高精度虹膜识别光学镜头的研制

针对虹膜识别系统中难于获取高分辨率的虹膜图像问题,设计一款高精度虹膜图像采集摄像镜头。镜头焦距14.2 mm, 畸变小于0.15%,像方数值孔径为0.26,像面直径为5.35 mm,工作距离130 mm,物像共轭距为150 mm。光学系统可获得高分辨率图像,在0.7视场光学传递函数MTF在120 lp/mm时大于30%。镜头由4片球面透镜构成,结构简单,适合产业化生产,各项光学指标检测结果达到设计要求。     

基于实时样本采集的个性化手写汉字输入系统设计

手写汉字识别是手写汉字输入的基础。目前智能设备中的手写汉字输入法无法根据用户的汉字书写习惯,动态调整识别模型以提升手写汉字的正确识别率。通过对最新深度学习算法及训练模型的研究,提出了一种基于用户手写汉字样本实时采集的个性化手写汉字输入系统的设计方法。该方法将采集用户的手写汉字作为增量样本,通过对服务器端训练生成的手写汉字识别模型的再次训练,使识别模型能够更好地适应该用户的书写习惯,提升手写汉字输入系统的识别率。最后,在该理论方法的基础上,结合新设计的深度残差网络,进行了手写汉字识别的对比实验。实验结果显示,通过引入实时采集样本的再次训练,手写汉字识别模型的识别率有较大幅度的提升,能够更有效的满足用户在智能设备端对手写汉字输入系统的使用需求。     

一体式中医舌象采集分析系统设计

舌象采集是中医舌象分析中非常重要的一环,一套稳定、可靠、高精度的舌象采集系统直接影响到舌象分析和病情诊断的准确性。针对上述要求,设计了一种一体式的中医舌象采集分析系统,具有结构简单,功能全面,体积小等特点。通过积分球搭建的光照环境保证了舌体的受光均匀。使用MFC编写采集处理程序,便于升级维护。研究了一种手动调节相机白平衡参数的方法,保证采集过程中舌象颜色的准确性。     

基于Arduino的AIS数据分布式采集研究

为了解决船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的分布式采集,使全球AIS消息报文接收、解码、封装、转发操作的安装成本更低、稳定性更好、安全性更高、维护工作量更小。通过采用以Arduino嵌入式平台为核心结合外围电子器件开发的网络解码器组成分布式采集网络,并采用C语言将合理的数据结构和算法直接在MCU上编程实现,来取代以x86架构和操作系统为基础的网络解码器。通过实验可以证明,采用Arduino技术的AIS网络解码器的解码效率能够满足AIS基站发送数据的速率要求,解码内容正确,能按照约定的网络传输格式转发消息内容,可应用于全球AIS数据的分布式采集中。该成果具有功耗更低、运行更稳定、成本更低廉等优点,对需要大量使用网络解码器来构建的AIS数据分布式采集网络具有重大现实意义。     

基于VC++的S7-300PLC高速采集系统设计

由于进行疏浚实验时,泥泵扬程、真空和管道流速、浓度等关键参数的变化较快,为了更为准确的研究泥泵性能和管道输送特性,需要进一步提高泥砂输送实验平台的数据采集和存储速度。下位机S7-300PLC控制系统选择了利用逐次逼近法进行采样的高速采集模块,使其AD转换速度缩短至us级,同时采用中断定时技术,保证了传感器数据每隔50ms更新、缓存一次,并通过OPC通讯协议将采样信号传送至上位机。上位机软件采用多线程技术保证采集的连续性和可靠性,同时采用顺序存储标志位确保Excel中存储的数据顺序与实际变化完全一致,解决了存储时易造成的数据重复、跳变等问题。通过对多个传感器的长时间采集、存储实验发现,在生成的Excel报表中数据的采集次数恒定为20 次/秒,且无重复、跳变现象,满足了疏浚泥沙实验对数据采集系统的要求。     

基于STM32的无人机雪橇减震器检测与数据保存设备

为了能够对某型号无人机雪橇式减震器的最大静载荷试验进行实时检测和保存数据,设计了一种基于STM32F103ZET6单片机的雪橇式减震器检测设备。设备利用压力传感器和光栅尺分别完成减震器在压缩过程中,对静载荷与压缩距离的采集并转换为数字信号,信号在减震器压缩过程中的特定位置被采集,将采集到的信号通过无线模块上传至上位机;以C#平台开发的上位机作为收集、处理下位机传入的静载荷、压缩距离的信号,最后借助图形用户接口控件实现静载荷、压缩距离的曲线显示,将采集到的数据使用SQL数据库实现保存,以便于操作管理员读取和历史查询。测试结果表明：雪橇式减震器检测装置可以完成对减震器的自动化检测。     

基于LABVIEW的脑电信号虚拟采集系统设计

在神经科学研究领域,对大脑的观察主要来源于对脑电信号的收集与分析。当前对脑电信号收集的方法是通过专业脑电设备将信号收集保存,再由专业软件处理。由于这类仪器非常昂贵,系统体积也比较大,软件更新快,现在只能用在科学研究上,根本无法用于有规模的实验教学,更不可能一人一机。为此,提出了一种基于LABVIEW的脑电信号虚拟采集系统设计方法,使脑电收集与分析可以广泛地应用于教学。该方法首先对脑电信号虚拟采集系统的硬件进行构造,然后以硬件构造为依据,利用AR模型功率谱估计对脑电信号进行特征提取,在特征提取过程中,对模型类型与模型系数算法以及模型最佳阶数进行分析,最后通过将二阶低通滤波器与二阶高通滤波器进行串联,形成4阶Bessel带通滤波器,实现脑电信号的滤波,并以脑电信号传输电路的设计完成脑电信号虚拟采集系统的设计。实验结果证明,所提方法可以快速地对脑电信号虚拟采集系统进行设计,并为该领域的研究发展提供支撑。#$NL关键词：LABVIEW;脑电信号;虚拟采集系统;     

基于主成分分析的光谱重建训练样本选择方法研究

训练样本构成是影响光谱重建精度的一个重要因素,针对学习型光谱重建算法中训练样本选择问题,提出了一种基于主成分分析的训练样本选择方法。为了保证训练样本与重建样本的相似度,首先根据欧式距离最小原则从待选样本集中选择与重建样本相机响应值相似的样本,并去掉其中的重复样本;然后进行主成分分析;设定阈值筛选各主成分系数较大的样本作为训练样本,最后得到与主成分个数相同的训练样本子集。为验证该方法的有效性,通过在镜头前加载宽带滤色片搭建多通道图像获取系统采集多通道图像信息,将得到的各样本子集用作训练样本,利用伪逆法重建光谱信息,最后将重建的光谱精度与常用的训练样本及训练样本选择方法得到的重建光谱精度进行比较。实验结果表明：提出的方法显著提高了光谱重建的色度精度和光谱精度,优于常用的样本选择方法,能较大程度满足高精度颜色复制要求。     

智能石墨消解–ICP–MS法测定空气PM2.5中的Pb和Cd

建立电感耦合等离子体质谱(ICP–MS)测定空气PM2.5中的Pb和Cd元素的分析方法。采用连续β射线–DHS PM2.5大气颗粒物浓度监测仪采集空气中的PM2.5,以智能石墨消解PM2.5滤膜样品,ICP–MS测定其中的Pb和Cd元素含量。在优化的仪器条件下,元素Pb和Cd标准曲线的线性相关系数均为0.999 9,检出限分别为0.018,0.52ng/m3,满足HJ 657–2013的要求。Pb和Cd的加标回收率分别为95.8%~101.4%,99.3%~104.9%,测定结果的相对标准偏差分别为4.20%和2.38%(n=6)。对滤膜标准样品进行了测定,测定结果与标准值一致。该方法测定结果准确、可靠,可用于测定空气PM2.5中的Pb和Cd。     

Broadband energy harvesting via magnetic coupling between two movable magnets

Harvesting energy from ambient mechanical vibrations by the piezoelectric effect has been proposed for powering microelectromechanical systems and replacing batteries that have a finite life span. A conventional piezoelectric energy harvester （PEH） is usually designed as a linear resonator, and suffers from a narrow operating bandwidth. To achieve broadband energy harvesting, in this paper we introduce a concept and describe the realization of a novel nonlinear PEH. The proposed PEH consists of a primary piezoelectric cantilever beam coupled to an auxiliary piezoelectric cantilever beam through two movable magnets. For predicting the nonlinear response from the proposed PEH, lumped parameter models are established for the two beams. Both simulation and experiment reveal that for the primary beam, the introduction of magnetic coupling can expand the operating bandwidth as well as improve the output voltage. For the auxiliary beam, the magnitude of the output voltage is slightly reduced, but additional output is observed at off-resonance frequencies. Therefore, broadband energy harvesting can be obtained from both the primary beam and the auxiliary beam.