Little Kernel(lk)是被Android系统接受进入源码树的Bootloader程序,并被多款智能手机和平板电脑所采用。论文介绍了lk的主要功能,分析了lk的源码结构,并在此基础上详细说明了lk移植的方法和过程。将移植后的lk进行编译并下载至TCC8801 ...Little Kernel(lk)是被Android系统接受进入源码树的Bootloader程序,并被多款智能手机和平板电脑所采用。论文介绍了lk的主要功能,分析了lk的源码结构,并在此基础上详细说明了lk移植的方法和过程。将移植后的lk进行编译并下载至TCC8801 DEMO板上,lk能够正常启动并引导linux内核。展开更多
为了进一步提高电动汽车轮毂电机轴承状态识别技术的高效可靠性,提出一种基于双核支持向量数据描述(double kernel based support vector data description,简称DK-SVDD)的轮毂电机轴承状态识别方法。首先,针对轮毂电机轴承样本数据结...为了进一步提高电动汽车轮毂电机轴承状态识别技术的高效可靠性,提出一种基于双核支持向量数据描述(double kernel based support vector data description,简称DK-SVDD)的轮毂电机轴承状态识别方法。首先,针对轮毂电机轴承样本数据结构混杂致使SVDD识别率较低问题,通过一定的比例权重将径向基(radial basis function,简称RBF)核函数和高斯差分(difference of Gaussians,简称DOG)核函数结合构建DK核函数;其次,根据最优二叉树原理逐层设计状态识别分类器,并搭建DK-SVDD轮毂电机轴承状态识别模型,同时使用粒子群优化算法对模型参数寻优以提高DK-SVDD的学习能力和泛化能力;最后,基于轮毂电机轴承台架试验数据,验证所提方法的有效性和优越性。结果表明:针对轮毂电机轴承目标状态识别,DK-SVDD方法平均训练时间为0.0655 s,平均状态识别率为97.06%;与采用RBF或DOG核函数相比,DK-SVDD方法在多种工况下可以有效提高状态识别率并降低训练时间。展开更多
文摘为了进一步提高电动汽车轮毂电机轴承状态识别技术的高效可靠性,提出一种基于双核支持向量数据描述(double kernel based support vector data description,简称DK-SVDD)的轮毂电机轴承状态识别方法。首先,针对轮毂电机轴承样本数据结构混杂致使SVDD识别率较低问题,通过一定的比例权重将径向基(radial basis function,简称RBF)核函数和高斯差分(difference of Gaussians,简称DOG)核函数结合构建DK核函数;其次,根据最优二叉树原理逐层设计状态识别分类器,并搭建DK-SVDD轮毂电机轴承状态识别模型,同时使用粒子群优化算法对模型参数寻优以提高DK-SVDD的学习能力和泛化能力;最后,基于轮毂电机轴承台架试验数据,验证所提方法的有效性和优越性。结果表明:针对轮毂电机轴承目标状态识别,DK-SVDD方法平均训练时间为0.0655 s,平均状态识别率为97.06%;与采用RBF或DOG核函数相比,DK-SVDD方法在多种工况下可以有效提高状态识别率并降低训练时间。
文摘在嵌入式系统里基于ARM的嵌入式处理器已经成为市场主流,移植操作系统是开发嵌入式系统的前提和基础,而嵌入式操作系统的移植比较复杂。通过将嵌入式L inux 2.6内核移植到S3C 2410处理器的目标板上,提出了嵌入式L inux移植的方法与具体实现过程。编译生成的内核在嵌入式系统中运行稳定,制作的根文件系统可以通过R am d isk方式正常加载进内核。结果证明方法可行,同时对于开发其它类型的嵌入式系统具有一定的参考意义。
