嵌入式Internet是近几年随着嵌入式系统的广泛应用和计算机网络技术的发展而兴起的一项新兴概念和技术。单片机或微控制器(MCU,Micro ControllerUnit)被广泛应用在家庭和工业的各个领域,通称嵌入式系统。 　　1　引言 　　嵌入式系统具有以应用为中心、以计算机技术为基础、软件硬件可裁剪等特点,赢得了巨大的市场,在应用数量上远远超过了各种通用计算机。随着Internet/Intranet的发展,各种家用电器,从空调到微波炉,都产生了连入互联网的要求。 　　如何通过Internet共享嵌入式设备的信息,实现设备的远程访问、控制和管理,对接入到网络上各个节点的设备实时监控, 【通信与网络中的一种新的嵌入式TCP/IP协议栈的研究与实现】 嵌入式TCP/IP协议栈是近年来随着嵌入式系统与计算机网络技术的融合而出现的重要技术，尤其在单片机或微控制器（MCU）应用广泛的家庭和工业环境中。嵌入式系统以其应用为中心、基于计算机技术、软硬件可裁剪的特性，已经成为市场的宠儿，其应用数量远超通用计算机。 随着Internet/Intranet的普及，各种家用电器和工业设备都有连接互联网的需求，例如空调和微波炉。为了实现设备信息的共享，远程访问、控制和管理，以及实时监控网络上的设备，就需要一种方法让这些嵌入式设备接入互联网。TCP/IP协议作为互联网的标准通信协议，成为解决这一问题的关键。通过将TCP/IP协议栈嵌入到MCU中，设备可以直接与Internet建立通信链路，实现与网络的无缝连接。 在设计嵌入式TCP/IP协议栈时，考虑到嵌入式系统有限的处理能力和存储资源，传统的TCP/IP协议栈过于庞大，不适应嵌入式环境。因此，需要对其进行简化和裁剪，以适应低档的8位/16位嵌入式系统。这被称为Simplified TCP/IP协议栈，它包含IP、UDP、ARP和ICMP等核心协议的部分或全部功能，针对特定应用进行选择性实现，同时保持协议的基本功能和机制。 Simplified TCP/IP协议栈遵循网络分层模型，每个层次都是独立的功能模块，通过函数调用交互。由于低档嵌入式系统通常没有实时多任务操作系统的支持，协议栈直接与硬件交互，利用顺序执行和硬件中断相结合的方式来处理任务。由于处理IP包需要较长时间，为避免中断处理影响其他实时任务，设计时会将Simplified TCP/IP协议栈的处理放在主程序循环中，并采用查询式处理网络接口，牺牲响应速度以保证系统可靠性。 在裁减TCP/IP协议栈时，仅实现与系统需求相关的协议，如Simplified TCP/IP协议栈支持的ARP协议，它是IP地址与硬件地址之间动态映射的关键。对于嵌入式系统，ARP高速缓存采用线性数组结构，以提高查找效率，适应嵌入式系统的资源限制。 嵌入式TCP/IP协议栈的研究与实现是实现嵌入式设备互联网化的关键技术。通过对传统TCP/IP协议栈的优化和裁剪，使其适应嵌入式系统的资源条件，不仅满足了设备联网的需求，也为物联网和智能家居等领域提供了基础。通过这样的技术，我们能够实现对各类设备的远程控制和监控，极大地拓展了嵌入式系统的应用范围和功能。

随着城市车辆的增加，车辆检测的负担越来越大。如何在不解体车辆的前提下高效、快捷的对车辆的各部分进行检测是对车检工作提出的新要求。车辆性能检测包括：废气、烟度；车速、制动；侧滑、定位、声级、大灯；摩重、摩制、摩速、轴重；外观等项目。 能够检测包括汽车、摩托车、农用运输车等在内的机动车辆。能够对连接在下位机上的每一台设备进行数据采集、处理分析及控制 　　随着无线技术应用领域的不断扩展，工业控制领域开始使用无线通信技术进行现场数据传输，与有线设备相比，无线通信技术具有成本低、无需布线等优点。近年来，面向低成本的无线网络通信标准ZigBee备受关注，不断开发出基于ZigBee标准的无线网络通信设备及基

在电力系统分析中，负荷建模是一项至关重要的任务，它涉及到电力系统运行的可靠性、经济性和稳定性。本文将深入探讨标题“行业分类-设备装置-一种基于负荷曲线分解的农村负荷类型负荷建模方法”所涉及的核心知识点，以及在描述中提及的方法。我们将主要关注负荷曲线分解和农村负荷建模这两个关键概念。 负荷曲线分解（Load Curve Decomposition）是一种统计分析技术，用于将总负荷曲线拆分为多个具有特定特性的子负荷曲线。这种方法有助于识别不同类型的用电行为和设备，以便更好地理解电力需求的结构。在农村地区，负荷特征可能与城市或工业区有所不同，因此这种分解技术特别适用于农村负荷建模，以揭示农业、居民、商业等不同领域的用电模式。 农村负荷类型负荷建模，顾名思义，是专门针对农村地区的电力消费进行建模。农村负荷的特点通常包括季节性强、昼夜波动明显、农业灌溉、居民生活、小规模工业等多种复杂因素。建模过程中，需要考虑这些特点，以确保模型的准确性和实用性。 在建模方法上，基于负荷曲线分解的方法通常包括以下步骤： 1. 数据收集：需要收集一段时间内的小时级或分钟级负荷数据，这通常通过智能电表或其他监测设备实现。 2. 负荷曲线构建：将收集到的数据整理成时间序列的负荷曲线，以便分析。 3. 负荷曲线分解：采用数学方法（如主成分分析PCA、聚类分析、非负矩阵分解NMF等）对负荷曲线进行分解，识别出不同的负荷特征。 4. 类型识别：通过分析分解后的负荷曲线，确定对应的具体负荷类型，如农业灌溉、家庭照明、制冷等。 5. 模型建立：基于分解结果，选择合适的负荷模型，如线性回归模型、时间序列模型或者基于人工神经网络的模型，来模拟每种负荷类型的特征。 6. 模型验证与优化：使用历史数据对模型进行验证，并根据性能指标调整参数，以提高模型预测的准确性。 7. 应用：将建立好的模型应用于电力系统的规划、调度和运营决策中，为农村电网的运行提供科学依据。 在《一种基于负荷曲线分解的农村负荷类型负荷建模方法》这篇论文中，作者可能详细阐述了实施这些步骤的具体方法和案例，以及在农村环境下应用该方法的挑战和优势。通过这样的建模方法，可以更精确地预测农村地区的电力需求，从而助力电力公司合理安排发电和输电，优化资源配置，提高服务质量和经济效益。

OFDM_Synchronization 设计一种新的 OFDM 同步算法，并使用 Matlab 和 Verilog 实现它。 IDE：Matlab 2009、Vivado 2015.2 设备：ZYNQ-7000 FFT 长度：256 CP 长度：32

在分析给定文件的内容时，我们可以提取到关于混合波束成形系统以及两阶段波束搜索算法的关键知识点，以及无线通信和波束成形技术的发展和优化方面的丰富信息。 混合波束成形系统是无线通信领域的一项关键技术，特别是它在5G通信系统中扮演着重要角色。混合波束成形技术结合了传统模拟波束成形与数字波束成形的优势，能够在毫米波频段发挥关键作用。毫米波由于其高频特性，能够提供大带宽以满足5G网络的高速数据传输需求，例如吉比特级别的峰值速率。同时，大规模MIMO（多输入多输出）技术能够通过波束成形显著提高信号的定向传输能力，补偿毫米波信号因穿透力较弱而较高的路径损耗问题，进而提升系统频谱效率。 然而，随着天线数量的增加，为了对准精确的波束，搜索过程中的波束对齐变得困难，同时波束的过细和数量的增多会带来指数级的搜索复杂度。在固定子阵结构的波束成形系统中，天线子阵的划分会加剧这一问题。因此，设计和优化一种高效的搜索算法变得至关重要。 本文提出了一种针对固定子阵结构下波束搜索问题的两阶段搜索算法。该算法利用单边搜索模式，逐步确定每个子阵的最佳波束，从而将搜索复杂度从指数级降低到线性关系。通过这种方法，系统性能能够逼近暴力搜索，同时大大降低复杂度，确保了波束搜索结果的准确性。仿真结果证明了该方案的有效性。 该论文由李兆强和刘丹谱合作完成，两人分别来自北京邮电大学网络体系构建与融合北京市重点实验室。其中李兆强是一位硕士研究生，研究方向为毫米波通信和波束成形技术。刘丹谱则是一位教授，研究方向包括网络层视频通信和毫米波通信。他们在论文中详细描述了混合波束成形技术在无线通信领域的应用及其优化，尤其关注了如何通过改进搜索算法来克服毫米波通信中的复杂性问题。 关键词“无线通信”表明了文章的研究背景；“混合波束成形”指出了一种将模拟和数字波束成形相结合的技术；“波束搜索”则反映了通信系统中一个关键的过程，即寻找最优波束以实现有效通信；“固定子阵”则是指在搜索过程中固定划分的天线子阵。 文章提到的引言部分概述了毫米波通信和大规模MIMO技术，这是未来5G系统的核心技术。这两种技术结合波束成形技术能够实现信号的定向传输，提高频谱效率，并且因为毫米波的短波长特性，可以降低天线阵列的尺寸，使其更适合便携设备。 本文所探讨的两阶段波束搜索算法为混合波束成形系统提供了一种新的解决方案，对于提升毫米波通信系统的性能具有重要的实践意义，同时也为无线通信领域的研究者们提供了宝贵的研究思路和实证数据。该研究也得到了包括863项目和国家自然科学基金资助项目在内的多项科研基金的资助，体现了其在学术界和工业界的认可和重要性。

为了提高无创血压连续测量的便捷性和准确度，提出了一种基于脉搏波传导时间（PTT）的头戴式血压测量方法，该方法将光电容积脉搏波（PPG）信号和心电（ECG）信号的采集集中在头部，将PPG信号一阶微分最大点与ECG信号R波峰的时间差值作为脉搏波传导时间，并在血压的计算中加入了卡尔曼滤波器。实验结果表明，利用改进方法计算出的血压值平均误差率在5%以内，数据误差均在10 mmHg以内，能够满足连续血压测量误差的要求；与传统方法相比，稳定性更好，误差率更小，最大误差更小。 本文探讨了一种头戴式血压测量的改进方法，旨在提高无创血压连续测量的便捷性和准确性。该方法基于脉搏波传导时间（PTT），结合光电容积脉搏波（PPG）信号和心电（ECG）信号，将两者采集设备集中于头部，简化了佩戴过程。 脉搏波速法是血压测量的基础，它利用脉搏波在血管中的传播速度与血压之间的关系来估算血压。具体来说，PTT是PPG信号一阶微分最大点与ECG信号R波峰之间的时间差，这一时间差反映了血液在血管中的流动速度。文中提到，选取PPG信号的一阶微分最大点作为特征点，以更准确地计算PTT。 接着，为了进一步提高测量的精确性，研究中采用了卡尔曼滤波器。卡尔曼滤波是一种统计滤波算法，用于估计动态系统中的状态。在血压测量中，它可以去除测量过程中的随机干扰，提供更稳定和精确的血压值。通过对连续的血压测量值进行卡尔曼滤波，可以降低平均误差率和最大误差，从而提高整体测量的准确性和稳定性。 硬件设计方面，头戴设备将心电和脉搏波信号采集模块集中在头部，采用脸颊处的心电采集和额头的PPG信号采集，使得设备更加轻便、易于使用。设备包含电源模块、微处理器、心电采集模块、脉搏波采集模块和蓝牙模块，通过蓝牙将处理后的数据发送至终端。 软件设计则主要负责信号的预处理、特征点的检测、生理参数的计算及卡尔曼滤波的执行。通过微处理器，系统能够过滤掉原始信号中的噪声，准确捕捉到ECG和PPG的关键特征，进而进行血压的计算。 实验结果显示，改进的头戴式血压测量方法计算出的血压值平均误差率小于5%，数据误差控制在10 mmHg以内，满足连续血压测量的精度要求，与传统的血压测量方法相比，具有更高的稳定性和更小的误差率。 该研究提出的头戴式血压测量方法利用PTT和卡尔曼滤波技术，实现了无创血压的高效、准确监测，为临床血压监测提供了新的可能性，特别是在需要连续、非侵入式血压测量的场合，如远程健康监测或移动医疗应用。这种方法的创新性和实用性对于推动医疗设备的智能化和便携化具有重要意义。

最大最小爬山算法 max-min 爬山贝叶斯网络结构学习算法，Ioannis Tsamardinos·Laura E. Brown·Constantin F. Aliferis，Mach Learn DOI 10.1007/s10994-006-6889-7 *该算法从观测数据重建贝叶斯网络。 因此，它首先使用最大最小父子节点 (MMPC) 算法构建 DAG（有向无环图）的骨架。 之后，它使用贝叶斯狄利克雷似然等价统一分数引导顶点之间的边。 有关更多信息，请阅读所附报告或*最大-最小爬山贝叶斯网络结构学习算法，作者：Ioannis Tsamardinos、Laura E. Brown 和 Constantin F. Aliferis。 安装 在您可以使用此包之前，请确保您已安装最新的 R版本 ( >=3.1 )、 RCPP版本 (>=0.11.1) 和igraph包。 下载 R 源文

改进的RIME霜冰优化器：深度探索与开发行为的高效优化算法,改进的霜冰优化器（IRIME），RIME一种基于霜冰物理现象的高效优化算法，称为霜冰优化算法Rime optimization algorithm，RIME。 RIME算法通过模拟冰的软时间和硬时间生长过程，构建软时间搜索策略和硬时间穿刺机制，实现优化方法中的探索和开发行为。 于2023年发表在中科院二区顶刊Neurocomputing，结构简单，性能优越。 本改进为改进，改进 - 使用三个改进策略，而且这些策略都不是大众化，被用烂了的策略，效果也非常好 ，在CEC2017效果如下： ,RIME算法; 霜冰物理现象; 优化策略; 探索开发行为; 改进策略; 软时间搜索策略; 硬时间穿刺机制; CEC2017; Neurocomputing中科院二区顶刊; 性能优越。,改进版霜冰优化器：Rime算法的新探索与高性能实现

基于标准CMOS 0.18 μm工艺，设计了一种带AGC功能的光接收机RGC输入前置放大器。该放大器采用电压并联负反馈结构；输入级采用RGC结构以拓展带宽，从而解决了宽带宽与高跨阻之间的矛盾；输出级接入单端转差分结构，使输出的信号能直接输入到后续的主放大器中；嵌入自动增益控制技术AGC，以解决输入动态范围与高跨阻、低噪声之间的矛盾。同时，选用SIMC 0.18 μm工艺库进行了模拟仿真。结果显示，当光接收机输入光功率为-10 dBm、电源电压为1.8 V、光检测器的寄生电容为0.5 pF时，此放大器具有良好的等效电流输入曲线和幅频特性。 【一种带AGC功能的RGC输入前置放大器设计】是一种专为光接收机设计的集成电路，采用0.18微米的标准CMOS工艺。该放大器的核心目标是解决宽带宽与高跨阻以及输入动态范围与低噪声之间的矛盾。通过引入自动增益控制(AGC)技术，它能够动态调整增益，确保在不同输入光功率条件下保持稳定的性能。 在电路设计上，该放大器采用了电压并联负反馈结构，这种结构有助于提高稳定性和线性度。输入级采用了RGC（Regulated Cascode，受控共源极）结构，这种结构可以有效地扩展放大器的带宽，同时解决宽带宽和高跨阻的矛盾。RGC结构以其高输出阻抗和宽输出电压范围而著称，而且由于其高速度和低噪声的特性，特别适合用作前置放大器。 输出级则采用了单端转差分结构，这一设计使得放大后的信号可以直接馈送到后续的主放大器，简化了系统连接，降低了信号损失。嵌入的AGC技术能够根据输入信号的强弱自动调节增益，从而确保整个系统的动态范围。 在性能参数分析方面，RGC电路的输入电阻可以通过电路的小信号分析来计算。光电二极管作为光信号到电信号的转换器，其输出电流经过晶体管M1放大，形成电压信号。晶体管M2和电阻R3在输入级提供局部反馈，有助于改善输入阻抗。通过适当的电路配置，例如图2中的低通滤波器（R7和C1），可以实现单端到差分的转换，同时消除输出偏移。 在实际模拟仿真中，利用SIMC 0.18微米工艺库，该放大器在1.8伏电源电压下表现出良好的性能。当光检测器的寄生电容为0.5皮法时，低频跨阻增益达到72.8 dBΩ，3dB带宽为3.06 GHz，满足了高速率（10 Gb/s）的需求。同时，噪声电流低至108.36 nA，表明该放大器具有较低的噪声性能。 这种带AGC功能的RGC输入前置放大器设计，结合了RGC结构的优势和AGC技术，能够在有限的电源电压下实现高速、低噪声的光信号放大，对于提高光纤通信系统的性能和稳定性具有重要意义。这样的设计对于减少我国对进口通信芯片的依赖，推动国内通信行业的发展也起到了积极的作用。

### 基于GPS的新型太阳光全自动跟踪控制系统设计 #### 概述 在现代绿色能源技术中，太阳光照明系统作为一种可持续发展的解决方案，日益受到关注。然而，要充分利用太阳光资源，解决的关键问题是如何实时精确地跟踪太阳位置。本文探讨的是一种基于全球定位系统（GPS）的太阳光全自动跟踪控制系统设计，旨在克服传统方法中的不足，如精度低、控制复杂等。 #### GPS在太阳光跟踪系统中的应用 传统的太阳定位技术包括光电二极管和实时时钟（RTC）芯片两种方式，但这些方法存在精度不高或累积误差增大的问题。相比之下，基于GPS的太阳光跟踪系统提供了一个更为精确且稳定的解决方案。GPS接收器能够获取观测点的经纬度和当前时间，结合Atmega168单片机的处理能力，计算出太阳在特定时刻的高度角和方位角，进而控制步进电机调整云台角度，实现太阳光的精准跟踪。 #### 系统设计与功能 本系统的核心在于其高精度的跟踪机制。Atmega168单片机作为中央处理器，负责解析GPS数据，执行复杂的数学运算以确定太阳位置，并向步进电机发送指令。步进电机根据接收到的信息，精确调整云台的角度，确保太阳光始终被高效捕捉。此外，系统还配备有角位置探测器，用于系统校准，确保跟踪精度达到0.5度，显著提升了太阳光能的收集效率。 #### 技术优势与创新点 1. **高精度跟踪**：通过GPS和Atmega168单片机的协同工作，系统能够实现对太阳光的高精度跟踪，显著优于传统方法。 2. **稳定可靠**：GPS的数据提供了稳定的时间和地理位置信息，避免了RTC芯片累积误差的问题，确保了长期运行的准确性。 3. **智能化控制**：系统通过角位置探测器自动校准，减少了人工干预的需求，提升了系统的自动化程度和易用性。 4. **环保节能**：太阳光照明系统取代了电力照明，大幅降低了能源消耗，符合绿色健康、节能环保的发展理念。 #### 结论 基于GPS的新型太阳光全自动跟踪控制系统的开发，标志着太阳能利用技术的重大进步。它不仅解决了太阳光定位的关键问题，还提高了太阳光能的收集效率和利用精度。这一创新设计将为太阳能照明领域带来革命性的变化，促进绿色能源技术的普及和应用，对环境保护和可持续发展具有重要意义。 该系统的设计充分展示了现代科技与可再生能源的完美结合，为未来的太阳光利用开辟了新的路径，预示着一个更加绿色、智能的能源未来。