嵌入式平台ARM-uClinux的构建与应用开发

介绍了ARM处理器以及嵌入式操作系统uClinux的特点．将uClinux操作系统移植到ARM7上，构建了ARM—uClinux嵌入式平台．以此为基础完成了一种车载GPS接收机的软硬件设计．GP2015作为接收机的射频前端，内嵌ARM7核的GP4020作为接收机的数字基带处理器．此接收机消除以往处理器数据处理的瓶颈效应，解决了体积小，功耗低的问题．     

基于基金会现场总线的温度测控器的研制

介绍了一种基于FF总线的温度测控器的设计方法，给出了硬件电路和软件流程，以及物理层及数据链路层部分的设计．文中包括系统结构、通讯控制器使用和单片机选型的问题．采用FB3050通讯控制芯片和AT89S53CPU配合，测控器完成现场信号采集、控制．利用FB3050芯片的强大功能，可在低功耗条件下处理实时复杂通讯协议．这种温控器的研发和应用，可提高现场测控精度和可靠性，同时有助于促进现场技术推广。     

基于小波的信号到达时间定位方法

讨论了一种新的超声信号到达时间检测方法．运用小波的奇异点定位功能，将小波函数为拟小波的小波变换与希尔伯特变换相结合，对经过希尔伯特变换后的超声波信号进行5层小波分解，利用分解结果计算出超声波信号到达接收超声传感器的时间．实验中用超声传感器采集空气中传播的超声波数据测试结果，得到较精确的结果．与一般的小波变换处理的结果相比较，此方法对检测在任意时间区间上为一致Lipschitzoo的具正弦函数特性的超声波信号的到达时间点比较适用．     

基于多小波分析的暂态信号去噪方法研究

由于多小波分析方法的特殊性,需要对原始信号进行预处理.不同的预处理方法对多小波去噪效果有着非常明显的影响.文中介绍了多小波理论,选用GHM多小波,采用了4种预处理方法对信号进行预处理,分析了基于这4种方法进行信号去噪的结果,并与单小波处理结果进行了比较.将比较结果应用于检测系统输出电压信号进行分析,结果表明,利用多小波变换方法对暂态信号去噪比用单小波方法具有明显的优越性.     

基于自适应遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型

为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型.根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数;借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数.利用疲劳驾驶实车模拟实验获得的数据,对该模型进行了训练和测试,并将结果与传统的粒子群、遗传和反向传播算法进行对比.结果表明,该模型不仅精简了网络结构,缩短了训练时间,而且减小了全局误差,提高了预测精度.     

基于ARM的嵌入式虚拟示波器系统的设计

基于ARM技术，以S3C44BOX为CPU，在uClinux基础上，通过USB设备来连接装有Labview的PC机，设计了一种嵌入式虚拟示波器系统．uClinux是一种运行于没有MMU的嵌入式微处理器的Linux衍生操作系统，实现了多任务运行．介绍了虚拟示波器的概念及Labview的特点和工作过程．     

基于MS Access数据库的破解及其对策

在分析了MSAccess数据库的基本加密原理的基础上，根据该原理及其相应的局限性给出了破解密码的方法．针对破解方法及当前相关商业软件的破解原理，从操作系统、数据库系统及应用程序系统等多个角度给出了一系列的简便易行的对策．并且，用Delphi给出了切实可行的实现方案．