U-Boot的分析与移植

介绍了嵌入式系统中U-Boot的基本工作原理,通过分析U-Boot的程序框架和重要数据结构,在JXARM9-2410-3嵌入式开发板上,实现了嵌入式系统中U-Boot的移植,能够完成嵌入式Linux系统内核的引导和文件系统的加载.     

发酵过程状态预估的BP神经网络模型实现

论述了利用改进的BP神经网络实现发酵过程状态预估模型的设计原理和方法，包括BP神经网络的拓扑结构选取、学习和测试样本的选择及处理，变步长引入动量项BP神经网络的训练方法以及全局收敛法的实现等。此外，用VC实现了发酵过程BP神经网络建模平台。经聚赖氨酸发酵过程验证，其模型具有良好的收敛性能和泛化性能，可应用于发酵过程状态参数的在线预估和测量。     

反向电压补偿式双积分A/D转换原理的研究

基于桥式电阻检测电路，在不需要提供基准电压的情况下，介绍了采用反向补偿电压实现双积分A／D转换的原理，提出了先反补后常规、先常规后反补两种实现方法。讨论了反向电压的产生，补偿电阻的作用，补偿电阻与补偿电压的关系。通过试验测试，并与常规双积分A／D转换进行比较和误差分析，证实该原理和方法是可行的。     

动态CCD驱动电路的设计与实现

本文提出了一种新型线阵CCD驱动电路的设计方法。采用该方法,不改变系统工作主频就可以动态控制CCD光积分时间随着光源强度变化而变化，从而提高了系统精度，解决了CCD输出信号因环境影响引起的饱和失真和背景与物体无法分开的问题。此电路用可编程逻辑器件EPM7032C44实现，已将该方法应用于带钢纵切机组自动对中系统中,获得良好的效果。     

改进型Elman神经网络发酵过程建模研究

依据发酵过程的机理和改进的Elman神经网络动态建模原理,提出了一个新的发酵过程建模分批训练算法。通过发酵过程仿真实验,与传统的BP建模算法比较,改进的Elman神经网络建模算法具有收敛速度快、泛化能力强等特点。此外,利用该算法编制的软件可以内嵌到发酵过程监控系统中,实现发酵过程在线建模与状态参量的在线预估。     

智能停车与智能车锁的开发与实现

为了更简便地使用停车位,满足车主的需求,基于GPRS/GPS技术开发了智能体车锁设备。硬件采用主控CPU为STM32F103C8T6,用于控制通过GPRS模块返回的GPS信息以及实现与串口数据的交互。在智能锁的设计上,通过GPIO接口,来控制两路继电器模块,实现智能车锁电机的正反转,从而实现车位锁的升起和落下。GPRS模块采用QUECTEL系列MC20CA-04-STD芯片,实现GPS信息的获取与传输功能。     

一种具有自适应性的神经网络控制器

根据智能控制仪器的特点、被控对象的实际情况以及系统控制品质的要求 ,提出了一种具有自适应能力的神经网络控制器 .经理论分析和实验证明 ,该控制器具有较强的克服动态干扰和消除静态余差的能力 ,是一种行之有效的实现仪器智能化的方法 .     

先反向后常规电压补偿式双积分A/D转换原理的研究

介绍了先反向后常规电压补偿式双积分A/D转换的原理.针对桥式电阻电路、在不需要基准参考电压的情况下,实现先反向后常规电压补偿的双积分A/D转换.     

电梯控制系统CAN通信节点设计

针对电梯控制系统对分布式、实时性和模块化的特点要求,设计了以AT91RM9200微处理器为核心、以MCP2510为CAN控制器的CAN通信节点,从硬件和软件两方面详细叙述了如何进行CAN网络节点的设计,并将其成功应用在电梯控制系统中,提高了系统实时响应和抗干扰能力。     

基于ARM9和FPGA的嵌入式数字示波器

提出一种基于ARM9和FPGA的嵌入式数字示波器的设计方法。硬件上采用ARM9+FPGA的结构,利用S3C2410A微控制器(ARM920T内核)的高速处理能力,以及FPGA在读写控制逻辑、高速数据交换方面的优势,实现4通道数据同步。软件上采用μC/OS-II实现多任务运行及实时处理。整机测试表明:该嵌入式数字示波器支持4通道输入,采样频率范围2kHz~20MHz,输入电压范围0~+4V,频率、脉宽和幅值精度±0.5%,具有良好的人机交互界面。可作为一个通用模块,嵌入智能仪器。