口袋式伽马能谱仪研制

便携式伽马能谱仪在野外探矿、环境辐射监测和科学实验等领域被广泛应用.为了进一步缩小便携式能谱仪的体积,提高其能谱性能,从而扩展其应用领域,本文基于最新的闪烁晶体材料、半导体光电转换器件和高性能微处理器,开展了新一代便携式伽马能谱仪研究.在探测器设计方面,采用GAGG:Ce晶体耦合SiPM阵列成功设计并制作了高效率、高能量分辨率的紧凑型能谱探头;在数据采集电路方面,采用高性能ARM处理器及其自带ADC外设替代FPGA+ADC的传统电路架构,并设计专用的信号处理ARM程序,实现了在线能谱测量,并极大的减小了电路尺寸和系统功耗.综上所述,本文基于GAGG:Ce晶体耦合SiPM并搭配ARM处理器,成功研制了一款低成本、小体积、低功耗、高性能的口袋式能谱测量仪.整个能谱仪的体积仅为80 mm×40 mm×40 mm,重量为200 g;经过实验测试,能谱仪的工作功率为481 mW,能自带电池工作26小时;能谱响应线性拟合优度为0.996,能量分辨率为5.2%(@662 keV).     

实现空间异性纹理映射的查找表方法

为了在移动平台中得到高质量、高实时性的纹理显示,设计并实现了一种基于查找表的各向异性纹理映射方法。该方法通过改变归一化椭圆足迹模型的自变量选择,精确测量各参数量化对图像质量的影响,由此建立查找表获得足迹组合滤波中的所需参数。在此基础上,根据系统有效带宽的限制,加入动态调节纹理映射带宽需求的参数选择功能。实验表明,该滤波方法显示质量高,计算复杂度低,且具有带宽可控的优点,适于移动平台实现。     

入侵检测系统中负载均衡研究与仿真

处理器的发展速度已跟不上网络的发展速度,如何实现高速网络中实时入侵检测已经成为目前网络安全所面临的问题。本文通过对现有入侵检测系统的硬件结构和算法重新设计,利用网络处理器实现了一种基于遗传算法的智能负载均衡,并建立了相应的系统模型,最后对改进后的算法进行了仿真实验,实验结果表明改进后的算法能提高系统的性能。     

改进的有参超分辨率图像盲恢复

改进了有参超分辨率图像盲恢复中的边界与正则处理以及模糊参数估计方法,用交替迭代优化来估计模糊参数和高分辨率图像,用Neumann边界图像模型和修改边界像素来避免边界错误,用近似重排系统矩阵的带结构矩阵,来构造求解高分辨率图像的预处理共轭梯度算法。人工退化图像序列上的实验结果表明了改进方法的有效性。     

基于ARM的线阵CCD测距系统设计

CCD(电荷耦合器件)是一种高性能的半导体光电器件,近年来在摄像、工业检测等科技领域里得到了广泛的应用。将CCD测量系统应用于几何量测量中,可以满足高精度测量、在线动态检测和非接触测量等工程实际要求。主要研究内容是采用双目视差原理来测距,重点在于线阵CCD数据采集及处理系统的软硬件设计。首先在详细分析了线阵CCD的工作原理的基础上采用CPLD(复杂可编程逻辑器件)设计了线阵CCD积分时间和主频同时可调的驱动时序脉冲电路;最后设计了ARM7TDMI微控制器LPC2214为中心的信号处理系统硬件电路。     

空间电压脉宽调制SVPWM的原理及DSP的实现

针对空间电压欠量脉宽调制过程中存在的问题,采用理论推演与软件设计方法,在介绍了SVPWM的基本原理的基础上,利用TI公司的DSP电机控制芯片TMS320LF2407设计了SVPWM的实现方法,并给出了变频调速系统的全数字化实现。通过对永磁同步电机进行控制仿真实验,得到的结果表明此方法是切实可行的,控制系统具有优良的动静态性能,较高的控制效果,有广泛的应用前景。     

基于uClinux的小型综合接入网关设计

基于ARM7TDMI和嵌入式操作系统uClinux设计了一种小型综合接入网关设备,给出了详细的软、硬件模块设计方案.所设计的网关设备具有网关的基本功能,并结合VoIP技术,可以支持语音和数据的综合接入.     

COFDM功能模块在DRM系统中的实现与研究

首先介绍了30 MHz以下AM广播的发展现状,分析说明了DRM系统取代传统AM广播的必然性,并对DRM发射系统各模块的功能进行了简要的介绍,重点论述了COFDM模块的基本原理及其功能,最后提出了一个基于DSP技术的DRM系统OFDM模块的实现方案,并且给出了该方案的硬件结构和主程序流程．     

嵌入式系统中Bootloader的编译与移植

分析了基于ARM7核的S3C44B0X控制板的Bootloader程序的关键部分,论述了针对该控制板的Bootloader程序的移植方法,对在线仿真和烧写步骤进行了详细的介绍,并通过实际操作对以上程序及各个步骤进行了成功的验证.     

神威平台上AceMesh编程模型的构图优化

面向高性能计算领域的多核、众核处理器飞速发展,为了降低并行编程的难度,提高并行计算效率,数据驱动的并行编程模型成为高性能计算领域的研究热点.AceMesh是数据流驱动的、支持多核和众核异构平台的任务并行编程模型,能自动发掘结构化网格应用中存在的数据驱动的任务图并行性.但如果任务粒度划分较细,其构图过程会造成很大开销.本...