基于最优参数搜索的车辆中网识别方法研究

目前国内外车型识别方法中基于中网区域特征的研究较少,且分类识别的效率和精度较低。该文在分析中网格栅区域结构特征、中网窗口形状特征及区域纹理特征的基础上,提出基于最优参数搜索的改进型C参数的支持向量分类(C-SVC)车辆中网分类识别方法,该方法采用双角度约束以提高分类的效率和精度,即一方面设计基于马氏距离和a-原则对样本数据进行优化分选,并结合加权判别算法加快支持向量机的训练测试速度,以提高算法泛化效率;另一方面在核函数参数设定过程中,设计了基于先验知识的迭代最优参数搜索算法,以提高分类器的分类识别精度。实验表明,上述车辆中网识别方法检测准确率达到97.53%,具有精度高、误检率低的优点,同时极大优化分类识别效率,能够满足识别分类的实时性要求。     

测试网络中长线传输若干问题分析

本文结合基于现场总线的测试网络实例,分析了影响长线传输距离的几个关键因素,并提出了针对远程通讯中抑制信号衰减及抗干扰等措施。这些方法的采用,使以双绞线作为传输介质的单片机系统之间通讯距离提高到15km,在2400bps的码流下,平均误码率降至1×10-10,保证了数据传输过程的稳定性和可靠性。     

CMOS器件自锁现象的探讨

结合最近开发的绝缘油耐压测试仪中出现的CMOS自锁现象,系统分析了在电路设计中尤其是强电磁场等特殊环境下普遍存在的CMOS器件自锁现象产生的机理、触发条件和原因,并提出了抑制该类干扰的各种措施.     

利用超声波传感器测液位的方法

介绍了一种高精度的超声波传感器，利用PIC16C63单片机的捕捉功能来计算超声波在液体中的传播时间，进而计算出超声波在液体中的传播距离来实现对液位的精确测量，该传感器测量精度高，性能稳定可靠。