心血管系统疾病是现今世界上发病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作为一种非稳态的心电变异性现象,是指心电T波段振幅、形态甚至极性逐拍交替变化。大量研究表明,TWA与室性心律失常、心脏性猝死等有直接密切的关系,已成为一种无创独立性预测指标。随着数字信号处理技术和计算机技术的迅速发展,微伏级的TWA已经可以被检出,并且精度越来越高。本文以T波交替检测为中心,基于ARM给出了T波交替检测技术原理性样机的硬件及软件,实现实时监护的目的。 在TWA检测研究中,需要对心电信号进行预处理,即信号去噪和特征点检测。小波分析以其多分辨率的特性和表征时频两域信号局部特征的能力成为我们选取的心电信号自动分析手段。文中采用小波变换将原始心电信号分解为不同频段的细节信号,根据三种主要噪声的不同能量分布,采用自适应阈值和软硬阈值折衷处理策略用阈值滤波方法对原始信号进行去噪处理:同时基于心电信号的特征点R峰对应于Mexican-hat小波变换的极值点,因此我们使用Mexican-hat小波检测R峰,通过附加检测方案确保了位置的准确性,并根据需要提出了T波矩阵提取方法。 随后文章介绍了T波交替的产生机理及研究进展,分别从临床应用和检测方法上展现了目前TWA的发展进程,并利用了谱分析法、相关分析法和移动平均修正算法分别从时域和频域对一些样本数据进行T波交替检测。在检测中谱分析法抗噪能力较强,但作为一种频域检测方法,无法检测非稳态TWA信号,而相关分析法受呼吸、噪声影响较大,数据要求较高,因此可以在谱分析检测为阳性TWA基础上,再对信号进行相关分析,从而克服自身算法缺陷,确定交替幅度和时间段。最后对影响检测结果的因素进行讨论研究,从而降低检测误差。 文章还设计了T波交替检测技术原理性样机的关键部分电路和软件框架。硬件部分围绕ARM核的Samsung S3C44BOX为核心,设计了该样机的关键电路,包括采集模块、数据处理模块(外部存储电路、通信接口电路等)。其中在采集模块中针对心电信号是微弱信号并且干扰大的特点,采用了具有高共模抑制比和高输入阻抗的分级放大电路,有效的提取了信号分量:A/D转换电路保证了信号量化的高精度。利用USB接口芯片和删内部异步串行通讯实现系统与外界联系。系统软件中首先介绍了系统的软件开发环境,然后给出了心电信号分析及处理程序设计流程图及实现,使它们共同完成系统的软件监护功能。
上传时间: 2013-07-27
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电力变压器是电力系统的重要设备之一,其安全运行对于保障电力系统的安全可靠运行意义重大。对变压器绕组进行状态检测和故障诊断,及时发现变压器的事故隐患,避免事故的发生,对提高变压器运行的安全可靠性,具有十分重要的意义。 本文分变压器绕组变形检测基础、嵌入式系统设计基础、硬件设计和软件设计四个部分。前两个部分主要介绍基础的背景知识:首先简要介绍了变压器绕组变形的几种测试方法与比较,重点介绍了频响法的诊断原理与模型;然后介绍了嵌入式系统的概念与组成,特别是Linux在ARM上的相关移植。后面的两个部分则在前面的理论基础上分别从硬件和软件介绍了如何实现基于嵌入式系统的变压器绕组变形测试仪:在硬件部分中,利用S3C2410A自带的USB控制器、LCD控制器、SD卡控制器,简化了系统设计,并针对系统需要设计了扫频信号发生器、数据高速采集与缓存等模块;在软件部分中,介绍了ARM基于Linux操作系统的I/O口、USB、LCD驱动的编写,以及相关应用程序的编写包括数据采集部分程序、LCD、串口通讯程序等,同时本文充分考虑了通讯环节可能引起的延迟问题以及提高系统资源利用效率等因素,提出了将系统设计成多进程的思路,并实现之。
上传时间: 2013-04-24
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针对RS-485 接口收发电路的特点,讨论RS-485 总线在Polling 和CSMA/CD 通信方式中死锁检测和解除死锁的方法。该方法同样适用于RS-422 接口。
上传时间: 2013-04-24
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上传时间: 2013-06-20
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随着国民经济的发展,电力电子设备得到广泛应用,使得电网中的谐波污染越来越严重,极大地危害了电力设备的安全运行。电网中的谐波成份非常复杂,因此谐波的检测分析,是消除或降低谐波污染的前提。 通过大量资料的收集、阅读及相关技术的研究,本文分析了嵌入式系统在电力系统测控中的应用优势,设计了以ARM7TDMI内核处理器LPC2214为核心的电网谐波检测分析系统。系统主要实现低压配电网三相电压、电流的谐波检测与分析,包括电量数据采集和谐波分析两个部分。详细分析了谐波检测分析系统的工作原理,明确了系统功能需求,对系统各模块进行了设计,通过多路同步采集将电网电量数据输入系统,在处理器中完成数据倒序处理和快速傅立叶变换等相关的运算处理工作,可以得到各次谐波含量。 通过文中设计的硬件同步电路,可以准确获得电网信号三相电压与电流周期,通过同步采样的方法,消除或减小因快速傅立叶变换存在的频谱泄漏和栅栏效应的误差。结合谐波检测分析的需求与FFT算法的特点,为了减小响应时间,提高运算速度,采用了实序列快速傅立叶变换对数据的整合运算,即通过一次快速傅立叶变换运算,完成各相电流与电压两组数据从时域到频域的转换,并分析得到频域幅值和时域幅值之间的线性关系,避免了傅立叶反变换运算,提高了运算速度,实现谐波的准确检测。 最后经过样机测试证明,本文设计的电网谐波检测与分析系统能够准确、可靠的实现谐波含量的检测与分析。
上传时间: 2013-07-10
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在钢铁制造工业中,高温熔化状态钢水中的钢渣检测问题是一直以来未能很好解决的难题,钢渣是钢铁冶炼过程中的副产品,钢渣本身会直接降低铸坯质量进而影响生产出的钢材质量,另外钢渣也会破坏钢铁连铸生产连续性给钢厂效益带来负面效应。因此连铸过程中钢渣检测是一个具有较大生产实际意义的研究课题。 本文以钢包到中间包敞开式浇注过程中,保护浇注后期移除长水口后浇注过程中的钢水下渣检测为研究对象。在调研了国内外下渣检测技术与下渣检测设备的应用情况后,提出了一套将嵌入式技术与红外热像检测技术相结合的钢水下渣检测系统的解决方案,并搭建了系统的原型:硬件系统平台以红外热像探测器为系统的传感器,以ARM7嵌入式微处理器与DSP数字信号处理器为系统运算处理核心;软件系统平台包含基于在ARM7上移植的μC/OS-Ⅱ嵌入式操作系统构建的嵌入式应用程序,以及基于DSP各类支持库的嵌入式应用程序。该下渣检测系统设计方案具有非接触式检测、低成本、系统自成一体、直观显示钢水注液状态、量化钢渣含量等特点,能够协助现场工作人员检测和判断下渣,有效减少连铸过程中钢包到中间包的下渣量。 本文首先,介绍了课题研究的背景,明确了研究对象,分析了连铸过程中的钢水下渣问题,调研了现有的连铸过程中钢包到中间包的钢水下
上传时间: 2013-05-25
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船舶机舱中集中了船上大部分的设备装置的仪表,是船舶航运的关键部分,随着网络、通讯技术以及电子制造工艺水平的快速发展,现代化船舶自动化程度越来越高,机舱的环境和自动监控水平也得到大大的提高。但由于某些仪器仪表并没有提供与计算机进行数据通信的接口,为了要实现检测自动化,需要利用数字图像处理技术来实现仪器仪表读数的高速自动识别。 传统的CCD图像采集系统具有速度慢、功能简单、体积大、功耗大等特点,不能满足日益发展的机器视觉应用的需要,尤其是在一些新型应用领域比如嵌入式视觉、智能监控方面的需要。本文利用ARM7的S3C44BOX处理器和CMOS图像传感器件设计并完成了一个数字图像采集系统。系统充分考虑了ARM技术与CMOS图像传感技术的优势及特点,把图像采集和图像处理识别功能集中在一个模块实现,具有功能丰富、处理能力强、接口灵活和扩展方便等优点。系统的特色为:构建了基于S3C44BOX的图像采集的硬件平台;研究并移植了引导程序Bootloader和操作系统uClinux;实现了实时多任务的处理,从而大幅提高系统的管理能力。 本论文研究如何使用低成本的CMOS图像传感器构建一个嵌入式图像识别系统的设计和解决方案。这种图像采集系统带图像采集、识别、存储、显示等功能,体积很小,可做在一块电路板上。除了可以做为单独的图像数据识别设备之外,也可以直接做为其它应用系统的一个智能集成部件使用。
上传时间: 2013-05-26
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非常不错的过零检测芯片,DIP8封装,外围器件极少
上传时间: 2013-04-24
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本文首先在介绍多用户检测技术的原理以及系统模型的基础上,对比分析了几种多用户检测算法的性能,给出了算法选择的依据。为了同时克服多址干扰和多径干扰,给出了融合多用户检测与分集合并技术的接收机结构。 接着,针对WCDMA反向链路信道结构,介绍了扩频使用的OVSF码和扰码,分析了扰码的延时自相关特性和互相关特性,指出了存在多址干扰和多径干扰的根源。在此基础上,给出了解相关检测器的数学公式推导和结构框图,并仿真研究了用户数、扩频比、信道估计精度等参数对系统性能的影响。 常规的干扰抵消是基于chip级上的抵消,需要对用户信号重构,因此具有较高的复杂度。在解相关检测器的基础上,衍生出符号级上的干扰抵消。通过仿真,给出了算法中涉及的干扰抑制控制权值、干扰抵消级数等参数的最佳取值,并进行了算法性能比较。仿真结果验证了该算法的有效性。 最后,介绍了WCDMA系统移动台解复用技术的硬件实现,在FPGA平台上分别实现了与基站和安捷伦8960仪表的互联互通。
上传时间: 2013-07-29
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摘要:"红外弱小目标检测"是红外搜索跟踪系统、红外雷达预警系统、红外成像跟踪系统的核心技术,因此红外小目标的检测是当前一项重要的研究课题.目前的发展方向是研究运算量小、性能高、利于硬件实时实现的检测和跟踪算法.该文在前人研究的基础上,着重研究了Marr视觉计算理论在红外小目标检测技术中的应用.从Marr算法的理论基础——高斯平滑滤波器与拉普拉斯算子的相关知识以及Marr的计算视觉理论基础开始,进行了 2G(Laplacian of Gaussian,高斯—拉普拉斯)滤波器、LoG(Laplacian ofGaussian,高斯—拉普拉斯)模板以及 2G滤波器在人类视觉、边缘检测、边缘处理的物理意义以及神经生理学意义方面的分析讨论,提出了易于FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)实现的基于Marr计算视觉的红外图像小目标检测方法.该方法可根据目标大小自动设计检测模板,在滤除不相关的噪声的同时又保留闭合的目标边缘,从而检测出目标.将该方法用FPGA实现,满足了检测过程中的实时性.考虑到工程中的应用,该文对该方法在FPGA中的具体实现给出了设计总体思路和详细流程.由于FPGA具有对图像数据的实时处理能力,而且该算法在FPGA中的具体实现中对资源的合理使用进行了综合考虑,因此该算法能够实时、有效地实现目标检测.并在此基础上对小目标的检测研究前景进行展望.
上传时间: 2013-07-04
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