基于MCS-51单片机指令系统的数字滤波方法研究

在智能控制系统中,控制和信息处理功能大多数,是通过计算机来实现的.     

基于单片机的智能温室控制系统研究与设计

介绍了一种基于单片机的智能温室控制系统,着重分析了该系统的组成、功能以及其软件的设计.使用证明,其性能稳定、可靠、智能性好.     

基于单片机的推台锯控制系统的研究

研究了精密推台锯的控制系统,在确保并进一步提高控制精度和性能的前提下,采用成本相对较低,但性能优良的单片机作为控制核心,驱动步进电机控制推台锯的各项参数,通过步进电机的细分驱动技术,可以非常方便的提高参数的控制精度。本系统由液晶显示器实时显示推台锯的运行状态,并以菜单形式显示各项操作,操作界面非常简洁,比较直观且操作方便。     

一种多功能单片机综合实验装置的研究与实现

本单片机综合开发实验装置内嵌以太网通信模块和CAN通信模块,预留一个RJ45以太网的接口和4个模拟CAN通信的接口,可方便高效地进行以太网通信和CAN通信系统的设计及开发,为各类院校的实验教学、课程设计和毕业设计提供良好的实验开发环境.     

机械控制中基于模糊关联空间数据过滤方法的研究

从实体的属性参数出发，构建模糊关联空间，以实体之间的关联度作为数据过滤的依据，有效地解决了机械控制中的数据过滤问题，并提高了数据过滤的效率和稳定性。     

基于网络的智能家居服务器研究

研究了实现智能住宅的核心智能家居服务器的必要功能及实现方法，并对家居服务器的整体构成及各具体功能模块的实现进行了详细论述。     

基于双单片机林火监测飞艇姿态控制系统的研究

红外成像林火监测报警指挥车的飞艇上，装载着红外成像仪、激光测距仪及GPS等。在防火期，可将红外成像林火监测报警指挥车行驶到需要监测的地区将飞艇升向高空，进行全天候自动或手动的监测。当有林火发生时，监测到的信息传输给指挥车的监控系统，产生报警信号、林火热图象信息，同时迅速在电子地图上自动查询定位并标出林火中心点的地理位置。为保证测量位置准确，首先要保证飞艇在高空姿态的稳定。飞艇的结构见图1。     

基于PCI的SPOT5遥感影像正射校正方法分析

正射校正是各种遥感应用过程中必不可少的基础工作,对于某些地形起伏较大、常规的几何校正难以消除由此引起的几何变形的影像,有必要进行正射校正。正射校正的方法很多,以攸县黄丰桥林场柏市分场为研究区,以SPOT5高分辨率遥感影像为校正数据进行正射校正,采用Satellite Orbital Mod—elling模型和Rational Functions模型,针对不同方法所产生的正射影像图精度以及运算速度进行比较与分析。实验结果表明：在相同的控制点条件下,对于SPOT5数据来说,Satellite Orbital Modelling模型的精度更高,但是此模型计算速度相对稍慢一点。该研究对SPOT遥感影像能更正确地选择正射校正方法提供参考。     

SPOT5卫星影像中提取森林土壤因子方法的研究

针对在采用SPOT5卫星影像进行森林资源调查后,森林土壤因子不能通过直接判读取得的问题,通过利用森林资源遥感调查和林业专业调查数据进行逐层分析研究,提出了在遥感调查中各小班森林土壤因子的自动提取方法。用该方法提取的因子与现地调查因子作对比验证,土壤亚类的一致率达到95%,土层厚度的一致率89%。     

基于改进YOLOv5的整车原木数量检测方法

针对整车原木检测中存在密集小目标难检测、原木被遮挡易被漏检、目标检测模型复杂度太大难以部署等问题,提出一种基于YOLOv5的整车原木数量检测方法TWD-YOLOv5,来探究目标检测在整车原木场景下进行快速精准检测的可行性,从而实现智能检尺,提高检尺效率。本研究在原始YOLOv5模型的基础上通过修改模块数量、加入注意力机制和Transformer模块的操作来优化主干网络,结合新的检测尺度与基于Ghost卷积设计特征融合网络,提升网络检测小目标的能力,降低模型复杂度,选用CIoU作为边界框回归的损失函数和DIoU-nms作为边界框筛选算法,提高边框的回归精度和解决物体被遮挡的问题。本研究算法TWD-YOLOv5进行4组试验,从平均精度均值(mAP)、每秒传输帧数、原木真检率多种尺度指标进行评估,同时通过预测框完成对原木根数的计数。试验结果表明,本研究方法的mAP达到0.731,每秒传输帧数为7.33,模型参数降低了40.5%,且测试集原木真检率达到了99.551%,误检率为0.22%。该方法不仅大幅减少了模型复杂度,还保持了较高的检测精度。本研究的模型能对整车原木场景下的原木有良好的检测效...     

基于网络化传感器的远程设备监测与故障诊断方法研究

围绕远程设备监测与故障诊断这一中心,对系统前端用于现场数据采集的网络传感器节点设计和系统后端的机械故障信号处理技术进行了分析,提出了一种比较实用的远程设备监测与故障诊断系统的设计方法.     

基于SPOT5遥感影像的珲春林业局森林分类研究

利用SPOT5卫星图像对研究区森林类型进行计算机分类,总体精度普遍不高,并且许多森林地类或林分类型的生产者精度和用户精度均比较低,林分类型与检验样本都存在较大偏差。在四种分类方法中,马氏分类法精度最高,总体精度达到57.13%,Kappa系数0.5208。     

基于DGPS的SPOT5遥感影像几何精校正研究

采用DGPS系统中的载波相位差分技术均匀地选取地面控制点,利用ERDAS IMAGINE9.1遥感影像处理软件,对天桥岭林业局太阳林场的SPOT5遥感影像进行了几何精校正。结果表明：采用3次多项式校正,相应面积控制点个数比在0.06～0.09（个.km-2）之间时校正精度最高,校正后误差为0.603个像元,即1.508 m。此方法不仅可以满足林业作业的精度要求,还可使外业工作量最小。     

基于SPOT-5影像的马尾松毛虫虫害遥感监测研究

马尾松毛虫是马尾松林的主要害虫,危害很大,实施有效监测是对其进行防治的关键。以福建沙县为研究区,以SPOT-5遥感影像为数据源,基于短波红外波段、红光波段和近红外波段等构造归一化植被指数等光谱特性指数,基于灰度共生矩阵法提取均值等影像纹理特征,引入坡度、坡向等地形及林木因子构建马尾松毛虫虫害遥感监测指标,通过岭回归分析建立虫情级数估测模型进而反演,进行虫害监测信息提取,并与单纯基于光谱特性指数指标的虫害信息提取方法进行比较。结果表明:1)综合考虑影像的光谱特性、纹理特征与地形及林木因子影响进行虫害监测,显著增强了虫害的光谱响应能力,相比于单纯基于光谱特性的虫害监测信息提取,其总精度提高了14.28%;2)这些为林业生产实践提供技术支撑与理论借鉴,同时也在一定程度上推动遥感监测森林病虫害的理论认识与信息提取方法。     

基于工程认证和课程思政的混合式教学研究——以单片机原理及应用为例

教育教学的改革是工程教育的发展趋势,根据郑州工业应用技术学院的特色,提出了以单片机原理及应用为研究对象的课程思政和混合式教学的改革,分析了传统教育模式的缺点,以及混合式教学的优势和特点,结合郑州工业应用技术学院实际,探究了混合式教学模式在单片机课程教学中的应用,从学生的分析、环境的分析、成果的展示等环节探索了整个过程....     

基于石门“5·18”火灾的南方夏季林火扑救方法探析

介绍了湖南石门“5·18”森林火灾的基本情况及扑救经过,火灾发生地的自然环境。阐述了扑救该火灾所用的多兵种参与、多战术综合运用、多机具参与的战术以及其中的经验和教训。根据南方夏季森林火灾发生的特点,论述了该火灾扑救对扑救南方夏季森林火灾3大方面的启示。此外,还指出了处置“5·18”火灾案件存在的法律问题。     

基于面向对象方法和SPOT5的丘陵山区林地分类研究

采用4种面向对象分类方法 (最邻近法、隶属度函数法、决策树和支持向量机),利用SPOT5影像对湖南省会同县部分地区进行林地类型提取。结合研究区林地类型,将分类提取6种林地类型、6种非林地类型,并相应地构建分类层次结构。通过比较4种面向对象方法的分类结果,发现最邻近法擅长提取对象特征相近的地物类型,更适合于丘陵地区的林地信息提取。其在南方丘陵山区进行林地信息提取精度显著高于其他3种方法,其总体分类精度可达76.12%(分12类),Kappa系数为0.73(分12类)。