基于时空相似模型的蓝牙室内定位RSSI指纹插值方法

随着蓝牙无线通信技术迅速发展,蓝牙技术结合位置指纹定位算法来进行室内定位,具有方便快捷、低成本等优势。然而,构建一个细粒度的指纹库需要耗费大量的人力和时间。为减少离线阶段的工作量,提出了一个时空相似性模型,并定义了4个度量指标(空间距离,信号相似度,相似性可能性,RSSI向量距离),利用时空相关性来对未采样点进行插值。在部署有蓝牙室内定位系统的环境中获取数据,将该方法与四种常用的插值方法(线性插值、立方插值、最近邻插值和压缩感知)进行对比。实验结果表明,基于时空相似模型的插值精度,在采样率为60%时比其他四种插值方法提高了7.64%。

基于轨迹模板匹配的动态手势识别方法

首先采用基于混合高斯模型与椭圆肤色模型进行手势分割，分割出手势区域，使用卡尔曼滤波器进行手势跟踪，获得手势中心点的位置。在此基础上，记录各帧中心点位置，得到运动轨迹，利用提出的轨迹模板匹配方法对动态手势进行识别。该方法利用基本的几何特征便可完成手势运动轨迹的设置与识别，无需特征选择或训练样本的搜集。最后，采用基于Zynq-7000的Zedboard平台对该算法进行实现，并采用HLS硬件加速工具进行算法加速。实验结果表明，该算法可实现较精确的手势识别，接受弹性的输入采样，识别正确率在95％以上，且通过硬件加速后，可在嵌入式平台中实时识别，具有较好的实时性。

基于Android的智能蓝牙温度计的研究与设计

针对人们对智能温度计需求的不断提升,结合目前最流行的Android智能终端和蓝牙低功耗通信技术,设计了利用智能移动平台和蓝牙通信实现温度数据实时传输显示的系统。该系统采用基于BLE技术的CC2541芯片,MF52A2热敏电阻经CC2541节点设备内部A/D转换器进行温度数据采集,通过CC2541芯片自带的蓝牙模块以无线的方式将采集到的数据发送到Android App端。该系统经过测试表明,运行稳定、实时性好、性价比高,满足了人们对设备温度的实时监控。

基于SAW传感器阵列的混合气体定性分析

针对野外文物古迹环境的多变性、传感器气敏性失效以及腐蚀性气体定性不精确等实际情况,结合物联网技术和模式识别技术,在综合考虑准确度和项目实际要求的情况下,设计了一种基于声表面波(SAW)传感器阵列的模式识别算法,并通过MATLAB对其进行仿真和验证。结果证明,将传感器阵列输出的数据输入到有6个隐层的神经单元的单隐层BP神经网络中进行训练,预测效果最好,对腐蚀性气体的识别率达到了95%左右,提高了野外微气象环境下腐蚀性气体的监测水平。

高纯氧化铍陶瓷基片及金属化研究

氧化铍陶瓷原料纯度、杂质含量、煅烧温度、颗粒度分布、成型方法、烧结曲线陶瓷基片十分重要。特别是成瓷后的基片晶粒大于45μm,直接影响抗折强度、体积密度、金属化抗拉强度(晶粒粗大抗拉强度低于30MPa),氧化铍陶瓷基片采用轧膜成型,由于轧膜成型具有方向性,坯件中水分含量控制不严(南方坯件容易吸潮),烧成坯件有收缩变化,使基片产生开裂变形及翘曲,对金属化印刷、电镀及键合强度具有不同程度的影响。本文通过原料制备、成型、烧成等工艺进行研究控制,使氧化铍陶瓷基片及金属化的合理性、稳定性得到进一步提高和完善。