自动行李处理系统相关技术探讨

自动行李处理系统是集机械、电器、信息交换、信息处理、信息发布、网络技术、自动化控制、条码自动识别等技术为一体的高科技集成系统。本文较详细地介绍了影响自动行李处理系统正确分拣率的相关因素和一些解决办法，以最大限度地提高自动行李处理系统的正确分拣率和处理能力为关键。     

一种新的基于DSP应用的改进SPECK算法

在基于小波变换的图像压缩编码算法中，Pearlman的利用子带内小波系数的聚类特性的Set Partition Embedded block(SPECK)算法与SPIHT算法相比，具有更低复杂度、更快的编解码速度和相近的性能。文中提出了一种基于DSP平台的SPECK编码器在实时环境下的应用方案。通过使用提升结构的整数小波变换并基于DSP平台上对变换流程进行优化，以提高小波变换的速度。引进误差比特数(Number of Error Bits)概念，并定义绝对零系数(Absolute Zero-Coefficient)对原有的SPECK算法进行改进，在不影响压缩性能的情况下，显著地减少了原算法对内存的需求，并提高了执行速度。实验结果证明，改进后的算法适应了大多数的实时系统的要求，是一个具有实用价值的DSP解决方案。     

单片微型计算机在遥控编译码器中的应用

通过介绍一种遥控编译码器的设计，展示了单片微型计算机技术在遥控设备中的应用前景。新设计编译码器采用软、硬件相结合的方法，具有功能齐全，小型廉价，稳定可靠的特点，可以在不变动硬件设计的情况下，仅修改软件，实现对编码、译码方式，指令码内容，发码波特率等的修改。该套编译码器将使靶场的靶标遥控能力有较大的提高。     

一种应用TMS320F2812和编码器测量电机转速的方法

利用TMS320F2812的正交编码电路及HEDSS的增量式编码器测异步电机转速,介绍了测速原理,提供了调试成功的C源程序,采用两种方法验证测得的异步电机转速,给出了该方法在实际应用中的注意事项。     

Java字符集编/解码器的研究与实现

操作系统厂商经常在ISO标准字符集之外添加一些特殊的字符,这些特殊字符不能为Java所识别,从而出现乱码。介绍了通过J2SE中Service Provider Interface编程接口实现自定义字符集编解码器,对特殊字符进行解码,来解决乱码问题的方法,并通过代码演示了实现字符集编解码器的步骤和所要考虑的问题。通过文中所描述的方法,可以无缝的将用户自定义字符集编解码器集成到Java运行环境中。     

数字语音编码技术的发展

由于数字语音编码技术能在保持高语音质量的同时提高传输效率而显得日益重要。本文是对过去二十年数字语音编码技术发展的简要回顾。休斯网络系统股份有限公司积极参与并／或监督了几个地区性和国际性语音编码标准化工作，因此具有特许多其特有的想法与地区性以及国际性标准结合到一起的优势。     

基于InfoLSGAN和AC算法的滚动轴承剩余寿命预测

为解决小样本和噪声干扰下滚动轴承剩余寿命(RUL)预测准确率低的问题,提出一种基于信息最小二乘生成对抗网络(information least squares generative adversarial network,InfoLSGAN)和行动者-评论家(actor-critic,AC)算法的滚动轴承剩余寿命预测方法。将堆叠降噪自动编码器、信息生成对抗网络和最小二乘生成对抗网络相结合,构建InfoLSGAN,自动地从噪声数据中提取可解释的鲁棒特征,解决梯度消失问题;采用基于AC的训练算法训练InfoLSGAN,减少训练时间,加快收敛速度;根据训练后的InfoLSGAN,利用softmax分类器预测测试样本中滚动轴承的剩余寿命。通过滚动轴承加速疲劳寿命试验验证该方法的有效性。试验结果证明,当信噪比等于0时,该方法对滚动轴承测试样本的寿命预测准确率至少提高了10%。在小样本情况下,滚动轴承剩余寿命预测的平均准确率达9584%。     

光栅式传动链误差测量系统的不确定度分析

为了进一步改善传动链误差测量系统的性能，以谐波减速器为被测对象，通过推导测量系统不确定度评定的一般方法，找出了测量系统的各个不确定度分量；通过分析系统中A类和B类不确定度，阐述了各个不确定度分量对整个测试系统的影响，提出了减少不确定度的相关措施，为优化传动误差测量系统的测量提供了指导。     

基于感应传感的位置增量编码器设计

为解决传统编码器的易损坏、可靠性不高、更换价格昂贵的问题,提出采用非接触式、电感感应传感设计位置编码器的方案。用LDC1312数字电感传感器作为感应探头,检测涂有金属物的旋转圆盘,将其感应测量到的数据通过IIC接口送入MSP430F5529处理数据,实现对旋转圆盘位置的检测。该设计与机械编码器相比,具有寿命长、可靠性高,适用于在油渍、潮湿、灰尘等恶劣环境工作的优点。