摘要：设计了一种基于无线传感器网络(WSN)的粮仓自动监控系统。系统通过测控系统周期性地监测粮仓的数据参数,经过WSN将数据传输给中央监控中心的PC,PC上的粮仓监控软件对数据进行显示和存储。同时,根据设定的通风条件对通风设备进行自动控制,从而实现了对粮情的监测和对通风设备的控制。另外通过无线模块GPRS MODEM实现了短信提醒功能。经过实际运行测试,该系统工作稳定可靠,具有一定的市场价值和很好的发展前景。

摘要：为了解决温室植物病害预警、防治不及时的问题,设计了一种基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVR)模型的温室物联网预警系统。系统通过对观测数据进行分析训练,进而建立起植物病害预警模型,根据预测结果,结合易产生黄瓜病害的环境参数范围选择是否向用户发出预警警报,利用温室物联网控制技术实现对植物病害的生态防治。同时系统可以向搭载Android平台的设备发送提醒消息,并可以进行远程监控。该系统利用Wi-Fi技术将传感器系统和嵌入式设备组成星型网络,根据传感器返回的有效环境参数数据,通过PSO-SVR模型对温室温度、湿度参数进行预测,预测准确率分别为97.6%、96.8%,可以用作理论指导。测试结果表明,该系统响应时间短、运行稳定,可有效地监测并预测温室环境参数,对于植物病害的防治有较好的实际作用。

摘要：运用X射线透视原理,设计了基于DSP的电缆偏心非接触式在线检测系统。系统采用线阵CCD传感器接收X射线透射电缆横截面的图像信息,经A/D转换后送入FIFO进行缓存,DSP实现对图像数据的采集与处理,并通过串行接口实现与PC机的实时通信,将偏心信息显示出来。CPLD用于系统的控制逻辑。文中介绍了系统的硬件结构和软件流程,并通过建立数学模型验证了设计的可行性。

摘要：根据小波变换的多分辨率和突出信号奇异点的特性,将小波变换应用到心电信号的自动检测中,设计并实现了基于FPGA的QRS波群检测方案.采用Mallat算法对心电信号进行4级分解,并在3,4级尺度上使用自适应阈值完成极值对的检测,确定了R波的位置.采用医学相关理论对检测结果进行优化,进一步去除错检点,补偿漏检点.提出了在FPGA上实现本方案的方法,采用VHDL编程在Altera公司的CycloneII芯片上实现,并用MIT-BIH数据库进行了验证.实验结果表明,本方案检测精度较高,避免了心律失常较为严重时发生的错检情况.

摘要：由于语音识别中采用标准BP算法存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题,提出一种基于稳定、快速的Leve-nberg-Marquardt算法的神经网络语音识别方法,主要包括语音信号预处理、特征提取、网络结构优化设计、网络学习训练和语音识别等过程。其中网络隐含层节点数的选取采用黄金分割优选法。试验仿真表明,LM算法明显提高了网络训练速度,减少了训练时间,其效果优越于标准BP算法。

摘要：针对机器视觉场景图像中由于雨线影响导致背景信息模糊、损失的问题,提出一种基于倍频卷积和注意力机制的图像去雨方法.首先,建立基于空-频域去雨模型,设计基于空间尺度变换和倍频卷积的频率特征分解模块,通过学习得到频率特征和雨线特征的映射关系,降低低频特征空间冗余,提高网络运行效率;其次,设计多层通道注意力模块映射雨线层权重信息,增强重要特征,挖掘雨线层之间的亮度差异,提高雨线检测性能;最后,通过序列操作迭代分解出不同成分的雨线信息,进而完成场景图像去雨.实验结果表明,所提方法对不同方向、形状的雨线和雨滴具有良好的去除性能,同时对于背景图像的细节与边缘信息也具有较好的保护作用.

摘要：采用基于ARM Cortex-M3内核的STM32F103X嵌入式微处理器,设计了一种新型的万能式断路器智能控制器。该智能控制器实时检测断路器一次回路的各相电流,通过软件控制实现过载、短路和接地等多重电流保护功能,并且内建RS-485串行接口与Modbus通信协议,能实现对断路器的遥信、遥调、遥控和遥测。它利用STM32F103X丰富的片内资源,简化了系统设计,具有低成本、低功耗、高性能、参数整定灵活方便等特点,可以作为当前基于单片机平台的智能控制器的升级换代产品。

摘要：为解决目前水肥控制系统中存在的精度低、稳态性差、过度依赖专家经验等问题,基于模糊PID控制模型,设计一种SOA优化模糊PID的水肥控制系统。系统采用具有自适应特性的SOA算法,智能优化模糊PID控制器的量化因子、比例因子,完成对系统中各项参数的自适应调整。综合Simulink水肥控制对比实验可知,SOA优化的模糊PID控制器相较于模糊PID调节时间缩短26.7%、超调量减小3.7%,控制过程中自适应能力及稳态性强。系统以搭载Linux平台的嵌入式设备为主控器,进行水肥配比实验。结果表明该系统的混肥效果显著、调节精度高、运行过程稳定,具有一定的应用价值。

摘要：针对传统灌溉施肥方式无法切实满足作物生长需求和水肥资源浪费严重的问题,设计一种基于PSO和BP神经网络优化PID模型的水肥控制系统。系统通过结合作物种植环境水肥浓度信息,利用PSO和BP神经网络算法优化PID控制参数,以解决水肥施灌过程中系统的非线性、时变性和滞后性等问题。综合MATLAB/simulink仿真试验结果可知,利用PSO和BP神经网络优化的PID控制模型较传统PID控制模型系统响应速度提高9.33%,调节时间缩短72.24%,超调量仅为PID控制的11.78%,优化效果较好。系统试验结果表明,施灌过程中系统控制稳定,在一定程度上达到水肥浓度精准控制的效果,具有实际应用价值。

摘要：给出了二元序列偶在周期相关条件下的理论界.首先给出了序列偶及其自相关和互相关函数的定义,然后利用加权方法得到了序列偶数目、长度、最大周期自相关副峰和主峰值、最大周期互相关值之间应遵循的理论界.经典的二元序列理论界,如Sarwate界和Welch界均可以看成是其特例.这为设计具有良好相关特性的二元序列偶集提供了理论基础.