谢涛
- 作品数：26 被引量：111H指数：5
- 供职机构：北京工商大学更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金北京市教委科技创新平台项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信电气工程建筑科学更多>>
- 基于WIFI的农业温室大棚环境数据采集装置
- 本实用新型公开了一种基于WIFI的农业温室大棚环境数据采集装置，属于检测技术应用领域。本实用新型检测装置包括空间光照度传感器、环境温湿度传感器、集成无线串口转WIFI模块的嵌入式微处理器、电源模块、485接口。将光照度传...
- 杨飞苏维均谢涛陈秀新
- 文献传递
- 煤岩破裂电磁辐射信号采集与处理系统设计
- 2020年
- 煤岩在受力破裂过程中会向外辐射出电磁信号,通过对该类电磁辐射信号进行采集和分析,可以判断矿山中煤岩破裂的程度,评估是否具有塌方隐患进而实现灾害预警。针对上述场景,设计实现了一种高速数据采集与数据处理系统,以现场可编程门阵列(FPGA)作为采集部分主控制器实现12通道高速同步采样,开发基于服务器的处理软件实现数据多样化采集、实时存储、实时显示、以及信号识别与辐射源定位算法实现等功能。实验结果表明:该系统能够实现预定的功能,运行稳定可靠,对研究煤岩破裂辐射信号特性具有重要意义。
- 常乐谢涛陈天华于重重
- 关键词：煤岩破裂
- 机载电气负载管理单元设计被引量：2
- 2018年
- 针对现代机载设备在强电磁、高震动工作环境中高可靠性工作的要求,设计了一种适用于机载雷达系统的电气负载管理单元。所设计的电气负载管理单元以STM32处理器为核心控制器,具备大电流通断控制、过流保护、电压电流监测、状态显示、数字通信等功能,实现了雷达系统各分机的用电智能化控制及状态反馈,适用于飞机内使用28 V直流供电系统的电气环境。测试结果表明该负载管理单元各项指标满足军用机载应用要求。
- 孟祥森谢涛于重重苏维均杨飞
- 关键词：机载设备状态反馈
- 一种基于元学习的多标签滚动轴承故障诊断方法
- 本发明公布了一种基于元学习的多标签滚动轴承故障诊断方法，构建滚动轴承的多标签故障数据集，并按故障类别划分为训练集和测试集；提取故障信号的时频签名矩阵特征T‑FSMs；建立基于元学习的多标签卷积神经网络模型MLCML；利用...
- 于重重宁亚倩秦勇谢涛
- 基于NB-IoT的智能网关设计被引量：13
- 2019年
- 为解决家庭物联网水、电、气三表数据广域传输中低功耗、低成本的问题,设计了基于NB-IoT网络的智能网关,以STM32F103芯片为核心控制器,主要包括三表数据采集接口、NB-IoT网络接口和家庭智能终端扩展接口,实现了家庭三表数据采集及对智能云端平台的传输功能,并为智能家居服务数据提供网络支撑;所设计智能网关针对性的解决了三表数据的统一管理问题,创新性的将三表接入网关设计成86型底盒的方式,在较小改变房屋电气布局基础上实现了智能网关的安装;实验及应用测试结果表明,所设计智能网关具有性能稳定、功耗较低、便于安装的优势,可快速实现家庭物理信息系统的构建。
- 于滢谢涛矫鲁平苏维均
- 关键词：STM32智能网关低功耗
- 一种专注细粒度识别的跨域小样本图像分类模型方法
- 本发明公布了一种专注细粒度识别的跨域小样本图像分类模型方法，构建专注细粒度识别的跨域小样本分类模型FFGR，FFGR模型采用两步识别的方法，包括图像特征提取模块MFFE和图像特征分类识别模块BMF；通过前端专注特征编码器...
- 于重重萨良兵谢涛赵霞
- 一种基于元学习的多标签滚动轴承故障诊断方法
- 本发明公布了一种基于元学习的多标签滚动轴承故障诊断方法，构建滚动轴承的多标签故障数据集，并按故障类别划分为训练集和测试集；提取故障信号的时频签名矩阵特征T‑FSMs；建立基于元学习的多标签卷积神经网络模型MLCML；利用...
- 于重重宁亚倩秦勇谢涛
- 文献传递
- DSP技术课程实践教学案例探讨被引量：3
- 2018年
- 基于ICETEK-F28335-A实验箱的硬件资源,利用键盘输入模块、直流电机模块、LCD液晶显示模块以及指示灯模块,设计智能窗帘控制系统作为DSP技术课程的实践教学案例。阐述了系统的功能,给出了系统硬件组成、软件设计思路及实现方法,为DSP技术课程的实践教学提供参考案例。
- 廉小亲周栋谢涛
- 关键词：DSP案例教学TMS320F28335
- 一种储粮霉变原位无损在线实时检测方法及装置
- 本发明公布了一种储粮霉变原位无损在线实时检测方法及装置，包括介电常数检测单元、气体浓度信息检测单元和储粮霉变测量计算单元；获取探头处霉变粮食介电特征信息和气体浓度参数信息；对霉变介电特征信息进行阻抗转换并放大为电压信号；...
- 田昊于重重赵霞谢涛陈秀新
- 文献传递
- 高精度室内痕量气体监测系统设计被引量：3
- 2020年
- 针对传统室内空气监测系统存在监测精度低、指标少、且痕量气体检测难度大的问题,设计了一种以高精度传感器阵列为核心的小型化室内痕量气体监测系统。系统搭建并优化气体传感器阵列,设计高可靠性电源及高精度采集单元,通过反向传播(BP)神经网络对检测量进行优化,采用最小二乘法对传感器标定结果进行优化,实现室内痕量气体的高精度检测。实验及应用表明,该系统具备检测精度高、指标全、稳定性好的优势,适用于家庭室内空气质量的监测。
- 胡心雨谢涛王秋硕苏维均
- 关键词：传感器阵列
