【摘 要】
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为了向智能家居控制提供底层支持,得到具有良好的稳定性和可扩展性的底层设备控制模式,加强红外学习的适用范围,优化红外数据存储和传输效率,研究了红外学习、数据压缩和控制
【机 构】
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河北工业大学控制科学与工程学院,智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心
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为了向智能家居控制提供底层支持,得到具有良好的稳定性和可扩展性的底层设备控制模式,加强红外学习的适用范围,优化红外数据存储和传输效率,研究了红外学习、数据压缩和控制通信协议.系统将底层传感器、红外学习复制等进行功能封装,通过自定义的编码协议供上层设备调用.利用波形记录法实现万能红外学习,提出了“倒梯形矢量法”用于数据压缩,可同时保障优化的压缩率和较小的算法复杂度.理论分析证明其红外数据压缩率最优可达约6.3％,系统具有可靠性强、响应速度快、可扩展性强的特点.
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