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71.
基于SystemC的事务级AMBA总线模型的设计与实现 总被引:6,自引:1,他引:5
针对目前SoC设计中的时间瓶颈,根据系统建模语言SystemC对SoC进行事务级建模的方法。提出并实现了采用该方法构建基于AMBA规范的SoC片内总线模型的方案.模型采用了SystemC 2.0的接口、端口和通道的概念,这使模型具有很好的开放性和可扩展性.模型各部分间的通信通过调用各接口内定义的函数来进行,模型运行时只使用SystemC自带的轻量级仿真内核.实验结果表明:本总线模型完全符合AMBA2.0规范,可以有效克服目前SoC软硬件协同设计中的时间瓶颈. 相似文献
72.
讨论了命名和定位移动Agent系统内各种实体的不同机制,并做出了详细的分析和比较。在此基础上,提出了一种实用的命名和定位机制,并将其应用于本实验室的移动Agent原型系统Roamer。该机制的提出旨在解决系统内各实体的快速定位和移动Agent的透明迁移问题。最后,讨论了现有MASIF兼容系统的不足之处,并提出了合理的改进方法。 相似文献
73.
74.
二维压电材料由于具有机械强度高、 性质多样、 柔性透明等特点, 吸引了广大科研人员的研究兴趣. 基于二维压电材料的柔性电子器件、 纳米传感器以及光电子器件等功能性器件也展现出了良好的性能和应用前景. 对此类器件的构筑和应用需要系统的设计和性能研究. 本综述围绕功能性的二维压电器件, 系统地论述了压电效应在(光)电子器件中的性能调控机制, 并总结其设计和制备流程以及如何实现多种功能性应用, 以期对此类器件的设计和研究提供参考. 相似文献
75.
基于无线传感器网络的环境监测系统 总被引:3,自引:0,他引:3
针对当前城市环境保护与在线监测的需要,提出了一种利用具有自组织特性的无线传感器网络(wireless sensor networks, WSN)对温度、湿度和噪声等环境变量进行在线监测的方法.该方法采用了对等式网络体系结构、低功耗微小网络节点、基于拓扑树的网络初始化配置算法以及基于地理位置特性的路由算法,不仅解决了传统监测方法中网络布线复杂、精度有限的问题,而且具有实时性和容错性强等特点.仿真结果表明,在1000个节点、通信距离为100m的条件下,监测数据延迟时间〈600ms,较好地满足了实时环境监测的要求。 相似文献
76.
采用直流等离子体喷射化学气相沉积(CVD)法制备了掺硼金刚石(BDD)薄膜电极.提出了应用L-丝氨酸修饰掺硼金刚石薄膜电极检测去甲肾上腺素,提高了去甲肾上腺素(NE)含量检测的精度.在浓度为2.0×10-4 mol/L的去甲肾上腺素溶液中,通过对比BDD裸电极与L-丝氨酸修饰BDD电极得出:经L-丝氨酸修饰的BDD电极的电催化氧化能力明显增强;在浓度为1.0×10-4~1.0×10-8 mol/L的范围内,浓度的对数与氧化峰电流基本呈线性关系,且检测限为1.0×10-9 mol/L. 相似文献
77.
用^1H—NMR对两种不同共聚组成的己内酯-丁二烯嵌段共聚物(PCL-b-PB)链结构进行了分析。尽管两种共聚物中丁二烯百分含量不N,但丁二烯链段的平均长度基本一致。用红外光谱、差示扫描量热法和偏光显微镜研究了在两种己内酯-丁二烯嵌段共聚物中加入非晶组分聚乙烯基甲基醚(PVME)所形成共混体系的混容性和结晶行为。结果表明具有较长己内酯链段的PCL1-b-PB和较短己内酯链段的PCL2-b-PB与PVME形成的共混体系中均存在着分子间相互作用,且都具有一定的混容性。然而由于嵌段共聚物中己内酯链段的长度不同,样品的结晶能力存在明显差异,PCL1-b—PB/PVME体系中PCL链段结晶能力明显较强。并且结晶形态具有一定的差异:形成清晰环带球晶的温度、组成范围不一致。 相似文献
78.
在溶液中以正己硫醇作稳定剂, 利用HAuCl4与HF处理后的硅纳米线(SiNWs)的氧化还原反应, 在SiNWs表面负载金纳米粒子(AuNPs). 通过调整HAuCl4的浓度, 得到了AuNPs粒径从3.2到7.0 nm的AuNPs/SiNWs复合结构, 并对这种复合结构进行了紫外-可见吸收光谱和荧光光谱研究. 紫外-可见吸收光谱研究表明, 负载不同粒径的AuNPs的SiNWs在530~580 nm间有明显的由AuNPs表面等离子体共振引起的吸收, 且随着AuNPs粒径的增加, 该吸收峰发生红移. 负载前后的荧光光谱表明, 在红光和绿光区负载AuNPs的SiNWs的荧光峰与HF处理后SiNWs的荧光峰峰形相当, 峰位变化不大; 但在蓝光区, 不同于HF处理前后SiNWs的发射峰(464 nm左右), 负载了AuNPs的SiNWs在423 nm的位置处出现了强荧光峰, 这个峰是AuNPs费米能级的电子与sp或d带的空穴辐射复合产生的. 相似文献
79.
80.
结合光谱图像技术和SAM分类法的甘蓝中杂草识别研究 总被引:3,自引:0,他引:3
杂草自动识别技术是实现变量喷洒、精准施药的关键,更是制约其实现的瓶颈,因此,准确、快速、无损地实现杂草自动识别已成为精准农业的一个重要研究方向。利用高光谱成像系统采集甘蓝幼苗及小藜、稗草、牛筋草、马唐和狗尾草等五种杂草在1 000~2 500 nm波长区间的高光谱图像数据,在ENVI中经过MNF变换对数据降噪、去相关,并将波段维数从256维降到11维,通过提取感兴趣区域获得标准光谱,最后利用SAM分类法识别甘蓝与杂草,光谱角弧度阈值为0.1弧度时,分类效果良好。在HSI Analyzer中选择训练像元获得标准光谱后,利用SAM分类法识别甘蓝与杂草,并利用人工分类图与SAM分类图比较定量度量杂草的识别正确率,结果表明,当参数设置为5点平滑、0阶导数和7度光谱角度时,分类效果最佳,杂草识别率为80.0%,非杂草类识别率为97.3%,总体识别率为96.8%。应用光谱图像技术与SAM分类法相结合的方法进行杂草检测,充分利用了光谱和图像的融合信息,该方法应用空间的分类算法来建立光谱判别方法的训练集,在像素级别上考察光谱矢量之间的相似性,融合了光谱和图像两者的优势,同时兼顾了准确性和快速性,并且在整场范围内(行间和行内)改善杂草检测范围,为农业精确管理中需要植物精准信息的应用领域提供了相关的分析手段和方法。 相似文献