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基于风能收集的自供能无线传感器网络研究
【摘 要】
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随着传感器技术、嵌入式技术以及无线通讯技术的快速发展,融合了感知、处理以及通讯技术的无线传感器网络由于具备低功耗、自组织和可分布式特点逐渐被广泛用于军事、工业以及民用等各个领域。然而,目前传统的无线传感器节点都是采用电池进行供电,这会带来电池更换困难、环境污染等问题。收集环境中的微能源替代电池为无线传感器节点供电是解决无线传感器网络供电问题的一种理想方案。因此,开展基于风能收集的自供能无线传感器网
【机 构】
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武汉理工大学
【出 处】
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武汉理工大学
【发表日期】
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2020年01期
【基金项目】
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其他文献
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期刊
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目标识别一直以来是机器视觉领域的一个重要的研究方向。研究人员提出了许多性能优秀的图像处理算法,如SIFT算子、SURF算子和HOG算子等。其中,基于局部自适应回归核(Local Adaptive Regression Kernel,LARK)的目标识别算法具有识别精度高、免于训练及高鲁棒性的优势,具有广阔的应用前景。但是LARK算法非常复杂,计算资源需求庞大,难以实时实现。本文基于FPGA平台提出
学位
电动水泵能根据发动机工况调节转速,具备输出特性可控的明显优势,可以显著减少燃油车暖车时间,提高冷却系统效率。因此,电动水泵开始逐步取代传统机械水泵,成为车用冷却水泵的主要型式,也成为保障发动机冷却系统性能的关键环节。各主机厂家对于不同型号的电动冷却水泵有着不同的性能要求,需搭建试验台架来模拟发动机运行工况,验证电动冷却水泵性能。但水泵型号的快速迭代,以及各主机厂家不一致的性能需求,提升了测试系统的
超声成像具有无电离辐射、重复性好、经济实用等优势,因此被广泛应用于医学诊断、无损探伤、声纳探测等领域。与光学成像相比较,超声成像能够很好地弥补光学检测在烟雾、黑暗等视觉不利环境中的不足与缺陷,为该环境下的场景感知与重建提供了新的检测手段。目前空气中的超声成像主要使用少数超声传感器或一维线性传感阵列,这种传感方式很难获得被测物体的三维信息,且实时性较差。相对而言,二维超声阵列更高效且准确,能够确保成
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