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陈铁

作品数:7 被引量:36H指数:4
供职机构:武汉软件工程职业学院更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金湖北省高等学校省级教学研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信建筑科学文化科学更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 3篇电子电信
  • 1篇建筑科学
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇文化科学

主题

  • 3篇数据采集
  • 2篇数据采集系统
  • 2篇DMA
  • 1篇以太
  • 1篇以太网
  • 1篇院校
  • 1篇智能家居
  • 1篇软件工程
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇实时数据
  • 1篇实时数据采集
  • 1篇实时数据采集...
  • 1篇使用性能
  • 1篇数据采集节点
  • 1篇数字化教学
  • 1篇通信
  • 1篇图像
  • 1篇图像采集
  • 1篇图像采集卡

机构

  • 7篇武汉软件工程...
  • 2篇华中科技大学
  • 1篇武汉理工大学

作者

  • 7篇陈铁
  • 5篇何琼
  • 3篇程鑫
  • 2篇叶茎
  • 1篇盖超会

传媒

  • 2篇仪表技术与传...
  • 1篇煤炭技术
  • 1篇电子技术应用
  • 1篇电子制作
  • 1篇自动化技术与...
  • 1篇信息技术与信...

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2014
  • 1篇2013
  • 1篇2012
  • 3篇2011
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于以太网硬协议栈的数据采集节点被引量:5
2013年
提出了一种基于以太网硬协议栈的数据采集节点设计方案。采用DSP+FPGA架构,设计了大容量的数据储存单元,实现极强的数据采集、存储和实时处理能力;采用高性能的数据转换器件以及流水线方式的数据采样及存储策略,实现多通道同步高速并行采样与存储;基于W5100的以太网接入方式,通过配置网络参数,实现以服务器或客户端模式的数据传输。试验证明:设计方案结构紧凑,可靠性高,满足远程数据通信系统和工业现场应用等要求。
何琼陈铁程鑫
关键词:以太网数据采集节点
基于PCI总线图像采集卡系统设计及测控应用被引量:1
2011年
PCI总线是当今微机的主流总线,它不仅有高达132M/S的传输率、支持直接存储器访问操作(DMA)等特性,还具有即插即用操作等性能。文章首先介绍了基于PCI总线的图像采集技术,提出了基于PCI总线图像采集卡的硬件工作原理和电路设计以及WDM驱动程序的设计与实现方法;结合基于PCI总线图像采集卡的研制,讨论了这种硬件在实际虚拟仪器测控系统中的应用。
何琼陈铁
关键词:PCI总线图像采集卡测控系统
基于Android的智能家居无线控制系统的设计被引量:4
2017年
本文主要介绍基于Android的智能家居无线控制系统的设计,首先阐述了无线短距通信技术,而后设计了智能家居无线控制系统的结构,包括控制中心、红外集中控制模块、灯光控制模块和温度控制模块,最后完成相关子系统模块的硬件设计,从而实现智能家居无线控制系统的设计。
陈铁
关键词:ANDROID智能家居无线控制系统
DMA在高速实时数据采集系统中的应用被引量:14
2012年
提出了一种应用于高速数据采集系统的DMA控制器设计方案,用以提高数据传输速率和微处理器效率。该DMA控制器具备PCI总线接口;设计了数据FIFO优化了数据采集存储及向上位机交互方式;支持多通道且制定了相应优先级仲裁策略;设计传输描述序列机制以增强DMA传输的可编程性,进一步减少微处理器对底层单元的参与。该方案具有良好的移植性,可应用于采样速率高、数据采集量大、数据实时性要求的数据采集系统。
何琼陈铁程鑫
关键词:DMA数据采集系统
基于FPGA的DMA方式高速数据采集系统设计被引量:12
2011年
提出了一种基于FPGA的DMA方式高速数据采集系统设计方案。该方案由底层控制器提供精确采样时序,保证ADC器件的采样吞吐;采用支持PCI协议的DMA方式的数据采集机制,优化数据采集存储及向上位机交互方式,以确保采集数据的高实时性。该方案具有良好的移植性,可应用于采样速率高、数据采集量大、数据实时性要求高的数据采集系统。
何琼陈铁程鑫
关键词:FPGADMA数据采集系统
基于项目导向的高职传感器类课程数字化教学研究与实践——以武汉软件工程职业学院为例
2014年
本文对基于项目导向的高职传感器类课程数字化教学目前存在的问题,企业和学生的需求进行了调查研究,并以武汉软件工程职业学院电子工程学院机电一体化技术专业为例,对数字化教学实践措施与效果进行了分析说明。
叶茎盖超会陈铁
关键词:高职院校数字化教学
大规模高维数据集环境下的路面使用性能评价方法研究
2011年
传统中由单一的神经网络等算法所构架起的评价模型主要存在着精度低、网络学习速度慢等不合理之处。为此,提出了基于粗糙集和RBF神经网络的大规模数据集环境下的评价方法。首先详解了粗糙集理论对大规模高维数据所确定的宽泛属性集的分类、约简;然后把处理后的数据指标作为RBF神经网络的输入进行训练、仿真。以高速公路路面性能使用评价为例,给出了该方法的具体实现过程,与没有采用属性约简的RBF神经网络进行结果对比,该方法在大规模高维数据集应用评价上更具有实用性、有效性。
何琼叶茎陈铁
关键词:粗糙集RBF神经网络路面使用性能
共1页<1>
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