固态信号源电子顺磁共振实验

一、引富电子顺磁共振(EPR)也称电子自旋共振(EPR)是研究顺磁性物质的一个重要近代物理实验技术,广泛地应用于物理、化学、生物、医学和生命科学等许多领域。目前适合于物理等专业学生做微波波段EPR实验波谱仪,最常见的是调频调场式EPR波谱仪;

固态微波源电子顺磁共振谱仪的研制

论述了采用固态微波源和永久磁铁研制的结构精巧、功能多、性能高、造价低的新型电子顺磁共振谱仪.

基于粉尘浓度传感器的火灾预警系统

针对固体有机物质燃烧火灾,设计了一种基于激光粉尘浓度传感器的火灾预警系统。该系统通过PMS3003(G3)主动吸气式激光粉尘传感器采集数据,并加入DS18B20温度传感器,以STM32F107为控制核心,一旦检测到火情立即通过RS485总线将数据传输到服务器将数据进行保存,同时LED灯光闪烁报警,并通过VS1003b MP3模块发出语音警报提示。通过实验室反复实验证实,系统灵敏度高、零误判、比传统报警器效率更高。

基于Emgu CV的数字相机图像采集

介绍了在.NET平台下基于OpenCV图像处理库封装的Emgu CV,同时阐述了它的特点及结构,并对EmguCV在Visual Studio 2008开发环境下的配置作了说明。利用MV-3000UC作为图像采集设备,在完成照相机的分辨率、曝光和增益等参数设置的基础上,实现了基于Emgu CV的视频或单帧图像的采集和保存,且其性能和易用性较好。

微弱电流信号检测原理与应用实例

对微弱电流信号检测技术进行了分析讨论,并介绍了印刷电路板设计、元器件选择及安装中的几个关键问题,给出了相应的典型应用实例。

一种改进的灰度图像二值化方法

通过分析OSTU算法的基本原理,提出了一种改进的灰度图像二值化方法。该算法克服了在整个灰度级上搜索最佳阈值的缺点,减少了计算方差的次数。实验表明上述方法能够得到比较理想的二值化图像。

基于多传感器的室内环境质量监测系统

室内环境与人们生活、学习、工作密切相关,其环境质量直接影响人们的身体健康。文中据此设计了一种基于多传感器数据融合的室内环境质量监测系统。传感器采集室内甲醛浓度、温度、湿度、PM1.0、PM2.5、PM10、CO浓度,通过RS-485通信方式传送到电脑监控端,C#界面实时显示环境数据及综合质量,超过上限发出语音警报,数据通过SQL数据库保存。经试验证明,该系统能够稳定、高效监测室内环境数据。

高师物理本科试题库系统中的技术问题研究

依据高等师范院校物理教育本科专业教学大纲、教育测量理论 ,研制出了适用于高等师范院校各类专业的试题库系统 ,并针对题库系统中的若干技术问题进行了分析讨论 ,以促进计算机类的实验教学。

基于粗集理论的小电流接地系统故障选线研究

针对小电流接地系统中单相接地故障选线困难的问题,提出了一种基于粗集理论的故障选线新方法.在分析小电流接地系统线路零序电流故障特征的基础上,将基于粗集理论的信息融合技术引入故障选线系统.将利用小波分析方法、零序有功分量方法和五次谐波方法提取的故障特征作为条件属性,线路的故障状态作为决策属性,通过对信息系统的约简得到最小决策规则,该规则可实现故障选线.仿真结果表明该方法正确、有效.

基于S3C44BOX的嵌入式系统串口通信的实现

采用S3C44B0X芯片作为串口通信的控制核心器件,实现了串口通信。利用MAX3232C芯片实现电平转换,S3C44B0X实现两路RS-232串口通信,并且给出了系统的硬件实现原理图。文章分析了软件实现过程:初始化串口、配置串口、发送数据和接收数据。通过实验得出该串口可以达到高效稳定的通信效果。在嵌入式系统中的串口通信技术广泛应用于基于串口通信的各种场合。

智能化电子围栏系统的设计研究

智能化电子围栏系统集防御、威慑、报警于一体,能够适应大范围,全天候的管理要求。本文主要介绍研究智能化电子围栏系统的必要性以及整体设计方案。本系统框架采用模块化,基本分为三个模块:(1)前端围栏模块,(2)电子围栏主机模块,(3)中心控制模块。

一种低成本自动翻身床的设计与实现

针对自动翻身床操作繁琐、售价较高的问题,设计一种基于STC5628AD的低成本自动翻身床。通过将12块床板铰链相接,设计出具有左右翻身、起坐及抬腿功能的床板。利用STC12C5628AD做为控制核心,通过采集起坐、左右翻身、抬腿角度数据,利用电动推杆作为动力,实现自动左右翻身和抬腿功能。既解决了自动翻身床的自动控制问题,又实现了整体设计的低成本控制。

基于机器学习的PERCLOS原理实现

通过PERCLOS原理对疲劳状态进行检测的介绍,在对人眼跟踪研究的基础上,提出一种新的基于机器学习的PERCLOS原理实现方法。

基于XPE的数字残币兑换工具开发

针对目前残币兑换工具不理想、不能满足实际需要的情况,设计以图像处理技术为基础的兑换工具。根据硬件平台构建Windows XP Embedded嵌入式操作系统,并开发运行在该环境下的应用程序。结果表明,该仪器操作简便,效率高,具有良好的实用价值。

基于改进的深度卷积神经网络的人脸疲劳检测

针对疲劳驾驶检测问题,提出一种以softmax损失与中心损失相结合的深度卷积神经网络算法。首先,利用含有方向的梯度直方图(histogram of oriented gridients,HOG)和级联分类器(support vector machine,SVM)算法的Dlib库中预训练的人脸检测器,来检测驾驶员的脸部区域。其次,使用级联回归(ensemble of regression trees,ERT)算法实现脸部68个关键点标定及眼睛和嘴巴的定位。最后,为了优化softmax损失在深度卷积网络分类中出现的类内间距大的问题,加入中心损失函数,提高类间差异性、类内紧密性以及驾驶员脸部疲劳状态识别准确率。在自建测试集和YawDD哈欠数据集中的实验结果显示,该方法能够准确地识别检测驾驶员疲劳表情,平均识别准确率达到98.81%。与传统的疲劳驾驶检测识别方法相比,该方法可以自动进行疲劳特征提取,并且训练准确率、检测识别率及鲁棒性得到提高;与未改进的深度卷积网络相比,检测识别的概率平均提高了约5.09%。

LTI系统的数学模型与方框图模型转换方法研究

为了研究线性时不变系统,常需实现系统数学模型与方框图模型的转换。讨论了两种解决该问题的方法:中间变量法、线性法。通过分析得出:线性法在模型转换时,更易于从系统性质角度来解释问题,它更优于中间变量法。

嵌入式XPE操作系统的构建及应用

嵌入式计算机系统作为计算机应用的一个重要领域,应用广泛。Windows XP Embedded(XPE)具备XP与诸多嵌入式系统的优点。首先简单介绍XPE操作系统的特点,提出采用Windows XP Embedded Studio Tools设计工具在Windows XP Professinal操作系统开发站下构建XPE操作系统。最后讨论XPE操作系统的具体应用。

基于微控制器改进SqueezeNet交通标志识别的研究

针对目前交通标志的识别都是基于操作系统之上,无法做到自主可控、稳定可靠的问题,故提出一种基于微控制器卷积神经网络交通标志识别;考虑到微控制器内存及计算速度,研究采用改进SqueezeNet网络模型结构,将PC训练机训练好的各种交通标志权值矩阵文件缩小了50倍,移植到前端Cortex-M核系列开发板上;利用内嵌的CMSIS-NN网络函数库搭建与训练机相同的网络模型结构实现对标志的快速识别;实验结果表明,基于微控制器改进SqueezeNet交通标志识别方法平均识别率达到97.4%以上,识别速度得到了有效的提高,同时为智慧交通的标志识别提供了一种可选择方案。

在微控制器芯片实现神经网络的方法

针对微控制器芯片尚未存在使用神经网络处理时序信号的现状,提出一种可以在微控制器上进行神经网络训练、预测时序信号的方法。该方法不基于操作系统运行神经网络程序,无法由操作系统进行栈区空间大小的调整以及内存的分配问题,为了解决这个问题,更改了初始化栈区空间的大小,增加了外部扩展SDRAM芯片,使之达到适合神经网络程序运行的大小。在微控制器芯片实现神经网络的方法包括定义了实现神经网络需要的矩阵运算,使用C语言编写并封装LSTM循环神经网络前向传播函数,反向传播函数,以及LSTM循环神经网络的权重更新函数。调用封装好的LSTM循环神经网络函数进行实验,以时序信号sin x函数为例,预测信号变化。故使用该方法,可不依赖操作系统在微控制器芯片建立神经网络,具备了稳定、实时可靠的优点。