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关键词： 电阻测量   网络拟合   GA-BP神经网络   嵌入式系统   STM32  

摘要： 在工业生产中,为了监测设备的温度、压力等参数值,需要对敏感元件的阻值进行精确测量。然而,精密电阻测量电路通常比较复杂,而且敏感元件的阻值与被测电压之间的关系不是简单的线性关系,如果采用线性拟合测量,测量结果会有一定的误差。为了解决这一问题,采用GA-BP算法来降低系统的测量误差,该算法可以利用给定的数据进行自拟合,解决电路噪声问题。利用该算法设计了一个基于STM32F407单片机的高精度电阻测量系统,并将GA-BP网络参数固化到软件程序中。实验结果表明,在不增加系统电路复杂度的前提下,系统的电阻测量误差可降低到0.1%左右。

关键词： 安全保障   嵌入式系统   闪存存储器   引导加载程序   闪存器件  

摘要： 在现代汽车嵌入式系统中,高度安全的数据存储是必不可少的,尤其是在面对日益高明的网络攻击时。本文将介绍设计师正确使用闪存的步骤。对电子嵌入式系统的安全和安全保障需求从未有今天这样强烈。随着汽车的自动化程度不断提高,我们需要提高其安全保障水平,防止它们被黑客攻破。对于采用大量机器人与物联网(IoT)设备,需要处理敏感数据的工厂来说,同样如此。

关键词： 嵌入式系统   按键   处理方法  

摘要： 文章探讨了嵌入式系统的常用按键软件处理方法,包括延时消除抖动法、定时中断查询法和状态机检测法三种,对这三种方法进行了比较,阐述了各自的优缺点和使用场合,供参考。

关键词： 三轴加速度传感器   嵌入式系统   EMD方法   MEMD方法   振动监测系统  

摘要： 基于单轴传感器的传统机械故障监测装置存在监测结果不全面、分析精度不高的缺点。为解决这一问题,采用先进的三轴加速度传感器ADXL372作为监测系统采集原件,结合低功耗的STM32F103C8T6单片机,作为监测系统的硬件基础。为了配合三轴加速度传感器,论文将结合经验模态分解(EMD)方法讨论一种基于三轴信号的多元经验模态分解(MEMD)方法,以此作为监测系统的数据处理基础。将以上两方面有机的整合在一起,就可以得到一个监测结果全面、分析准确的机械故障检测系统。

关键词： 密码技术   商用密码   信息系统   MD5   安全性评估   RC4   DES   安全隐患  

摘要： 密码技术是保护网络与信息系统安全的核心技术,广泛地应用到金融、交通、通信等各行各业,为国家安全和经济民生发展发挥着重要作用。然而,现在仍有大量的系统在使用MD5、SHA1、RC4和DES这些不安全的算法。此外,部分系统未按照国家相关标准正确规范地使用密码技术及服务,势必给信息系统带来了严重的安全隐患。因此,确保信息系统安全稳定地运行,需要做好商用密码应用安全性评估,以保证商用密码合规、正确、有效地应用。

关键词： 单片机   嵌入式系统   协议  

摘要： 单片机是一种集成处理器,通过内部多模块的集成作用,可实现数据信息的定向传输。文章对单片机的嵌入式系统网络接入方案进行解析,并通过实验板框架、网络协议、软件实现对网络接入方案进行研究。

关键词： EtherCAT   实时工业以太网   嵌入式系统   伺服运动控制  

摘要： 针对实时工业以太网EtherCAT在伺服运动控制中的应用问题,对嵌入式Linux系统实时化、EtherCAT主站的构建、伺服电机控制模式等方面进行了研究,提出了将Linux+Xenomai实时系统和IGH EtherCAT主站协议栈相结合的主站软件方案。基于AM4377的硬件平台,构建了嵌入式EtherCAT主站,开发了主站应用程序,阐述了总线配置流程,实现了周期性实时任务;设计了基于EtherCAT的伺服运动控制系统,实现了主站对多轴伺服的运动控制,并进行了主站周期性实时任务处理性能测试,以及机床加工实验。研究结果表明:构建的嵌入式实时EtherCAT主站能准确执行周期性实时任务,具有良好的实时性,可以满足伺服运动控制系统的性能要求。

关键词： 农业植保机   4G网络   B/S模式   嵌入式系统  

摘要： 由于传统半机械化的农业装备不能满足农业种植现代化和自动化的需求,因此开发出了基于4G网络的新型农业植保机系统。介绍了该系统的总体设计、硬件和软件系统,最后分析了该系统的应用及其制约因素。该系统采用B/S模式,用户通过手机等设备访问Web站点,规划无人机的航线和农药等的喷洒量,从而提高农业种植、养护的效率和农肥及农药的使用效率,同时为农作物溯源提供了系统支持。

关键词： 轴承故障诊断   卷积神经网络   嵌入式系统   异构架构  

摘要： 针对传统故障诊断模式在信号长距离传输过程中容易出现干扰、失真以及数据处理困难等问题,基于Zynq7020平台和深度学习算法设计了一种嵌入式轴承故障诊断系统。首先在硬件方面,设计了主控电路、信号采集电路、电源管理电路和通信电路,通过对数字信号或模拟信号的采集、预处理、特征提取和模式识别完成了对设备健康状况的评估,并且实现了诊断结果的可视化;其次在软件方面,采用卷积神经网络算法(CNN)嵌人,利用“端到端”的特点通过一个神经网络完成了特征提取、特征降维和分类器分类整套过程;最后,对“正常、外圈故障、内圈故障及转子故障”4种轴承状态进行了诊断分析,实验结果表明,基于深度学习的算法能够显著提高故障诊断的精度。并且,该系统降低了传统诊断系统的硬件配置难度、系统成本以及主机处理压力,弥补了传统诊断系统不能实时在线诊断的缺陷,在未来工程实践中具有广阔的应用前景。

关键词： 人脸识别   嵌入式系统   智能监控   目标检测  

摘要： 近年来,伴随着先进的互联网技术和人工智能技术的发展,各类基于AI的智能识别系统得到了广泛的普及和应用。在智能监控领域,基于人脸识别算法的监控系统及相关设备和应用方案能在嵌入式平台中完成高效的集成,并在长期的现场应用环境中完成稳定而高效的目标区域检测。通过对采集图像的背景进行建模和分析,能够对比发现背景中潜在的检测目标。或根据前景变换程度,通过与标准模型进行比对,从而实现目标检测和人脸识别的目的。本文结合现阶段传统视频监控系统中检测效率低,准确性差等问题进行深入的研究,并在此基础上从系统功能和经济实用性的角度提出经过改善和优化的人脸识别检测方式,同时将其应用于ARM平台,为更多复杂场景下的应用创造条件。