嵌入式实时Web服务器

随着Web技术的发展，嵌入式Web服务器技术在工业远程监控和生产过程控制系统中得到了广泛的应用。由于工业嵌入式系统是实时系统的特点，要求嵌入式Web服务器也具备实时性的。本文就是针对这种情况，提出了嵌入式实时Web服务器，并对它的体系结构进行了探讨性的分析和说明。     

首创“构建实时性企业”新构想 VCON再搬即时通信应用新浪潮

不久前以色列VCON通信有限公司宣布推出整套多媒体即时通信全面解决方案，并创新性地提出了帮助客户创建“实时性企业”的新构想。这些全新的多媒体即时通信解决方案包括：即时视频、即时语音、即时消息、即时协同、即时安全、即时服务6大类产品，每类产品都具有高度的实时性、高度的易用性、高度的易得性和高效性。这5大类产品以HD2000／     

利用SDH设备2M通道实现晋中电力远程联网

主要介绍了晋中供电分公司为提高数据采集的实时性、可靠性、连续性，实现资源共享，利用光纤通道实现各支公司局域网之间互联及应用前景。     

轻量级实时性可视门铃的设计

提出了实时性可视门铃的实现方案,来解决目前可视门铃存在的一些问题。以ARM芯片为核心,结合目前非常成熟的无线网络技术,利用服务器和智能手机做到随时随地与来访者进行通信。这是一个多种技术运用实践的实例。     

改进的单相两点跌落电压检测新方法

分析了目前常用的电压跌落单相瞬时电压dq变换检测法,在此基础上提出两种能实时准确获得电网电压幅值信息的算法:单相两点检测法和αβ-dq变换两点检测法.此两种方法计算简洁、实用性高,适用于DVR等电能质量补偿装置的跌落电压快速实时检测.理论分析了电网电压含有谐波和电网频率波动两种情况下,单相两点检测法的性能,并用PSCAD进行相应的仿真.理论分析和仿真结果均表明,在单相电压发生骤降的情况下,改进优化后的电压检测法能有效获取电网电压实时信息,更快速地检测出跌落电压,具有令人满意的动态响应速度和检测精度.     

基于EtherCAT协议现场级实时以太网控制系统研究

针对工业现场级控制对实时性要求越来越高的问题,提出了采用新一代工业以太网协议标准—EtherCAT协议构建现场级控制系统的方案。为了验证方案的可行性,以海洋环境监测应用为背景设计了多路浪高数据采集与控制系统,并在实验室条件下对包括主站和从站的完整系统进行了测试。实验结果表明,该类系统能够实现响应时间为微秒级的实时数据监控,为现场级以太网高实时性监控的实现提供了可行的解决途径。     

浅谈分布式虚拟现实及其实时性研究

分布式虚拟现实系统简称DVR,是虚拟现实系统的一种类型,它是基于网络的虚拟环境。在这个环境中,位于不同物理环境位置的多个用户或多个虚拟环境通过网络相连接,或者多个用户同时参加一个虚拟现实环境,通过计算机与其他用户进行交互,并共享信息。在分布式虚拟现实系统中,多个q用户可通过网络对同一虚拟世界进行观察和操作,以达到协同工作的目的。简单地说是指一个支持多人实时通过网络进行交互的软件系统,每个用户在一个虚拟现实环境中,通过计算机与其它用户进行交互,并共享信息。     

ARM的嵌入式以太网通信分析与实时性改进

为了避免以太网通信中大量短帧数据包引起通信阻塞问题,LwIP 协议栈采用了 Nagle 算法和延迟 ACK 策略提高以太网通信效率.嵌入式以太网通信以短帧数据包为主,Nagle 算法和延迟 ACK 策略大大降低了通信的实时性,这在单向数据传输的应用中尤为明显.本文将 LwIP协议栈中的延迟 ACK定时器独立出来,并提出了一种基于数据统计的自适应延迟 ACK定时算法,该算法可以根据上位机发送数据包的周期自主修改延迟 ACK 定时器周期.最后设计了通信实时性测试实验,证实了延迟 ACK定时周期可以在1 s 左右跟踪上位机的数据发送周期,自适应的定时周期约为发送周期的80%~100%,且通信延迟小于1 ms,该改进在保证 ARM使用效率的前提下提高了以太网通信的实时性.     

基于跟踪微分器的基波测量方法研究

电网基波参数特别是基波频率在谐波分析与治理中具有重要的地位,也是电能质量、电能计量以及电力系统控制等领域的重要技术指标。在非同步采样情况下,针对基于频域法测量基波频率存在频谱泄露现象和测算精度不高的问题,提出了基于跟踪微分器(Tracking Differentiator,TD)的基波参数时域测量方法。该方法的主要思想是将检测到的基波信号通过TD来获取基波跟踪信号及其微分跟踪信号,再通过这两个信号的最大幅值即可获取基波的幅值、频率和初相位参数。仿真结果表明,本文方法只需要60%额定工频周期窗口的样本数据即可获得较高精度的基波参数测算值,是一种有效的基波参数测量方法。     

用于实时道路场景的语义分割算法CBR-ENet

针对街道监控和边境荒漠等道路场景监控视频,使用基于深度学习的语义分割方法,对监控视频进行图像语义分割,以便后续对行人、车辆等意向目标进行深入观察和场景解析.文中对轻量级实时语义分割算法ENet进行应用研究和改进,提出改进后的模型CBR-ENet,使其更适合实际应用场景和实际使用环境.首先,对ENet网络进行剪枝压缩,进...