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      202308 文章 進入202308技術社區

      基于單Wi-Fi模塊的STA+P2P+AP共存方案

      • 設計了一種基于單WiFi模塊的STA+P2P+AP共存方案,硬件采用DBDC的2X2 Wi-Fi模塊,通過P2PGroup的beacon幀廣播來實現AP和P2P的共存,不僅解決了STA+P2P下的AP共存問題,而且解決了單Wi-Fi模塊多種網絡服務的共存沖突,有效提升了互聯網無線終端協作的效率,并降低了成本。
      • 關鍵字: ?202308  Wi-Fi  STA  P2P  AP  共存  

      對??礕igE相機以Python程序連接方法的研究

      • 由于GigE相機在傳輸數據方面的特殊性,不同廠家需要自己設計自己的連接端口,這使得各常見提供的連接程序各不相同,同時由于多數情況下工業會采用C或C++程序來編寫控制軟件,一般廠家對GigE相機連接Python程序的軟硬件方法雖然會進行開發,但是在實際操作中缺少詳細的說明文檔以及足夠的開發實例。本文介紹了使用??礕igE相機與Python程序進行連接使用的項目經驗,可以為同類型的任務提供參考。
      • 關鍵字: 202308  GigE接口  Python  通信  

      基于ESP32S3的智能家居控制面板系統設計

      • 設計了一款用于控制智能家居設備的帶屏控制面板,主控部分采用樂鑫ESP32S3系統級芯片并自帶WIFI功能,屏幕使用LCD液晶屏QSPI接口;面板自帶3個按鍵可自定義控制功能;語音采用ES8388編解碼芯片和雙麥拾音;系統可支持語音控制。
      • 關鍵字: 202308  ESP32S3  智能家居  控制面板  WiFi  語音  

      基于RK3588的8K無線投屏系統軟硬件設計

      • 設計了一款8K無線投屏系統,主控采用瑞芯微RK3588,WiFi采用瑞昱RTL88222CU;支持HDMI2.1接口;支持DLNA投屏協議、Airplay投屏協議和Miracast投屏協議;系統最大支持8路跨協議同時投屏。
      • 關鍵字: 202308  無線投屏  8路投屏  混合投屏  RK3588  RTL88222CU  

      基于RK3588的云電腦系統設計與實現

      • 設計一款基于RK3588的云電腦系統,主控采用瑞芯微RK3588,Wi-Fi采用瑞昱RTL8822CU;系統采用Type-C供電,USB接口連接鼠標、鍵盤,HDMI2.0接口連接顯示屏。
      • 關鍵字: 202308  云電腦  RK3588  RTL8822CU  

      居家養老視角下老人過久離床監測系統設計

      • 針對當前老年人居家場景夜間過久離床提醒解決方案存在的不足,設計了一種基于離床時間變異系數的過久離床監測系統。通過睡眠狀態監測模塊,獲取老年人最近夜間正常離床時間數據,對正常離床時間變異性系數進行統計和分析,進行過久離床時間的預測和判斷,并根據過久離床時間情況,通過遠程消息或SOS報警的方式通知異地子女,從而達到遠程健康預警的目的。系統能有效預測和優化過久離床時間的演變趨勢和波動范圍,預防老年人夜間離床過久的健康風險。
      • 關鍵字: 202308  居家養老  睡眠監測  變異系數  過久離床  SOS  健康預警  

      基于類別圖增強算法的融合異構數據會話推薦分析

      • 為了提高融合異構數據會話推薦效率,設計了一種通過類別圖來實現增強效果的推薦算法。在融合層內融合物品與類別表征結果,確保物品表征中包含類別數據;根據注意力機制建立全局表征,再通過局部表征建立最終表示;通過預測層計算各候選對象推薦參數。研究結果表明:設計得到的CaSe4SR模型對各類數據集都表現出了最優推薦性能,CaSe4SR-W模型表現出了比Concat與CaSe4SR兩種模型更差的性能,推斷類別信息需結合物品信息共同建模,需根據物品參數才可以發揮信息補充功能。
      • 關鍵字: 202308  會話推薦  類別圖增強算法  異構數據  全局表征  

      基于自適應軟掩模的語音混合特征增強分析

      • 為了提高語音混合特征增強效果,設計了一種以自適應軟掩模與混合特征共同分析算法來實現。以混合特征分析可以消除單一梅爾域濾波器無法提供高頻特征的缺陷。研究結果表明:選擇融合相位自適應軟掩模方式時,能夠最大程度去除背景噪聲。以本文融合相位差自適應軟掩??梢垣@得比IRM更顯著優勢,經過優化處理的語音特征與學習目標構建得到的語音增強算法能夠促進語音質量的明顯提升。以自適應軟掩模與混合特征訓練神經網絡處理獲得優秀的信 噪比,達到更優的算法性能。
      • 關鍵字: 202308  語音增強  自適應軟掩模  DNN  混合特征  

      適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統

      • 設計并實現了一款以ESP32-C3-WROOM-02為核心,基于物聯網、UDP協議、姿態傳感器和彎曲傳感器的適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統。該系統通過在手套上綁定姿態傳感器MPU6050,配合彎曲傳感器動態監測手的運動和姿態,通過ESP32芯片采集傳感器數據并做初步處理,經單片機上的Wi-Fi模塊通過 UDP 協議傳輸給云端采用 SVM 算法識別靜態手勢,此外,本設計還搭建了基于Python的Web應用程序框架Streamlit實現在網頁上實時呈現處理結果和全平臺兼容,方便用戶使用。
      • 關鍵字: 202308  手勢識別  ESP32  彎曲傳感器  SVM  神經網絡  

      基于ELM改進K-SVD算法的多特征融合物體成像識別

      • 通過極限學習機ELM算法改進K-SVD字典學習算法,并成功應用于多特征融合物體成像識別領域。研究結果表明:通過ELM算法,字典精確度和優勢在處理后的提升效果均十分顯著。不論是從計算效率還是計算準確率來看,改進的K-SVD算法表現出較佳優勢。K-SVD算法性能可通過ELM顯著提升,算法識別準確率在多特征加入后也相應快速增長。將較低分辨率的樣本從圖像中篩選出來,有利于減少傅里葉疊層成像數量。
      • 關鍵字: 202308  K-SVD算法  算法改進  圖像識別  

      無人機航拍建筑物視圖網絡融合目標識別分析

      • 為了提高無人機航拍目標識別精度,提出一種基于視圖融合的目標識別方法,該方法利用3個2DCNN分別提取無人機航拍3D體數據3個視圖的特征,本文方法有效性主要采取室內實測數據進行驗證。研究結果表明:不論是從F-score還是從準確度數據來看,視圖融合方法顯優勢較為突出,保證分類結果更佳。相比于基于B-scan圖像的傳統方法,在分類性能方面側視圖立方體與正視圖立方體占據更大優勢。本文提出的目標識別方法以視圖融合為理論基礎,實驗結果顯示無人機航拍目標識別精度得到進一步提升。
      • 關鍵字: 202308  ?無人機航拍  視圖融合  目標識別  Alexnet方法  精度  

      基于卷積神經網絡的人臉識別檢測分析

      • 為了提高人臉識別檢測精度,應用卷積神經網絡進行分析。在建立AlexNet網絡結構的基礎上,將Dropout技術引進全連接層中,給出了具體的卷積神經網絡結構參數。研究結果表明:本文算法表現出較高的召回率,人臉簽到系統的基礎需求得到滿足。側臉及戴頭盔遮擋照片觀察對比得出,檢測人臉圖片的準確度及清晰度均相對較高,表明對于部分遮擋人臉或側臉采用本文算法展示的魯棒性較佳。該研究有助于提高在遮擋情況下人臉識別能力,對圖像處理優化起到一定的理論支撐。
      • 關鍵字: 202308  人臉識別  卷積神經網絡  網絡結構  檢測精度  

      基于雙無跡卡爾曼濾波的自動駕駛狀態慣性監測

      • 自動駕駛的完成需要設計合適的線控轉向系統。為了能夠對車輛動力慣性參數開展非線性評價,開發了一種分布結構驅動力電動汽車雙無跡卡爾曼濾波(Dual unscented Kalman filter, DUKF)方法與狀態觀測系統聯合系統車輛慣性監測方法。在分布結構驅動電動汽車傳感器中,除了具備傳統傳感器慣性量參數如質心橫擺角速度、縱向和側向加速度以外,還可以提供輪轂電機傳感器進行車輪角速度測試。研究結果表明:采用DUKF方法觀測數據比DEKF方法更加符合實際情況,促進觀測精度的顯著提升。
      • 關鍵字: 202308  電動汽車  狀態觀測  慣性參數  雙無跡卡爾曼濾波  

      高效率30~512 MHz寬頻帶功率放大器設計

      • 在現代無線通信系統中,信息傳輸正朝著多載波、大容量、高速度方向迅猛發展,通信系統對射頻部件的各項性能提出了更高的要求。作為射頻前端模塊的重要部件,寬帶線性功率放大器對通信連接的性能起著至關重要的作用。為了實現多個倍頻程的遠距離實時通信,采用負反饋技術設計一款覆蓋寬頻帶、諧波抑制高、高穩定性、高增益的小型化線性功率放大器。
      • 關鍵字: 202308  寬帶功放  負反饋  諧波  穩定性  增益  效率  

      基于微能量采集技術的無源物聯網研究與應用

      • 基于微能量采集技術設計一款無源、無線智能開關。微能量(光能)采集使用E-PEAS的 AEM1094方案,藍牙使用凌思微的LE5010方案。實驗證明本文設計的無源、無線智能開關具備環境部署的便利性也擁有極高的可靠性和穩定性。
      • 關鍵字: 202308  無源物聯網  微能量采集技術  AEM10941  LE5010  
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