针对当前资产定位系统定位精度、建设成本和部署灵活性难以有效平衡的问题,基于BLE Mesh采用多维标度分析(MultiDimensional Scaling-Map,MDS-MAP)定位算法设计了一种资产定位系统。系统首先对原始接收信号强度(Received Signal Strengt...针对当前资产定位系统定位精度、建设成本和部署灵活性难以有效平衡的问题,基于BLE Mesh采用多维标度分析(MultiDimensional Scaling-Map,MDS-MAP)定位算法设计了一种资产定位系统。系统首先对原始接收信号强度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)进行高斯-卡尔曼融合滤波,提高了RSSI值的准确性;然后利用生存时间(Time To Live,TTL)对中继节点进行约束,提高了数据传输的有效性;最后利用半径弥补法与Bellman-Ford融合迭代方案对生成的距离矩阵进行修正,减小了测距误差。实验结果表明,所设计的系统可有效完成蓝牙标签信息更新以及位置展示,平均定位精度达到了0.94 m。本系统具有成本低、工程实施方便的优点,有一定的应用价值和发展前景。展开更多
设计了一款具有语音交互功能的智能照明控制系统。首先准备语音样本进行深度学习训练,将训练后的语音数据存储到嵌入式开发平台,实现离线语音控制。通过深度学习库Tensorflow和循环神经网络RNN将麦克风采集到的语音信号经过音频解码转...设计了一款具有语音交互功能的智能照明控制系统。首先准备语音样本进行深度学习训练,将训练后的语音数据存储到嵌入式开发平台,实现离线语音控制。通过深度学习库Tensorflow和循环神经网络RNN将麦克风采集到的语音信号经过音频解码转化成语音数据,在时域段进行分帧、加窗等预处理工作,在频域段利用梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficent,MFCC)进行特征提取;然后再对所提取的特征值利用声学模型进行分类识别。最后主控芯片通过I2S音频协议和语音模块建立连接,通过BLE Mesh蓝牙组网和控制系统中的灯具进行通信,实现智能照明控制系统的语音交互。展开更多
文摘针对当前资产定位系统定位精度、建设成本和部署灵活性难以有效平衡的问题,基于BLE Mesh采用多维标度分析(MultiDimensional Scaling-Map,MDS-MAP)定位算法设计了一种资产定位系统。系统首先对原始接收信号强度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)进行高斯-卡尔曼融合滤波,提高了RSSI值的准确性;然后利用生存时间(Time To Live,TTL)对中继节点进行约束,提高了数据传输的有效性;最后利用半径弥补法与Bellman-Ford融合迭代方案对生成的距离矩阵进行修正,减小了测距误差。实验结果表明,所设计的系统可有效完成蓝牙标签信息更新以及位置展示,平均定位精度达到了0.94 m。本系统具有成本低、工程实施方便的优点,有一定的应用价值和发展前景。
文摘设计了一款具有语音交互功能的智能照明控制系统。首先准备语音样本进行深度学习训练,将训练后的语音数据存储到嵌入式开发平台,实现离线语音控制。通过深度学习库Tensorflow和循环神经网络RNN将麦克风采集到的语音信号经过音频解码转化成语音数据,在时域段进行分帧、加窗等预处理工作,在频域段利用梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficent,MFCC)进行特征提取;然后再对所提取的特征值利用声学模型进行分类识别。最后主控芯片通过I2S音频协议和语音模块建立连接,通过BLE Mesh蓝牙组网和控制系统中的灯具进行通信,实现智能照明控制系统的语音交互。
