针对刮板输送机运行过程中张力难以有效监测的问题,设计了一种基于有限元分析的刮板输送机张力检测系统。通过分析刮板与刮板链之间的受力关系,寻找刮板与刮板链之间的张力敏感点,在若干刮板输送机刮板上嵌入应变传感器,测量刮板和链条之间弱耦合点的张力,进而获取刮板链张力分布,实现刮板输送机链条张力的动态监测。

压力检测系统的设计与实现通常涉及到硬件电路设计、信号处理、数据运算及结果显示等多个环节。51单片机由于其结构简单、成本低廉、编程方便等优点，经常被用于此类系统的设计中。在本设计中，首先利用压力传感器感应到的压力信号，这种传感器能够将外部施加的压力转换为相应的电信号。信号经过初步放大处理后，为了提高系统的测量精度和处理能力，接着使用高精度的模拟至数字（A/D）转换器将模拟信号转换为数字信号。 在数字信号处理阶段，51单片机发挥着核心作用，它负责运算处理数字信号并将其转换为LCD液晶显示屏能够识别的信息。这使得系统的输出结果可以直观地呈现在用户面前。LCD12864液晶显示屏的采用进一步提升了测量结果的准确性和读数的直观性，相比传统显示方式具有更高的精确度和更好的用户体验。 系统在初始化后还可以重设阈值，具备手动存储八个数据的能力，并支持历史数据的查询功能。此外，系统还能够对存储数据进行统计分析。在实时压力检测的过程中，预警电路持续监视系统运行状态，保证系统的稳定性和可靠性。为应对硬件本身稳定性带来的测量误差，本设计根据压力传感器的零点补偿与非线性补偿原理，设计了相应的测量硬件电路。 整体而言，这个压力检测系统具有以下特点：高精度、功能强大、成本低廉、易操作携带，以及系统电路简洁、使用寿命长、应用范围广泛等优点。该系统适合于多种需要实时压力监测和数据存储分析的场合，如工业压力监控、实验室测试、医疗器械等。 关键词包括：压力传感器、模拟/数字转换器（A/D转换器）、液晶显示（LCD12864）等，这些都构成了压力检测系统的关键技术与核心组件。

内容概要：本文详细介绍了基于Jenkins、SonarQube和SVN的代码质量扫描系统搭建与配置流程，涵盖从环境准备、工具集成到自动化任务执行的完整过程。重点包括Jenkins的安装与插件配置、SonarQube服务器的部署与令牌生成、Jenkins中SonarQube和SVN的集成设置，以及通过Pipeline脚本实现每周全量和每日增量代码扫描的自动化任务。同时，系统还支持邮件通知与日志附件发送，便于团队及时发现和处理代码质量问题。; 适合人群：具备一定DevOps基础，熟悉持续集成与代码质量管理的开发人员、测试人员及运维工程师，尤其适合1-3年经验的技术人员； 使用场景及目标：①构建自动化代码质量检测流水线；②实现代码提交后自动触发扫描并生成分析报告；③通过邮件告警提升团队对代码缺陷的响应效率； 阅读建议：建议读者按照文档步骤依次搭建环境，重点关注Jenkins与SonarQube的集成配置及Pipeline脚本的定时策略，结合实际项目进行调试与优化，以实现高效稳定的代码质量监控体系。

粮食水分含量是粮食质量的关键指标，直接影响粮食的收购、运输、储藏、加工、贸易等过程。目前在国内粮食收购时，凭手摸牙咬或者传统检测方法来判断粮食的水分，存在测定结果极不可靠、检测时间长、浪费人力物力等问题。为了快速、准确检测粮食水分，设计了基于微波的粮食水分检测系统，通过检测微波信号与被测粮食相互作用前后微波幅值、相位等变化，推算出粮食水分含量。 【基于微波的粮食水分检测系统设计】 粮食的水分含量是衡量其质量的重要标准，它对粮食的各个环节，包括收购、运输、储藏、加工和贸易等，都有着深远影响。传统的水分检测方法，如手摸牙咬或传统检测手段，存在着结果不可靠、耗时长以及人力物力浪费的问题。因此，开发一种快速且精确的检测系统显得至关重要。 微波水分检测技术应运而生，这是一种无损检测的新技术，具有高精度、宽测量范围、良好的稳定性和适应动态检测的能力。微波因为其高频率和强穿透性，可以深入粮食内部，检测到粮食的整体水分含量，而不只是表面水分。粮食中的水分，作为极性分子，在微波场中会极化，从而对微波的吸收、反射等性质产生显著变化，这就是微波水分检测的基础。相较于电容法和电阻法等传统方法，微波检测具有更高的准确性和通用性，适合不同厚度和密度的粮食检测。 系统设计方面，基于微波的粮食水分检测系统主要由微波发生器、微波传感器天线、温度传感器、检测控制器以及分析处理单元组成。微波发生器工作在10.5 GHz频率，传感器通常采用透射式检测，确保能够穿透较厚的物料。隔离器用于防止反射信号影响源信号的稳定性，检波器则将微波信号转化为电信号，通过检测控制器进行放大、滤波和A/D转换，最终通过串行总线与计算机进行数据交换，实现实时数据显示和数据分析。同时，系统会结合温度传感器的数据进行温度补偿，以提升检测精度。 硬件设计中，检测控制器是核心部分，包括放大滤波电路、A/D转换器、微控制器、键盘、LCD显示和串行总线接口。微波传感器的信号经过处理后，由A/D转换器转化为数字信号，然后在LCD上实时显示水分含量。键盘接口允许用户进行参数设置和水分标定，串口则负责与计算机的数据通信。微控制器选择Microchip公司的PIC18F6527，具有低功耗、高抗干扰能力及丰富的外围接口。A/D转换器AD7806提供高分辨率的采样，确保检测精度。系统采用5 V工作电压，采用光电隔离减少外部干扰，增强系统可靠性。 软件设计包括数据采集、水分值标定、水分值推算、系统灵敏度调节和显示模块。系统灵敏度的调整使得该检测系统能够适应不同的粮食种类和状态，优化检测效果。 基于微波的粮食水分检测系统设计旨在解决传统检测方法的不足，通过微波技术实现快速、准确的水分测定，有助于提高粮食产业的效率和准确性，保障粮食的质量安全。

本文档介绍了基于YOLOv11模型的安全帽检测系统的开发，旨在识别各种颜色的安全帽。文中涵盖了使用ONNX格式的模型、Tkinter制作的用户界面以及一系列辅助功能如数据增强的方法、置信度调整等细节，并提供了从环境搭建到最终实现的整体指导和代码示例。此外还涉及系统未来的改进步骤。该系统不仅具备良好的鲁棒性和实用性，并且具有很强的灵活性和扩展性。 适合人群：具有基本编程背景并对机器学习尤其是计算机视觉感兴趣的研究人员和从业者。 使用场景及目标：适用于工地上各类环境中对工作人员佩戴情况的有效监测，旨在提高施工场所的安全管理效能；同时也适用于研究人员学习YOLOv11及相关检测技术。 其它：系统在未来有望发展成为实时监控系统，并支持多任务处理，进一步增加其实用价值。

基于单片机的便携式人体健康指标检测系统设计 本资源总结了一种基于单片机的便携式人体健康指标检测系统设计。该系统能够测量和监控人体多种健康指标，包括心率、血压、血氧饱和度等。 关键技术点 1. 单片机的选择：AT89C51、STC89C52等单片机的选用可以满足系统的需求。 2. 传感器的选择：心率传感器、血压传感器、血氧饱和度传感器等的选择对系统的准确性至关重要。 3. 数据采集、处理和传输技术：系统需要使用数据采集、处理和传输技术来实现系统的功能。 4. 嵌入式数据库技术：将测量数据存储在内置的存储器中，以便后续分析和处理。 系统设计 系统主要由传感器模块、单片机模块、显示模块和电源模块组成。传感器模块负责采集人体健康指标数据，如心率、血压、血氧饱和度等。单片机模块负责处理和传输采集到的数据，并控制整个系统的运行。显示模块用于显示测量结果和提示信息。电源模块则为整个系统提供电力。 实验结果 实验结果表明，该系统能够准确测量心率、血压和血氧饱和度等健康指标，且响应时间较短，满足了实时监测的要求。 结论 本文设计的基于单片机的便携式人体健康指标检测系统具有便携、实时、准确等优点，能够满足人们对健康监测的需求。该系统的性能受到多种因素的影响，如传感器的精度、单片机的处理能力、数据传输速率等。 影响因素 1. 传感器的精度：传感器的精度对系统的准确性至关重要。 2. 单片机的处理能力：单片机的处理能力对系统的实时性和准确性有着重要影响。 3. 数据传输速率：数据传输速率对系统的实时性和准确性有着重要影响。 优化和改进建议 1. 选择更先进的传感器和技术，以提高测量精度。 2. 优化算法和程序，提高数据处理效率。 3. 采用更快速的数据传输方式，以缩短响应时间。 应用前景 基于单片机的便携式人体健康指标检测系统具有良好的应用前景，有望在家庭、医院、健身房等场所得到广泛应用。

用光源、 USB 摄像头、 LabVIEW 构建一个视觉检测系统，采集 PCBA 图像，并检测电解电容元件的极性是否插反。 从 USB 摄像头捕获 PCBA 图像， 保存图像（保存为 PNG 图片）， 制作电容元件模板，并在线实时检测。 制作电容元件模板后保存模板图像（保存为 PNG 图片） 和电容元件的位置、 内外圆半径、极性方向等信息（保存为二进制文件*.dat）。 利用 Hough 变换测量电容元件顶视图的内外圆半径和圆心，为图像定位做准备。

内容概要：本文档为通信224班闫梓暄同学撰写的数字信号处理综合实验报告，主要内容涵盖DTMF信号的产生、检测及频谱分析。实验目的是培养利用数字信号处理理论解决实际问题的能力，重点介绍了DTMF信号的原理、产生方法、检测方法以及戈泽尔算法的应用。实验内容包括：①选择按键‘8’，产生DTMF信号并进行滤波处理；②设计并验证基于戈泽尔算法的DTMF信号频谱分析函数；③基于MWORKS平台设计DTMF信号检测程序，判断按键并显示；④扩展实验中模拟电话拨号，生成含噪声的DTMF信号串，并通过滤波和阈值判断恢复按键信息；⑤利用Matlab AppDesigner设计16键电话拨号界面，实现信号产生、检测及结果显示。; 适合人群：具备一定数字信号处理基础，对DTMF信号处理感兴趣的本科生或研究生。; 使用场景及目标：①理解DTMF信号的工作原理及其在电话系统中的应用；②掌握戈泽尔算法用于特定频率成分的DFT计算；③学会使用MWORKS和Matlab进行信号处理实验设计与仿真；④提高在高信噪比环境下信号检测和分析的能力。; 其他说明：实验报告详细记录了实验步骤、代码实现及结果分析，提供了丰富的参考资料，有助于读者深入理解数字信号处理的基本概念和技术。报告强调了编程技巧，如全局变量的使用、ASCII码与字符间的转换等，为后续学习和研究打下坚实基础。

本课题通过深入调研，通过访谈老年人和一些老年人疾病的医学专家，尤其是老年人认知相关问题的一些专家，提出可以利用一些测评试卷来体现老年人的认知水平，只要根据一些心理方面的特点精细设计题目，就可以通过题目发现老年人群体中可能存在的认知问题。经过分析，确定了系统的主要内容包括用户管理、评测卷管理、评测试题管理、评测答题管理、评价结果展示等，系统可以根据用户录入的评价试题设定内容完成用户答卷的答案解析，并最终计算这个评价的最终分数，从而给一个评价的结果。系统最终可以把这个结果展示给用户。经过测试，系统达到了建设目标。

内容概要：该文档介绍了使用YOLOv11与OpenPose相结合来开发的一个摔倒姿态识别系统的设计与实现细节。系统主要特征体现在高速精准检测物体及人体姿态的能力上，同时还通过数据增强等方式提升了模型性能，在软件界面上也实现了易用性和人性化设置。 适用人群：面向计算机视觉领域的研究和开发者以及对图像分析有兴趣的专业技术人员。 使用场景及目标：适用于老年人照护中心、医院等公共场所的安全监视系统，能够在人发生摔倒的情况下快速作出反应。 其他说明：提出了未来的改进方向如集成智能警报和实时摄像头检测等功能模块以拓展系统实用价值。