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設計應用

电动轻型卡车整车控制器的设计与应用

电动轻型卡车整车控制器的设计与应用[嵌入式技术][汽车电子]

针对电动轻型卡车运行环境差、用户对单位载质量能量消耗量很敏感的特点，设计了一款电动轻型卡车整车控制器（Vehicle Control Unit，VCU），包括软硬件设计、试验与应用。核心控制器采用飞思卡尔公司的16位微控制器MC9S12XEQ512；设计充分考虑接口和使用环境的强干扰，采用防护性强的硬件电路布局布线；制定了状态机的软件架构；针对电动轻型卡车工况设计了整车控制策略以及一系列故障处理、诊断措施。满足电动轻型卡车功能需求，通过了路试和相关国家标准测试，有较高可靠性，符合行业需求。

發表于：2016/8/15 下午3:37:00

直流提取技术对OOK调制的自由空间光通信系统的性能改进

直流提取技术对OOK调制的自由空间光通信系统的性能改进[通信与网络][通信网络]

自由空间光通信技术因优点显著目前已经获得了极大的发展，其具有免频谱许可证、安全传输、大容量和低部署成本的特点。然而，光信号在经历大气信道的传输过程中会受到大气湍流效应的影响而发生衰减和波动，这种现象称为闪烁效应，会大大降低系统的传输性能。研究了提取信号中直流分量作为连续波参考光的技术，并将其应用到自由空间光通信系统中。得出了在信道为对数正态分布模型下的误码率模拟结果，并详细分析了通过提取直流信号作为参考波后的性能改进。

發表于：2016/8/15 下午2:42:00

宽带远程接入服务器的备份机制

宽带远程接入服务器的备份机制[通信与网络][通信网络]

针对宽带远程接入服务器的备份机制，主要研究了双机备份机制和智能弹性架构技术，分析和比较了两者的优缺点，并提出了一种接口联动机制。

發表于：2016/8/15 下午12:27:00

基于Floyd的无线传感器网络簇内能量优化

基于Floyd的无线传感器网络簇内能量优化[通信与网络][通信网络]

无线传感器网络中的能量空洞是无法避免的，能量空洞问题会加速整个网络生命的死亡。针对簇型网络中容易出现能量空洞问题，提出一种新的基于能量效率的簇中路由算法(a Route Algorithm based Energy Optimization in Cluster，RAEOC)。网络被划分成多个等区域的簇类，RAEOC将Floyd算法应用到簇内节点路由机制中，使节点传输数据到汇聚节点的使用能量最优化，并且平衡整个网络的能量消耗。仿真结果表明，RAEOC算法比传统的分簇算法如LEACH和PEGASIS可分别节省68%和54%的能量。

發表于：2016/8/13 下午6:49:00

双向中继X信道的自由度研究

双向中继X信道的自由度研究[通信与网络][通信网络]

应用信号对齐方法研究了多输入多输出双向中继3×2 X信道的自由度问题，并分析了其天线配置条件。然而，对于更一般的多用户X信道，随着用户数的增加，应用这一方案所需要的天线数也会迅速增加，在实际应用中难以实现。为缓解这一问题，该文进一步提出了基于时间扩展的解决方案。

發表于：2016/8/13 下午6:35:00

基于支持向量机分类的脑中风微波检测

基于支持向量机分类的脑中风微波检测[嵌入式技术][医疗电子]

相比现有技术，基于微波技术的脑中风检测无电离辐射，是一种安全便捷低廉的检测方法。目前主要的脑中风微波检测方法是微波成像，但由于脑部结构复杂，成像精度和可靠性不高。近年来，基于机器学习的分类方法开始应用于微波生物检测。该文提出了一种以支持向量机作为核心的机器学习脑中风检测分类算法，并通过粒子群优化算法来对SVM参数进行寻优，以达到优化分类准确率的目的，实现有无脑中风的正确分类。经过脑中风微波检测实验系统验证，脑中风的分类器平均检测正确率经优化后提高了16%，证明算法的可行性。

發表于：2016/8/13 下午6:18:00

基于分步特征提取和组合分类器的电信客户流失预测模型

基于分步特征提取和组合分类器的电信客户流失预测模型[模拟设计][通信网络]

针对电信客户流失数据集存在的数据维度过高及单一分类器预测效果较弱的问题，结合过滤式和封装式特征选择方法的优点及组合分类器的较高预测能力，提出了一种基于Fisher比率与预测风险准则的分步特征选择方法结合组合分类器的电信客户流失预测模型。首先，基于Fisher比率从原始特征集合中提取具有较高判别能力的特征；其次，采用预测风险准则进一步选取对分类模型预测效果影响较大的特征；最后，构建基于平均概率输出和加权概率输出的组合分类器，以进一步提高客户流失预测效果。实验结果表明，相对于单步特征提取和单分类器模型，该方法能够提高对客户流失预测的效果。

發表于：2016/8/13 下午6:09:00

基于分水岭变换的粘连交通标志分离算法

基于分水岭变换的粘连交通标志分离算法[嵌入式技术][智能交通]

提出一种最大极值区域（MSERs）结合分水岭变换的粘连交通标志分离算法。首先通过MSERs对图像进行二值化，选取在多个二值图像中形状均保持不变的区域作为候选标志区域；然后，判断是否为粘连标志，若是则用分水岭变换分离；最后提取单个标志。实验结果表明，该算法能够有效分离粘连交通标志，提取到完整的单个交通标志。

發表于：2016/8/13 下午5:55:00

双目视觉在助老助残机器人定位系统中的应用

双目视觉在助老助残机器人定位系统中的应用[嵌入式技术][医疗电子]

为帮助上肢活动不便的老人、残疾人完成自主进食等行为，开发了一套基于双目视觉的助老助残机器人定位系统。通过蓝色激光引导实现对双目相机视野范围内任意物体的定位。采用多自由度助老助残机器人和Bumblebee2立体视觉系统构建定位实验系统，定位误差在1.2 cm范围内，满足对助老助残机器人定位精度的要求。

發表于：2016/8/13 下午5:25:00

一种基于像素差值特征的车辆检测方法

一种基于像素差值特征的车辆检测方法[嵌入式技术][汽车电子]

为了快速定位监控场景中的车辆位置，提出了一种基于像素差值特征的车辆检测方法。首先提取图像的归一化像素差值特征（NPD），之后使用深度二次树（DQT）学习最优的特征子集，最后使用AdaBoost算法筛选最具区分力的特征构建强分类器。以含有正面、侧面及背面三个角度超过3 500个样本为测试集进行了快速车辆检测测试，并与梯度方向直方图（HOG）和Haar的组合特征进行了对比。对比实验表明，基于NPD的车辆检测方法最优，其检测率和检测时间分别为85.47%和200 ms。

發表于：2016/8/12 下午8:05:00

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