5、生物识别门禁系统与航空气象决策支持技术

生物识别门禁系统与航空气象决策支持技术

1 生物识别门禁系统

1.1 指纹识别门禁系统工作原理

当有人将手指按压在 FPS200 上时,服务器会调用比较算法对收到的数据进行分析,并将结果发送到终端,最终在 LCD 上显示。若匹配结果正确,表明指纹信息合法,可获得进入门禁系统的权限。同时,服务器会发送信号使继电器闭合约两秒,从而打开门禁系统的电子锁,之后电子锁会自动关闭并回到初始状态。

若服务器处于关机状态或服务程序未成功启动,系统将以独立模式运行。具体操作步骤如下:
1. 通过串口查询是否连接到外部 DSP 指纹识别模块。
2. 若未收到响应,延迟后再次发送查询请求。
3. 若收到响应,外部 DSP 模块将替代服务器对采集到的指纹数据进行分析和处理。

1.2 系统调试与实现

1.2.1 硬件调试

根据系统部分的硬件电路原理图设计并制作印刷电路板(PCB),按以下顺序进行功能测试:
1. 电源模块
2. MCU 及其复位电路
3. 指纹模块
4. SRAM 模块
5. 网卡芯片及其外围电路
6. LCD 显示模块等其他部分

硬件性能受多种因素影响,如电气元件质量、PCB 的抗干扰性能、电源稳定性等。由于 C8051F020 中的晶体振荡器电路对 PCB 布局非常敏感,在 PCB 布线时,晶体应尽可能靠近设备的 XTAL 引脚。此外,应将负载电容连接到晶体引脚,导线应尽可能短,并连接到地,以防止其他电路引线产生噪声和干扰。

1.2.2 软件调试

调试软件时,需检

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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