基于BasicRF的家居环境监测预警系统设计

针对实际应用需求,结合Basic RF无线通信技术、网络通信技术和GSM通信技术设计了一种基于Basic RF的家居环境监测预警系统。系统由信息处理子系统和无线传感器网络子系统两部分组成,无线传感器网络子系统利用CC2530的Basic RF双向无线通信协议结合应用层算法构建,信息处理子系统以STM32单片机为核心,利用ENC28J60网络模块以及SIM900A短信模块实现数据的远程传输。用户可通过上网设备方便地监测家居环境数据,当环境异常时会及时收到报警短信。实验结果表明,该系统具有稳定性高、实用性强、灵活性好的优点,对家居环境监测和预警具有广泛的应用前景。

基于CC2530的光学测量装置无线遥控系统设计

针对传统激光干涉仪人工手动的光学测量调整装置,存在精度低、难以定量控制的缺点,设计了一种以TI公司的CC2530无线单片机为硬件开发平台,信号采用Basic RF进行无线通信的遥控系统。该系统简单使用一台遥控器,光学测量装置通过机械调整与高精度电机相结合,便可以完成对光学调整装置的遥控控制,能够满足一定距离的无线传输,具有低功耗、低成本、高性能的特点,减少了测量中气流和震动的影响,为在线和自动化测量奠定了基础。

美国军用射频连接器的发展

通过描述美国军用小型射频连接器,特别是射频频率远高于1 GHz下工作的军用射频连接器的发展情况。给出的军用射频连接器有基本互连连接器、非常用互连连接器和精密测量连接器。重点介绍了SMA,K,BNC,N,APC-7 mm,SMB,SMC,W,V,3.5 mm,2.9 mm,1.85 mm和1.0 mm型射频连接器的发展。

变换域通信系统的研究现状与未来发展

变换域通信系统(TDCS)是一种新型无线通信系统,能够根据外界电磁环境变化主动躲避干扰,可以利用基函数的类噪声性能实现射频隐身。幅度谱成型与伪随机相位生成技术是TDCS的核心技术。简要介绍了TDCS的发展历程,对TDCS的原理与关键技术进行了分析,指出TDCS在投入实际军事应用中必须克服的难题,最后结合目前军事需求以及研究进展对TDCS的未来发展进行了展望。

等离子点阵射频联合重组牛碱性成纤维细胞生长因子凝胶对痤疮凹陷性瘢痕皮损情况及皮肤屏障功能的影响

目的探讨等离子点阵射频联合重组牛碱性成纤维细胞生长因子凝胶治疗痤疮凹陷性瘢痕的效果。方法选择2017年3月至2018年9月收治的痤疮凹陷性瘢痕患者88例进行研究,随机数字表法分为对照组与观察组各44例,对照组采用等离子点阵射频治疗,观察组在对照组基础上加重组牛碱性成纤维细胞生长因子凝胶,对两组患者治疗前后温哥华瘢痕量表(VSS)、视觉模拟评分法(VAS)、结痂时间、水肿时间、红斑持续时间、皮肤屏障功能进行观察。结果两组治疗前的VAS评分、VSS评分无明显差异(P> 0.05),观察组治疗后VAS评分、VSS评分与对照组比较有明显差异(P <0.05);观察组患者结痂时间、水肿时间、红斑持续时间与对照组比较有明显差异(P <0.05);两组治疗前的油脂、皮肤含水量、表皮水分丢失量(TEWL)等皮肤屏障功能指标无明显差异(P>0.05),观察组治疗后皮肤屏障功能指标与对照组比较有明显差异(P <0.05);两组均未出现明显不良反应,仅出现不同程度灼痛感、红肿症状,数日后缓解。结论等离子点阵射频联合重组牛碱性成纤维细胞生长因子凝胶治疗痤疮凹陷性瘢痕具有满意效果,可促进皮损恢复,提高皮肤屏障功能,值得推广。

基于人脸识别技术的电源开关控制系统

对于高校实验室以及公司部门的工位电源开关来说,如果没能及时进行关闭,可能会导致电能的损耗和无人看守时的安全问题,所以对于电源开关的控制有着重大意义。为控制对应工位上的电源,提出一种基于OpenCV和Visual Basic的电源开关系统。在整体系统中,主要通过人脸识别的方式,进行人员信息的录入与图像匹配,并将接受的数据信息经串口发送至Visual Basic上位机客户端,通过数据库比对后,再利用无线射频网络进行工位电源端的开关操作。实际测试证明了方案的可行性和实用性。

基于VBA的射频网络分析仪自动校准系统

目前,我国多数企业对网络分析仪的校准工作仍以手工操作为主,针对这一情况,以射频网络分析仪E5070B为平台,设计了一种基于VBA开发环境的自动校准系统;该系统采用二端口全校准作为校准方式,通过可编程仪器标准命令实现了网络分析仪校准的自动控制,特别是内置虚拟仪器技术的使用使得仪器的响应速度和校准精度都有了明显提高,企业试用结果显示,由于其所特有的易用性和高效性,因而该系统的开发具有一定的理论意义和实用价值。

IMIBSE与ISOMAP在旋转机械故障诊断中的应用

针对基本熵的区域划分标准不理想,导致无法有效测量振动信号的复杂度,使故障诊断的准确率不佳这一问题,提出了一种基于改进多尺度改进基本熵(IMIBSE)、等距特征映射(ISOMAP)和随机森林(RF)的旋转机械故障诊断方法。首先,采用基于方差的区域划分准则对基本熵进行了改进,结合改进的粗粒化处理,提出了IMIBSE,并将其用于提取故障特征;随后,利用ISOMAP对原始故障特征进行了特征降维,选择了对分类贡献最大的一组特征作为故障敏感特征;最后,基于RF建立了多故障分类器,将故障敏感特征输入至RF模型进行了训练和测试,实现了旋转机械的故障识别,利用齿轮箱和离心泵两种故障数据集将IMIBSE方法与复合多尺度基本熵、多尺度改进基本熵、多尺度基本熵进行了比较和分析。研究结果表明:IMIBSE不仅具有最佳的可视化效果,而且取得的识别准确率最高,二者均达到了100%,而二者的平均分类准确率分别为100%和99.8%;相较于其他故障诊断方法,IMIBSE方法的准确率更高,而且适用于小样本的故障识别问题。