多功能电表软件系统设计
电能表的软件系统包括程序数据结构模块、程序初始化与电表运行处理模块、事件分配查询管理处理模块及显示处理模块、通讯处理模块、电量处理模块、时间与时段管理处量模块、电表最大需量处理模块八大部分组成，各个部分都有其特殊的任务，在电表系统中完成它们相应的功能。●●●●程序数据结构部分●●●●●●●●●程序数据结构部分程序数据结构模块是对程序中的数据进行分析,合理的分配数据内存,定义程序涉及的变量。它是根据整个程序的算法来制定的,同时一个好的数据结构对整个程序的编写有非常重要的作用,因此根据电能表软件系列实现的功能及其算法制定合理的数据结构。电能表的数据结构包括两个部分:内存数据结构和数据结构与常量结构。●这个是与常量的数据结构,在显小与数据通讯都会使用这个结构●●●●●●●●●程序常量数据结构部分●●●●数据标示项数据标示表示的正反数据存放的格式数据值的长度数据在与的偏移量数据显示的符号通过此结构可以把所要显示、通讯的数据在或者在存放的位置长度以极标志等内睿取出供所需要的函数使用●●●●程序数据结构部分●●●●●●●●●合相有功功率合相有功瞬时功率电压有校值合电流有校值当前的线频率合功率因数合相电压与电流的夹角当前的电能此结构可以对的计量参数寄存器一次可以全读出,并同时也可以分别取出对应所需要的参数●●●●●●●●●程序初始化与电表运行处理●●●●程序初始化与电表运行处理●程序初始化与电表运行处理模块是对整个程序进行初始化,并对电表运行的六种状态进行转换。程序初始化包括两个部分:初始化和电表各部件初始化。初始化是对各部件进行初始化,为各部件在程序工作时提供合适的初始状态,它包括配置口工作模式、看门狗初始化、定时器初始化、键盘中断初始化、串口中断初始化、初始化等等。电表各部件初始化是对电能表系统各部件进行配置工作状态,初始化它们的工作方式,为程序工作提供电表部件初始状态,它包括指示灯初始化显示初始化、实时时钟初始化、电量恢复、通讯信道、历史电量处理等等部件的初始化。●●●●口工作模式●●●●●●●●●口工作模式如果有没有用到的口,作输入时要通过电阻与或者与连接,作输出时要输出置与置因为设备输入端未连接将会产生工作枚障,如果输入未连接,则由于噪音等原因可能会产生内部输入电平,从而导致故障。如果在上电时口为输入,但电池供电时口的电平为不确定状态时,也应对口作相应的处理●当主时钟切换到副时钟时,应将主时钟的口设为输出置看门狗初始化●●●●●●●●可选字节设定地址:080H/Ls0HrWINDOW1F工NDOWWDCSWDCS1WDCSLSROSC看门狗的开了NDCW1VINDOMO看门狗定封器窗口打开周期窗时间设定为1C5WDTCN看门狗定时器计数器的操作控制/非法汸问检测琹止计数器操怍复位后停止计数),禁止非法访问检测操作允许计数器橾作;愆位后始计敏),氘许非法访闻枱测橾作看门狗定时器HD,FDCS1HDCEO昋门狗定时器溢出吋间0z°/faL(3.88ms)时间间隔设置n/f!(7.76ms):25/土R(3L.03ms0CTL (62, OG sD0125fsL(124.12mE)fL(496.4LSROSC内部低速振蓠器操作看门狗设为不可由软件停1(出将1写入C寄存器的第0红 SESTOP)时停l操作不能停止(即使将1写入 SRSTOP位也不停止操作)能停止单片机内部的看门狗把设为不能停止时为硬看门狗,必须在窗口打开才能清狗否则单片机会复位,●●●●串口中断初始化●●●●●●●●●●由于多功能表有二个供通讯的口,一个供红外通讯口。但单片机只有二个哪么就需要模拟其中一个的分频时钟信号不能得到此时应选的分分频时钟信号模拟红外通讯,需要个外部中断(接收接收管上的电平信号并每要检测屮断口的信号),二个定时器(输出载波与的时间间隔)串口中断初始化有关UART0的寄存器波特率发生控制寄存器0( BRGCO)真出:F? iH Aher reset: 1Fh民WEymarBRGCOTPE01TP90O0 MDLO4MPLSMDLDe MDLoTBLOm(TPS01,TPS00)=(0,0)选择定时器TM50的输出作为TPSDTP500Base cock (IxeLKol selection"fPRs=2 MHz fFRE-5 MHz fFRs-B MHz1FFG-10MH基本时钟TM50 DutpfEgli1 H25 H4 HT5 MHz250kF2H25 kHz1 MH26H2625kH15625kH2250H3125k因为如果选择外围硬件时钟fprs作为基本时钟,那么就不可能产生出1200bps的波特率。MDLO4MDLOS MDLO2 MDLOT MDLOG k Selectian of 5-titcounterx Selng Erchbiled0acLM/B0(MDLO4, MDL03, MDLO2MDL01,ML00)=(0,1,1,0,1),k=13028 fruTa2a scLk/?31t/3
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基于Adaboost算法的人脸识别 北京大学赵楠
人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法，但是他们使用的方法却相差很大。对于人脸检测而言，目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料，但基本上是千篇一律，没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读：北京大学 赵楠 的本科毕业论文 ：基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了。作者详细分析了Adaboost算法在人脸检测中的具体执行过程，尤其是关于弱分类器的Haar特征选取过程，描述的相当清晰。北京大学太科生业论文最后一章,用编写的实现了 Adaboost算法的FDt程序,给出了相应的人脸检测实验结果,并和 Viola等人的结果做了比较关键词 Keywords∧ adaboost方法、人脸检测、 Boosting方法、PCA学习模型、弱学习工工TI北京大学太科生业论文谨以此论文献给A腺嘌呤、T胸腺嘧啶、G鸟嘌呤、C胞嘧啶、1和0-智能的基本构件和开拓智能研究的伟大先驱者们This dissertation is dedicated toA, T, G, C, 1 and o, the building blocks ofintelligence.andto the pioneers uncovering the foundations ofintelligence.北京大学太科生业论文正文目录 Contents摘要 ABSTRaCTI正文目录 CONTENTS图录LISTOFFIGURES…I表目录LISTOF TABLES····················a···········ba·。·········。··。······VIII人脸检··11概12难点与展望213人脸检测方法的性能评测1.31人脸图像数据库………41.3.2性能评测.2检测方法分类…2,1基于知识的方法●●●●●·●··●●●●●D·●b●鲁●·●●●。●。D●●·●●·●·。D。●。·。。●●●D·●看●。·●。·D●看●看。●。●8北京大学本科生毕业论文22特征不变量方法3模板匹配方法●香●鲁●鲁·●D·。●·。●·鲁●●鲁·●鲁鲁●●●鲁●·鲁··。●·●鲁音·●鲁。●···。·●●●鲁自●·鲁鲁。●●●b·●鲁自非b●●。●10基于表象的方法113经典方法概述···············.s.····················································121神经网络NEURALNETWORK232特征脸EIGENFACE1333基于样本学习方法 EXAMPLE-BASEDMETHODS34支持向量机 SUPPORTⅴ ECTOR MACHINE(SVM)........1535隐马尔科夫模型 HIDDEN MARKOV MODEL(HMM)4 ADABOOST方法概述164.1引2 PAC学模164.21概述14.22数学描述音音音。音音…………………………17V工北京大学太科生业论文43弱学习强学1844BOOSTING方法5矩形特征与积分图a···············4·················4··4········‘·4······4··4······2051引言··········.·········································.···········252矩形特征 RECTANGLE FEATURE2521概述.205.22特征模版.21检器内特征总数2252.31子窗口内的条件矩形5232条件矩形的数量…52.33子窗口的特征矩形数量.2352.34结果2453积分图 INTEGRAL IMAGE25531概念含………………25532利用积分图计算矩形特征值.27V工I北京大学太科生业论文5.32.1图像区域的积分图计算.5322矩形特征的特征值计算86 ADABOOST训练算法●●●D··●·●···●●。·●·。·●●鲁·●··。·●。·●鲁。●自·鲁。●。●●b·。·●。●鲁306.1训练基本算法·●。●。·●··●●·●。鲁鲁●●b·●鲁●··●·●。。●看●。鲁●·●●香···曲鲁鲁●鲁●306.1.1基本算法描述306.12基本算法流程图3262弱分类器 WEAK CLASSIFER33621特征值f(x)62阈值q、方向指示符p38623弱分类器的训练及选取…...83强分类STRONGCLASSIFIER40631构成40632错误率上限407程序实现及结果.………4371样本集●●·●·····●···········●··············●·······●··●·●·····●··········●··········●··●··●4372练难点及优化44721计算成本14V工工T北京大学本科生毕业论文7.2.2减少矩形特征的数量……省着音自··。·非。。音音。非D音音普申普普普非非非非着44723样本预处理4573检测结果467.31检测器……46732实验结果..477321实验对比477.322更多实验结果49733结论53致谢 ACKNOWLEDGMENTS54参考文献REFERENCES54Ver o76图目录 List of Figures人脸析流程2图2人脸的遮挡、不同表情、图像的质量、旋转等等都会影响人脸检测.3图3典型的正面人脸图像数据库中的人脸图像.图4左侧为测试图像,右侧为检测结果。不同的标准会导致不同的检测结果。北京大学本科生毕业论文图5基于知识的人脸检测方法抽象出人脸的基本特征规则图6—种人脸检测模板:这个模板由16个区域(图中灰色部分)和23种区域关系(用箭头表示)组成.10图7 ROWLEY的带有图像预处理的神经网络系统…13图8人脸高斯簇和非人脸高斯簇14图9矩形特征在人脸上的特征匹配。上行是24×24子窗口内选出的矩形特征,下行是子窗口检测到的与矩形特征的匹21图10计算mXm检测器内所有可能的矩形的数量。22图11积分图与积分的类比25图12坐标A(x,y)的积分图定义为其左上角矩形所有像素之和(图中阴影部分)。s(x,y)为A(x,y)及其y方向向上所有像素之和(图中粗黑竖线)26图13区域D的像素和可以用积分图计算为:i+i-(i2+i)图14矩形特征的特征值计算,只与此特征端点的积分图有关…...9
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