针对现有井下无线收发器信号传输距离短、功耗大、抗干扰能力差等缺陷,设计了一种基于WiFi技术的矿井信号收发器。该信号收发器采用ARM9嵌入式芯片及WinCE操作系统,与井下采煤机监控模块建立Modbus协议的数据通信,通过RS485串口接收采煤机运行参数;在WiFi网络内与井下无线接入点建立支持TCP/IP协议的无线连接,并与井上监控中心服务器通信,完成对采煤机运行状态的监控。应用表明,该信号收发器具有较高的实时传输性能,且功耗低,抗干扰能力强。

绍了一种以ARM7 系列的微处理器S3C44B0X 和RTL8019AS 网络接口芯片为主要构件的嵌入式系统， 移植了uClinux 操作系统、 boa 软件和CGIC 库， 实现了串口设备的网络化， 用户可以通过Internet访问该系统并通过Web 网页与之交互， 实现远程实时监控和管理设备， 在工业自动化、远程监测等领域有广阔的应用前景。

针对许多设备不具备网络接口的问题，以ARM7Cortex－M3处理器LM8962为核心构建嵌入式系统，利用SC28L198芯片扩展8个串口，完成基于μC/OS－II操作系统和TCP/IP协议的多串口服务器设计。该系统能够同时为8个串口设备提供以太网远程数据传输，为具有串行通信接口设备的网络控制提供了条件，实现了计算机远程监控。

文中提出了一种低成本、高性能的嵌入式串口服务器的硬软件设计方案。该服务器以ARM7芯片LPC2210为核心控制器， 采用RTL8019以太网控制器处理网络数据， TL16C554异步通信组件处理串口数据。对轻便TCP/ IP协议栈LW IP在μC/OS - Ⅱ实时操作系统中进行了移植， 并对16路串行通道设计了实时多任务方案。

本文的目标是在以AT91RM9200芯片构建的Multibus-CPU开发板上实现串口服务器功能。该串口服务器应用Modbus相关协议，将传统的以RS485/232串口通信设备接入工业以太网，实现上位机和设备之间的信息交互。

在本文中，我们将深入探讨如何使用LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）进行基于声卡的语音实时信号采集，并应用消噪技术MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）和DMFCC（Delta Mel Frequency Cepstral Coefficients）。LabVIEW是一款强大的图形化编程环境，特别适用于科学和工程领域的数据采集、处理和可视化任务。 语音实时信号采集是通过声卡完成的。声卡是计算机硬件，能够捕获声音并将其转换为数字信号。在LabVIEW中，我们可以利用内置的音频I/O功能与声卡进行交互，实现声音的实时录制。这通常涉及设置采样率、位深度和通道数等参数，以确保高质量的数据获取。 接下来，消噪是语音处理中的关键步骤，特别是在噪声环境中。LabVIEW提供了多种滤波器和信号处理算法，例如Wiener滤波、Kalman滤波或者更简单的平均滤波，可以用于消除背景噪音。此外，还可以采用谱减法或自适应滤波技术来进一步提升噪声抑制效果。 MFCC是语音识别和处理领域常用的特征提取方法。它将频域的语音信号转换成对人类听觉更为敏感的Mel尺度，并通过离散余弦变换（DCT）得到 cepstrum系数，从而减少非线性和非对称性的影响。MFCC主要关注的是语音信号的频率成分，通过保留重要的频率特征，降低计算复杂度，便于后续的分类和识别任务。 DMFCC是在MFCC基础上的扩展，引入了时间差分特征，即对连续几帧MFCC特征进行差分运算，以捕捉语音信号的时间动态变化。这种方法对于区分发音相似但语调、节奏不同的词尤其有效，因为它能捕捉到语音的动态特性，提高识别的准确性。 在LabVIEW中实现MFCC和DMFCC的过程通常包括以下步骤： 1. **信号预处理**：预加重、分帧和加窗，以改善信号的质量并减少边界效应。 2. **傅里叶变换**：将时域信号转换为频域表示。 3. **Mel滤波器组**：根据Mel尺度设计滤波器，提取频带能量。 4. **对数变换**：将滤波器组输出转换为对数尺度，模拟人耳对声音的感知。 5. **离散余弦变换**：将对数能量转换为MFCC系数。 6. **差分运算**：计算MFCC特征的差分，得到DMFCC。 7. **特征选择和降维**：可能还需要进行维数约简和特征选择，以减少噪声和提高识别效率。 通过以上步骤，我们可以使用LabVIEW构建一个完整的语音信号处理系统，从声卡实时采集信号，然后应用MFCC和DMFCC进行消噪和特征提取，最后这些特征可用于语音识别、情感分析或其他语音处理应用。 LabVIEW提供了一个强大而灵活的平台，用于实现基于声卡的语音信号采集和处理。结合MFCC和DMFCC技术，可以在各种噪声环境中有效地提取语音特征，为语音识别和相关应用打下坚实基础。"voicedecide"这个文件名可能对应的是一个LabVIEW程序，用于决定语音信号是否包含语音成分，这可能是整个处理流程的一部分。

【基于FPGA的正弦波发生器】是一种利用现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array）技术设计的电子系统，用于生成精确、可配置的正弦波信号。这种技术在通信、测试与测量、教育以及许多其他领域有着广泛的应用。FPGA的优势在于其灵活性和高速性能，使得设计者能够根据需求定制硬件逻辑。 在这个项目中，正弦波发生器的核心是FPGA，它包含了大量可编程逻辑单元，如查找表（LUTs）、触发器和I/O资源。设计者通过编写硬件描述语言（HDL，如VHDL或Verilog）来定义电路逻辑，然后使用工具将这些描述转化为FPGA内部的逻辑配置。正弦波的生成通常依赖于数字信号处理（DSP）算法，如查表法或者傅里叶级数展开，以产生连续、平滑的正弦波形。 【PCF8591 D/A转换器】是集成在设计中的关键组件，负责将FPGA产生的数字信号转换为模拟信号，从而输出到外部世界。PCF8591是一款低功耗、四通道模拟输入/单通道模拟输出接口集成电路，具有内置的D/A转换器。通过I2C总线接口，它可以轻松地与微控制器或FPGA通信，将数字数据转化为模拟电压，进而驱动负载，如示波器、放大器或其他电子设备。 在实现过程中，首先需要在FPGA中设计一个时序控制单元，用于生成适当频率的时钟信号，控制D/A转换器的数据传输。然后，建立一个存储正弦波样点的查表，根据所需频率和幅度调整查表参数。当FPGA接收到控制指令后，会按照设定的频率读取查表，并通过PCF8591的D/A转换器输出对应的模拟正弦波信号。 在【描述】中提到的“在开发版完美运行”，可能指的是这个设计已经在某种开发板上成功验证，比如Xilinx的Zynq或 ALTERA的Cyclone系列开发板。开发板通常集成了FPGA、内存、电源管理和调试接口，便于硬件原型设计和测试。 在【压缩包子文件的文件名称列表】：SineSignal_PCF8591_ADC中，我们可以推测这个压缩包可能包含以下内容： 1. VHDL或Verilog源代码文件：实现正弦波发生器和PCF8591接口的逻辑设计。 2. 顶层模块文件：将所有子模块整合在一起，形成完整的FPGA设计。 3. 配置文件：用于加载到FPGA的配置数据。 4. 测试平台文件：可能包括仿真脚本和测试向量，用于验证设计功能。 5. README文档或用户手册：提供项目介绍、使用说明和注意事项。 这个项目展示了如何结合FPGA的并行处理能力和PCF8591的D/A转换功能，构建一个高效、可定制的正弦波发生器。对于学习FPGA设计和数字信号处理的工程师来说，这是一个有价值的实践案例。

基于深度学习的医疗图像分割综述 深度学习技术的崛起为医疗图像处理带来了革命性的变革，尤其是在图像分割领域。本次综述将对基于深度学习的医疗图像分割技术进行详细的介绍和分析。 医疗图像分割的应用 医疗图像分割技术可以帮助医生更准确地诊断病情，进行更精确的手术导航，以及开展其他重要的医学应用。医疗图像分割的应用包括： 1. 医学影像诊断：在医学影像诊断中，图像分割技术可以帮助医生将图像中的病变区域与正常组织区分开来，从而提高诊断的准确性。例如，CT扫描中的肿瘤分割，X光中的肺炎分割等。 2. 手术导航：在手术导航中，医生可以使用图像分割技术来创建3D模型，以便在手术过程中更好地理解患者内部的结构。这可以帮助医生更精确地定位病变区域，并提高手术效率。 3. 病理分析：在病理分析中，图像分割技术可以帮助医生将组织样本分成不同的区域，以便更好地理解疾病的发展过程和治疗效果。 深度学习模型概述 深度学习模型是基于深度学习的医疗图像分割技术的核心。常见的深度学习模型包括： 1. U-Net：U-Net是最常用的医疗图像分割模型之一。它是一个全卷积网络（FCN）的变种，具有一个收缩路径（编码器）和一个扩展路径（解码器），形状像字母“U”。U-Net能够捕获图像的上下文信息和位置信息，具有良好的空间一致性。 2. ResNet：ResNet是一种残差网络，通过引入残差块来帮助模型更好地学习和表示图像特征。ResNet的引入提高了模型的表达能力和泛化性能，使得模型能够更好地处理复杂的医疗图像数据。 3. EfficientNet：EfficientNet是一种新型的神经网络架构，旨在平衡模型的大小、性能和精度。它通过改变网络结构，使用更少的计算资源来达到更好的性能。在医疗图像分割中，EfficientNet具有广泛的应用前景。 4. Transformer：Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大成功。由于其具有全局信息交互的能力，Transformer也被引入到图像分割任务中。例如，ViT（Vision Transformer）就被应用于医疗图像分割任务中，取得了较好的效果。 训练和优化方法 训练和优化方法是基于深度学习的医疗图像分割技术的重要组成部分。常见的训练和优化方法包括： 1. 数据增强：由于医疗图像数据集通常较小，为了提高模型的泛化性能，通常会使用数据增强技术来扩充数据集。这包括旋转、缩放、裁剪、翻转等操作。 2. 损失函数：在训练过程中，损失函数被用来衡量模型的预测结果与真实标签之间的差距。常用的损失函数包括交叉熵损失、Dice损失、IoU损失等。 3. 优化算法：常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSProp等。这些算法可以帮助我们调整模型的参数，以最小化损失函数。 挑战和展望 基于深度学习的医疗图像分割技术仍然面临着许多挑战和挑战。例如，医疗图像数据集的获取和标注、模型的泛化性能、计算资源的限制等。然而，基于深度学习的医疗图像分割技术也展望了广泛的应用前景，例如医学影像诊断、手术导航、病理分析等。

视频聊天系统作为一种新型的通信和交流工具，突破了地域的限制，可以提供更为便捷、灵活、全面的音、视频信息的传递和服务，具有极其广泛的发展前景。 本文介绍了采用Microsoft Visual C++ 6.0编程开发视频聊天系统的一套比较常用的解决方案。文字聊天采用TCP模式；语音视频聊天采用UDP模式，在客户端之间点对点的进行。在该方案中，通过函数库VFW来实现视频捕获、影像压缩以及影像播放。微软公司提供的专门用于视频捕获开发的工具包VFW，为在Windows操作系统中实现视频捕获提供了标准的接口，从而大大降低了程序的开发难度。在视频传输方面，则通过组建视频帧，将位图形式的视频帧压缩成帧格式的Mpeg4流，传输到客户端后，解压并显示影像。同时，在本方案中，采用了线程来实现语音录制和语音回放，最终实现了通过服务器中转的文字聊天、点对点的语音视频聊天。

摘要中的智能抄表系统是一种利用微机技术、数字通讯技术和计量技术集成的高效能系统，旨在简化能耗计量、数据采集和处理的过程。该系统减轻了公用事业和物业管理部门的负担，消除了人工抄表的需求，同时也提高了收费效率，减少了与客户的纠纷。通过RS-485通讯协议，构建了一个包括底层电表、中层数据集中和上层人机界面管理的智能远程抄表系统。系统核心采用单片机，具备硬件简单、功能强大、可移植性好、易于安装和维护、环境适应性强以及成本低廉等优点。 在内容部分，文章提到了基于GPRS网络的电表远程自动抄表系统，这是一种利用GPRS（General Packet Radio Service）技术的无线传输解决方案。GPRS技术的基本概念被简要介绍，同时详细描述了如何将其应用到电表远程抄表中。实际应用表明，这种系统取得了良好的效果。此外，论文还探讨了两种类型的抄表系统：居民用户抄表系统和大集团用户抄表系统，分别针对不同规模的用户群体设计。 关键词包括GPRS（用于无线数据传输）、DTU（Data Transfer Unit，数据传输单元，通常用于GPRS通信中）、Internet（互联网，用于连接数据中心主站和远程抄表设备），以及电表。 从章节结构来看，文章可能涵盖了以下内容： 1. **系统组成**：详细描述了系统的各个组成部分，如数据中心主站，以及它们如何协同工作。 2. **产品功能**：阐述了系统的具体功能，如实时监控、数据存储、异常报警等。 3. **抄表方法**：解释了对不同类型用户（居民和集团用户）实施抄表的具体策略和技术。 4. **系统功能**：进一步详述系统的各项功能，可能包括远程读取、数据分析、故障检测等功能。 5. **技术指标**：列出了系统的性能指标，如通信速度、数据精度、系统稳定性等。 6. **变电站抄表系统**：可能探讨了在变电站层面的应用，包括与电网管理的集成和电力数据的收集。 尽管论文已经进行了大量的研究设计，但由于时间和资源的限制，还有一些问题需要后续研究解决，例如系统的实际运行优化、硬件和软件的升级，以及更完善的抄表系统方案的探索。随着技术的不断发展，可以期待更加先进的抄表系统将在未来出现。