一、无线将左右DSP市场（论文文献综述）
王雪松[1]（2020）在《电牵引采煤机分布式控制系统的研究与开发》文中指出随着煤炭智能开采从概念逐步且越来越富有内涵地走向工程实践,作为其中最为关键的开采装备——采煤机也必须具备相应的智能化功能。本文立足于作者的工作岗位,结合太重煤机有限公司（以下简称太矿）智能开采装备研发规划,对电牵引采煤机新一代分布式控制系统进行了深入系统的研究和实用产品的开发。首先,根据煤炭智能开采对采煤机的智能化要求,结合太矿采煤机及其控制系统的发展历史、现有水平,以及应对未来智能开采时代的煤机发展战略,对标国际先进水平,制定了新一代电牵引采煤机分布式控制系统的整体架构和功能模块构成:采用32位主、从控制器（主控制器型号DX-M3530,从控制器型号DX-M302）、CAN总线通讯方式的分布式控制模式;将整个控制系统按照功能划分为主控制单元、高压测控单元、本安测控单元、无线4G信号转换模块、本安信号采集模块、传感器单元等,并进行了主控制器的开发及检测检验。第二,研发了分布式电控系统中主要监控模块,用于监测8路PT100温度信号、三轴倾角、环境温湿度等。从该分布式模块的功能需求入手,分析并设计了该模块的硬件电路,具体包括:输入、输出量接口模块、电源模块、MCU控制部分、PT100检测部分、CAN通信部分、环境温湿度检测、倾角检测等,并进行了可靠性测试设计。第三,研究了采煤机状态监测与故障诊断系统并加以实现。状态监测除了常规的电机温度、电流、牵引速度、角度等检测量以外,还通过安装旋转编码器、压力、温度、振动、电缆张力等传感器实现了太矿采煤机更加全面的工况监测,首次实现了太矿采煤机拖曳电缆的张力监测,增强了采煤机机载预警与故障提示功能,故障代码达到了81个;通过新研发的机载数据记录仪,可采集、存储采煤机的110种状态数据,数据记录可长达90天、约90亿条记录;井下实时监测的采煤机通讯状态、关键部位温度、压力及流量值、摇臂角度、煤机位置、记忆截割等数据,通过机载无线通信单元和防爆天线经矿井环网传输至太矿采煤机云端远程运维中心,为后期实现采煤机远程信息融合故障诊断和预测预警奠定了基础。第四,主持设计的基于分布式电控系统的采煤机智能化功能实现突破:首次实现了摇臂高度自动调节、牵引速度自动调节和基于TD-LTE制式的4G采煤机信息无线传输等功能,显着提升了采煤机的智能化水平。
张蓓[2]（2020）在《基于LoRa的步进电机远程运动控制系统设计与实现》文中提出管道焊接技术作为管道建设中的关键技术,一直受到控制平台与执行终端之间的远程控制和联网问题的制约,致使管道焊接技术自动化程度较低。本文针对管道焊接中控制平台和执行终端之间的远程控制问题,提出了由上位机、下位机、机械执行机构组成的步进电机远程运动控制系统设计方案。以PC机作为上位机,基于虚拟仪器开发平台LabVIEW设计上位机界面,通过LoRa无线通信链路将命令信息传输给以FPGA为控制中心的下位机,FPGA对命令信息解析后调用控制程序驱动步进电机运动,实现对焊枪焊接操作的远程控制。本文采用软硬件结合的方式实现,对步进电机远程运动控制系统的硬件组成部分按模块进行电路设计,完成原理图的绘制和PCB制作;依据FPGA开发流程,划分模块进行Verilog程序代码编写,并对底层代码完成功能仿真;参考有线手持盒的控制界面布局,实现上位机界面的设计;最后进行联调实验,实验结果表明硬件电路设计可靠、系统功能正常、电机运行稳定、符合设计要求。
缪家骏[3]（2020）在《基于FPGA的多生理信号采集与智能分析系统设计》文中研究说明人民健康问题是一个关系到国计民生的重要问题,近年来涌现出了许多有特色的无创检测人体生理信号的仪器。但是现有产品依然存在许多问题:通用性差,无法模块化扩展;体积大,不便携;智能分析功能不足。所以需要设计可模块化扩展、便携式、智能化的生理信号采集与分析仪器。论文的主要研究工作如下:1、设计与实现了多生理信号采集终端,可用于采集电生理信号（包括心电、肌电等）与非电生理信号（包括脉搏、皮肤电等）。选用TI公司的ADS1298作为电生理信号的模拟前端、ADS101E08S作为通用信号的模拟前端、AFE4400作为光电容积脉搏波的模拟前端,选择USB作为主要通信方式并选用Cypress公司的CY7C68013A作为接口芯片。设计并实现了前端采集电路的硬件与FPGA的逻辑电路,实现了多生理信号采集功能,可作为一个独立的采集仪器使用。该仪器委托了浙江省医疗器械检验研究院参照GB9706.1对其进行了安全性测试,在正常工作温度下与潮湿预处理后的测试中,泄露电流均小于0.001mA,都可耐受最高1500V的试验电压。2、论文在数据采集功能的基础上,基于全可编程芯片ZYNQ设计了智能分析终端,解决了多生理信号采集终端灵活性不高、用户体验不好、不利于算法在板处理的缺点。使用PetaLinux工具定制并移植了嵌入式Linux系统以实现复杂功能的任务调度;设计了字符设备驱动以实现可编程逻辑与处理器系统的双向数据交互功能。在此平台的基础上设计了一个支持向量机分类器以体现其算法在板处理的功能,使用一个公开的字符识别数据集初步验证了其效果。系统测试表明,多生理信号采集终端通过了 SPI通信、USB通信等测试,初步实现了生理信号的采集功能,通过了相关安全测试,证明了其可靠性与安全性;智能分析终端通过了 DMA传输测试,可用于实现生理信号的采集,支持向量机算法在字符识别数据集中的实现效果则证明了算法的在板处理功能。该研究成果将为临床医学、心理学等学术研究领域提供了数据采集与智能分析平台,同时对有特殊需求的专用仪器样机开发有指导意义。
林襄翰[4]（2020）在《变刚度关节在线动态刚度辨识及其嵌入式控制技术研究》文中研究说明在“健康中国2030”规划的背景下,脑卒中等重大伤病疾病的防治问题得到人们的进一步重视。由脑卒中引起的下肢运动、感知功能障碍及其康复训练,一直是困扰患者与医生的长期问题,本文从人体关节的自然变刚度特性出发,针对用于复健的常规康复外骨骼机器人在人机交互柔顺性、安全性和穿戴舒适性等方面的不足,以及变刚度关节在能量回收利用、安全性和人机适应性等方面的优势,设计了一款新型主被动相容变刚度关节及其嵌入式控制系统,并对其变刚度特性进行了进一步研究。主要包括以下工作:（1）研究变刚度关节结构设计。本文针对康复训练应用场景、人体生理参数以及临床步态分析,结合仿真设计,模拟人体膝关节屈伸和变刚度功能,提出了主被动相容变刚度关节的结构设计,重点介绍了其工作原理与变刚度装置,通过MATLAB、SOLIDWORKS和ADAMS等软件的计算与仿真分析了设备静态特性,并通过实验进行验证;（2）研究在线的关节动态刚度辨识问题。建立变刚度关节系统动力学模型,提出了结合二阶残差法估计器和参数化刚度观测器的在线动态刚度辨识方法,从而完成柔性力矩和动态刚度的估计,通过仿真验证了算法的有效性;（3）研究关节动态刚度控制和运动控制。在动态刚度辨识的前提下,结合临床步态分析,提出了基于PID和动态刚度辨识器的刚度控制方法和基于PID和动态刚度控制器的位置控制方法。完成刚度轨迹跟踪和关节输出位置轨迹跟踪,通过仿真了验证算法的有效性;（4）开发片上嵌入式控制系统。根据变刚度关节的应用场景,提出了片上嵌入式控制系统的设计需求,通过硬件与软件模块化设计方法,完成适用于主被动相容变刚度关节嵌入式控制板的PCB绘制与制版,实现表面肌电信号放大与采集、驱动器和电机PID控制、点到点轨迹规划、无线通讯、数据存储、输出输出控制以及编码器、惯性导航、力传感器数据采集等功能。此外,嵌入式控制电路板搭载了Free RTOS实时操作系统、FATFS文件系统并且实现了CANopen协议栈,从而提高了系统实时性、可靠性、安全性和扩展能力,并摆脱了对上位机的需求。
张一培[5]（2020）在《毫米波导引头信号处理系统的设计与实现》文中研究表明W波段是毫米波中重要的窗口频率,该波段的雷达信号处理系统的研究是毫米波应用中的热门课题,基于FPGA的毫米波雷达信号处理系统可以实现小型化、低功耗、高速数据处理等要求,本文的工作主要围绕雷达信号处理系统的设计展开。本文根据课题功能要求提出了基于扩展处理的模拟脉冲压缩方案,实现了对回波信号的模拟去斜、中频带通采样、正交变换多相滤波、多倍抽取以及FFT运算等处理。在回波信号的杂波抑制中,针对二次对消器抑制凹口较窄的问题,提出了一种改进的脉冲对消器结构并对其进行MATLAB仿真对比分析,验证了改进的脉冲对消器具有更深的槽口和更平的通带响应,设计了流水线结构的动目标检测方案,实现了动目标检测数据的实时处理,采用邻近单元取平均的快门限检测方案实现恒虚警概率检测。为了实现FPGA和DSP之间的数据高速传输,设计了EMIF高速传输接口,使数据传输速率达到40MB/s。在DSP中将处理完的数据通过点迹凝聚、4个周期解模糊、距离与速度跟踪算法以及和差脉冲角度跟踪算法实现对目标距离、速度与角度的跟踪。最后在ISE 14.7平台完成系统搭建并进行硬件实现,给出了系统实物图、电路设计图、chipscope工具抓取的实时信号图以及信号频谱图。验证了系统能够完成不同模式下雷达信号处理的功能,实现对目标的搜索和跟踪。
编辑部[6]（2019）在《10款TWS真无线耳机集体测评》文中研究说明如果说iPhone"重新定义"了智能手机,那么AirPods就重新定义了耳机——它"剪断"了耳机与手机/播放器间的连线,还将左右耳彼此间的连线彻底摒弃,甚而在无线（蓝牙）耳机的基础上,创造出全新名词:TWS（True Wireless Stereo/真无线立体声）耳机。不仅如此,现今几乎所有耳机制造商、手机制造商、互联网公司和科技创新公司都涌入这条"跑道",有针对性地推出相关产品。
谢凯[7]（2018）在《基于ARM-DSP的轮式移动机器人控制系统研究》文中认为轮式移动机器人通常被用于协助人类进行生产或在危险环境中执行特殊任务。快速移动的底盘和敏捷的机械臂是轮式移动机器人完成各项作业任务的基础,因此,对相关控制技术进行研究具有重要的实际意义。本文以某型自主研发的双驱动轮移动机器人为研究对象,进行了底盘与机械臂控制系统的开发及关键控制技术研究。针对轮式移动机器人的实际应用和后续升级需求,提出了采用ARM-DSP分级控制的总体设计方案并进行了硬件的选型和配置;对控制系统硬件电路进行了设计,重点设计了驱动模块、无线通信模块、导航模块、避障模块和电流检测等模块,并给出了硬件电路图;根据底盘运动的功能要求,进行了电机伺服控制、导航控制、避障控制算法和数据通信方法的研究,并完成了相关软件的开发,通过实验验证了底盘运动控制的效果;针对机械臂运动控制,采用迭代法-雅可比矩阵求逆法进行了机械臂运动学求逆解,利用SVD分解法实现了雅可比矩阵的求逆;提出了一种基于直线插补法和分段法的机械臂直线轨迹规划算法,通过仿真验证了该算法的有效性。
张书源[8]（2018）在《基于DSP的履带机器人定位控制系统设计》文中研究表明机器人控制系统是决定机器人性能的关键部分,会直接影响机器人技术今后的发展状况。随着无线通信技术、先进控制理论和计算机技术的快速发展,智能移动机器人成为目前机器人领域应用范围最广、技术含量最高的机器人之一[21]。机器人学不断发展,使得机器人功能不断增强。对自主移动机器人的进行定位跟踪控制已成为机器人控制系统领域领的研究热点。本文结合设计要求,给出了基于TMS320F2812 DSP处理器的履带式移动机器人运动控制系统总体设计方案,在二维平面上进行建模分析,分别分析了履带式机器人在做直线运动、旋转运动和圆弧运动时的运动学模型,并对其进行几何建模和运动参数分析[4]。采用模块化的设计思想设计了履带式移动机器人运动控制系统的硬件部分。包括直流电机、驱动器、旋转编码器和无线定位模块等功能模块,并完成整个组装工作。采用DSP作为整个系统的核心处理器,利用CCs3.3软件开发了机器人定位控制系统的软件设计。画出相应的控制系统流程图,编写对应的功能模块程序[5]。进行程序设计与调试,具体包括主程序设计,测速模块软件设计和增量式PID控制算法设计等。根据已有的TOF测距算法、测频率法测速算法对系统进行仿真调试,实现单个履带式机器人直线行走、定点定位控制等实验,针对实际出现的问题进行调整和优化,验证了所设计控制系统的有效性,为产品能够在下一步改进中增加机器人的自主性能提供理论分析基础。
莫名[9]（2017）在《专业与时尚品味兼之 10款Soundbar音响赏析》文中研究表明近两年,客厅影院发展非常火,简单易用的器材搭配、对房子空间要求相对比较少、适合相对预算低的用户,使得越来越多的普通家庭和用户开始关注和使用客厅影院系统。对普通用户而言,特别是年轻一代的用户,家居型的客厅影院并不需要太复杂的系统,性能好、简单化而最好能有一定的颜值反而比较受欢迎。年轻的一代是充满个性的一代,他们未必都需要多个音箱组建复杂的环绕声系统,只是希望用最少的预算改善电视的伴音效果,实现一定的环绕低音效果,有效提升观影体验,还能在家居摆设搭配中提升客厅
赵翾[10]（2016）在《无人驾驶地下矿用汽车路径跟踪与速度决策研究》文中研究指明随着我国对地下矿产资源开采量的显着增加,国家大力发展深部采矿,随着开采深度增加,工作环境高温、高湿、噪声振动等对矿山设备操作人员健康造成极大危害,因此无人驾驶系统受到广泛关注。本文以30吨级地下矿用铰接式自卸车为研究对象,针对无人驾驶地下矿用汽车的路径跟踪控制、速度决策算法方面做了相应的研究。旨在实现无人驾驶过程中的路径跟踪和抑制地形引起的整车振动。本文对实车进行电气化改造,并搭建了小比例模型样机,建立了用于硬件在环仿真的实时模型虚拟样机。在实车和小比例样机上加装了相同的信息采集系统、通信系统和主控制器,实现了地下矿用汽车实车及其模型样机的人工操作、遥控操作以及无人驾驶功能。在样机的基础上定义了参考轨迹与实际轨迹的偏差并证明了车速与整车垂向振动响应幅值线性关系。对实车转向与速度控制模型进行系统辨识,发现转向控制模型为纯滞后比例环节,速度控制模型为纯滞后一阶惯性环节。为路径跟踪与速度决策算法设计提供了理论依据。根据反应式导航控制策略,以PID控制算法为基础,设计了基于强化学习的自适应PID路径跟踪方向控制器,该控制器以轨迹偏差为输入,以转角控制量为输出,通过强化学习算法对PID参数进行在线自适应整定。之后根据驾驶员预瞄模型,制定了路径跟踪速度控制策略,并设计了基于监督学习的模糊神经网络路径跟踪速度控制器。利用监督学习算法,以驾驶员行驶数据作为训练样本,对控制器参数进行学习。以垂向振动加速度幅值与车速的线性关系为基础,推导了基于整车垂向振动的理想速度,并以路径跟踪速度控制器输出、理想速度和纵向加速度作为约束,设计了速度决策算法,参数通过监督学习算法由驾驶员数据训练得出。随后定义了激光雷达点云数据的特征向量和地形粗糙度评分函数,并根据粗糙程度将地形分类二值化以使用自监督学习算法进行学习,学习样本由激光雷达和惯性导航模块数据经滤波后在线自动产生。将地形粗糙度结果用于速度预测从而改进速度决策算法。最后通过仿真验证和道路实车实验分别对路径跟踪和速度决策算法进行测试。路径跟踪实验结果显示自适应PID路径跟踪方向控制器相比传统固定参数PID控制器横向位置偏差、航向角偏差、曲率偏差和转角控制量的幅值、均值、方差均有明显减少,而模糊神经网络路径跟踪速度控制器输出与驾驶员速度控制意图接近；速度决策算法实验结果显示该算法结合速度预测在崎岖路面可以明显降低整车超阈值垂向振动次数与幅值,同时在平坦路面能够提高车速。实验结果证明了路径跟踪方向和速度控制器能够对无人驾驶地下矿用汽车进行有效控制。速度决策算法可以有效抑制由地形引起的整车垂向振动。本文为无人驾驶地下矿用汽车路径跟踪与速度决策研究提供了理论依据。
二、无线将左右DSP市场（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、无线将左右DSP市场（论文提纲范文）
（1）电牵引采煤机分布式控制系统的研究与开发（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论(Introduction) |
| 1.1 世界电牵引采煤机发展概述(Development of the World Electric Haulage Shearer) |
| 1.2 太矿电牵引采煤机及其电控系统的发展历程(Development History of the Company's Electric Haulage Shearer and its Electronic Control System) |
| 1.3 电牵引采煤机及其控制系统的未来发展趋势(Future Development Trend of Electric Haulage Shearer and its Control System) |
| 1.4 本文主要研究内容(The Main Work of this Article) |
| 2 采煤机分布式控制系统的架构设计与开发(Research and Development of Distributed Control System for Shearer) |
| 2.1 采煤机分布式控制系统的总体架构(The Overall Architecture of the Distributed Control System of the Shearer) |
| 2.2 采煤机分布式控制网络模型(Distributed Control Network Model for Coal Shearer) |
| 2.3 采煤机分布式电控系统总体功能设计( The Overall Functional Design of Shearer Distributed Electronic Control System) |
| 3 基于CAN总线的控制器的研发与检测(Development and Test of CAN Bus Controller) |
| 3.1 可编程逻辑控制器PLC的应用经验(Experience in PLC Application) |
| 3.2 主控制器的技术参数(Technical Parameters of the Master Controller) |
| 3.3 从控制器的技术参数(Technical Parameters of the Secondary Controller) |
| 3.4 控制器软件设计(Software Design of Controller) |
| 3.5 控制器的可靠性(The Reliability of the Controller is Defined) |
| 3.6 控制器的检测及检验(Controller Test and Inspection) |
| 4 分布式监控模块的开发(Development of Distributed Monitoring Module) |
| 4.1 分布式模块的研究(The Research of the Distributed Module) |
| 4.2 分布式模块的可靠性测试(Reliability Testing of Distributed Modules) |
| 5 状态监测与故障诊断系统研究(Research on Multi-sensor Information Fusion Technology and Fault Diagnosis) |
| 5.1 采煤机故障及诊断技术存在的主要问题(Main Problems of Shearer Fault and Diagnosis Technology) |
| 5.2 基于CAN总线的采煤机状态监测及故障诊断系统设计与研制(Design and Development of a Shearer Condition Monitoring and Fault Diagnosis System Based on CAN Bus) |
| 5.3 采煤机远程诊断系统设计(Design of the Remote Diagnosis System of the Shearer) |
| 6 采煤机智能化功能设计与实现(Intelligent Design of Distributed Control System Based on Shearer) |
| 6.1 滚筒高度自动调节技术(Roller Height Automatic Adjustment Technology) |
| 6.2 牵引速度自动调节技术(Automatic Haulage Speed Adjustment Technology) |
| 6.3 基于地理信息系统(GIS)的采煤机定位与煤层识别技术(Shearer Positioning and Coal Seam Identification Technology Based on Geographic Information System (GIS)) |
| 6.4 基于TD-LTE制式的采煤机无线数据传输系统(Wireless Data Transmission System of Shearer Based on TD-LTE) |
| 7 结论与展望(Conclusion and Expectation ) |
| 7.1 结论(Conclusion) |
| 7.2 展望(Expectation) |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于LoRa的步进电机远程运动控制系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 管道焊接研究现状 |
| 1.2.2 步进电机研究现状 |
| 1.2.3 LoRa无线通信技术研究现状 |
| 1.3 章节安排 |
| 第2章 总体设计方案与关键技术研究 |
| 2.1 管道全自动焊接机器人系统 |
| 2.2 总体设计方案 |
| 2.2.1 设计要求 |
| 2.2.2 功能需求 |
| 2.2.3 整体架构 |
| 2.2.4 机械臂结构 |
| 2.3 关键技术概述 |
| 2.3.1 LoRa无线通信技术 |
| 2.3.2 两相HB型步进电机工作原理 |
| 2.3.3 步进电机加减速算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 硬件系统设计 |
| 3.1 步进电机选型 |
| 3.2 主控板处理器芯片选型 |
| 3.3 主控板外围电路设计 |
| 3.3.1 电源电路 |
| 3.3.2 光耦隔离电路 |
| 3.3.3 差分输入接口电路 |
| 3.3.4 配置及调试接口电路 |
| 3.4 扩展板主要电路设计 |
| 3.4.1 电机驱动电路 |
| 3.4.2 LoRa通信电路 |
| 3.5 PCB实物图 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 软件系统设计 |
| 4.1 远程运动控制系统开发平台 |
| 4.2 芯片初始化模块 |
| 4.2.1 SPI接口功能模块 |
| 4.2.2 步进电机驱动芯片初始化模块 |
| 4.2.3 LoRa通信初始化模块 |
| 4.3 步进电机运动控制模块 |
| 4.3.1 焊枪焊接轨迹Simulink仿真模型 |
| 4.3.2 运动控制模块 |
| 4.4 上位机界面模块 |
| 4.5 上位机与下位机间无线通信模块 |
| 4.5.1 发送端USB串口通信模块 |
| 4.5.2 SX1278 芯片数据收发模块 |
| 4.5.3 接收端SPI串口通信模块 |
| 4.6 LoRa协议组网与模型分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 系统测试 |
| 5.1 硬件功能测试 |
| 5.2 运动控制模块仿真测试 |
| 5.3 通信性能测试 |
| 5.4 焊枪焊接效果测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（3）基于FPGA的多生理信号采集与智能分析系统设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.3 论文的研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 论文的研究目标 |
| 1.3.2 论文的研究内容 |
| 1.3.3 论文章节安排 |
| 2 生理信号的产生机制、特点与系统整体方案设计 |
| 2.1 生理信号的产生机制与特点 |
| 2.1.1 电生理信号的产生机制与特点 |
| 2.1.2 其他生理信号的产生机制与特点 |
| 2.1.3 实现生理信号采集功能的技术难点 |
| 2.2 系统整体方案设计与评估 |
| 2.2.1 系统整体方案设计 |
| 2.2.2 多生理信号采集功能的设计思路分析 |
| 2.2.3 主控方案选择 |
| 2.2.4 通信方案选择 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 多生理信号模拟前端采集电路的硬件设计 |
| 3.1 前端采集板的功能框图 |
| 3.2 电生理信号采集电路设计 |
| 3.3 通用信号采集电路设计 |
| 3.4 脉搏信号采集电路设计 |
| 3.5 USB芯片电路设计 |
| 3.6 供电设计 |
| 3.7 隔离设计 |
| 3.8 外围接口 |
| 3.9 印刷电路板设计 |
| 3.10 本章小结 |
| 4 基于多生理信号模拟前端的FPGA数字逻辑电路设计 |
| 4.1 FPGA内部功能模块设计 |
| 4.2 数据采集IP设计 |
| 4.3 CY7C68013A固件设计与USB通信接口IP设计 |
| 4.3.1 CY7C68013A的固件设计 |
| 4.3.2 USB通信接口IP实现 |
| 4.4 FPGA仿真与验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 多生理信号采集终端的系统集成与验证 |
| 5.1 外壳设计与系统集成 |
| 5.2 模块测试 |
| 5.2.1 SPI接口测试 |
| 5.2.2 USB接口控制IP的时序验证 |
| 5.2.3 USB传输测试 |
| 5.3 整体功能测试 |
| 5.4 安全测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 智能分析终端的实现与算法的在板处理 |
| 6.1 智能分析终端介绍 |
| 6.2 支持向量机算法介绍 |
| 6.3 PL端数字逻辑电路设计 |
| 6.3.1 处理系统IP的配置 |
| 6.3.2 AXIS通信接口IP设计 |
| 6.3.3 SVM分类器的实现 |
| 6.4 PS端软件设计 |
| 6.4.1 Linux开发环境搭建 |
| 6.4.2 基于PetaLinux的嵌入式Linux移植 |
| 6.4.3 基于ZYNQ的字符设备驱动设计 |
| 6.5 智能分析终端测试 |
| 6.5.1 DMA传输测试 |
| 6.5.2 SVM分类器测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 攻读硕士学位期间的成果 |
（4）变刚度关节在线动态刚度辨识及其嵌入式控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景与意义 |
| 1.3 变刚度关节的研究现状 |
| 1.4 变刚度关节的关键技术 |
| 1.4.1 变刚度关节结构设计 |
| 1.4.2 变刚度关节在线动刚度辨识 |
| 1.4.3 变刚度关节控制系统 |
| 1.5 本文的章节安排 |
| 第二章 变刚度关节设计 |
| 2.1 设计需求 |
| 2.2 主被动相容变刚度关节设计 |
| 2.2.1 工作原理 |
| 2.2.2 变刚度装置 |
| 2.3 模型仿真 |
| 2.3.1 MATLAB仿真 |
| 2.3.2 ADAMS仿真 |
| 2.3.3 SIMULINK仿真 |
| 2.4 静态刚度回差实验 |
| 2.5 APCJ改进方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 变刚度关节实时刚度辨识方法研究 |
| 3.1 APCJ的系统模型 |
| 3.2 动态刚度辨识 |
| 3.2.1 静态刚度与动态刚度 |
| 3.2.2 二阶残差法估计器 |
| 3.2.3 参数化刚度观测器 |
| 3.3 仿真结果 |
| 3.3.1 残差法估计器的仿真 |
| 3.3.2 参数化刚度观测器的仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 变刚度关节控制方法研究 |
| 4.1 步态分析 |
| 4.2 变刚度关节控制方法 |
| 4.2.1 基于PID和动态刚度辨识器的刚度控制方法 |
| 4.2.2 基于PID和动态刚度控制器的位置控制方法 |
| 4.3 仿真结果 |
| 4.3.1 刚度控制仿真结果 |
| 4.3.2 位置控制仿真结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 变刚度关节控制系统设计 |
| 5.1 设计需求 |
| 5.2 嵌入式控制系统硬件设计 |
| 5.2.1 硬件设计需求 |
| 5.2.2 硬件模块化设计 |
| 5.2.3 肌电采集臂带设计 |
| 5.3 嵌入式控制系统软件设计 |
| 5.3.1 软件设计需求 |
| 5.3.2 FreeRTOS实时操作系统移植 |
| 5.3.3 FATFS文件系统移植 |
| 5.3.4 CANopen协议栈实现 |
| 5.3.5 程序模块化设计 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.4.1 sEMG采集实验 |
| 5.4.2 位置环PID实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（5）毫米波导引头信号处理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 雷达信号处理的发展概况 |
| 1.2.1 雷达信号处理的发展过程 |
| 1.2.2 雷达信号处理的发展趋势 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 2 雷达信号处理的相关技术 |
| 2.1 脉冲压缩技术 |
| 2.1.1 脉冲压缩基本原理 |
| 2.1.2 脉冲压缩实现方式 |
| 2.1.3 线性调频信号的脉冲压缩 |
| 2.2 杂波抑制技术 |
| 2.2.1 动目标显示MTI |
| 2.2.2 动目标检测MTD |
| 2.3 恒虚警概率检测技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 毫米波雷达信号处理的FPGA实现 |
| 3.1 系统方案设计 |
| 3.2 线性调频信号的实现 |
| 3.3 和差三通道回波信号的脉冲压缩 |
| 3.3.1 模拟去斜 |
| 3.3.2 数字正交变换 |
| 3.3.3 FFT运算处理 |
| 3.4 杂波抑制与目标检测 |
| 3.4.1 一种改进的脉冲对消器 |
| 3.4.2 基于FFT的频域动目标检测 |
| 3.5 CFAR检测 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 毫米波雷达数据处理的FPGA实现 |
| 4.1 雷达目标测角 |
| 4.1.1 雷达测角基本原理 |
| 4.1.2 雷达目标和差测角 |
| 4.2 雷达系统多模式控制 |
| 4.3 雷达数据后期处理 |
| 4.3.1 雷达数据预处理 |
| 4.3.2 雷达数据传输 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 硬件验证及结果分析 |
| 5.1 硬件介绍 |
| 5.2 硬件验证结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）10款TWS真无线耳机集体测评（论文提纲范文）
| 苹果熟了，看TWS耳机到底有多火 |
| TWS耳机选购，我们的N个关注点 |
| 续航 |
| 低耗电 |
| 高音质 |
| 低延迟 |
| 降噪 |
| 人工智能 |
| 森海塞尔MOMENTUM |
| B&O E8 2.0 |
| Bose Sound Sport Free |
| 1More Stylish耳机豆 |
| 飞利浦SHB2515WT |
| SHANLING MTW100 |
| Cambridge Audio MELOMANIA 1 |
| Libratone TRACK Air+ |
| SOUL ST-XX |
| HIFIMAN TWS600 |
| 其他TWS耳机推荐 |
| 微软Surface Earbuds |
| 小米Air 2 |
| VIVO TWS Earphone |
| 华为Free Buds 3 |
| 铁三角ATH-CKS5TW |
| 出门问问Tic Pods 2 |
| 编辑总评 |
| 邓妍 |
| 姚晓霖 |
（7）基于ARM-DSP的轮式移动机器人控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外现状及发展趋势 |
| 1.2.1 轮式机器人国内外发展现状 |
| 1.2.2 轮式移动机器人控制技术的研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 基于ARM-DSP的轮式移动机器人控制系统总体方案研究 |
| 2.1 轮式移动机器人的主要动作任务 |
| 2.2 轮式移动机器人总体结构方案研究 |
| 2.3 轮式移动机器人控制系统方案研究 |
| 2.3.1 控制系统功能分析 |
| 2.3.2 控制系统方案设计 |
| 2.4 轮式移动机器人硬件选型方案 |
| 2.4.1 控制器选择 |
| 2.4.2 执行机构和传感器选择 |
| 2.5 轮式移动机器人软件开发平台选择 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 轮式移动机器人控制系统硬件设计与开发 |
| 3.1 轮式移动机器人控制系统电路总体结构 |
| 3.2 电源供电电路设计 |
| 3.3 复位电路设计 |
| 3.4 底盘驱动电路设计 |
| 3.5 舵机接口电路设计 |
| 3.6 底盘驱动电机电流采样电路设计 |
| 3.7 超声波传感器接口电路设计 |
| 3.8 电子罗盘接口电路设计 |
| 3.9 CAN总线接口电路设计 |
| 3.10 无线通信模块电路设计 |
| 3.11 本章小结 |
| 第四章 轮式移动机器人底盘运动控制方法研究 |
| 4.1 机器人行驶机构运动模型 |
| 4.2 移动机器人底盘运动伺服控制方法研究 |
| 4.2.1 运动伺服控制方法 |
| 4.2.2 电机速度环控制算法设计 |
| 4.2.3 电机电流环控制软件设计 |
| 4.3 底盘避障和导航控制方法研究 |
| 4.3.1 避障控制算法 |
| 4.3.2 导航控制算法 |
| 4.4 通信控制方法研究 |
| 4.5 底盘控制系统测试实验 |
| 4.5.1 电机速度控制测试实验 |
| 4.5.2 底盘运动测试实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 轮式移动机器人机械臂控制方法研究 |
| 5.1 机械臂运动控制总体研究方法 |
| 5.2 机械臂运动模型 |
| 5.2.1 位姿描述 |
| 5.2.2 齐次变换 |
| 5.3 机械臂运动学研究 |
| 5.3.1 雅可比矩阵计算 |
| 5.3.2 机械臂逆运动学算法研究 |
| 5.3.3 雅可比矩阵求逆算法研究 |
| 5.4 分段直线插补法的研究 |
| 5.5 机械臂直线轨迹规划仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（8）基于DSP的履带机器人定位控制系统设计（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 机器人定位控制系统的研究现状 |
| 1.2.1 机器人定位控制系统的发展历史 |
| 1.2.2 机器人定位控制系统的研究现状 |
| 1.2.3 超声波定位研究现状 |
| 1.2.4 概率定位方法对比分析 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 2 履带机器人运动学建模 |
| 2.1 履带机器人的机械结构原理 |
| 2.2 履带机器人运动学建模 |
| 2.3 履带机器人运动学分析 |
| 2.3.1 直线运动 |
| 2.3.2 原地旋转 |
| 2.3.3 圆弧运动 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于DSP的履带机器人定位控制系统设计 |
| 3.1 基于DSP的履带机器人定位控制系统硬件设计 |
| 3.1.1 定位控制系统的硬件平台搭建 |
| 3.2 控制系统模块 |
| 3.2.1 DSP处理器模块选型以及性能介绍 |
| 3.2.2 驱动模块选型 |
| 3.2.3 反馈控制模块选型 |
| 3.3 直流电机模块 |
| 3.3.1 直流电机模块选型 |
| 3.3.2 直流电机驱动原理 |
| 3.3.3 直流电机驱动模块 |
| 3.4 无线定位模块 |
| 3.4.1 基于无线定位模块的机器人控制系统 |
| 3.5 基于DSP的履带机器人定位控制系统软件设计 |
| 3.5.1 定位控制系统的软件平台搭建 |
| 3.5.2 定位控制系统软件整体架构设计 |
| 3.6 系统初始化软件设计 |
| 3.6.1 定位系统软件设计 |
| 3.6.2 无线定位程序设计 |
| 3.6.3 PWM调制程序设计 |
| 3.7 控制算法的设计 |
| 3.7.1 定位算法设计 |
| 3.7.2 增量式PID算法设计 |
| 3.7.3 测速算法设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 履带机器人定位控制系统测试与实现 |
| 4.1 仿真调试 |
| 4.2 机器人定位控制系统测试与实现 |
| 4.2.1 直线运动测试与实现 |
| 4.2.2 定点控制测试与实现 |
| 4.3 机器人定位控制系统分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 定位效果实验 |
| 5.1 实验步骤 |
| 5.1.1 软件准备 |
| 5.1.2 基站的架设 |
| 5.1.3 实验现场 |
| 5.2 定位结果分析 |
| 5.2.1 LOS定位结果 |
| 5.2.2 NLOS定位结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）无人驾驶地下矿用汽车路径跟踪与速度决策研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 无人驾驶地下铰接式车辆国内外技术现状 |
| 1.2.1 国外技术现状 |
| 1.2.2 国内相关技术现状 |
| 1.3 路径跟踪控制技术发展概况 |
| 1.4 速度决策技术发展概况 |
| 1.5 地形检测技术发展概况 |
| 1.6 课题技术路线和研究内容 |
| 1.6.1 技术路线 |
| 1.6.2 主要研究内容 |
| 1.7 本章小结 |
| 2 无人驾驶地下铰接式自卸车 |
| 2.1 无人驾驶地下铰接式自卸车系统组成 |
| 2.2 模型样机系统组成 |
| 2.3 动力系统 |
| 2.4 信息采集系统 |
| 2.4.1 传感器的选取及布置 |
| 2.4.2 激光雷达 |
| 2.4.3 里程计 |
| 2.4.4 转角传感器 |
| 2.4.5 惯性导航模块 |
| 2.5 通信系统 |
| 2.5.1 CAN总线通信 |
| 2.5.2 基于UDP协议的以太网通信 |
| 2.6 控制系统 |
| 2.6.1 控制系统设计 |
| 2.6.2 控制系统软件设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 整车模型分析 |
| 3.1 转向运动学模型 |
| 3.2 运动轨迹描述 |
| 3.3 轨迹偏差方程 |
| 3.4 车辆动力学模型 |
| 3.5 整车垂向受迫振动响应模型 |
| 3.6 控制模型系统辨识 |
| 3.6.1 系统辨识方法与原理 |
| 3.6.2 转向控制模型系统辨识 |
| 3.6.3 速度控制模型系统辨识 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于强化学习的路径跟踪方向控制 |
| 4.1 无人驾驶自主导航技术 |
| 4.1.1 反应式导航技术 |
| 4.1.2 反应式导航控制策略 |
| 4.2 基于强化学习的自适应PID路径跟踪方向控制器设计 |
| 4.2.1 PID控制算法 |
| 4.2.2 时域差值学习算法 |
| 4.2.3 CMAC神经网络 |
| 4.2.4 Actor-Critic学习 |
| 4.2.5 强化学习自适应PID控制器 |
| 4.2.6 路径跟踪方向控制器设计 |
| 4.3 硬件在环仿真 |
| 4.3.1 硬件在环仿真平台 |
| 4.3.2 仿真设计 |
| 4.3.3 仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于监督学习的路径跟踪速度控制 |
| 5.1 基于驾驶员预瞄的速度控制策略 |
| 5.2 基于监督学习的模糊神经网络路径跟踪方向控制器设计 |
| 5.2.1 模糊控制算法 |
| 5.2.2 自适应神经网络模糊推理系统 |
| 5.2.3 ANFIS结构 |
| 5.2.4 ANFIS学习算法 |
| 5.2.5 路径跟踪速度控制器设计 |
| 5.3 仿真实验 |
| 5.3.1 实验设计 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于监督学习的速度决策算法 |
| 6.1 速度决策算法 |
| 6.2 监督学习算法 |
| 6.2.1 坐标下降法 |
| 6.2.2 优化目标 |
| 6.2.3 参数学习 |
| 6.3 硬件在环仿真 |
| 6.3.1 仿真设计 |
| 6.3.2 仿真结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 基于自监督学习的地形分类和速度预测 |
| 7.1 三维点云数据采集 |
| 7.2 地形分类与速度预测 |
| 7.3 训练样本标定 |
| 7.3.1 原始数据滤波 |
| 7.3.2 地形粗糙度系数计算 |
| 7.3.3 数据融合姿态解算 |
| 7.3.4 雷达点云位置信息解算 |
| 7.4 自监督学习算法 |
| 7.4.1 接收者操作特征曲线 |
| 7.4.2 优化目标 |
| 7.4.3 参数迭代 |
| 7.5 模型样机实验 |
| 7.5.1 实验设计 |
| 7.5.2 实验结果分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 道路实验研究 |
| 8.1 路径跟踪控制实验 |
| 8.1.1 实验设计 |
| 8.1.2 实验结果分析 |
| 8.2 速度决策控制实验 |
| 8.2.1 实验设计 |
| 8.2.2 实验结果分析 |
| 8.3 本章小结 |
| 9 结论 |
| 9.1 全文总结 |
| 9.2 创新点 |
| 9.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、无线将左右DSP市场（论文参考文献）
- [1]电牵引采煤机分布式控制系统的研究与开发[D]. 王雪松. 中国矿业大学, 2020(03)
- [2]基于LoRa的步进电机远程运动控制系统设计与实现[D]. 张蓓. 北华航天工业学院, 2020(08)
- [3]基于FPGA的多生理信号采集与智能分析系统设计[D]. 缪家骏. 浙江大学, 2020(02)
- [4]变刚度关节在线动态刚度辨识及其嵌入式控制技术研究[D]. 林襄翰. 上海交通大学, 2020(09)
- [5]毫米波导引头信号处理系统的设计与实现[D]. 张一培. 南京理工大学, 2020(01)
- [6]10款TWS真无线耳机集体测评[J]. 编辑部. 家庭影院技术, 2019(11)
- [7]基于ARM-DSP的轮式移动机器人控制系统研究[D]. 谢凯. 长安大学, 2018(02)
- [8]基于DSP的履带机器人定位控制系统设计[D]. 张书源. 西华大学, 2018(01)
- [9]专业与时尚品味兼之 10款Soundbar音响赏析[J]. 莫名. 家庭影院技术, 2017(08)
- [10]无人驾驶地下矿用汽车路径跟踪与速度决策研究[D]. 赵翾. 北京科技大学, 2016(05)