为了响应执行国家《科技发展纲要》，顺应科学技术潮流，我们萌生了编写“人工心理与数字人技术丛书”的想法，希望能够对国家的科学进步有所贡献。“人工心理与数字人技术丛书”选题主要包括以下范围（不局限于这些范围）：1）NBIC技术；2）广义人工智能技术；3）生物特征识别技术；4）虚拟现实技术；5）机器人技术；6）虚拟人技术；7）人机交互技术；8）普适计算。“丛书”的选题是开放的，我们般切希望国内外同行专家学者一起来撰写此领域的学术著作，为中华民族的科学技术事业共同努力。本丛书有如下特色：1）本丛书主要是前沿技术专题论著，选题内容新颖；2）选题主要是前沿技术，重点在于紧跟世界科技发展新趋势；3）内容深入浅出，便于自学。本丛书以科研人员及大专院校师生为主要读者，也可供工程技术人员学习前沿技术时作为参考。
标签： 机器人
上传时间： 2022-06-23
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RFID技术是自动识别技术的延伸和发展，它是利用无线电或雷达技术在阅读器和电子标签之间进行非接触双向数据传输的。近年来，这种技术在许多领域都得到了快速的普及和推广应用。作为整个防伪系统最基本的前置终端读写电子标签器件，基于MFRC500读写模块设计是本课题整个系统设计的第一步。在介绍了MF RC500芯片和Mifare0ne电子标签的结构和工作原理的基础上，本文给出了模块硬件和软件设计的详细过程，并通过具体的读、写卡操作进一步证明了模块的稳定性、可靠性。嵌入式技术是当今非常流行的一门计算机技术，随着计算机技术和通信技术的进一步迅速发展，嵌入式系统得到了越来越广泛的应用，但同时大量的嵌入式应用也对嵌入式设备的性能和功能提出了更高的要求。ARM公司的32位RISC处理器，以其高速度、低功耗、低成本、功能强、特有16/32位双指令集等诸多优异的性能，己成为嵌入式解决方案中的首选处理器。本课题采用的S3C44B0X微处理器就是一款基于ARM7TDMI内核的32位RISC处理器。除了具有RISC体系结构的典型特征外，S3C44B0X提供了全面的、丰富的内置部件，S3C44B0X微处理器为手持设备和一般类型的应用提供了高性价比和高性能的微控制器解决方案。作为嵌入式Linux的一个分支，uClinux继承了嵌入式Linux的绝大部分优点。uClinux是一个开源、免费、移植方便且可裁剪的多任务内核，因此，本课题采用了uC1inux作为操作系统，并在硬件平台的基础上移植了uClinux操作系统以及设计了uClinux操作系统下的应用程序。
上传时间： 2022-06-24
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射频识别技术（Radio Freguency Identification，RFID）是无线电技术在自动识别领域应用中的具体运用。它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据。近年来，随着，芯片技术、天线技术以及计算机技术的不断发展，RFID系统的体积和功耗越来越小，成本越来越低，功能日趋灵活，操作快捷方便，加上其擅长多目标识别、运动目标识别、方便物品跟踪和物流管理的突出特点，RFID系统日益广泛地应用于各种生产生活场所，扮演着越来越重要的角色，被评为“带来了一个进化的无线市场”。本章导读·射频识别技术的特点·射频识别技术的应用现状及发展趋势·射频识别技术的应用领域·射频识别技术的市场展望Radio Frequency Identification（RFID）通称电子标签技术，作为一种快速、实时、准确采集与处理信息的高新技术和信息标准化的基础，被列为21世纪十大重要技术之一。RFID技术通过对实体对象（包括零售商品、物流单元、集装箱、货运包装、生产零部件等）的唯一有效标识，被广泛应用于生产、零售、物流、交通等各个行业。RFID技术已逐渐成为企业提高物流供应链管理水平、降低成本、企业管理信息化、参与国际经济大循环、增强企业核心竞争力不可缺少的技术工具和手段。RFID技术的兴起并不是因为它是一项新技术，而是因为这项技术已经开始成熟并逐渐具备了走向实际应用的能力。RFID技术是从20世纪90年代兴起的一项自动识别技术。它是通过磁场或电磁场，利用无线射频方式进行非接触双向通信，以达到识别目的并交换数据，可识别高速运动物体并可同时识别多个目标。与传统识别方式相比，RFID技术无须直接接触、无须光学可视、无须人工干预即可完成信息输入和处理，操作方便快捷。能广泛用于生产、物流、交通运输、医疗、防伪、跟踪、设备和资产管理等需要收集和处理数据的应用领域，被认为是条形码标签的未来替代品。自动识别的方法有多种，如图1-1所示，每种方法各有其特点和应用领域。
标签： RFID
上传时间： 2022-06-25
上传用户：bluedrops
RFID无线射频识别技术从诞生发展到现在RFID技术已经日趋成熟和标准化，RFID标签具有体积小容量大，寿命长，可重复使用等特点，支持快速读写、非可视识别、移动识别、多目标识别、定位及长期跟踪管理。RFID技术与互联网、通讯等技术相结合，可实现全球范围内的物品跟踪与信息共享。RFID技术被广泛应用于物流、制造、公共信息服务等行业，大幅提高了管理与运作效率，降低了成本。如何将RFID技术与军事装备维修管理相结合，并且将其系统化、平常化，迅速转化为战斗力是一件非常有意义的事情。本课题研究的是RFID技术在军事装备维修保养中的应用。主要讨论了基于RFID技术的军事装备维修管理系统的开发与设计。通过该系统可以实现待修装备的入库信息更记（包括入库时间、入库送交人、送交单位、期望交货时间等）待维修设备的信息（包括出）日期、配发时间、配发单位、负责人以及维修历史记录）、维修记录信息（包括维修时间、故障现象、故障原因、维修内容、维修责任人）的增加与更改、已修装备的出库管理等过程的自动化管理。利用超高频（900M）RFID的远距离非接触读写特性，可以使这些操作的过程变得简单易行。该系统的使用必将为提高我军的装备维修效率，降低维修成本带来好处。
标签： RFID
上传时间： 2022-06-25
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本技术文档为数字信号处理技术，主要针对目前比较流行的语音识别技术，讲述麦克风阵列的工作原理，及在语音识别中的作用，算法上的数学处理方法。
上传时间： 2022-07-02
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射频识别技术是一种自20 世纪80 年代新兴的自动识别技术。它是利用无线射频方式进行非接触双向数据通信。相对于普遍应用的13.56MHz 射频识别系统，本设计中的868MHz 射频识别系统有着更多的优点：读写距离远，阅读速度快等，是目前国际上RFID产品发展的热点。 本课题研究的内容包括研究符合ISO18000－6 标准的超高频RFID 电子标签的主要特点、结构、工作原理及读写方法, 重点在于与其相应读卡器的设计方案, 包括读卡器的硬件电路设计、软件程序流程以及与上位机通信的实现。 在硬件设计中，选用ATMEL 公司的AVR 单片机ATmega8 作为主控制器，设计了主控、复位、串行通信等电路。并以RFM 公司开发的TRC101 为射频收发芯片进行了射频收发模块的设计。 软件设计采用模块化编程和结构化编程的思想，单片机编程语言为汇编语言，与上位机串行通信采用Visual Basic 编程。经过测试，误码率较低，编制的防冲突程序实现了基于随机二进制算法的防冲突功能。 本设计具有可靠性高，模块化设计等特点，通过验证,满足标准要求，达到了预期的目的，并证明了本设计性能的稳定性和可靠性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：shenlan
射频识别技术是一种自20 世纪80 年代新兴的自动识别技术。它是利用无线射频方式进行非接触双向数据通信。相对于普遍应用的13.56MHz 射频识别系统，本设计中的868MHz 射频识别系统有着更多的优点：读写距离远，阅读速度快等，是目前国际上RFID产品发展的热点。 本课题研究的内容包括研究符合ISO18000－6 标准的超高频RFID 电子标签的主要特点、结构、工作原理及读写方法, 重点在于与其相应读卡器的设计方案, 包括读卡器的硬件电路设计、软件程序流程以及与上位机通信的实现。 在硬件设计中，选用ATMEL 公司的AVR 单片机ATmega8 作为主控制器，设计了主控、复位、串行通信等电路。并以RFM 公司开发的TRC101 为射频收发芯片进行了射频收发模块的设计。 软件设计采用模块化编程和结构化编程的思想，单片机编程语言为汇编语言，与上位机串行通信采用Visual Basic 编程。经过测试，误码率较低，编制的防冲突程序实现了基于随机二进制算法的防冲突功能。 本设计具有可靠性高，模块化设计等特点，通过验证,满足标准要求，达到了预期的目的，并证明了本设计性能的稳定性和可靠性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：lili1990
心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
上传用户：weixiao99
人脸检测和定位是在图像中进行人脸检测,以及确定图像中人脸的位置、大小、个数等信息,最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,近年来由于其在安全访问、智能监测、虚拟现实、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用需求,作为一个独立的课题也备受研究者的重视。 论文针对人脸检测定位和识别技术在智能视频监控系统的特殊应用,进行人脸检测和定位算法研究,并将这些算法通过DSP进行实现。论文工作如下： 1.本文针对人脸检测和定位问题,提出了基于YUV色彩空间的肤色检测的改进算法,通过在YUV空间对人脸肤色的聚类分析,建立了YUV肤色模型。仿真结果表明,该模型可以有效地检测到图像中的肤色区域,为人脸的粗定位奠定了基础。 2.针对图像中肤色不一定是人脸的问题,在人脸检测时,利用肤色确定候选区域,再利用一些规则对人脸候选区域进行判别或合并。针对图像只中存在一个人脸的情况,采用改进的坐标轴投影方法进行单个人脸的检测定位；针对图像中存在多个人脸的情况,利用改进的区域标定算法进行多个人脸的检测定位,使得算法能够完成单人脸检测和多人脸的检测定位,仿真结果表明了算法的有效性。 3.论文提出了通过DSP图像处理系统实现以上算法的过程,首先在MATLAB环境研究算法,然后进行算法的DSP移植,采用了有利于DSP处理的图像存储格式和算法结构,改善了算法的实时性。实际测试结果表明了算法在DSP上实现的正确性和可行性。 基于DSP的人脸检测和定位算法的实现,对监控系统的智能化发展具有重要的实际意义。
上传时间： 2013-05-22
上传用户：sunzhp
人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间： 2013-07-01
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