- 设计了一种基于单WiFi模块的STA+P2P+AP共存方案，硬件采用DBDC的2X2 Wi-Fi模块，通过P2PGroup的beacon帧广播来实现AP和P2P的共存，不仅解决了STA+P2P下的AP共存问题，而且解决了单Wi-Fi模块多种网络服务的共存冲突，有效提升了互联网无线终端协作的效率，并降低了成本。
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202308 Wi-Fi STA P2P AP 共存
- 由于GigE相机在传输数据方面的特殊性，不同厂家需要自己设计自己的连接端口，这使得各常见提供的连接程序各不相同，同时由于多数情况下工业会采用C或C++程序来编写控制软件，一般厂家对GigE相机连接Python程序的软硬件方法虽然会进行开发，但是在实际操作中缺少详细的说明文档以及足够的开发实例。本文介绍了使用海康GigE相机与Python程序进行连接使用的项目经验，可以为同类型的任务提供参考。
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202308 GigE接口 Python 通信
- 设计了一款用于控制智能家居设备的带屏控制面板，主控部分采用乐鑫ESP32S3系统级芯片并自带WIFI功能，屏幕使用LCD液晶屏QSPI接口；面板自带3个按键可自定义控制功能；语音采用ES8388编解码芯片和双麦拾音；系统可支持语音控制。
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202308 ESP32S3 智能家居 控制面板 WiFi 语音
- 设计一款基于RK3588的云电脑系统，主控采用瑞芯微RK3588，Wi-Fi采用瑞昱RTL8822CU；系统采用Type-C供电，USB接口连接鼠标、键盘，HDMI2.0接口连接显示屏。
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202308 云电脑 RK3588 RTL8822CU
- 针对当前老年人居家场景夜间过久离床提醒解决方案存在的不足，设计了一种基于离床时间变异系数的过久离床监测系统。通过睡眠状态监测模块，获取老年人最近夜间正常离床时间数据，对正常离床时间变异性系数进行统计和分析，进行过久离床时间的预测和判断，并根据过久离床时间情况，通过远程消息或SOS报警的方式通知异地子女，从而达到远程健康预警的目的。系统能有效预测和优化过久离床时间的演变趋势和波动范围，预防老年人夜间离床过久的健康风险。
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202308 居家养老 睡眠监测 变异系数 过久离床 SOS 健康预警
- 为了提高融合异构数据会话推荐效率，设计了一种通过类别图来实现增强效果的推荐算法。在融合层内融合物品与类别表征结果，确保物品表征中包含类别数据；根据注意力机制建立全局表征，再通过局部表征建立最终表示；通过预测层计算各候选对象推荐参数。研究结果表明：设计得到的CaSe4SR模型对各类数据集都表现出了最优推荐性能，CaSe4SR-W模型表现出了比Concat与CaSe4SR两种模型更差的性能，推断类别信息需结合物品信息共同建模，需根据物品参数才可以发挥信息补充功能。
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202308 会话推荐 类别图增强算法 异构数据 全局表征
- 为了提高语音混合特征增强效果，设计了一种以自适应软掩模与混合特征共同分析算法来实现。以混合特征分析可以消除单一梅尔域滤波器无法提供高频特征的缺陷。研究结果表明：选择融合相位自适应软掩模方式时，能够最大程度去除背景噪声。以本文融合相位差自适应软掩模可以获得比IRM更显著优势，经过优化处理的语音特征与学习目标构建得到的语音增强算法能够促进语音质量的明显提升。以自适应软掩模与混合特征训练神经网络处理获得优秀的信 噪比，达到更优的算法性能。
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202308 语音增强 自适应软掩模 DNN 混合特征
- 设计并实现了一款以ESP32-C3-WROOM-02为核心，基于物联网、UDP协议、姿态传感器和弯曲传感器的适用于手语采集与输入的智能手套及翻译系统。该系统通过在手套上绑定姿态传感器MPU6050，配合弯曲传感器动态监测手的运动和姿态，通过ESP32芯片采集传感器数据并做初步处理，经单片机上的Wi-Fi模块通过 UDP 协议传输给云端采用 SVM 算法识别静态手势，此外，本设计还搭建了基于Python的Web应用程序框架Streamlit实现在网页上实时呈现处理结果和全平台兼容，方便用户使用。
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202308 手势识别 ESP32 弯曲传感器 SVM 神经网络
- 通过极限学习机ELM算法改进K-SVD字典学习算法，并成功应用于多特征融合物体成像识别领域。研究结果表明：通过ELM算法，字典精确度和优势在处理后的提升效果均十分显著。不论是从计算效率还是计算准确率来看，改进的K-SVD算法表现出较佳优势。K-SVD算法性能可通过ELM显著提升，算法识别准确率在多特征加入后也相应快速增长。将较低分辨率的样本从图像中筛选出来，有利于减少傅里叶叠层成像数量。
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202308 K-SVD算法 算法改进 图像识别
- 为了提高无人机航拍目标识别精度，提出一种基于视图融合的目标识别方法，该方法利用3个2DCNN分别提取无人机航拍3D体数据3个视图的特征，本文方法有效性主要采取室内实测数据进行验证。研究结果表明：不论是从F-score还是从准确度数据来看，视图融合方法显优势较为突出，保证分类结果更佳。相比于基于B-scan图像的传统方法，在分类性能方面侧视图立方体与正视图立方体占据更大优势。本文提出的目标识别方法以视图融合为理论基础，实验结果显示无人机航拍目标识别精度得到进一步提升。
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202308 无人机航拍 视图融合 目标识别 Alexnet方法 精度
- 为了提高人脸识别检测精度，应用卷积神经网络进行分析。在建立AlexNet网络结构的基础上，将Dropout技术引进全连接层中，给出了具体的卷积神经网络结构参数。研究结果表明：本文算法表现出较高的召回率，人脸签到系统的基础需求得到满足。侧脸及戴头盔遮挡照片观察对比得出，检测人脸图片的准确度及清晰度均相对较高，表明对于部分遮挡人脸或侧脸采用本文算法展示的鲁棒性较佳。该研究有助于提高在遮挡情况下人脸识别能力，对图像处理优化起到一定的理论支撑。
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202308 人脸识别 卷积神经网络 网络结构 检测精度
- 自动驾驶的完成需要设计合适的线控转向系统。为了能够对车辆动力惯性参数开展非线性评价，开发了一种分布结构驱动力电动汽车双无迹卡尔曼滤波(Dual unscented Kalman filter, DUKF)方法与状态观测系统联合系统车辆惯性监测方法。在分布结构驱动电动汽车传感器中，除了具备传统传感器惯性量参数如质心横摆角速度、纵向和侧向加速度以外，还可以提供轮毂电机传感器进行车轮角速度测试。研究结果表明：采用DUKF方法观测数据比DEKF方法更加符合实际情况，促进观测精度的显著提升。
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202308 电动汽车 状态观测 惯性参数 双无迹卡尔曼滤波
- 在现代无线通信系统中，信息传输正朝着多载波、大容量、高速度方向迅猛发展，通信系统对射频部件的各项性能提出了更高的要求。作为射频前端模块的重要部件，宽带线性功率放大器对通信连接的性能起着至关重要的作用。为了实现多个倍频程的远距离实时通信，采用负反馈技术设计一款覆盖宽频带、谐波抑制高、高稳定性、高增益的小型化线性功率放大器。
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202308 宽带功放 负反馈 谐波 稳定性 增益 效率
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