婴儿状态监护预警装置设计

婴儿状态监护预警装置是一款能够辅助照顾婴儿的设备,对有婴儿的家庭具有极高的使用价值。该装置由STM32F103C8T6单片机作为主控芯片,连接控制系统、声音检测系统、湿度检测系统和监护预警系统,从而检测并判断婴儿是否啼哭和尿床,并及时向看护人提供报警信息。婴儿状态监护预警装置改进了电路结构和机械结构,使其具有较高的准确性和稳定性,有助于家长更好地关注和照顾婴儿,降低看护风险。     

基于FPGA的Kalman滤波器的设计

针对电路设计中经常碰到数据的噪声干扰现象,提出了一种Kalman滤波的FPGA实现方法。该方法采用了Ⅱ公司的高精度模数转换器ADS1251以及Altera公司的EPIC12,首先用卡尔曼滤波算法设计了一个滤波器,然后将该滤波器分解成简单的加、减、乘、除运算。通过基于FPGA平台的硬件与软件的合理设计,成功地实现了数据噪声的滤除设计,并通过实践仿真计算,验证了所实现滤波的有效性。     

基于MFCC的声音检测装置及算法实现

提出了一种基于梅尔频率倒谱系数（Mel frequency cepstrum coefficients,MFCC）的声音检测装置及算法实现。通过采集声音的波形,结合特征提取和分类算法,实现对不同声音的智能判断。从嵌入式系统硬件设计、声音波形特征提取、声音分类算法等方面进行了详细的研究,并对实验结果进行了分析。结果表明,该设计方案在声音检测方面具有较高的准确性和可行性。     

一种基于机器视觉的工业机器人分拣系统

针对传统的人工分拣作业效率低、质量难以保证的问题,提出了一种基于机器视觉的工业机器人分拣系统,该系统利用图形分割和图像匹配相结合的算法,克服了传统视觉算法受光照和噪声影响大的问题,实验系统通过采集棋子及场景图像并进行图像处理,提取黑白棋子的坐标以及分类信息,实施坐标转换,维护分拣棋子的运动踪迹,最终控制机器人实现分拣棋子的动作。实验结果表明,该控制系统软硬件设计正确,分拣成功率高,且易于实施。     

面向教师的成果信息管理系统的研发

本系统采用B/S结构,使用ASP编程语言和SQL Server数据库,结合MD5加密算法,构建教师成果信息管理和人事信息管理两个系统相融合的网站平台,从方便教师和管理员操作出发,旨在切实减少教师及管理人员相关工作量.     

基于Allan方差的典型应用

介绍了Allan方差的定义阐述以及MEMS陀螺的各项随机误差,建立了Allan方差应用于陀螺仪时的常用误差模型,从采样率、样本长度等方面讲解了误差分析时的应用要点,并选取了3个单轴角速率陀螺仪Crossbow IMU400c A-200进行实验,通过实验结果的一致性,验证了Allan方差应用于陀螺分析的有效性。     

婴儿啼哭监测及安抚系统

系统由采集与信号调理模块的声音拾取装置（MEMS麦克风）收集环境声音,经自动增益控制（AGC）模块处理后被采集,处理器模块将采集到的音频数据首先通过获取环境信号特征完成环境噪声与端点检测特征值自适应,对音频信号预处理后,通过端点检测算法提取出有音信号段,将有音信号段导入MFCC算法提取信号倒谱,然后根据信号倒谱获取基音频率,最后通过基音频率各类统计值做最后判断,若判断结果为有效婴儿啼哭声,则触发执行安抚与信息通知,包括驱动语音安抚模块播放安抚音乐或父母安抚声,驱动无线通信模块通知父母婴儿发生啼哭。