资源受限MCU的轻量化部署策略和实现

为实现低资源嵌入式设备的图像分类识别,针对能实现简单图像识别任务、对图像识别准确率要求不高,且要求低成本的场景,将卷积神经网络(CNN:Convolutional NeuralNetwork)部署到资源受限的微控制器单元(MCU:Microcontroller Units)上。首先提出一种在资源受限MCU上的轻量化部署策略:为降低模型的参数量,提出一种轻量化的神经网络算法;为保证模型大小能适应有限的随机存取存储器(RAM:Random Access Memory),提出了一种基于闪存(FLASH:Flash Memory)扇区的替存储算法。其次,在资源受限的嵌入式设备上部署该策略。针对采集图像的质量和采集速度不匹配问题,设计了摄像头外围电路;对采集图像进行基于高斯分布的自适应阈值二值化处理并对图像样本完整性进行校验。实验结果表明,该系统取得大约80%~89%的识别准确率。虽然该准确率低于训练精度10%左右,但在上述对精度要求不高的实际场景中可以较好地应用。

一种基于MCU主控可移动式施工环境监测设备的设计

通过对现有的施工环境监测装置进行分析和研究,了解到市场现有的环境监测装置只能在固定范围内进行环境参数的测量,需要较为复杂的安装且安装后不可移动,大大增加了环境监测数据的不准确度和环境监测过程的能源消耗。本文通过理论计算和数值建模的方法,对可移动式施工环境监测设备的节能性进行校验,运用合理的技术,选取合适的材料,进而设计出可移动式施工环境监测设备。

基于双MCU与双端口SRAM的高速传感系统设计

随着半导体设备的广泛使用,对传感器测量系统的需求也大大增加,传统的传感器测量系统将MCU(微控制单元)与传感器组合使用,用于实时采集、处理和分析数据,但是受限于存储容量、处理速度、测量精度等无法满足高速实时处理数据的需求。基于此,设计了一种基于双端口SRAM的高速传感系统,使用双MCU结合双端口SRAM结构实现更高的数据吞吐量和更快的处理速度。测试表明,在相同主频和相似程序工作流程下,双MCU传感系统比单MCU传感器测量系统的工作时间更快,且双MCU系统完成相同工作所需的时间随着芯片的主频的降低,差距成倍增加。研究结果为采用低主频芯片实现高实时性响应系统提供了思路。

基于毫米波雷达的生命体征信号检测实验教学设计

为了提高学生嵌入式系统的软硬件设计能力,设计基于毫米波雷达的非接触式生命体征信号测量实验。一方面,基于调频连续波(FMCW)雷达机制,采用MATLAB进行生命体征信号建模及呼吸率与心率时频信号提取的仿真实验;另一方面,采用60 GHz毫米波雷达模块,基于STM32单片机进行系统电路设计、PCB设计与实物制作,完成参试者呼吸率及心率的数据采集与OLED显示。上位机采用Qt Creator进行软件界面与功能设计,通过蓝牙模块与单片机进行无线数据通信,以30 s为周期执行呼吸率和心率数据的读取与显示。最后,搭建测试环境,对系统功能进行验证及其设计指标的测试与评估。该实验项目与生活实际紧密相关,注重理论与实践相结合,在系统整体设计与跨平台设计中培养学生的综合实践能力与协作能力。

M68HC08 MCU通用编程器的设计与实现

在灵活应用基板-适配器方案的基础上,提出了一种新的针对M68HC08系列MCU的通用编程器的软硬件实现方法。该编程器采用新型可编程振荡器芯片LTC6903程控输出可变的高精度频率,设计新颖。

智能传感器中MCU的节电设计

智能传感器中的微控制器(MCU)在给传感器功能带来很多智能的同时,也应给传感器的节电增加了某种智能,传感器的等待状态就是可利用的途径之一。从节电角度看,传感器的等待状态可分为略忙和全停2种。与此对应,MCU在这2种情况下可分别采用休闲或掉电的策略来实现节电,若将它们综合应用,则可达到最佳节电效果。针对这一思路,提出了相应的综合方法,并以一个基于MCS51系列MCU的光电传感器作为实例,探讨了其具体设计方法和实际节电效果。该方法对其他系列的MCU也具有广泛的适用性。

NB-IoT业务模型与MCU设计流程分析

在中国电信计划大规模部署异频组网的环境下,针对国内主流NB-IoT终端模组,控制模组的MCU流程设计无法满足一些特定的NB-IoT业务模型场景,现有大部分MCU流程会导致终端无法使用最优频点,对业务感知有较大影响。基于NB-IoT业务模型场景分析,重点分析了国内主流NB-IoT模组主要性能机制和存在的问题,并针对耗电敏感、移动性、时延敏感等不同特点的业务类型,提出了解决这些问题的合理MCU设计流程。

基于MCU的RFID卡数据显示终端的研究

为解决传统RFID(Radio Frequency Identification)卡的读写稳定性不高及信息显示不方便的问题,针对频率为13.56 MHz的RFID卡,在读写芯片MFRC500及STC89C52单片机的基础上,深入研究了非接触式IC卡的读写模式及显示终端。采用双机通信的模式,主机利用矩阵键盘给从机发送读写卡信号并将读取的信息显示在LCD12864液晶显示屏上。从机将接收的数据经过处理后通过MFRC500写入IC卡中并将MFRC500读取的数据发送给主机。设计了相应的硬件电路及固件程序,并试验了大量不同功能的RFID卡。实验结果表明,该系统能稳定准确的对卡进行读写。

单片MCU内部的电磁兼容性设计研究

电磁兼容性 (EMC)是衡量 MCU可靠性的关键指标 ,EMC已经成为 MCU设计中必须考虑的问题。文章介绍了 EMC的有关概念 ,以及在设计 MCU时为提高 EMC性能所采用的一些原则和实现技术 ,提出了

一款基于MCU控制的高性能汽车HID灯电子镇流器

设计了一款基于单片机(MCU)控制的高性能汽车高强度气体放电灯(HID)灯电子镇流器。利用MCU实现HID灯分段启动控制、恒电流控制、恒功率控制以及各种异常状态保护。采用软开关变频控制方案使反激式变换器在额定输入工作电压下,始终处于临界导通状态,达到减小噪声和损耗并提高效率的目的。

基于MCU+FPGA模式的RFID读写器设计

军事物流应用针对射频识别读写器提出了全向射频信号采集和高速数据处理的要求。文中介绍了一种基于LPC2387嵌入式微控制器,使用FPGA逻辑控制,运行μC/OS-II嵌入式实时操作系统的射频读写器的设计,该设计具有信号处理高效、控制接口丰富、软件开发配置简便的特点。实践证明,该产品运行稳定、可靠。

一种基于MCU的X86系统监控方法研究

针对现有技术对于处理器的监控仅支持在处理器运行之后的自检,而在处理器启动过程中无法针对启动过程中的故障进行定位的问题,本文设计了一种基于MCU的X86系统监控方法,MCU不依赖于X86处理器,与之并行运行,实时对X86系统进行监控,并且MCU运行之后不需要任何人工干预,可对X86运行过程中出现的问题进行声光报警,并指示出出错位置,易于工程维护。

基于ZigBee协议的矿工体温无线监测系统

针对新冠病毒防疫的基本要求以及矿工的生命健康,设计了一种基于ZigBee技术的便携式体温无线检测系统。首先,由体温传感器、CC2530单片机(MCU)以及OLED显示屏组成的终端设备,对矿工的体温数据分别进行采集、处理和显示。其次,该系统通过CC2530 MCU组建的Mesh网络将处理后的数据经路由节点传输至协调器。最后,协调器汇聚所有终端设备的数据通过WiFi模块上传至OneNET进行记录和显示。通过该系统对矿工的体温进行实时监测,从而起到早发现、早隔离、早治疗的目的。实验结果表明:该系统可以较为准确地测量出矿工的体温数据,并且实时上传至云端服务器进行统计显示,具有一定的实用价值和现实意义。

基于自适应模糊控制的空气源热泵温度控制系统

设计了一种空气源热泵干燥控制系统,以自适应优化后的模糊控制为控制算法,使干燥过程维持在设定的温度范围内;通过对该控制算法在Simulink上进行仿真,发现其拥有较低的超调温度、较少的温度趋稳时间和较小的震荡.

一种基于MSP430的冰箱环境监测提示装置设计

为对冰箱内环境中部分菌落密度及气体浓度进行监测提示,有效反映冰箱内环境状态,基于MSP430设计出一款冰箱环境监测提示装置。该装置通过检测模块的各类半导体传感器收集数据,经由Zigbee通信模块传递数据至数据处理与控制模块MSP430F149,对数据进行分析处理,从而实现对冰箱内部环境的监测。当环境数据超过按键模块设定的预警值时,语音提示模块Y3-M3会根据设定对用户进行相应语音提示。同时装置的显示模块LCD1602显示屏会实时显示冰箱内环境各项数据指标,并且使用按键模块可对报警值数据进行灵活调整。经由上述模块达到对冰箱内部环境实时、准确和灵活的监测及提示,方便使用者及时对冰箱内部环境进行清理。

电池管理系统循环复位和无响应故障机理及解决措施

分析48 V混合动力系统构成和电池管理系统(BMS)控制原理,设计试验研究了12 V电源电压变化对48 V动力电池工作状态的影响,发现12 V电源供电电压过低时BMS微控制单元(MCU)芯片存在循环复位现象和BMS无响应问题。针对该问题提出了BMS控制逻辑优化方案,在BMS监测到12 V电源供电电压低于6 V时不在MCU内存储工作数据,该控制逻辑可以避免MCU写入故障值,从而解决供电电压过低时MCU芯片故障导致的BMS无响应问题。实车验证结果表明,该控制逻辑可以有效提高BMS的抗低压能力。

数字化智能配电站房边缘图像检测技术

城市中配电站房分布广、基数大,为了便于对大规模的配电站房进行实时监控并避免配电站房的信息泄露,提出了一种基于YOLOv5s模型的图像识别边缘计算方法。YOLOv5s模型被简化以移植到微控制器单元。改进模型采用ShuffleNetV2网络替换原模型的CSPNet骨干网络;去除Focus层,避免多次切片操作;摘除ShuffleNetV2骨干网络的1024卷积和7×7池化层;对YOLOv5的颈部网络进行了剪枝操作。通过实验验证,在不同场景下,所提出的图像识别方法的网络参数约为95 ms/帧(优于YOLOv5s的480 ms/帧),能够有效识别和准确定位火情,探测精度可达95.5%。YOLOv5计算所得的结果将被传输至边缘节点进行整合并发送至云平台进行处理。

用于智能汽车的小型LD激光测距仪

介绍了一种采用半导体激光二极管(LD)为光源的小型激光测距仪的系统组成、工作原理及其关键技术。所研制的测距仪具有结构简单、成本低廉的特点,可广泛应用于各种智能车辆中作为防撞雷达使用,也可应用于各种测距精度要求不高的场合。

多控制器结构单片机实验系统研制与应用

为满足实验实践教学和应用开发的需要,设计了一种采用多控制器结构的单片机实验系统。该系统由4个单片机实验分区以及公用串行外设区、外部通信接口区、串行总线、电源电路组成,可通过串行总线实现多个单片机之间的相互通信和设备共享。实践证明,该实验系统能支持多个单片机同时工作,外设种类丰富,人机交互性好,通信能力强,能够更好地调动学生的学习兴趣,提高学习效率,改善学习效果。

基于FDC2214的手势识别系统

基于手势的交互方式在人机交互中发挥着越来越重要的作用,手势识别是大多数手势交互系统的核心技术。提出的手势识别系统采用STM32F103单片机最小系统作为主控芯片,结合FDCC2214电容式传感器,通过I2C方式采集FDC2214收到的电容值,在STM32中进行加权平均算法实现手势信号的训练与识别,最终由OLED液晶显示具体模式测试结果。系统通过训练模式,可以对训练人的手势进行存储记忆,进而在判决模式下实现对训练人猜拳游戏(石头、剪刀、布)和划拳游戏(1,2,3,4,5)的识别。经过测试,手势识别系统运行良好,识别率高,且能达到实时性的要求。