物聯(lián)網(wǎng)-傳感器文章最新資訊

現(xiàn)代機(jī)器視覺技術(shù)在安全領(lǐng)域的應(yīng)用

　　1 最初的技術(shù) 　　光敏材料可根據(jù)有光照與否來更改其阻抗或?qū)щ娦浴Ｔ缙诘暮诎滓曨l系統(tǒng)(如上世紀(jì)50年代RCA的光導(dǎo)攝像管攝像系統(tǒng))采用真空管，以通過光敏硒板進(jìn)行圖像傳感。　　電子束將掃描硒板，產(chǎn)生與光量直接相關(guān)的電流，并在確切的時間射向硒板，進(jìn)而由光柵掃描的顯像管產(chǎn)生初步的電子視頻信號，便于進(jìn)行長距離傳輸。CRT電視再以反序接收信號，通過電子束掃描熒光屏重現(xiàn)圖像的對應(yīng)光等級。　　數(shù)十年來，視頻的用途一直僅限于單色傳感與實(shí)時顯示圖像。傳感器前的顏色過濾器會將模擬級別設(shè)置為組成色度，來創(chuàng)建顏色傳
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面向體育訓(xùn)練的基于壓力傳感可穿戴運(yùn)動分析設(shè)備

　　1 設(shè)計(jì) 　　該設(shè)備主要由壓力傳感器、單片機(jī)和一臺Android手機(jī)組成，單片機(jī)通過壓力傳感器采集足底壓力數(shù)據(jù)，由藍(lán)牙發(fā)送至Android手機(jī)，并在手機(jī)端完成數(shù)據(jù)的分析和計(jì)算。從實(shí)現(xiàn)的功能角度看，該設(shè)備主要具有以下功能。　　1.1 步態(tài)識別　　步態(tài)識別是該設(shè)備的亮點(diǎn)之一。在運(yùn)動場上，教練可以了解運(yùn)動員的運(yùn)動狀態(tài)，以更好地分析和記錄特定運(yùn)動員的運(yùn)動傾向和技術(shù)特點(diǎn)。通過置于鞋墊處的壓力傳感器返回的壓力信號，提取壓力信號時域和頻域的特征，采用模式識別中的決策樹算法，可以準(zhǔn)確地識別出運(yùn)動員當(dāng)前的步態(tài)
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運(yùn)放的噪聲源以及系統(tǒng)噪聲最小化

　　丹尼爾•笛福和本杰明•富蘭克林曾說，生命中只有兩件事情是確定的：死亡與稅收;不幸的是，對于與電子產(chǎn)品打交道的人來說，還有另外一個：噪聲。雖然電噪聲不可避免，但是設(shè)計(jì)人員更好地了解各個噪聲源以及它們對整個系統(tǒng)噪聲水平的影響，有助于將其影響降至最低。從系統(tǒng)角度來看，噪聲的來源多種多樣。比如，運(yùn)放內(nèi)部產(chǎn)生的噪聲源，以及運(yùn)放電路內(nèi)使用的無源元件產(chǎn)生的噪聲。還有各種外部噪聲源，如無線電波或交流電源。本文將探索其中一些與運(yùn)放的內(nèi)部工作相關(guān)的噪聲源。　　1 閃爍噪聲　　閃爍噪聲(又稱為1
關(guān)鍵字：噪聲放大器 LMP7731 電流噪聲傳感器

方正綜合網(wǎng)絡(luò)安全打印系亮相“2015網(wǎng)絡(luò)與信息安全博覽會”

在萬物互聯(lián)的時代，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)深深地影響著社會生活的方方面面，而與此同時也帶來了更為復(fù)雜、多元的網(wǎng)絡(luò)安全問題。為了提起社會對網(wǎng)絡(luò)與信息安全的重視，并集中展示國內(nèi)相關(guān)的先進(jìn)技術(shù)及產(chǎn)品，借“4.29首都網(wǎng)絡(luò)安全日”到來之際，作為主體活動的2015網(wǎng)絡(luò)與信息安全博覽會在北京展覽館召開，北京北大方正電子有限公司（以下簡稱“方正電子”）攜自主研發(fā)的方正綜合網(wǎng)絡(luò)安全打印系統(tǒng)參展。展位現(xiàn)場在一些信息泄密事件中，并非是遭受了高深的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)入侵，反而更多的是通過非法打印獲
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駿龍科技最新物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)套件和電機(jī)驅(qū)動方案擴(kuò)展Altera MAX 10 FPGA的應(yīng)用

　　領(lǐng)先的技術(shù)分銷商駿龍科技有限公司發(fā)布了基于Altera MAX® 10的“Mpression Odyssey(奧德賽)”物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)套件和電機(jī)驅(qū)動方案。Altera的MAX® 10 FPGA在低成本、單芯片、瞬時上電的可編程邏輯器件中提供了先進(jìn)的處理能力，駿龍科技推出的產(chǎn)品進(jìn)一步驗(yàn)證了MAX® 10 FPGA的卓越性能，并進(jìn)一步豐富了Altera公司的工業(yè)解決方案。　　“Mpression Odyssey(奧德賽)”開發(fā)套件是一
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Silicon Labs深度布局物聯(lián)網(wǎng)解決方案

　　Silicon Labs(芯科科技有限公司) 近日在慕尼黑上海電子展重點(diǎn)展示公司為IoT領(lǐng)域推出的最新硬件和軟件解決方案，Silicon Labs展位號為E3館3212展位。針對智能家居、智能能源、可穿戴和工業(yè)IoT市場中的可連接設(shè)備應(yīng)用，Silicon Labs將展示新一代低功耗8位和32位微控制器(MCU)、Thread和ZigBee®網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)軟件、低功耗Wireless M-Bus連接、環(huán)境和生物傳感解決方案，以及擴(kuò)展的Simplicity Studio開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)。　　作為低功耗技
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2019年高性能陀螺儀傳感器達(dá)16.9億美元

　　雖然北美國家大幅削減了國防工業(yè)的政府預(yù)算，但目前該市場規(guī)模仍保持著約2.8%的復(fù)合年增長率(CAGR)。此外，估計(jì)商用航天航空業(yè)今后幾年內(nèi)將會大幅增長，因?yàn)榻鸫u四國(BRICs)正紛紛推進(jìn)飛機(jī)開發(fā)，法國空中客車(Airbus)和美國波音(Boeing)也都計(jì)劃增產(chǎn)。　　高性能陀螺儀傳感器和慣性測量單元(IMU：inertial measurement unit)市場有望大幅增長。過去，該市場一直受國防和航天航空等用途的“支配”，但在過去幾年內(nèi)，這種情況已慢慢發(fā)生變化。雖然國
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可穿戴市場熱點(diǎn)分析與產(chǎn)業(yè)展望

　　2015年4月28日，由OFweek中國高科技行業(yè)門戶主辦、OFweek可穿戴設(shè)備網(wǎng)和OFweek電子工程網(wǎng)承辦的“2015OFweek中國可穿戴設(shè)備高峰論壇”在深圳舉辦。會議邀請了行業(yè)內(nèi)外多名專家學(xué)者、企業(yè)人士出席，其中OFweek行業(yè)研究中心高級分析師朱怡捷著重介紹了2015年物聯(lián)網(wǎng)各細(xì)分領(lǐng)域投資價(jià)值，并且對多重細(xì)分市場集合的智能可穿戴設(shè)備及相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行了詳細(xì)說明。　　 ? 　　OFweek行業(yè)研究中心高級分析師朱怡捷　　人們對于全新交互方式的追
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基于Android手機(jī)的無線環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

　　1 作品的背景和意義　　本設(shè)計(jì)是想用在一些日常需要實(shí)時監(jiān)測溫濕度和光照數(shù)據(jù)的場景，例如智能農(nóng)業(yè)大棚，智能家居等場景。設(shè)計(jì)中通過STC系列單片機(jī)對溫濕度傳感器，光照傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。并在采集到相關(guān)數(shù)據(jù)之后進(jìn)行處理和分析，同時通過單片機(jī)的串口將數(shù)據(jù)傳輸給藍(lán)牙模塊，Android手機(jī)通過和單片機(jī)外接藍(lán)牙模塊的配對，對傳感器采集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行接收。并將其在事先寫好的Android手機(jī)APP上顯示出來。　　2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì) 　　設(shè)計(jì)分為硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)兩大部分，其中硬件包括包含單片機(jī)在內(nèi)的硬件節(jié)點(diǎn)
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慕展上的世強(qiáng)，在物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0、汽車電子領(lǐng)域表現(xiàn)搶眼

　　春江水暖鴨先知，在剛剛過去的2015慕尼黑上海電子展上，我們感受到的是電子行業(yè)的火爆。世強(qiáng)作為資深展商，在此次展會上帶來了其最新的器件產(chǎn)品和引領(lǐng)未來發(fā)展趨勢的先進(jìn)技術(shù)。這些器件皆來自歐美以及日本的領(lǐng)先半導(dǎo)體原廠，其性能、品質(zhì)、技術(shù)、工藝在其所屬的同類產(chǎn)品中當(dāng)屬最佳。　　　　圖1. 世強(qiáng)在2015慕尼黑上海電子展的展臺一角　　物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0及汽車電子是本屆慕尼黑上海電子展上刮起的三股強(qiáng)勁旋風(fēng)，而世強(qiáng)在這三個領(lǐng)域表現(xiàn)異常搶眼。駐足世強(qiáng)的展臺，您將看到世強(qiáng)在這些細(xì)分市場，
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“Wave”家電控制指環(huán)

Wave”家電控制指環(huán)（以下簡稱“Wave”）對傳統(tǒng)家電控制方法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種基于可穿戴設(shè)備和體感的通用家電控制方法和設(shè)備。“Wave”分為體感設(shè)備和家電控制模塊兩個部分。體感部分被設(shè)計(jì)為一個指環(huán)形的可穿戴設(shè)備，側(cè)面為選擇設(shè)備用的觸摸板。它通過內(nèi)置的加速度傳感器收集用戶手勢的加速度信息并識別動作類型，識別出動作類型后，將動作編號和設(shè)備編號通過BLE（低功耗藍(lán)牙）發(fā)送給家電控制模塊。“Wave”家電控制模塊收到設(shè)備類型和動作類型后，發(fā)送預(yù)先學(xué)習(xí)的對應(yīng)紅外信號，從而控制家電操作。
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研調(diào)：全球物聯(lián)網(wǎng)裝置2014-2020年復(fù)合增長率35%

　　物聯(lián)網(wǎng) (IoT)為今(2015)年最熱門的議題之一，根據(jù)拓墣產(chǎn)業(yè)研究所預(yù)估，物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)將在未來5-10年內(nèi)成熟并逐步拓展至生活應(yīng)用，配合云端及大數(shù)據(jù)運(yùn)算技術(shù)，全球物聯(lián)網(wǎng)裝置2014年至2020年的復(fù)合年均增長率將達(dá)到35%;而物聯(lián)網(wǎng)的市場規(guī)模在2015年至2016年就會超越原有智慧型及傳統(tǒng)型嵌入式系統(tǒng)，至2020年全球物聯(lián)網(wǎng)裝置分布數(shù)量將突破300億個。　　拓墣產(chǎn)業(yè)預(yù)估，2015年開始，臺灣將有超過25%的企業(yè)導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)，規(guī)模約有9千億新臺幣，物聯(lián)網(wǎng)將成為臺灣下一個兆元產(chǎn)業(yè)。拓墣產(chǎn)研分析師苗
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風(fēng)河被評為“最佳工作場所”

　　全球領(lǐng)先的智能互聯(lián)系統(tǒng)軟件提供商風(fēng)河®公司今日宣布，被《舊金山商業(yè)時報(bào)(San Francisco Business Times)》和《硅谷商業(yè)雜志(Silicon Valley Business Journal)》評為“2015年度最佳工作場所(Best Places to Work 2015)”。根據(jù)包括職業(yè)發(fā)展、工作環(huán)境和公司管理等各個方面的員工滿意度，風(fēng)河的評級為X。　　“年度最佳工作場所獎項(xiàng)”授予大灣區(qū)排名最優(yōu)的132家企業(yè)。評估和
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通過激勵板外傳感器和負(fù)載實(shí)現(xiàn)噪聲抑制

　　在分布式系統(tǒng)中，模擬信號在傳感器或負(fù)載間來回遠(yuǎn)程傳輸。由于信號要傳輸很長的距離，因此，噪聲抑制能力成為一個重要考慮因素：噪聲會耦合進(jìn)信號中，結(jié)果使數(shù)據(jù)遭到破壞，由此產(chǎn)生不良影響。為了有效保護(hù)此類系統(tǒng)，我們必須了解預(yù)期噪聲的量級和性質(zhì)。這樣有助于明確需要采取的保護(hù)措施，以便抵消或者至少減少環(huán)境干擾水平。　　噪聲源或干擾源一般有兩種，取決于其耦合進(jìn)主信號的方式：共模噪聲和差模噪聲(圖1)。　　二者中危害較小的共模噪聲會同時耦合到系統(tǒng)GND信號和激勵信號中，這主要是由電纜與真實(shí)GND間
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用藍(lán)牙及ARM? Cortex?微控制器打造穿戴式產(chǎn)品

　　1 藍(lán)牙低功耗技術(shù) 　　低功耗無線連網(wǎng)功能，是穿戴式技術(shù)發(fā)展過程中一大要素。不論是活動追蹤器等相對簡單的單一傳感器穿戴式產(chǎn)品，或是內(nèi)建平視顯示器以顯示GPS/地圖與距離/速度數(shù)據(jù)的滑雪護(hù)目鏡等整合了眾多環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)的高端產(chǎn)品，藍(lán)牙低功耗技術(shù)(Bluetooth LE，或依Bluetooch SIG命名為藍(lán)牙智能﹝Bluetooth Smart﹞)都是穿戴式科技眾多元素中的重要一環(huán)。　　雖然還是有其他無線技術(shù)參與競爭，藍(lán)牙低功耗仍具備成為主流連網(wǎng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的條件。低功耗的特性，讓穿戴式產(chǎn)品只須小小
關(guān)鍵字：藍(lán)牙 ARM 穿戴式產(chǎn)品微控制器物聯(lián)網(wǎng) Cortex