为提高颗粒状农产品分选精度,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的k最近邻(k-NN)方法。该方法分两步:第一步对基于FPGA的彩色线阵CCD成像系统得到的图像在PC上进行保存,并对得到的图像进行特征提取,然后用k-NN方法对提取的特征进行特征筛选得到最优特征集。第二步将训练好的最优特征集放在FPGA的ROM上,FPGA对线阵CCD得到的图像数据实时提取特征与ROM上最优特征集做距离计算实现k-NN分选算法。对花生和开心果两种颗粒状农产品用该方法进行实验,以RGB颜色空间为主要特征,结果表明:在选择合理特征个数和k值情况下对花生和开心果的分选正确率都达到了95%以上。 用于机车测速的多普勒雷达传感器的天线波束方向与地面实际夹角随着机车的震动会发生改变,导致雷达测速传感器测量的速度值与机车实际速度存在一定偏差,双天线雷达测速传感器采用双天线结构,利用两片天线的角度关系及两片天线所接收信号的能量大小自动校正天线波束与地面夹角。通过Matlab分析数据与实际测试,角度修正后的雷达传感器系统速度测量值更接近机车真实速度。 车上的雷达天线向地面发射固定频率的电磁波,并接收从地面反射回来的信号,本文由张家港市泰宇机械有限公司滚圆机网站采集网络资源整理!www.gunyuanj
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