo)。隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，微伏級(jí)的TWA已經(jīng)可以被檢出，并且精度越來(lái)越高。本文以T波交替檢測(cè)為中心，基于ARM給出了T波交替檢測(cè)技術(shù)原理性樣機(jī)的硬件及軟件，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)的目的。 在TWA檢測(cè)研究中，需要對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，即信號(hào)去噪和特征點(diǎn)檢測(cè)。小波分析以其多分辨率的特性和表征時(shí)頻兩域信號(hào)局部特征的能力成為我們選取的心電信號(hào)自動(dòng)分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號(hào)分解為不同頻段的細(xì)節(jié)信號(hào)，根據(jù)三種主要噪聲的不同能量分布，采用自適應(yīng)閾值和軟硬閾值折衷處理策略用閾值濾波方法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行去噪處理：同時(shí)基于心電信號(hào)的特征點(diǎn)R峰對(duì)應(yīng)于Mexican-hat小波變換的極值點(diǎn)，因此我們使用Mexican-hat小波檢測(cè)R峰，通過(guò)附加檢測(cè)方案確保了位置的準(zhǔn)確性，并根據(jù)需要提出了T波矩陣提取方法。 隨后文章介紹了T波交替的產(chǎn)生機(jī)理及研究進(jìn)展，分別從臨床應(yīng)用和檢測(cè)方法上展現(xiàn)了目前TWA的發(fā)展進(jìn)程，并利用了譜分析法、相關(guān)分析法和移動(dòng)平均修正算法分別從時(shí)域和頻域?qū)σ恍颖緮?shù)據(jù)進(jìn)行T波交替檢測(cè)。在檢測(cè)中譜分析法抗噪能力較強(qiáng)，但作為一種頻域檢測(cè)方法，無(wú)法檢測(cè)非穩(wěn)態(tài)TWA信號(hào)，而相關(guān)分析法受呼吸、噪聲影響較大，數(shù)據(jù)要求較高，因此可以在譜分析檢測(cè)為陽(yáng)性TWA基礎(chǔ)上，再對(duì)信號(hào)進(jìn)行相關(guān)分析，從而克服自身算法缺陷，確定交替幅度和時(shí)間段。最后對(duì)影響檢測(cè)結(jié)果的因素進(jìn)行討論研究，從而降低檢測(cè)誤差。 文章還設(shè)計(jì)了T波交替檢測(cè)技術(shù)原理性樣機(jī)的關(guān)鍵部分電路和軟件框架。硬件部分圍繞ARM核的Samsung S3C44BOX為核心，設(shè)計(jì)了該樣機(jī)的關(guān)鍵電路，包括采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊(外部存儲(chǔ)電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對(duì)心電信號(hào)是微弱信號(hào)并且干擾大的特點(diǎn)，采用了具有高共模抑制比和高輸入阻抗的分級(jí)放大電路，有效的提取了信號(hào)分量：A/D轉(zhuǎn)換電路保證了信號(hào)量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內(nèi)部異步串行通訊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與外界聯(lián)系。系統(tǒng)軟件中首先介紹了系統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境，然后給出了心電信號(hào)分析及處理程序設(shè)計(jì)流程圖及實(shí)現(xiàn)，使它們共同完成系統(tǒng)的軟件監(jiān)護(hù)功能。
標(biāo)簽： ARM 檢測(cè)技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-07-27
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線性預(yù)測(cè)技術(shù)作為一種基于全極點(diǎn)模型假定和均方預(yù)測(cè)誤差最小準(zhǔn)則下的波形逼近技術(shù)。本文簡(jiǎn)要介紹了LPC 技術(shù)的基本原理，并利用MATLAB 這一有力工具對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行了LPC 分析，并對(duì)階數(shù)的選取
標(biāo)簽： MATLAB LPC 語(yǔ)音信號(hào) 技術(shù)分析
上傳時(shí)間： 2013-05-26
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風(fēng)速是氣象測(cè)量的一個(gè)重要要素，利用超聲波進(jìn)行風(fēng)速測(cè)量現(xiàn)如今得到廣泛的應(yīng)用，技術(shù)已經(jīng)很成熟。當(dāng)超聲波在空氣中傳播時(shí)，受到風(fēng)速的影響，順風(fēng)和逆風(fēng)情況下存在一個(gè)時(shí)間差，基于這個(gè)原理制成的時(shí)差法超聲波風(fēng)速測(cè)量?jī)x表，具有精度高、可靠性強(qiáng)、集成度高等優(yōu)勢(shì)，并可以與雨量、濕度等測(cè)量?jī)x表構(gòu)成完整的移動(dòng)氣象站，與傳統(tǒng)的機(jī)械式儀表、電磁式儀表相比，具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，其關(guān)鍵參數(shù)是系統(tǒng)的測(cè)量精度。 ARM作為32位的微處理器，具有豐富的片上資源，高達(dá)60M的處理能力，而且功耗很小，適合作為智能儀表的核心處理器。本文給出了基于LPC2132的風(fēng)速測(cè)量系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)風(fēng)速的測(cè)量、顯示、精度調(diào)節(jié)以及與上位機(jī)之間的通信等功能。系統(tǒng)硬件電路包括ARM7處理器以及外圍的模擬、數(shù)字電路，并采用模塊化進(jìn)行設(shè)計(jì)。這種思想大大簡(jiǎn)化了系統(tǒng)硬件電路設(shè)計(jì)的復(fù)雜性，增強(qiáng)了系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性。軟件部分根據(jù)超聲波信號(hào)的特點(diǎn)，選用新型的構(gòu)造包絡(luò)的方法，在準(zhǔn)確判斷超聲波到達(dá)時(shí)間的問(wèn)題上有所改進(jìn)。 文章共分六個(gè)部分。第一章緒論介紹了超聲波風(fēng)速測(cè)量?jī)x表的發(fā)展現(xiàn)狀、本篇論文選題的目的和意義、所做的工作以及創(chuàng)新點(diǎn)。第二章介紹了超聲波風(fēng)速測(cè)量的基本原理。第三章是介紹基于ARM的超聲波風(fēng)速測(cè)量的系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)。第四章是系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)。第五章是系統(tǒng)的誤差分析。第六章是全文的總結(jié)以及就下一步的工作提出一些設(shè)想。
標(biāo)簽： ARM 超聲波 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 風(fēng)速測(cè)量
上傳時(shí)間： 2013-06-04
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隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，電力電子設(shè)備得到廣泛應(yīng)用，使得電網(wǎng)中的諧波污染越來(lái)越嚴(yán)重，極大地危害了電力設(shè)備的安全運(yùn)行。電網(wǎng)中的諧波成份非常復(fù)雜，因此諧波的檢測(cè)分析，是消除或降低諧波污染的前提。 通過(guò)大量資料的收集、閱讀及相關(guān)技術(shù)的研究，本文分析了嵌入式系統(tǒng)在電力系統(tǒng)測(cè)控中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)了以ARM7TDMI內(nèi)核處理器LPC2214為核心的電網(wǎng)諧波檢測(cè)分析系統(tǒng)。系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)低壓配電網(wǎng)三相電壓、電流的諧波檢測(cè)與分析，包括電量數(shù)據(jù)采集和諧波分析兩個(gè)部分。詳細(xì)分析了諧波檢測(cè)分析系統(tǒng)的工作原理，明確了系統(tǒng)功能需求，對(duì)系統(tǒng)各模塊進(jìn)行了設(shè)計(jì)，通過(guò)多路同步采集將電網(wǎng)電量數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)，在處理器中完成數(shù)據(jù)倒序處理和快速傅立葉變換等相關(guān)的運(yùn)算處理工作，可以得到各次諧波含量。 通過(guò)文中設(shè)計(jì)的硬件同步電路，可以準(zhǔn)確獲得電網(wǎng)信號(hào)三相電壓與電流周期，通過(guò)同步采樣的方法，消除或減小因快速傅立葉變換存在的頻譜泄漏和柵欄效應(yīng)的誤差。結(jié)合諧波檢測(cè)分析的需求與FFT算法的特點(diǎn)，為了減小響應(yīng)時(shí)間，提高運(yùn)算速度，采用了實(shí)序列快速傅立葉變換對(duì)數(shù)據(jù)的整合運(yùn)算，即通過(guò)一次快速傅立葉變換運(yùn)算，完成各相電流與電壓兩組數(shù)據(jù)從時(shí)域到頻域的轉(zhuǎn)換，并分析得到頻域幅值和時(shí)域幅值之間的線性關(guān)系，避免了傅立葉反變換運(yùn)算，提高了運(yùn)算速度，實(shí)現(xiàn)諧波的準(zhǔn)確檢測(cè)。 最后經(jīng)過(guò)樣機(jī)測(cè)試證明，本文設(shè)計(jì)的電網(wǎng)諧波檢測(cè)與分析系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確、可靠的實(shí)現(xiàn)諧波含量的檢測(cè)與分析。
標(biāo)簽： ARM 電網(wǎng)諧波 檢測(cè) 分
上傳時(shí)間： 2013-07-10
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實(shí)用單片機(jī)系統(tǒng)MS3分析,進(jìn)行單片機(jī)系統(tǒng)MS3的移植，以實(shí)現(xiàn)兼容
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變頻技術(shù)作為現(xiàn)代電力電子的核心技術(shù)，集現(xiàn)代電子、信息和智能技術(shù)于一體。而SPWM(正弦波脈寬調(diào)制)波的產(chǎn)生和控制則是變頻技術(shù)的核心之一。本文對(duì)SPWM 波形生成的三種算法--對(duì)稱(chēng)規(guī)則采樣法、不對(duì)稱(chēng)規(guī)則
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