基于ARM架构的嵌入式USB驱动的设计

本文介绍了嵌入式Linux操作系统下USB驱动的设计方法,论述了嵌入式产品外围接口驱动的开发过程。采用ARM9系列的S3C2410芯片和USB主机控制器ISP1161A1,设计了USB驱动程序,给出了硬件的连接方法和软件设计过程,并最终可在Linux环境下读写USB类设备信息。     

嵌入式无线温度采集系统的设计

系统以ARM920T内核S3C2410芯片作为核心处理器,以嵌入式Linux操作系统作为软件资源的核心,通过无线收发模块CCI100完成数据的传输,并把采集的数据信息显示在LCD上,系统利用C语言完成了软件设计。实验证明,系统具有较好的实时性、方便性和安全性,可用于工农业各个领域的实时温度采集。     

基于ARM的嵌入式视频监控系统客户端设计实现

视频监控系统是一种先进的、防范能力强的综合系统。结合基于WEB服务器的B／S（Browser／Server）服务机制、IPicture接口技术和ActiveX控件技术,详细介绍了由压缩编码芯片ZC0301、微处理器S3C2410A组成的嵌入式视频监控系统客户端部分的设计与实现。     

基于S3C2410A的嵌入式视频监控系统服务器的设计实现

研究了基于S3C2410A和Linux的嵌入式系统开发技术。分析了嵌入式视频服务器软件部分各个功能模块的设计思路及其关键代码的实现,并用Linuxvide041inuxAPIs实现视频图像的采集。采用基于UDP协议的IP组播方式实现视频数据传输,运用白行设计实现的基于IPictureCOM接口的ActiveX控件实现视频图像的显示。     

嵌入式触摸屏的应用研究

触摸屏作为人机界面的输入设备被广泛地应用于消费电子、工业控制等诸多领域。目前流行的基于ARM920T内核的S3C2410是一款典型的嵌入式CPU，专用于嵌入式系统的SoC解决方案。在介绍触摸屏工作原理的基础上，详细地阐述了S3C2410与触摸屏的硬件接口与软件实现。并利用S3C2410触摸屏接口的等待中断模式和独立X／Y坐标转换模式，读出与XY坐标对应的电压值，完成对触摸屏的控制与应用。     

基于ARM和DSP多媒体智能监控系统设计

采用以ARM9内核的S3C2410微处理器为主控芯片，以TI公司生产的高性能DSP芯片TMS320C6416作为图象处理芯片，并且扩展了GPRS模块。在此硬件架构基础之上移植了uClinux操作系统到ARM9的主控芯片，移植了H．264算法到DSP芯片，并驱动了相应的接口，最终完整实现了监控系统。     

ARMS3C2410和OV7620在无精蛋识别系统中的应用

利用美国OmniVision公司的OV7620、Samsung公司的ARMS3C2410处理器构建种蛋图像的在线采集系统。通过S3C2410的GPIO编程实现SCCB总线协议,OV7620采用SCCB作为控制总线,设计人员可以很方便地对芯片中的控制寄存器进行访问编程操作以控制采集图像的格式和质量,并在S3C2410的实时控制下将种蛋图像数据直接保存到系统指定的数据存储位置,完全能够完成对种蛋图像的在线采集,实现了在无精蛋识别系统中的应用。     

嵌入式GPRS远程传输技术在精准农业中的应用研究

论述了采用嵌入式系统在精准农业作业过程中的空间数据采集与处理方法.该系统采用三星公司的S3C2410微处理器芯片,以嵌入式μC/OS-Ⅱ(Micro-Controller Operating System)为操作系统,通过使用全球定位系统GPS(Global Positioning System)与GPRS(General Packet Radio Service,通用分组无限业务)模块进行数据通信与消息传输,实现农业耕作作业实时位置信息的采集,并控制农田的施肥、灭虫、灌溉、收割等决策.     

基于S3C44B0X的USB主机开发及驱动研究

分析了USB主机的核心机制及驱动开发要点。选用Cypress公司的USB主机控制芯片SL811HS完成了S3C44B0X平台下的USB主机硬件扩展电路设计,同时以uClinux系统为参考对象完成了嵌入式系统环境下的整个USB驱动体系设计。     

基于嵌入式的农作物叶部病害分级系统

为了实时获取作物病害程度信息,设计了一种针对农作物叶部病害分级的嵌入式图像采集处理系统,该系统采用ARM9体系的处理器S3C2440A,移植了Linux操作系统,并利用USB外接的接触式扫描装置实现对农作物叶部图像的采集工作,利用嵌入式系统对农作物叶部图像进行相应算法的处理,最后将分级结果通过LCD显示器显示出来。验证结果表明:利用嵌入式技术与扫描装置的结合对作物病害进行分级处理,其方法准确、高效,能够真正实现作物田间的无损检测。     

嵌入式GPRS无线通讯系统设计

主要针对GPRS在无线数据传输方面的应用,介绍了一种基于GPRS网络的嵌入武系统的设计方法。方案以Samsung公司S3C2410X微控制器,通过S3C2410的RS232接口与SIMENS的MC35IGPRS模块连接,移植了嵌入式操作系统uC／OS-Ⅱ,实现无线通讯。     

一种面向温室应用的嵌入式采集终端设计方案

针对我国温室生产中信息采集装备产业化相对落后,采集终端采用PC机不利于安装且成本较高的情况,利用运算速度较快的32位嵌入式处理器,移植实时性较强的嵌入式Linux操作系统,扩展USB接口、CAN总线接口和以太网接口,设计开发了一个基于现场总线网络和以太网,能够对温室信息进行实时采集,实现了多种数据融合、存储、传输的嵌入式采集终端。用户可以通过驱动程序和应用程序操作终端的CAN总线接口进行数据的采集和命令的发送,可将相关信息存储在USB海量信息存储设备中或通过以太网实现数据的远程传输。测试结果表明:终端对于错误的数据帧具有识别能力,应用协议软件运行稳定;节点对正确的远程帧和数据帧的控制命令均能正确响应;终端能实时显示温室状态的变化并保存数据,采集器和监控中心的数据通讯稳定性较高。系统实现了温室环境信息实时、远程监测的功能,同时,系统的设计降低了温室生产和管理成本。     

基于GPS/GPRS的野外虚拟数据采集仪

利用GPRS无线通信、虚拟仪器和基于ARM的嵌入式系统,开发了野外移动数据采集平台。以S3C2410处理器为硬件平台,结合传感器和GPS模块,完成数据采集和空间定位 利用虚拟仪器技术开发了主控计算机软件,通过GPRS网络实现信息交互和远程控制。实际运行表明该系统安全可靠,解决了信息存储的有限性和移动测量的不便性等问题。     

基于ARM-Linux的地下水水质现场分析仪的研究

嵌入式系统中ARM-Linux相交叉成为控制领域中研究的热点,为了快速准确地监控地下水水质情况,以Samsung公司生产的基于ARM920T内核的16/32位RISC微处理器S3C2410为硬件核心,以ARM-Linux为操作系统平台,介绍了BootLoader和Linux的定制与移植。针对系统必须现场高效快捷地完成多参数的数据转换和处理的要求,论述了整个软、硬件开发过程,成功地设计了一款性能效果良好的地下水水质现场分析仪。     

葡萄园环境参数监测的WSN网关设计

根据葡萄园环境的监测需求,提出一种无线传感器网络的葡萄园环境参数监测系统,对其无线网关的软硬件进行设计。网关采用ZigBee和GPRS无线传输技术,以ARM9微处理器S3C2410为控制核心,基于嵌入式Linux的操作系统开发,实现数据监测节点与远程监测中心的双向通信。测试结果表明,网关的系统稳定可靠,对葡萄园环境的远程监测具有一定的参考价值。     

单片机控制显示屏的结构设计

文章以OCM4X8C液晶显示模块为例,介绍单片机系统设计中显示驱动的方法,并阐述菜单显示中分级设计的方法及利用数组存储显示的汉字以达到灵活调用和修改的目的,并说明单片机控制显示屏显示的优缺点。     

A portable soil nitrogen detector based on NIRS

As one of the most important soil nutrient components, soil total nitrogen (TN) content needs to be measured in precision agriculture. A portable soil TN detector based on the 89S52 microcontroller was developed, and a Back Propagation Neural Network (BP-NN) estimation model embedded in the detector was established using near-infrared reflectance spectroscopy with absorbance data at 1550, 1300, 1200, 1100, 1050, and 940 nm wavelengths. The detector consisted of two parts, an optical unit and a control unit. The optical unit included six near-infrared lamp-houses, a shared lamp-house drive circuit, a shared incidence and reflectance Y-type optical fiber, a probe, and a photoelectric sensor. The control unit included an amplifier circuit, a filter circuit, an analog-to-digital converter circuit, an LCD display, and a U-disk storage component. All six absorbance data as inputs were used to calculate soil TN content by means of the estimation model. Finally, the calculated soil TN content was displayed on the LCD display and at the same time stored in the U-disk. A calibration experiment was conducted. The soil TN content correlation coefficient (R ²) of the BP-NN estimation model was 0.88, and the validation R ² was 0.75. This result indicated that the developed detector had a stable performance and a high precision.