导读:本文包含了实时接口论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:亮化工程,电能,传统光源,灯具,夜景,节能宣传周,照明管理,建筑外立面,功率,传播率
实时接口论文文献综述
朱冬娅[1]（2019）在《新上亮化工程省下过半电能》一文中研究指出本报讯 夏至来临天气渐热，晚上出门散步纳凉的市民日渐增多，近期锡城各地竣工的夜景亮化提升工程给周边居民带来了美的享受。时值全国节能宣传周，城市亮化工程的耗能情况备受关注，从相关部门了解到，近期新上的亮化工程全部采用了功能强大、功率却较小的节能型灯具，(本文来源于《无锡日报》期刊2019-06-22）
戴明龙[2]（2019）在《多接口智能终端的实时流媒体传输技术优化》一文中研究指出随着移动网络技术的发展和移动智能终端设备的普及,各种基于移动智能终端的实时流媒体服务越来越流行。实时流媒体服务传输数据以视频数据为主,加以人们对实时流媒体高清视频质量的需求增大,因此实时流媒体服务需要底层网络高带宽的支持。虽然网络带宽近些年来得到了很大提升,但对于单用户而言,在某些场景下依然存在带宽不足的现象。如何利用现有技术来解决实时流媒体服务对于底层网络高带宽的需求有待探索。另外,实时流媒体服务涉及到用户之间实时交互的需求,其用户体验质量(QoE,Quality of Experience)除去视频质量之外还加入了对实时性的需求,而实时性需要通过低时延来保证。然而高视频质量与低时延之间存在冲突,如何实现两者之间的平衡,以获取最高的QoE依然存在挑战。基于以上实时流媒体服务两方面的挑战,首先,本文拟通过基于移动智能终端多网络接口的多路径传输技术,实现聚合底层不同网络接口带宽资源的目的,以缓解实时流媒体服务对高带宽的需求。然而移动场景下,不同网络接口的时延差异性使得现有的多路径传输技术带宽聚合效率不高。就此问题,本文设计了数据分配策略Indias以优化此场景下多路径传输的带宽聚合效率。其次,实时流媒体服务QoE在高视频质量的基础上加入了对端到端时延的要求。基于高视频质量与低时延之间冲突的问题,本文从实时流媒体传输架构的推流端入手,设计了码率调节策略DGBA以优化实时流媒体推流端的QoE。最后本文根据所设计的优化策略实现了一套原型系统。原型系统核心部分为基于Indias实现的数据分配模块以及基于DGBA实现的码率调节模块。通过验证性实验的方法,本文利用所实现的原型系统验证了所设计的两大优化策略的可行性。通过与当前通用性策略及商用策略对比发现,本文所设计的优化策略确实对流媒体传输起到了优化效果。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-10）
张宇科[3]（2019）在《秦山第二核电厂实时数据与数字化系统的接口应用》一文中研究指出本文首先对秦山核电二厂3、4号机组生产实时数据的通讯传输方式进行了阐述,并分析其现存的问题。然后介绍了PI实时数据库的基本概念与DCS数字化系统的接口应用,对比PI实时数据的特点、优势,通过技术改造的方式升级秦山核电二厂3、4号机组生产实时数据的通讯传输方式,升级完成后,PI实时数据将包含3、4号机组核岛和常规岛等区域的主要生产运行数据,可满足核电厂日常生产运行数据监视、分析和设备可靠性建设的需求。(本文来源于《仪器仪表用户》期刊2019年03期）
王满喜,李永成,荣辉,向海飞[4]（2019）在《基于PCIe接口的多径信道实时测量设备设计方法》一文中研究指出针对当前商用无线多径信道测量设备结构复杂、价格昂贵、灵活性不够的问题,提出了一种基于PCIe接口的软件化无线信道实时测量设备设计方法。该方法利用PCIe接口对接收到扩频测量信号进行获取,并利用多线程方式进行相关处理,具有实时测量的能力,可对无线信道多径特性开展实时测量,具有结构通用性好、测量算法改变灵活、信息存储量内容丰富和实时性较好的特点。给出了一个实际的研制案例,测试结果表明,该设计方法对于较低带宽的测量信号具有良好的适用性。(本文来源于《无线电工程》期刊2019年01期）
张建平[5]（2018）在《基于运动想象脑电在线实时脑机接口系统的研究及应用》一文中研究指出脑-机接口(Brain-Computer Interaction,BCI)是一种能够绕过外周神经和肌肉,直接利用脑电信号控制外部设备的新型人机交互技术,涉及脑科学、信息技术、控制技术等多种学科,已被应用到军事、医疗、娱乐等多种领域。基于运动想象脑电的脑机接口是一类非常重要的范式,其性能比较显着,可为神经损伤患者搭建一个与外界交流的通道。本文以运动想象脑电为研究对象,阐述了运动想象脑电产生的机理,介绍了运动想象脑电采集的方法,然而针对其非线性、非平稳以及易受干扰的特性,设计了左右手运动想象脑电信号的采集方案,成功获取了5名被试的脑电数据,然后对其进行预处理。通过对比不同自适应预处理算法的分类效果,选择出最优分类结果对应的处理方式,即采用快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)与小波包分解结合的形式。特征提取是BCI系统关键环节,本文分别用AR模型和共空间模式(CSP)提取了5名被试进行左右手运动想象的脑电特征,并采用支持向量机(SVM)作为分类器进行分类,实验表明,CSP特征提取方法比AR模型有更高的分类准确率。在模式分类环节中,重点讨论了SVM分类中误差惩罚因子C以及核参数γ对最终分类结果的影响,并成功找到了其最优取值。最后,在分析了预处理、特征提取及模式分类算法的基础上,成功搭建了基于运动想象脑电的在线实时脑机接口系统,并连接第二届全国脑机接口大赛提供的脑控机器人测试平台,模拟实际环境中的控制结果,5名被试均在一定时间内避开障碍物成功到达终点,验证了系统的可靠性。本系统的建立能够为脑机接口走出实验室打下一定的理论基础。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2018-03-01）
王德军[6]（2018）在《国华电力智能调度中心实时数据接口监控功能设计与应用》一文中研究指出本文主要介绍了国华电力智能调度中心实时数据接口监控功能开发的意义、功能需求、系统配置策略、移动应用配置及应用效果等内容。为了保证国华电力生产实时信息系统实时数据准确可靠,实现对各发电公司、机组的运行状况实时监控,国华公司组织开发了实时数据接口监控程序。在实时数据传输链路出现问题造成实时数据传输中断时,提醒运维人员及时进行事故判断和处理,保证实时数据传输的可靠性。(本文来源于《神华科技》期刊2018年01期）
魏文杰[7]（2017）在《GriDoc实时计算接口的设计与实现》一文中研究指出随着信息化的推进,数据正在爆发式地增长,人们迎来了大数据时代。大数据给人们的认知和决策提供了全新的视角,海量数据的存储处理也成为了备受关注的课题。大数据具有异构、分布、海量和价值密度低的特点,传统的关系数据库对此显得力不从心。人们开始寻求更灵活、可扩展的数据模型,NoSQL于是得到快速发展。齐德昱教授提出GriDoc模型以处理大数据的存储和访问,该模型清晰地定义了数据的组成和存储特性,能更好地描述具体的应用场景,更适合面向知识管理的大数据访问。大数据处理主要有批处理和实时计算两种模型。Hadoop是经典的批处理框架,能很好地处理海量数据,但实时性不强。相反,实时计算更适用于实时性强的场景,其响应时间能达到秒甚至毫秒以下,Storm是目前主流的实时计算框架。本文充分研究了现有的数据模型及GriDoc模型,对比它们的特点。GriDoc模型能很好地表示海量数据,但数据加工和操作能力较弱。本文通过实现实时计算接口,加强了GriDoc的数据处理能力,使其成为数据获取、处理、输出一体化的完善的大数据解决方案。本文首先提出了处理器数据模型,用于表示和控制数据处理。用处理器表示自定义的数据处理程序,把存储资源抽象成容器,并用于支持处理器运算,最后通过视图向外部提供处理结果。基于该模型,本文设计了GriDoc实时计算接口,并使用Storm实现了实时计算体系结构。在实时计算接口的支持下,用户可以自定义数据处理程序,并以插件的形式接入实时计算体系结构。当需要处理数据时,只需要通过配置,就能把处理程序和处理规则应用到数据源,数据处理变得异常简单。此外,外部用户可以通过数据接口实时地访问处理结果,这意味着我们可以直接使用整合好的结果,而不需要接触原始数据。接着,本文使用实时计算接口实现通用统计模块。一方面检验了实时计算接口的可用性,另一方面也提供实时性强、面向配置的统计分析模块。用户可通过可视化界面观察统计结果辅助决策,也能通过数格驱动器提供的统计接口获取统计结果。最后,本文对完善后的GriDoc系统进行部署和测试,分析其优势和不足,说明未来的研究方向。(本文来源于《华南理工大学》期刊2017-04-01）
肖文磊,王翔宇,张鹏飞,赵罡[8]（2018）在《支持工业以太网接口的激光跟踪仪在线实时测量系统》一文中研究指出激光跟踪仪是常用的大尺寸空间测量设备之一,测量精度高,便携性好,被广泛应用于工业生产过程。目前激光跟踪仪一般通过第叁方软件进行控制,测量数据也通过第叁方软件离线处理,具有很大的局限性,无法用于实时反馈被测对象的空间坐标信息。基于激光跟踪仪提供的底层用户函数(tracker programming interface,TPI),用户可以自行设计应用程序操作激光跟踪仪。EtherCAT是IEC61158现场总线标准之一,具有极高的稳定性和实时性。结合激光跟踪仪程序开发和EtherCAT从站开发,利用嵌入式系统和EtherCAT从站控制器,从系统的设计到实现,将激光跟踪仪开发成为一个EtherCAT激光跟踪仪从站,实现了激光跟踪仪在现场工业以太网总线中的在线实时测量,扩展了其应用领域,最后实验验证了数据实时性达到了预期的100ms的周期,并且稳定可靠。(本文来源于《智能系统学报》期刊2018年02期）
王宣方[9]（2016）在《基于运动想象实时脑机接口关键技术研究》一文中研究指出脑电信号(Electroencephalogram,EEG)是在头皮表面采集得到脑细胞生理电活动,与人的意识活动状态密切相关。通过对脑电信号的分析处理,就可以识别出不同的意识活动,使用识别出的意识活动作为控制信号,形成不依赖大脑神经系统与肌肉系统便能进行通讯的控制系统,被称为脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)系统。脑机接口涉及神经科学、认知科学、计算机科学、控制及信息科学、医学等多学科、多领域的人机接口方式。运动想象(Motor Imagery,MI)脑电信号是自发脑电信号的一种,指没有进行实际肢体动作的条件下,通过想象肢体运动而产生的脑电信号,在特定频段具有事件相关同步(Event-Related Synchronization,ERS)和去同步(Event-Related Desynchronization,ERD)特征。基于运动想象的脑机接口系统能够减弱受试对象的视觉疲劳程度、更加符合受试对象的思维习惯,是目前的研究热点之一。近年来,基于运动想象的脑机接口系统研究在信号处理、特征提取、模式识别及系统实现方面都取得了大量成果,但随着脊髓损伤造成的瘫痪患者日益增加,依然存在很多急需解决的关键问题。主要表现在脑电信号的综合处理、肢体运动功能的恢复与重建、实时BCI系统实现等方面,尤其是如何在想象运动时激活更大范围、更深程度的ERD特征方面还有诸多技术难题有待解决。因此,本文主要研究选取能够激活最优ERD特征的提示方式;结合最优提示方式,完成基于运动想象的实时BCI系统的实时特征提取和模式识别;进一步提高系统速度和精度。为了进一步探索更深程度的激活运动想象脑电信号ERD特征的方法,本文对两类运动想象脑电信号在不同视觉提示下的采集、处理和实时脑机接口系统的设计进行了深入研究。设计了运动想象时的视觉提示方式以增强ERD特征,分别为静态文字提示和叁种动态视觉提示,叁种动态视觉提示包括抓握视觉提示、序列运动视觉提示、带音乐的序列运动视觉提示。设计了多提示模式下的想象动作实验方案,并从时频图谱、功率谱估计、脑地形图、ERD值的角度对采集的信号进行分析,对比不同提示模式对运动想象ERD的影响,从而得到ERD特征激活的最佳频段和时段,选定最优提示模式。特征提取部分选用了小波包分解和共空间模式两种算法提取运动想象脑电信号的特征向量;模式识别部分采用支持向量机进行分类;通过对脑机接口竞赛数据进行特征提取、模式识别,选择相对理想的算法组合,为实时脑机接口系统选择实时特征提取和模式识别算法提供依据。最后结合最优提示模式和选取的实时运动想象脑机接口分类器,设计控制策略,在Matlab平台搭建结合视觉提示的运动想象实时脑机接口系统,实现投篮功能并将结果反馈给受试对象。通过实验验证,所有受试对象均能顺利完成实验,最高正确率达90%,平均正确率为83%。系统设计的实验范式和采用的算法具有不错的实时识别正确率和较快的识别速度。(本文来源于《天津职业技术师范大学》期刊2016-12-01）
杨文豪,焦新泉,储成群[10]（2016）在《基于嵌入式操作系统VxWorks的PXI实时读写接口设计》一文中研究指出为解决高速图像采集控制卡在分时操作系统(Windows)下实时性差、不稳定、控制复杂等问题,设计了一种基于嵌入式实时操作系统VxWorks的PXI总线高速数据采集控制接口。完成了PXI接口的逻辑设计,并结合VxWorks中设备驱动的特点,对驱动进行了开发、封装和整合。经试验验证,该设计可以有效实现VxWorks环境下PXI设备的控制和数据传输,接口工作稳定可靠,可广泛应用到对实时性要求较高的数据采集系统中。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2016年10期）
实时接口论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着移动网络技术的发展和移动智能终端设备的普及,各种基于移动智能终端的实时流媒体服务越来越流行。实时流媒体服务传输数据以视频数据为主,加以人们对实时流媒体高清视频质量的需求增大,因此实时流媒体服务需要底层网络高带宽的支持。虽然网络带宽近些年来得到了很大提升,但对于单用户而言,在某些场景下依然存在带宽不足的现象。如何利用现有技术来解决实时流媒体服务对于底层网络高带宽的需求有待探索。另外,实时流媒体服务涉及到用户之间实时交互的需求,其用户体验质量(QoE,Quality of Experience)除去视频质量之外还加入了对实时性的需求,而实时性需要通过低时延来保证。然而高视频质量与低时延之间存在冲突,如何实现两者之间的平衡,以获取最高的QoE依然存在挑战。基于以上实时流媒体服务两方面的挑战,首先,本文拟通过基于移动智能终端多网络接口的多路径传输技术,实现聚合底层不同网络接口带宽资源的目的,以缓解实时流媒体服务对高带宽的需求。然而移动场景下,不同网络接口的时延差异性使得现有的多路径传输技术带宽聚合效率不高。就此问题,本文设计了数据分配策略Indias以优化此场景下多路径传输的带宽聚合效率。其次,实时流媒体服务QoE在高视频质量的基础上加入了对端到端时延的要求。基于高视频质量与低时延之间冲突的问题,本文从实时流媒体传输架构的推流端入手,设计了码率调节策略DGBA以优化实时流媒体推流端的QoE。最后本文根据所设计的优化策略实现了一套原型系统。原型系统核心部分为基于Indias实现的数据分配模块以及基于DGBA实现的码率调节模块。通过验证性实验的方法,本文利用所实现的原型系统验证了所设计的两大优化策略的可行性。通过与当前通用性策略及商用策略对比发现,本文所设计的优化策略确实对流媒体传输起到了优化效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
实时接口论文参考文献
[1].朱冬娅.新上亮化工程省下过半电能[N].无锡日报.2019
[2].戴明龙.多接口智能终端的实时流媒体传输技术优化[D].北京邮电大学.2019
[3].张宇科.秦山第二核电厂实时数据与数字化系统的接口应用[J].仪器仪表用户.2019
[4].王满喜,李永成,荣辉,向海飞.基于PCIe接口的多径信道实时测量设备设计方法[J].无线电工程.2019
[5].张建平.基于运动想象脑电在线实时脑机接口系统的研究及应用[D].昆明理工大学.2018
[6].王德军.国华电力智能调度中心实时数据接口监控功能设计与应用[J].神华科技.2018
[7].魏文杰.GriDoc实时计算接口的设计与实现[D].华南理工大学.2017
[8].肖文磊,王翔宇,张鹏飞,赵罡.支持工业以太网接口的激光跟踪仪在线实时测量系统[J].智能系统学报.2018
[9].王宣方.基于运动想象实时脑机接口关键技术研究[D].天津职业技术师范大学.2016
[10].杨文豪,焦新泉,储成群.基于嵌入式操作系统VxWorks的PXI实时读写接口设计[J].仪表技术与传感器.2016