便携式图像采集器的研制

在此设计的以嵌入式DSP和CPLD为核心的图像采集系统,完成了对图像传感器输出的数字信号进行采集并快速处理的功能。主要包括电源模块、DSP外围电路、数字图像处理模块和CPLD逻辑控制模块等。体积较小,成本比较低,在线编程灵活,实时性高的特点是此图像采集处理系统的最大特点,对于嵌入式系统中的经常出现的大小、轻重和成本等在实际中的瓶颈现象可以较好的解决。且文中所设计的便携式图像采集器对512K×8 b以下的容量是通用的。最后的调试实验结果表明,此图像采集系统达到设计的预期目标。

PSO-LSSVM的电力负荷预测研究

对影响电力负荷因素之间的非线性,有效提高电力负荷的预测精度,本文提出了一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化技术(PSO)相结合的电力负荷预测方法。以历史负荷数据气象因素等作为输入,建立预测模型,对未来时刻电力负荷进行预测。该模型利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化,以充分挖掘原始数据的信息,并采用粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的参数,旨在提高预测模型的训练预测精度。实际算例表明,使用PSO-LSSVM方法进行电力负荷预测,具有良好的可行性和有效性,与BP神经网络和LSSVM方法的预测结果相比,所提出的PSO-LSSVM模型预测平均误差仅为0.85%,具有更高的精度,适用于电力负荷预测。

粉笔分离菠菜色素实验条件优化

采用家用超声波眼镜清洗机辅助提取菠菜色素,考察了菠菜自身水分、不同提取部位、不同提取溶剂以及不同石油醚-乙酸乙酯体积比对提取物粉笔分离效果的影响。实验结果表明:干燥菠菜叶、丙酮提取、V_(石油醚)∶V_(乙酸乙酯)=17∶2展开时,粉笔分离后呈现出5条清晰的分离色带。改进后实验效果更好,植物成分提取和色谱分离的教学功能更有利于实现。