202308 文章進(jìn)入202308技術(shù)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(guò)P2PGroup的beacon幀廣播來(lái)實(shí)現AP和P2P的共存，不僅解決了STA+P2P下的AP共存問(wèn)題，而且解決了單Wi-Fi模塊多種網(wǎng)絡(luò )服務(wù)的共存沖突，有效提升了互聯(lián)網(wǎng)無(wú)線(xiàn)終端協(xié)作的效率，并降低了成本。
關(guān)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(chǎng)家需要自己設計自己的連接端口，這使得各常見(jiàn)提供的連接程序各不相同，同時(shí)由于多數情況下工業(yè)會(huì )采用C或C++程序來(lái)編寫(xiě)控制軟件，一般廠(chǎng)家對GigE相機連接Python程序的軟硬件方法雖然會(huì )進(jìn)行開(kāi)發(fā)，但是在實(shí)際操作中缺少詳細的說(shuō)明文檔以及足夠的開(kāi)發(fā)實(shí)例。本文介紹了使用?？礕igE相機與Python程序進(jìn)行連接使用的項目經(jīng)驗，可以為同類(lèi)型的任務(wù)提供參考。
關(guān)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(lè )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(gè)按鍵可自定義控制功能；語(yǔ)音采用ES8388編解碼芯片和雙麥拾音；系統可支持語(yǔ)音控制。
關(guān)鍵字： 202308 ESP32S3 智能家居控制面板 WiFi 語(yǔ)音

基于RK3588的8K無(wú)線(xiàn)投屏系統軟硬件設計

設計了一款8K無(wú)線(xiàn)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(xié)議、Airplay投屏協(xié)議和Miracast投屏協(xié)議；系統最大支持8路跨協(xié)議同時(shí)投屏。
關(guān)鍵字： 202308 無(wú)線(xiàn)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(shí)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(pán)，HDMI2.0接口連接顯示屏。
關(guān)鍵字： 202308 云電腦 RK3588 RTL8822CU

居家養老視角下老人過(guò)久離床監測系統設計

針對當前老年人居家場(chǎng)景夜間過(guò)久離床提醒解決方案存在的不足，設計了一種基于離床時(shí)間變異系數的過(guò)久離床監測系統。通過(guò)睡眠狀態(tài)監測模塊，獲取老年人最近夜間正常離床時(shí)間數據，對正常離床時(shí)間變異性系數進(jìn)行統計和分析，進(jìn)行過(guò)久離床時(shí)間的預測和判斷，并根據過(guò)久離床時(shí)間情況，通過(guò)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(yōu)化過(guò)久離床時(shí)間的演變趨勢和波動(dòng)范圍，預防老年人夜間離床過(guò)久的健康風(fēng)險。
關(guān)鍵字： 202308 居家養老睡眠監測變異系數過(guò)久離床 SOS 健康預警

基于類(lèi)別圖增強算法的融合異構數據會(huì )話(huà)推薦分析

為了提高融合異構數據會(huì )話(huà)推薦效率，設計了一種通過(guò)類(lèi)別圖來(lái)實(shí)現增強效果的推薦算法。在融合層內融合物品與類(lèi)別表征結果，確保物品表征中包含類(lèi)別數據；根據注意力機制建立全局表征，再通過(guò)局部表征建立最終表示；通過(guò)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(lèi)數據集都表現出了最優(yōu)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(lèi)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(fā)揮信息補充功能。
關(guān)鍵字： 202308 會(huì )話(huà)推薦類(lèi)別圖增強算法異構數據全局表征

基于自適應軟掩模的語(yǔ)音混合特征增強分析

為了提高語(yǔ)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(lái)實(shí)現。以混合特征分析可以消除單一梅爾域濾波器無(wú)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(shí)，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(zhù)優(yōu)勢，經(jīng)過(guò)優(yōu)化處理的語(yǔ)音特征與學(xué)習目標構建得到的語(yǔ)音增強算法能夠促進(jìn)語(yǔ)音質(zhì)量的明顯提升。以自適應軟掩模與混合特征訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理獲得優(yōu)秀的信噪比，達到更優(yōu)的算法性能。
關(guān)鍵字： 202308 語(yǔ)音增強自適應軟掩模 DNN 混合特征

適用于手語(yǔ)采集與輸入的智能手套及翻譯系統

設計并實(shí)現了一款以ESP32-C3-WROOM-02為核心，基于物聯(lián)網(wǎng)、UDP協(xié)議、姿態(tài)傳感器和彎曲傳感器的適用于手語(yǔ)采集與輸入的智能手套及翻譯系統。該系統通過(guò)在手套上綁定姿態(tài)傳感器MPU6050，配合彎曲傳感器動(dòng)態(tài)監測手的運動(dòng)和姿態(tài)，通過(guò)ESP32芯片采集傳感器數據并做初步處理，經(jīng)單片機上的Wi-Fi模塊通過(guò) UDP 協(xié)議傳輸給云端采用 SVM 算法識別靜態(tài)手勢，此外，本設計還搭建了基于Python的Web應用程序框架Streamlit實(shí)現在網(wǎng)頁(yè)上實(shí)時(shí)呈現處理結果和全平臺兼容，方便用戶(hù)使用。
關(guān)鍵字： 202308 手勢識別 ESP32 彎曲傳感器 SVM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )

基于ELM改進(jìn)K-SVD算法的多特征融合物體成像識別

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

無(wú)人機航拍建筑物視圖網(wǎng)絡(luò )融合目標識別分析

為了提高無(wú)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(gè)2DCNN分別提取無(wú)人機航拍3D體數據3個(gè)視圖的特征，本文方法有效性主要采取室內實(shí)測數據進(jìn)行驗證。研究結果表明：不論是從F-score還是從準確度數據來(lái)看，視圖融合方法顯優(yōu)勢較為突出，保證分類(lèi)結果更佳。相比于基于B-scan圖像的傳統方法，在分類(lèi)性能方面側視圖立方體與正視圖立方體占據更大優(yōu)勢。本文提出的目標識別方法以視圖融合為理論基礎，實(shí)驗結果顯示無(wú)人機航拍目標識別精度得到進(jìn)一步提升。
關(guān)鍵字： 202308 ?無(wú)人機航拍視圖融合目標識別 Alexnet方法精度

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )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(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行分析。在建立AlexNet網(wǎng)絡(luò )結構的基礎上，將Dropout技術(shù)引進(jìn)全連接層中，給出了具體的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )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(mǎn)足。側臉及戴頭盔遮擋照片觀(guān)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(yōu)化起到一定的理論支撐。
關(guān)鍵字： 202308 人臉識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 網(wǎng)絡(luò )結構檢測精度

基于雙無(wú)跡卡爾曼濾波的自動(dòng)駕駛狀態(tài)慣性監測

自動(dòng)駕駛的完成需要設計合適的線(xiàn)控轉向系統。為了能夠對車(chē)輛動(dòng)力慣性參數開(kāi)展非線(xiàn)性評價(jià)，開(kāi)發(fā)了一種分布結構驅動(dòng)力電動(dòng)汽車(chē)雙無(wú)跡卡爾曼濾波(Dual unscented Kalman filter, DUKF)方法與狀態(tài)觀(guān)測系統聯(lián)合系統車(chē)輛慣性監測方法。在分布結構驅動(dòng)電動(dòng)汽車(chē)傳感器中，除了具備傳統傳感器慣性量參數如質(zhì)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(jìn)行車(chē)輪角速度測試。研究結果表明：采用DUKF方法觀(guān)測數據比DEKF方法更加符合實(shí)際情況，促進(jìn)觀(guān)測精度的顯著(zhù)提升。
關(guān)鍵字： 202308 電動(dòng)汽車(chē) 狀態(tài)觀(guān)測慣性參數雙無(wú)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(wú)線(xiàn)通信系統中，信息傳輸正朝著(zhù)多載波、大容量、高速度方向迅猛發(fā)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(xiàn)性功率放大器對通信連接的性能起著(zhù)至關(guān)重要的作用。為了實(shí)現多個(gè)倍頻程的遠距離實(shí)時(shí)通信，采用負反饋技術(shù)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(xiàn)性功率放大器。
關(guān)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(shù)的無(wú)源物聯(lián)網(wǎng)研究與應用

基于微能量采集技術(shù)設計一款無(wú)源、無(wú)線(xiàn)智能開(kāi)關(guān)。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(shí)驗證明本文設計的無(wú)源、無(wú)線(xiàn)智能開(kāi)關(guān)具備環(huán)境部署的便利性也擁有極高的可靠性和穩定性。
關(guān)鍵字： 202308 無(wú)源物聯(lián)網(wǎng) 微能量采集技術(shù) AEM10941 LE5010

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