在嵌入式应用中增强Linux实时性的方法研究

在分析Linux实时性的同时,指出了将其应用于实时系统时所存在的不足,提出了一种提高Linux实时性的思想及实现方法．该方法将进入系统的所有任务按实时性要求不同分成硬实时任务、软实时任务和非实时任务三种,依次用task_struct结构中policy属性的取值SCHED_FIFO,SCHED_RR和SCHED_OTHER作为标识,把原Linux的单运行队列改为双运行队列．为严格保证硬实时任务的实时性,将其单独放在一个队列中,由指针数组的元素run_queue[0]指向,采用FIFO调度算法;软实时任务和非实时任务放在一个队列中,由指针数组的元素rurl—queue[1]指向,采用RR调度算法,通过抢占方式保证软实时任务优先于非实时任务．修改sched()函数的调度流程,使有实时性要求的任务尽可能多的得到调度机会;同时修改中断处理流程,实现可抢占式改造．达到硬实时任务可抢占软实时和非实时任务．软实时任务可抢占非实时任务的目的．     

彩色等离子体显示器灰度校正方法研究

针对彩色等离子体显示器（PDP）采用传统灰度校正方法存在严重灰度损失和灰度畸变的问题，在分析视觉灵敏度特性和亮度变化关系的基础上，提出了用多项式拟合进行灰度校正的新方法。该方法利用视觉灵敏度和亮度的对数在一定亮度区间的线性关系，把PDP的亮度划分为多个区间，根据每个区间的最小灵敏度阈值，计算出输入灰度对应的亮度，同时改进PDP实现多灰度级显示的最小亮度间隔，使显示亮度和计算亮度相等的最小亮度间隔数即为准确的输出灰度级，从而求出输入输出灰度级之间的多项式关系。计算结果表明：采用所提出的方法，明显提高了彩色PDP的灰度再现能力，灰度损失由原来的10．7％减小到4．5％以下，图像质量指数提高了7％以上。     

OFDMA系统中实时业务的资源分配与调度算法

提出了一种适合于OFDMA系统中实时业务传输的资源分配与调度算法,该算法利用物理层的信道信息和MAC层的业务信息,采取分组调度与子载波分配交替进行的资源分配方式,在满足数据包传输时延要求的同时,最大化系统的吞吐量.仿真结果表明,该算法无论是在系统的吞吐量、丢包率,还是数据包等待时延方面,都具有良好的性能.     

TA15合金热压缩流变应力修正及神经网络预测

文章采用Gleeble-1500热模拟试验机对TA15合金进行了等温热压缩试验;对试验数据进行了摩擦修正,以修正后的流变应力为基础,研究了在不同的热变形条件下,TA15合金流变应力的变化规律;采用人工神经网络的方法建立了该合金在不同温度范围内流变应力曲线的预测模型.预测值与实测值吻合较好,表明该方法能够很好地预测TA15合金在热变形过程中流变应力的变化.     

混合动力履带车辆全系统建模与实时仿真

采用面向对象思想建立履带车辆动力学实时仿真模型. 建立了发动机-发电机组和电池组电功率耦合特性模型和混合动力驱动系统及其控制策略模型. 依托RT-LAB环境实现混合动力驱动系统和控制策略模型实时化. 通过CAN实现车辆动力学模型与混合动力驱动系统及其控制模型的实时通信,建立了混合动力履带车辆驾驶员在环的全系统实时仿真软硬件环境,仿真实例验证其可行性及有效性.      

具有内在负载电流反馈的单级并联PFC变换器

针对中小功率场合,提出一种新型单级功率因数校正变换器的拓扑,分析了其工作原理.该AC-DC变换器具有内在负载电流反馈,在轻载情况下,能在保持占空比不变的同时,自动减小输入功率,具备拓扑简单、电容承受电压低和开关电流应力小等优点.通过仿真实验,研究了该电路拓扑的输入性能指标.实验结果表明,应用电路拓扑的实验装置,功率因数较高,输入电流的谐波满足IEC1000-3-2 Class D 的要求.     

地震波基线漂移的处理方法

由于受到采集仪器低频噪声、环境背景信号、人为处理误差及初始加速度等的影响,由地震加速度记录积分得到的地震波位移时程曲线会出现严重的零线漂移现象.因此,在结构地震响应的时程分析中,加速度记录需要进行校正.作者在Wilson校正处理方法基础上,提出了一种新的地震波基线漂移的处理方法,改善了加速度记录的积分性质,保证了由加速度积分得到的速度和位移时程终点均为零,并保持了地震波加速度的峰值、持时、频谱等特性.通过在实际工程的应用,验证了该校正方法的合理性.     

一种基于深度学习的实时视频图像背景替换方法

针对视频会话业务的实时性需求,提出一种轻量级深度学习网络模型实现视频图像的实时背景替换功能.网络模型包含语义分割和背景替换两个模块.语义分割模块整体架构采用编解码结构,编码端使用编码器模块、空洞卷积金字塔池化模块、注意力模块以及增益模块提取特征;解码端使用解码器模块、调整模块以及编码器模块恢复图像,再传入背景替换模块完成背景替换.该网络模型在本文设定的数据集训练后分割精确度达到94.1%,分割速度达到42.5帧/s,在实时性和准确性上达到较好的平衡,具有很好的实用效果.     

基于无人机平台的电视信号功率检测方法

本文提出了一种电视信号功率辐射检测新方法,用于对电视信号发射系统发射端EIRP进行检测.在硬件上,根据该方法搭建了以无人机为平台的电视信号功率低空辐射检测系统,对电视信号频率和功率进行测量;在软件上设计了电视信号功率路径损耗补偿算法,对数据进行筛选、计算、存储和显示.系统在郑州和石家庄的电视信号塔上的电视信号功率对实际台站进行了测试验证,结果表明,该方法比传统地面辐射检测的测量误差减小5 dB以上,有效地解决了地面检测选址困难的问题,降低了由于复杂环境、设备缺陷带来的检测误差,提高了检测效率和准确性.      

医用内窥镜图像校正的BP神经网络方法

用传统的畸变校正法对内窥镜图像进行校正存在畸变模型复杂、计算量大、易产生误差等问题. 该文利用标准模板,提取样本点在标准图像和内窥镜拍摄的畸变图像中的坐标,分别作为BP神经网络训练的输入和目标,通过神经网络的训练拟合成像镜头的畸变模型,从而确定标准图像和畸变图像上像素点的位置关系. 再通过图像插值的方法进行图像恢复,实现图像校正. 实验结果表明该方法简单有效,具有精确性.