準(zhǔn)諧振是物理學(xué)中的一種表現(xiàn)狀態(tài)。諧振,既可指聲音諧振,也可指電路諧振。聲音諧振指兩種不同音色或響度(也就是振幅)不同的聲音以相同頻率傳播混合出來就成為相同頻率的另一種聲音了。
在電子設(shè)備高度集成化的今天,電源作為系統(tǒng)的“心臟”,其性能直接影響設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性。傳統(tǒng)模擬控制的開關(guān)電源雖然技術(shù)成熟,但存在精度低、抗干擾能力弱等局限性。
在智能農(nóng)業(yè)中,土壤濕度監(jiān)測是精準(zhǔn)灌溉、作物健康管理的核心環(huán)節(jié)。隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的普及,土壤濕度傳感器已從傳統(tǒng)人工采樣升級為實(shí)時、高精度的數(shù)字化監(jiān)測系統(tǒng)。本文將聚焦土壤濕度監(jiān)測算法的優(yōu)化與無線數(shù)據(jù)傳輸?shù)男侍嵘接懭绾瓮ㄟ^技術(shù)創(chuàng)新推動農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。
血氧飽和度(SpO?)是反映人體呼吸循環(huán)功能的關(guān)鍵指標(biāo),傳統(tǒng)智能手環(huán)多采用間歇式測量,存在數(shù)據(jù)斷層與誤差累積問題。本文提出一種基于PPG(光電容積脈搏波)的連續(xù)血氧監(jiān)測方案,通過動態(tài)波長補(bǔ)償算法與硬件閉環(huán)校準(zhǔn),在STM32H7微控制器上實(shí)現(xiàn)誤差
在智能家居場景中,傳統(tǒng)語音助手依賴云端處理存在延遲高、隱私泄露風(fēng)險等問題。本文提出一種基于輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本地指令解析方案,結(jié)合硬件加速與響應(yīng)預(yù)加載技術(shù),在STM32H743微控制器上實(shí)現(xiàn)低延遲(
無人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境中飛行時,傳統(tǒng)固定參數(shù)的PID控制器易因氣流擾動、模型不確定性或負(fù)載變化導(dǎo)致姿態(tài)失控。本文提出一種基于模糊邏輯的PID參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整算法,結(jié)合抗干擾觀測器設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)飛控系統(tǒng)在動態(tài)環(huán)境下的魯棒控制,并通過STM32H743硬件平臺驗(yàn)證其有效性。
在智能家居安全領(lǐng)域,單一生物特征識別(如指紋、人臉)易受偽造攻擊或環(huán)境干擾,而多模態(tài)生物特征融合驗(yàn)證通過結(jié)合指紋、掌靜脈、人臉等多維度生理特征,可顯著提升識別準(zhǔn)確率與防偽能力。本文以STM32H743微控制器為核心,設(shè)計(jì)一種基于“指紋+掌靜脈+動態(tài)密碼”的三重融合驗(yàn)證系統(tǒng),并從硬件加密、活體檢測與異常行為分析三個層面實(shí)現(xiàn)安全加固。
在智能家居、安防監(jiān)控等場景中,傳統(tǒng)云端人臉識別因隱私泄露風(fēng)險與網(wǎng)絡(luò)延遲問題逐漸受限,而基于邊緣計(jì)算的本地化方案憑借低延遲、高安全性與離線可用性成為主流趨勢。本文以樹莓派4B與OpenCV、Dlib庫為核心,解析智能攝像頭本地人臉識別系統(tǒng)的搭建流程,重點(diǎn)突破實(shí)時檢測、特征提取與模型輕量化三大技術(shù)難點(diǎn)。
在可穿戴設(shè)備領(lǐng)域,柔性屏憑借其可彎曲、輕薄便攜的特性,正逐步取代傳統(tǒng)剛性屏幕,成為智能手表、健康監(jiān)測手環(huán)等設(shè)備的主流顯示方案。然而,柔性屏的驅(qū)動IC需在時序控制精度與功耗管理之間取得平衡,以應(yīng)對電池容量受限的挑戰(zhàn)。本文從時序控制架構(gòu)與動態(tài)功耗優(yōu)化兩個維度,解析柔性屏驅(qū)動IC的核心技術(shù)實(shí)現(xiàn)。
在智能機(jī)器人領(lǐng)域,視覺系統(tǒng)是感知環(huán)境的核心模塊,而YOLOv5作為實(shí)時目標(biāo)檢測的標(biāo)桿算法,其硬件加速方案直接影響機(jī)器人的響應(yīng)速度與能效。本文從FPGA并行架構(gòu)、量化壓縮、流水線優(yōu)化三個維度,解析YOLOv5在智能機(jī)器人視覺系統(tǒng)中的硬件加速實(shí)現(xiàn)路徑。