MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409724549 · doi:10.1109/icipnp62754.2023.00098

Image Transmission Circuit Design Based on Lora System

2023· article· en· W4409724549 sur OpenAlexaff
Zhiyan Lin, Tao Hong, Zhihua Chen, Michel Kadoch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueImage Processing Techniques and Applications
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceTransmission (telecommunications)Transmission systemElectronic engineeringTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, China has faced severe impacts from typhoons, ranking among the countries with the highest losses globally due to these natural disasters. Since 1972, China has prioritized the investigation of typhoon formation mechanisms, trajectory forecasting, and intensity prediction. Current research efforts have concentrated on precise typhoon detection, aiming to conduct fine direct observations within the typhoon core. This paper presents the design of a wireless image transmission circuit utilizing LoRa technology, specifically tailored for downcast sounding applications. Comprising a main control chip's minimum system, a camera module, and an RF antenna circuit, the system integrates the STM32WLE5J8 chip—the world's first microprocessor and RF subsystem two-in-one chip supporting various modulation modes, along with the low-power and compact U.S. Howe Technology OV5640 camera module. The RF antenna, designed with a PE4259 RF switch structure and filter, facilitates mode switching and mitigates clutter to a certain extent. The entire hardware design of the wireless image transmission system is accomplished within the unified design environment of Altium Designer printed circuit boards, encompassing component selection, schematic design, and PCB layout. The final product is a compact, low-power PCB board measuring 5.1cm in length and 4.7cm in width, adaptable to STM32 platform development and proficient in utilizing LoRa communication technology for image data transfer in typhoon environments—offering significant practical insights for application.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetImage Processing Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207