一、微处理器结构说明（论文文献综述）
皮义强[1]（2021）在《低功耗微处理器电源管理系统的设计与实现》文中研究指明进入21世纪以来,伴随着信息产业的迅速发展,如消费电子、汽车电子、运动健康、智能家居等新兴领域如雨后春笋般出现,带来了层出不穷的智能化、信息化的产品,这些变化给微处理器这一传统控制设备带来了新的生机与活力,其市场需求正逐年上升。同时,市场也对微处理器提出了新的需求:低功耗指标,并且随着市场的发展,这个指标没有最低只有更低。低功耗已经成为微处理器发展的主要趋势和微处理器设计的重要目标。在这种背景下,本文对微处理器中进行功耗管理的电源管理系统进行了研究。论文首先从微处理器的应用场景着手,剖析了不同应用场景的特点,完成了以阶梯式功耗管理为核心的多工作模式设计。微处理器被划分为四个性能、功耗各不相同的可配置工作模式,在此基础上,结合微处理器的整体结构,提出了电源管理系统的设计实现方案,运用多电源域、电源门控等技术对微处理器的电源网络进行设计,通过在工作模式和停止模式下使用不同效能的LDO来优化低功耗模式下的功耗表现,设计了电源管理模块实现对系统状态变化和电源信号的全方位控制。对于系统中的时钟信号,本文设计了树状结构的时钟网络,并使用时钟管理模块对所有时钟门控、时钟分频进行管理,同时,针对电源管理模块时钟频率过低带来的模式唤醒时间较长的问题,设计了一个逻辑简单的时钟切换电路,将电源管理模块的时钟源在不同状态下进行切换,提高了微处理器的有效运行速度。本文根据软硬协同验证策略,对本文微处理器及电源管理系统进行了完备的功能验证,论证了设计的正确性,最终的回片功耗测试结果显示,微处理器在常规工作模式下功耗为22u A/MHz,停止模式下为1.8u A,待机模式下为50n A,各个模式之间有着明显的功耗梯度,同其他低功耗类型的微处理器相比,可以看出本文微处理器的低功耗指标已经接近或达到了市场最先进水平,证明所设计的电源管理系统有着较好的低功耗优化效果。
黄炎[2]（2021）在《野外训练计算机辅助系统的研究》文中指出野外训练是提升部队士兵体能和战斗力的重要方式,对于建立强军强国的部队具有重要意义。计算机辅助训练技术的应用,对军事训练过程中的士兵信息管理、训练方案的实施、士兵运动状态的检测、保障训练过程安全等方面,都有非常实际的意义。计算机辅助训练的关键是训练场所士兵训练的实时数据采集,对运动形态的模式识别。野外训练的地理环境复杂,包括山林、湖泊等;训练时间段不定,白天夜晚都有训练任务;训练场景多样,会放置形状各异的障碍物;参训人员数量较多,人员之间经常互相遮挡。这些因素对于基于图像处理技术的运动形态模式识别、全天候使用存在一定的难度,某种程度上应用受限。野外训练中采用传感器技术采集士兵的各项运动参数,对上述提到的各种复杂情况,是一种有效的实施方法,可以满足野外训练的各种情况。人体装备的传感器不受白天黑夜的影响,周边的障碍物和人员的重叠不会影响传感器的数据。根据野外训练的特殊场合,本文研究的野外训练计算机辅助系统,信息采集和运动模式识别主要基于传感器技术。论文主要做了以下几方面的工作:1)分析系统的功能需求,给出系统设计方案,由用户单元模块、上位机接口和计算机三部分组成系统。用户单元模块是可穿戴式设备,由部位数据采集单元和数据汇总单元组成,采集每一个士兵装备的传感器运动信息并发送出去;上位机接口接收单元模块用于接收和存储多个训练士兵发送的数据,向计算机发送数据;计算机实现对数据的处理。确定用户单元模块内部信息采用无线通信方法、用户单元模块和上位机接口单元模块采用LoRa通信方法、上位机接口单元模块和计算机采用LAN通信方式。2)根据系统设计方案,对加速度传感器、大气压传感器、定位传感器、无线通信模块、PHY芯片和微处理器等选型、确定接口电路。完成原理图设计、PCB布局和硬件电路制作。3)上位机接口部分的软件设计。在嵌入式处理器中通过移植Free RTOS设计一个数据管理存储系统,对上位机接口中的Flash,单元索引为每个用户单元模块保存识别信息以及现场工作数据,对Flash的数据采用FAT管理,单元的运动信息包括GPS位置、高度、步数及运动类型,用结构体的形式保存到单元信息。另外用三个线程分别实现以太网通信、LoRa通信管理和运动数据运算。4)部位数据采集和数据汇总单元的软件设计,对大气压传感器和加速度传感器的实时数据进行分析,根据加速度传感器的数据变化规律,控制传感器的转换速率。检测在设备不使用的情况下,关闭大气压传感器。以满足穿戴设备节能低功耗的需求。微处理器通过串口的RX端口接收北斗定位信息,由于通信数据速率高,USART采用DMA工作模式接收北斗数据。对LoRa模块的协议栈进行移植。LoRa的SPI同样采用DMA通信方式。通过DMA控制,可以大幅降低微处理器的负荷。
柒文杰[3]（2021）在《基于实时功率预算的微处理器高能效比算法》文中研究表明随着集成电路的特征尺寸的降低,更高的集成密度带来了更高的功率密度,由于芯片散热的限制,多核众核微处理器终于进入了暗硅的时代。暗硅时代有两个突出的问题,一个是如何在安全阈值温度下实现性能的最大化,还有一个是如何优化多核芯片的能效比。多核芯片的能效比优化问题的难点在于,随着集成电路特征尺寸的下降,静态功率的比重在总功率中的比重逐渐增加,因此以往忽略静态功率或者以常数去考虑静态功率的做法便行不通了。而且由于静态功耗的热敏感性,在求解这样一个问题的时候就不可避免得引入热模型,而多核芯片的任意给定点的温度受到工作负载分配情况和任务负载的强度等多方面问题的影响,因此直接求解这样一个问题是非常复杂甚至于不可解的。在上述的基础上,本文便提出了一种考虑了静态功率和温度以及工作电压非线性关系的多核微处理器能效比优化算法,本算法主要通过建立精确的静态功率模型,而且为了求解多核芯片的温度耦合效应,还建立了热模型,性能模型等模型,将涉及到的多个参数结合在一起构成一个有机的整体,最后通过梯度下降算法进行求解。为了证明本文提出算法的适用性和正确性,本文还通过蒙特卡洛扫描算法计算该算法计算出来的能效比在所有可能存在分布中的位置,最后实验结果表明,在可接受的耗时内,本文中提出的算法能够精准的求解多核微处理器能效比优化这一问题。由于频率和功率存在对应关系,而本文中的热管理相关仿真通常以功率作为管理条件,因此也可以通过计算功率预算的方式来调整能效比状态。
徐浩然[4]（2020）在《大气污染物的监测及预警系统的设计与实现》文中研究说明近年来,大气污染日益严重,其中臭氧污染尤为突出,臭氧污染会对人们身体健康和生态环境产生危害。作为治理大气环境污染的首要步骤,实时监测和有效预测大气污染物的变化对环境保护工作和人们的日常生活具有十分重要的意义。目前国内气象站的测量仪器体积庞大、维护困难且数据展示繁琐,针对上述问题,本文设计了一套大气污染物监测预警系统,并构建基于改进遗传粒子群优化（GA-PSO）算法的BP神经网络臭氧浓度预测模型。大气污染物监测预警系统由硬件和软件两部分组成,首先设计数据采集电路实现对污染物浓度数据和相关气象数据的采集,设计微处理器电路处理采集后的数据,通过NB-Io T通信模块进行数据传输。然后编写监测节点设备相关软件程序、接入并配置云平台、搭建Web服务器最终实现数据和信息的展示。最后通过系统测试和数据对比分析,系统所监测数据的相对误差在5%以内,验证了所设计的大气污染物监测预警系统的准确性。针对传统物理模型难以预测短期近地面臭氧浓度的问题,本文提出一种改进GA-PSO算法优化BP神经网络参数,并构建基于改进GA-PSO-BP神经网络臭氧预测模型。使用某地区国家气象站历史数据作为样本代入模型进行训练,得到了较好的预测效果并通过对比证明改进GA-PSO-BP臭氧浓度预测模型优于传统GA-PSO-BP臭氧预测模型。
叶成俊[5]（2020）在《基于蓝牙通信的影视LED灯的研究与设计》文中研究指明经济和文化产业的快速发展带来了对影视LED灯的大量需求,开发一款具备多种灯光模式功能和无线通信的影视LED灯数字控制器具有很高的市场价值。论文首先介绍了影视LED灯的研究背景和意义,对影视灯光和影视行业以及影视灯光源的发展进行描述;介绍了课题的国内外研究现状,对LED灯控制系统的研究和影视LED灯国内外发展现状进行描述。然后基于影视LED灯系统的功能需求和硬件需求,对影视LED灯进行系统架构设计并阐述了系统的工作原理。从目前影视LED灯对微处理器的要求考虑,确立了以32位的芯片作为微处理器芯片;从目前市场占有率和开发成本考虑,选择Android作为上位机的系统开发平台;从光的均匀性考虑选择恒流驱动方案;从低功耗和传输稳定以及成本考虑,选择蓝牙4.2无线通信方案。紧接着针对影视LED灯的需求进行了系统硬件电路的设计,包括LED驱动模块电路、微处理器模块电路、蓝牙模块电路和电源模块电路。再然后介绍了系统软件部分的设计与开发,包括Android端界面的设计,微处理器软件程序的设计和通信协议的设计。最后对影视LED灯系统进行测试和结果分析,包括硬件测试、软件测试和整体显示效果测试,测试结果显示能够全部实现预期功能。显示屏能够正确显示影视LED灯的功能和参数,Android端应用程序和影视LED灯能够正常的连接、通信,实现对影视LED灯的控制,进行色温模式调节、色彩模式调节和特效模式调节等。同时通过控制面板的按键和EC11开关编码器也可以实现功能之间的转换和参数调节。影视LED灯实现2800K到10000K色温全面可调、0到360°色彩全彩显示和预设多种滤镜和灯光特效等功能。论文设计的影视LED灯能够满足市场的需求,带来不错的经济效益。
卢谆[6]（2020）在《微处理器中低功耗直接存储器访问模块的设计》文中研究说明直接存储器访问（Direct Memory Access,DMA）是所有现代微处理器（Microcontroller Unit,MCU）的重要模块。DMA支持不同传输速度的硬件装置之间的交互,而此交互不必依赖于CPU（Central Processing Unit）的中断负载进行。否则,CPU将需要从来源把每一个运行程序的资料和数据拷贝到缓存器中,然后再把它们写回到一个新的目的地址中,在这段时间内,CPU将无法正常进行其他的工作,采用DMA来进行数据传输,可以减少CPU的工作量,提高微处理器的系统效率。本文设计了一种具有较强数据搬运功能的DMA,每个通道最多一次可支持216个数据传输;支持数据的位宽不对等传输,源地址数据和目的地址数据均可配置成8bits、16bits、32bits;通道优先级包括固有优先级和软件配置优先级,固有优先级从通道1到通道7逐渐递增,软件可配置优先级多达四种:低,中,高,非常高;数据搬运方向包括三种:存储器到存储器、存储器到外设、外设到存储器。并在DMA的设计完成后,对DMA进行功耗上的改进,引入时钟门控技术,在很大程度上降低了DMA在数据传输过程中所需要产生的功耗。应用Keil微控制器开发套件编写测试程序,对模块进行了设计功能验证。并在VCS上完成仿真验证,确认了DMA模块各种模式下的数据搬运无误。应用synopsys公司的Prime Time软件进行了功耗分析,将D M A模块在有无引入时钟门控的区别下,对搬运同一批数据时所产生的功耗进行对比。结果显示,引入时钟门控技术的DMA动态功耗下降了3 1.9%。对提高M C U的系统效率以及降低M C U的功耗都具有比较重要的意义。
许志鹏[7]（2019）在《基于RISC-V处理器的硬件木马设计与植入研究》文中认为硬件木马是针对信息系统的新型攻击武器,直接攻击集成电路本身,现有的上层信息安全措施对其无效,目前的集成电路设计制造流程也无法防御其植入。微处理器作为信息系统的核心芯片,是承受硬件木马攻击的脆弱节点。开展微处理器硬件木马设计与植入研究,既是硬件木马检测和应对策略研究的基础,也有助于推进研制和开发信息域中具有战略制高点意义的装备和技术,对下一代信息安全系统的开发和部署至关重要。然而,现有公开的硬件木马设计大多较为简单原始,未对硬件木马进行隐蔽优化设计,也鲜有根据微处理器特点进行专门的植入研究。这无法充分反映硬件木马的严重危害和开源微处理器所面临的安全威胁,难以满足信息安全系统研发的需求。针对上述问题,论文以RISC-V指令集架构微处理器为研究重点,根据提出的硬件木马模型和隐蔽优化设计策略进行了十种硬件木马的设计植入和实验验证,并将其中两种硬件木马在一款RV32 SoC芯片中进行了流片实现。论文首先在分析现有软件木马模型、硬件木马模型和微处理器硬件木马属性的基础上,提出了形式化描述的PHTMT微处理器硬件木马模型。随后,在分析RISC-V指令集微处理器设计特点、应用场景、攻击意图、可控资源等的基础上,进行硬件木马攻击可行性分析,确定攻击点,构建了RISC-V处理器的攻击模型。然后,论文在对现有硬件木马设计和新型检测方法归纳分析的基础上,提出了四条躲避检测的设计策略。其中,针对传统功能检测,通过处理器指令序列和特殊节点构建木马锥降低触发概率;针对未使用电路检测,通过触发条件拆分、门级网表优化和使用特殊结构提高测试覆盖率;针对等价性检测,利用原始设计中无关项加以躲避;针对侧信道检测,利用原始设计资源和后端时序优化降低侧信道影响。最后,论文根据攻击模型和设计策略在一款RV32 SoC芯片中设计植入了十种硬件木马。其中,通过干扰ALU运算数据通路、强制模块复位进行功能破坏;通过特权提升进行信息窃取;通过干扰分支预测机制降低处理器性能;通过干扰处理器休眠进行功耗攻击。论文通过软件仿真和FPGA板级测试对设计进行了验证,结果表明硬件木马均能实现预期功能,设计策略能够有效躲避检测,且面积、功耗和延迟影响较小。最后,将其中两种硬件木马植入一款SoC在SMIC 55nm工艺下进行了流片并测试成功。对于进一步认识微处理器硬件木马攻击实现机理,警示开源处理器使用安全,促进硬件木马检测与防御技术研究具有一定价值。
王艳震[8]（2019）在《基于BOOM超标量处理器可配置参数的性能优化研究》文中进行了进一步梳理随着集成电路工艺技术的高速发展以及日益复杂的微处理器设计需求,研究人员必须最大限度地缩短微处理器的设计周期。由于指数级增大的设计空间、越来越高的设计复杂度以及长时间运行的工作负载,在较短的设计时间内进行处理器的设计空间探索（DSE）工作变得越来越困难。处理器研究人员通常采用典型的搜索优化技术来加速设计空间探索,如模拟退火算法、遗传算法等。即使这些技术可以一定程度上加快设计空间探索的速度,仍然需要消耗大量时间进行DSE。其主要原因是典型的搜索优化技术无法理解处理器内不同参数之间如何影响处理器的性能,仅将处理器系统作为一个“黑盒子”。因此如何加快处理器体系结构设计空间探索工作变得尤为重要。本文提出了基于关键性分析模型驱动模拟退火算法进行处理器设计空间探索的方法（CDSA-DSE）。首先将关键性驱动的扰动信息作为模拟退火算法的随机扰动,为模拟退火算法提供当前设计点临近区域的局部信息。然后提出了超标量设计空间的修剪策略以缩小待探索设计空间的范围。最后具体介绍了关键性分析模型,并在其中加入了超标量处理器核心部件发射队列的模型。关键性分析模型与模拟退火算法相结合可以有效地加速DSE。此外,本文还将该方法应用于超标量处理器BOOM,然后对BOOM进行基于时序的结构优化以提升其主频性能,分别优化了BOOM的译码、寄存器重命名阶段以及定点执行单元乘法模块,优化了加载/存储单元内缓存页表失效处理机制、访存序列失败检测机制,以及取消了原子指令堵前堵后的特性。对于基准测试程序SPEC CPU 2006,CDSA-DSE获得最佳性能配置参数的速度要比仅使用模拟退火算法平均快2.1倍。通过改变DSE起点和设计空间大小的敏感性研究也表明CDSA-DSE优于仅采用模拟退火算法的DSE。本文基于SMIC 40nm工艺对BOOM结构优化前后进行逻辑综合,仿真结果表明BOOM面向应用程序的性能降低4.46%的情况下,最坏条件工艺角下其主频提升14.2%。以上结果表明,本设计满足BOOM处理器性能优化的设计指标要求。
寸怡鹏[9]（2019）在《面向轨道交通的低功耗无线传感器网络研究与实现》文中认为利用无线传感器网络对列车健康状况进行监测是保证其安全运行的重要措施。然而,多数车厢难以提供稳定的电源,部分传感器节点完全依赖电池供电,导致电池更换成本高、电量有限等问题。利用能量收集技术设计传感器节点是一种有效的应对方法。但由于能量收集速率缓慢,节点在实现组网和传输的过程中仍需降低功耗。此外,车厢中传感器节点间需通过多跳路由的方式传输数据,可能造成部分节点负载过重的问题,进而引发网络瘫痪,严重影响网络的传输效率和稳定性。针对上述问题,结合轨道交通应用场景,本文开展了低功耗无线传感器网络的设计与实现工作,具体包括以下三个方面:首先,设计了低功耗无线传感器网络。分析了应用场景对低功耗无线传感器网络提出的需求,提出了相应的解决思路。针对低功耗无线传感器节点,设计了振动能量收集器、稳压电路、双电源方案和自动切换电路,对微处理器、加速度计和射频模块进行了选型;针对低功耗无线传感器组网方案,分析了组网场景,设计了相应的网络拓扑、网络报文、中继节点选择方案和节点组网运行流程,根据节点任务对超帧时隙进行了分配。其次,实现了低功耗无线传感器网络。针对低功耗无线传感器节点特点,分配了微处理器的管脚,实现了微处理器与外部模块间的通信,介绍了软件执行流程、任务调度系统、硬件驱动和低功耗功能的主要函数;针对低功耗无线传感器组网方案,采用了可控性更高、实时性更好的时分多址通信技术,定义了网络报文,实现了超帧时隙任务、超帧时隙同步、网络报文解析流程、单时隙无线收发流程、节点组网运行流程和中继节点选择方案。最后,对低功耗无线传感器网络进行了测试,包括节点和组网方案的测试。给出了节点的能量收集速率、不同工作状态下电量消耗速率以及组网方案中涉及到的功能流程。对于节点测试,结果表明振动能量收集器在保证节点工作的同时具有较快的能量收集速率。对于组网方案测试,验证了节点授时、中继节点选择、中继节点更换以及数据传输的功能,有效解决了节点能量受限的问题,在可靠传输数据的前提下保证了节点间的能耗均衡。低功耗无线传感器网络还未部署在实际的列车环境中,后续将完成部署并采集大量振动数据,利用机器学习算法模型进行分析,实现故障的实时诊断。
宫文天[10]（2019）在《大型户外广告牌结构安全监测系统研究与开发》文中研究说明大型户外广告牌是一种在露天或公共场所中,由广告面板、柱身与地基组成的传递广告信息的户外媒体,具有视觉冲击力强、到达率高、千人成本低等特点。大型户外广告牌是一种特殊的高耸悬臂构筑物,极易受到外界风荷载的影响,导致倾斜甚至坍塌,因此对其进行结构安全监测显得尤为重要。此外,随着广告牌规模不断增加、使用范围逐步扩大,监管部门也需要记录更多的监测数据,以确保能及时掌握这些广告牌的安全状态。导致广告牌倾斜、坍塌等安全故障的影响因素主要包括设计不合理、施工质量差、未定期检查保养、突发自然状况如台风等。然而,目前对于大型户外广告牌的监测多采用人工现场设备检测方法,周期时间长、人力物力资源消耗大,无法做到全天候实时监测并对存在安全隐患的广告牌进行预警。本文针对大型户外广告牌结构安全监测问题,提出了一种基于多传感器数据融合的姿态与倾斜角的监测方案,制定了一套基于倾斜角和风速等级的预警策略,设计并实现了大型户外广告牌结构安全监测系统。大型户外广告牌结构安全监测系统分为以STM32微处理器为核心的下位机系统和基于QT GUI框架的上位机系统两部分。为保证系统能够满足监测广告牌安全的要求,本文分别从功能和非功能两方面对系统需求进行了分析。然后,本文着重对系统进行了设计与实现。对于下位机系统,本文从系统结构、器件选型、硬件电路、PCB板等方面进行了设计,从开发环境、代码组织、姿态获取、风速获取、位置获取、无线数据传输、预测警告等方面进行了实现。对于上位机系统,本文从架构、数据库、功能模块、安全性等方面进行了设计,从开发环境、代码组织、3D模拟姿态、地图定位、历史数据显示等方面进行了实现。最后,本文对系统的功能和非功能进行了测试。测试效果表明,本文开发的监测系统能够满足实时监测、准确判断、预测警告大型户外广告牌的要求,解决监测大型户外广告牌结构安全的问题。
二、微处理器结构说明（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、微处理器结构说明（论文提纲范文）
（1）低功耗微处理器电源管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 低功耗设计方法 |
| 2.1 功耗源 |
| 2.1.1 动态功耗 |
| 2.1.2 静态功耗 |
| 2.2 降低功耗的方式 |
| 2.3 低功耗设计方法 |
| 2.3.1 系统级低功耗优化技术 |
| 2.3.2 结构级低功耗优化技术 |
| 2.3.3 寄存器级功耗优化技术 |
| 2.3.4 逻辑级低功耗优化技术 |
| 2.3.5 晶体管级低功耗优化技术 |
| 2.4 低功耗的EDA实现 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 微处理器平台搭建 |
| 3.1 微处理器总体架构 |
| 3.1.1 系统框架 |
| 3.1.2 ARM CORTEX-M0+内核简介 |
| 3.2 多工作模式方案设计 |
| 3.3 电源网络设计 |
| 3.3.1 基于系统结构与工作模式的电源域规划 |
| 3.3.2 网络完整性设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 电源管理系统的设计 |
| 4.1 电源管理系统功能与结构 |
| 4.2 电源管理模块设计 |
| 4.2.1 模式切换控制设计 |
| 4.2.2 电压调整设计 |
| 4.2.3 程序加载设计 |
| 4.2.4 电源管理模块的控制寄存器 |
| 4.3 时钟管理模块的设计 |
| 4.3.1 时钟网络设计 |
| 4.3.2 时钟源切换设计 |
| 4.3.3 电源管理模块的时钟优化设计 |
| 4.3.4 时钟管理模块的控制寄存器 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 仿真验证与功耗分析 |
| 5.1 仿真验证平台 |
| 5.2 功能仿真 |
| 5.2.1 验证的功能点提取 |
| 5.2.2 程序设计及仿真结果 |
| 5.3 功耗评估 |
| 5.3.1 基于PTPX工具的功耗分析准备 |
| 5.3.2 功耗结果 |
| 5.4 实测功耗与对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）野外训练计算机辅助系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 系统设计分析 |
| 2.1 系统功能分析 |
| 2.1.1 功能需求 |
| 2.1.2 性能需求 |
| 2.2 系统设计方案 |
| 2.3 近距离无线传输技术方案 |
| 2.4 远距离无线技术方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 用户单元模块硬件设计 |
| 3.1 部位数据采集单元硬件系统设计 |
| 3.1.1 功能分析和硬件结构 |
| 3.1.2 加速度模块选型及电路设计 |
| 3.1.3 高度模块选型与电路设计 |
| 3.1.4 2.4G通信模块选型及电路设计 |
| 3.1.5 微处理器选型及电路设计 |
| 3.1.6 电源电路设计 |
| 3.2 数据汇总单元硬件设计 |
| 3.2.1 功能分析和硬件结构 |
| 3.2.2 北斗定位模块选型及电路设计 |
| 3.2.3 LoRa模块选型及电路设计 |
| 3.2.4 微处理器选型及电路设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 上位机接口硬件设计 |
| 4.1 功能分析和硬件结构 |
| 4.2 微处理器选型及电路设计 |
| 4.3 外围存储模块选型及电路设计 |
| 4.4 LAN模块选型及电路设计 |
| 4.5 网络连接接口选型及电路设计 |
| 4.6 电源电路设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 接口部分软件设计 |
| 5.1 数据管理系统结构 |
| 5.1.1 单元索引 |
| 5.1.2 FAT管理 |
| 5.1.3 单元信息 |
| 5.2 数据管理系统工作 |
| 5.2.1 数据初始化 |
| 5.2.2 数据保存 |
| 5.2.3 数据读取 |
| 5.3 接口设备系统工作 |
| 5.3.1 以太网通信线程 |
| 5.3.2 LoRa通信线程 |
| 5.3.3 运动数据运算线程 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 部位数据和数据汇总单元程序设计 |
| 6.1 部位数据采集单元软件设计 |
| 6.1.1 2.4G通信模块控制 |
| 6.1.2 加速度传感器与大气压传感器 |
| 6.2 数据汇总单元软件设计 |
| 6.2.1 北斗定位模块数据的读取 |
| 6.2.2 LoRa通信 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果目录 |
| 致谢 |
（3）基于实时功率预算的微处理器高能效比算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 微处理器实时能效比优化相关技术简介 |
| 2.1 多核微处理器芯片结构 |
| 2.2 多核微处理芯片功率模型 |
| 2.2.1 动态功率模型 |
| 2.2.2 静态功率模型 |
| 2.3 多核微处理器热模型 |
| 2.3.1 热模型理论建立基础 |
| 2.3.2 多核微处理器热模型建立方法 |
| 2.4 动态电压频率调整技术 |
| 2.5 暗硅芯片和能效比优化 |
| 2.6 含有静态功率模型的仿真技术 |
| 2.7 优化问题求解方法 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 多核微处理器高能效比功率预算算法技术 |
| 3.1 能效比定义 |
| 3.2 多核微处理器能效比特性分析 |
| 3.3 建立优化目标 |
| 3.4 多核微处理器高能效比优化 |
| 3.5 梯度下降求解优化目标 |
| 3.6 多核微处理器高能效比优化总流程 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 实验结果 |
| 4.1 实验配置 |
| 4.2 能效比优化算法展示 |
| 4.3 能效比优化算法瞬态结果展示 |
| 4.4 静态功耗占比对算法的影响 |
| 4.5 算法耗时展示 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）大气污染物的监测及预警系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 系统相关技术分析 |
| 2.1 物联网技术 |
| 2.2 NB-IoT技术 |
| 2.2.1 NB-IoT技术简介 |
| 2.2.2 NB-IoT技术特点 |
| 2.3 传感器技术及原理 |
| 2.3.1 粉尘激光传感器 |
| 2.3.2 电化学气体传感器 |
| 2.4 神经网络技术 |
| 2.4.1 神经网络简介 |
| 2.4.2 BP神经网络 |
| 2.4.3 BP神经网络特点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 大气污染物监测系统设计 |
| 3.1 系统总体结构 |
| 3.2 系统硬件设计 |
| 3.2.1 系统硬件总体结构 |
| 3.2.2 电源模块设计 |
| 3.2.3 传感器电路设计 |
| 3.2.4 数据处理模块电路设计 |
| 3.2.5 NB-IoT模块电路设计 |
| 3.3 系统软件设计 |
| 3.3.1 系统软件总体结构 |
| 3.3.2 系统监测节点软件设计 |
| 3.3.3 云平台接入及配置 |
| 3.3.4 Web服务器设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于改进GA-PSO-BP神经网络的臭氧浓度预测 |
| 4.1 神经网络优化算法 |
| 4.1.1 遗传算法 |
| 4.1.2 粒子群优化算法 |
| 4.1.3 改进遗传粒子群优化算法 |
| 4.2 改进GA-PSO-BP神经网络预测模型 |
| 4.2.1 改进GA-PSO算法优化BP神经网络 |
| 4.2.2 构建改进GA-PSO-BP神经网络臭氧预测模型 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 系统测试及数据分析 |
| 5.1 系统功能测试 |
| 5.2 系统监测数据对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| 致谢 |
（5）基于蓝牙通信的影视LED灯的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 影视灯光与影视行业 |
| 1.1.2 影视灯光源的发展 |
| 1.2 课题国内外研究现状 |
| 1.2.1 LED灯控制系统的研究 |
| 1.2.2 影视LED灯国内外发展现状 |
| 1.3 论文主要工作和章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 系统分析与方案设计 |
| 2.1 需求分析 |
| 2.1.1 影视LED灯功能需求 |
| 2.1.2 影视LED灯硬件需求 |
| 2.2 系统总体设计 |
| 2.2.1 系统架构设计 |
| 2.2.2 系统工作原理 |
| 2.3 系统方案选择 |
| 2.3.1 硬件方案 |
| 2.3.2 移动操作系统方案 |
| 2.3.3 LED驱动方案 |
| 2.3.4 无线通信方案 |
| 2.4 本章小节 |
| 第3章 系统硬件电路设计 |
| 3.1 电源模块设计 |
| 3.1.1 AC-DC模块 |
| 3.1.2 DC-DC电路 |
| 3.2 微处理器模块电路设计 |
| 3.2.1 微处理器芯片简介 |
| 3.2.2 微控制器最小系统 |
| 3.3 LED驱动模块电路设计 |
| 3.3.1 LED驱动芯片选型 |
| 3.3.2 TPS92640驱动器设计 |
| 3.4 蓝牙模块 |
| 3.4.1 蓝牙模块简介 |
| 3.4.2 蓝牙模块连接方式 |
| 3.5 本章小节 |
| 第4章 软件设计 |
| 4.1 Android端应用程序设计 |
| 4.1.1 Android相关技术介绍 |
| 4.1.2 Android端界面的设计 |
| 4.2 微处理器软件程序设计 |
| 4.2.1 主程序设计 |
| 4.2.2 色彩调节算法设计 |
| 4.2.3 色温调节算法及优化 |
| 4.3 通信协议的设计 |
| 4.3.1 色温功能协议数据域参数 |
| 4.3.2 色彩功能协议数据域参数 |
| 4.4 本章小节 |
| 第5章 系统测试与结果分析 |
| 5.1 硬件测试 |
| 5.1.1 硬件测试开发工具 |
| 5.1.2 硬件实物图 |
| 5.1.3 硬件模块测试 |
| 5.2 软件测试 |
| 5.2.1 蓝牙通信测试 |
| 5.2.2 应用软件功能测试 |
| 5.3 整体显示效果测试 |
| 5.3.1 色温模式测试 |
| 5.3.2 色彩模式测试 |
| 5.3.3 滤镜模式测试 |
| 5.3.4 特效模式测试 |
| 5.4 本章小节 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 |
（6）微处理器中低功耗直接存储器访问模块的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景 |
| 1.2 DMA技术的发展历程和趋势 |
| 1.3 选题来源及研究内容和意义 |
| 1.4 论文的主要章节安排 |
| 第2章 DMA模块设计的基础 |
| 2.1 DMA技术的介绍 |
| 2.1.1 DMA的技术原理 |
| 2.1.2 DMA的功能设计指标 |
| 2.2 DMA应用环境的介绍 |
| 2.2.1 微处理器的功能结构 |
| 2.2.2 AMBA总线协议 |
| 2.3 Keil微控制器开发套件的简介 |
| 2.3.1 Keil微控制器开发套件的概述 |
| 2.3.2 Keil软件功能环境 |
| 2.3.3 Keil微控制器开发套件环境下的工程开发 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 DMA模块的总体设计 |
| 3.1 DMA层的功能结构及其框架 |
| 3.1.1 DMA的主要功能 |
| 3.1.2 DMA在MCU中的结构框图 |
| 3.1.3 DMA通道的传输 |
| 3.2 DMA模块的寄存器设计 |
| 3.2.1 DMA的中断状态寄存器 |
| 3.2.2 DMA的中断标志清除寄存器 |
| 3.2.3 DMA的通道配置寄存器 |
| 3.2.4 DMA的通道数据数量寄存器 |
| 3.2.5 DMA的外设地址寄存器 |
| 3.2.6 DMA的存储器地址寄存器 |
| 3.2.7 DMA的通道选择映射寄存器 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 DMA中各功能模块及低功耗设计 |
| 4.1 DMA的功能模块结构 |
| 4.1.1 DMA控制模块 |
| 4.1.2 DMA数据读写模块 |
| 4.1.3 DMA寄存器配置模块 |
| 4.1.4 DMA通道请求映射模块 |
| 4.1.5 DMA仲裁器模块 |
| 4.1.6 DMA传输状态模块 |
| 4.2 基于时钟门控的DMA低功耗设计 |
| 4.2.1 时钟门控技术 |
| 4.2.2 DMA的低功耗设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 DMA模块的功能验证及功耗分析 |
| 5.1 D MA模块的各个功能验证 |
| 5.1.1 DMA的数据搬运功能验证 |
| 5.1.2 循环模式以及地址增长模式验证 |
| 5.1.3 DMA的通道优先级验证 |
| 5.1.4 位宽不对等传输功能的验证 |
| 5.2 DMA传输的功耗分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 1. 总结 |
| 2. 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间取得的研究成果 |
（7）基于RISC-V处理器的硬件木马设计与植入研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作和贡献 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 硬件木马与微处理器指令集基础研究 |
| 2.1 硬件木马定义及分类 |
| 2.1.1 硬件木马定义与特性 |
| 2.1.2 硬件木马分类 |
| 2.2 硬件木马应对技术研究 |
| 2.2.1 破坏性方法 |
| 2.2.2 功能测试 |
| 2.2.3 侧信道分析 |
| 2.3 常见微处理器硬件木马研究 |
| 2.3.1 组合型硬件木马 |
| 2.3.2 时序型硬件木马 |
| 2.3.3 复杂微处理器木马 |
| 2.4 RISC-V ISA研究 |
| 2.4.1 RISC-V ISA概述 |
| 2.4.2 RISC-V ISA用户级设计 |
| 2.4.3 RISC-V ISA特权体系结构 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 硬件木马模型与设计策略研究 |
| 3.1 硬件木马模型研究 |
| 3.1.1 Thimbleby木马模型 |
| 3.1.2 T-HTH硬件木马模型 |
| 3.2 PHTMT微处理器硬件木马模型 |
| 3.2.1 微处理器硬件木马特性分析 |
| 3.2.2 PHTMT模型建立 |
| 3.3 RISC-V处理器木马植入分析 |
| 3.3.1 攻击目的分析 |
| 3.3.2 目标电路分析 |
| 3.3.3 攻击途径分析 |
| 3.4 硬件木马隐蔽优化设计 |
| 3.4.1 抗逻辑功能检测 |
| 3.4.2 抗等价性检测 |
| 3.4.3 抗未使用电路识别检测 |
| 3.4.4 降低侧信道信息扰动 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 微处理器硬件木马植入 |
| 4.1 木马植入概要 |
| 4.2 运算干扰木马 |
| 4.2.1 运算木马植入 |
| 4.2.2 隐蔽优化策略应用 |
| 4.3 强制复位木马 |
| 4.3.1 复位木马植入 |
| 4.3.2 隐蔽优化策略应用 |
| 4.4 信息窃取木马 |
| 4.4.1 信息窃取木马植入 |
| 4.4.2 隐蔽优化策略应用 |
| 4.5 分支预测干扰木马 |
| 4.5.1 分支木马植入 |
| 4.5.2 隐蔽优化策略应用 |
| 4.5.3 性能分析 |
| 4.6 功耗攻击木马 |
| 4.6.1 功耗木马植入 |
| 4.6.2 隐蔽优化策略应用 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 硬件木马植入测试与分析 |
| 5.1 逻辑功能验证 |
| 5.1.1 运算干扰木马 |
| 5.1.2 强制复位木马 |
| 5.1.3 分支预测干扰木马 |
| 5.1.4 信息窃取木马 |
| 5.1.5 功耗攻击木马 |
| 5.2 隐蔽优化策略测试 |
| 5.2.1 抗功能检测策略测试 |
| 5.2.2 抗等价性检测策略测试 |
| 5.2.3 抗UCI检测策略测试 |
| 5.2.4 降低侧信道扰动策略测试 |
| 5.3 FPGA板级验证 |
| 5.3.1 验证平台 |
| 5.3.2 验证过程与结果 |
| 5.4 流片实现与测试 |
| 5.4.1 流片与封装 |
| 5.4.2 硬件木马测试 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于BOOM超标量处理器可配置参数的性能优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要组织结构 |
| 第二章 BOOM处理器分析及设计空间探索方法简介 |
| 2.1 BOOM各流水级分析 |
| 2.1.1 指令取指 |
| 2.1.2 译码、重命名及调度 |
| 2.1.3 发射及寄存器读取 |
| 2.1.4 执行阶段 |
| 2.1.5 访存阶段 |
| 2.1.6 写回及提交 |
| 2.2 超标量处理器的特点 |
| 2.2.1 理解超标量处理器的性能 |
| 2.2.2 流水线环 |
| 2.3 设计空间探索相关技术研究 |
| 2.3.1 降低单个配置的模拟时间 |
| 2.3.2 结合高效搜索算法 |
| 2.3.3 对设计空间的特定区域进行探索 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 关键性驱动模拟退火算法的设计空间探索 |
| 3.1 典型的搜索优化技术 |
| 3.1.1 模拟退火算法简介 |
| 3.1.2 关键性驱动搜索技术 |
| 3.2 超标量设计空间的修剪 |
| 3.3 关键性分析模型 |
| 3.3.1 关键性分析模型概述 |
| 3.3.2 发射队列的建模 |
| 3.3.3 模型的说明性示例 |
| 3.3.4 模型的开销 |
| 3.4 实验方法 |
| 3.5 实验结果分析 |
| 3.5.1 关键性驱动DSE的性能 |
| 3.5.2 敏感性研究 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 BOOM流水线结构优化技术研究 |
| 4.1 译码、Rename阶段优化 |
| 4.1.1 译码分析及优化方案 |
| 4.1.2 Rename分析及优化方案 |
| 4.2 定点乘法模块分析及优化 |
| 4.3 加载/存储单元优化 |
| 4.3.1 TLB Miss后的处理 |
| 4.3.2 Memory Ordering Failure的检测 |
| 4.3.3 取消原子指令的unique和 flush属性 |
| 4.4 流水线结构优化实验结论 |
| 4.4.1 实验环境介绍 |
| 4.4.2 各阶段优化结果分析 |
| 4.4.3 整体优化结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）面向轨道交通的低功耗无线传感器网络研究与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 选题意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文的主要工作及结构 |
| 2 相关技术概述 |
| 2.1 无线传感器网络概述 |
| 2.1.1 无线传感器网络组成和特点 |
| 2.1.2 无线传感器节点结构 |
| 2.1.3 无线传感器网络协议栈 |
| 2.2 组网技术 |
| 2.2.1 无线传感器网络分簇算法 |
| 2.2.2 无线传感器网络路由算法 |
| 2.3 能耗管理策略 |
| 2.3.1 节点级能耗管理策略 |
| 2.3.2 网络级能耗管理策略 |
| 2.4 自供能技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 低功耗无线传感器网络设计 |
| 3.1 需求概述 |
| 3.2 低功耗无线传感器节点设计 |
| 3.2.1 低功耗无线传感器节点组成 |
| 3.2.2 振动能量收集器和稳压电路 |
| 3.2.3 双电源方案和切换电路 |
| 3.2.4 微处理器的选型与分析 |
| 3.2.5 加速度计和射频模块的选型与分析 |
| 3.3 低功耗无线传感器组网方案设计 |
| 3.3.1 组网场景 |
| 3.3.2 网络拓扑 |
| 3.3.3 超帧时隙 |
| 3.3.4 网络报文 |
| 3.3.5 中继节点选择方案 |
| 3.3.6 节点组网运行流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 低功耗无线传感器网络实现 |
| 4.1 节点硬件系统实现 |
| 4.1.1 微处理器管脚分配 |
| 4.1.2 微处理器与射频模块通信 |
| 4.1.3 微处理器与加速度计通信 |
| 4.2 节点软件系统实现 |
| 4.2.1 软件执行流程实现 |
| 4.2.2 任务调度系统实现 |
| 4.2.3 硬件驱动实现 |
| 4.2.4 低功耗实现 |
| 4.3 低功耗无线传感器组网方案实现 |
| 4.3.1 超帧时隙实现 |
| 4.3.2 网络报文实现 |
| 4.3.3 无线收发实现 |
| 4.3.4 节点组网运行流程实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实验验证与测试 |
| 5.1 低功耗无线传感器节点测试 |
| 5.1.1 节点实物介绍 |
| 5.1.2 能量收集测试 |
| 5.1.3 电量消耗测试 |
| 5.2 低功耗无线传感器组网方案测试 |
| 5.2.1 组网测试拓扑 |
| 5.2.2 节点授时测试 |
| 5.2.3 中继节点选择测试 |
| 5.2.4 中继节点更换测试 |
| 5.2.5 数据传输测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）大型户外广告牌结构安全监测系统研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 相关概念与技术 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 欧拉角 |
| 2.1.2 四元数 |
| 2.2 相关技术 |
| 2.2.1 卡尔曼滤波 |
| 2.2.2 OpenGL |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 下位机系统需求分析 |
| 3.1.1 业务需求陈述 |
| 3.1.2 功能需求分析 |
| 3.1.3 非功能需求分析 |
| 3.2 上位机系统需求分析 |
| 3.2.1 业务需求陈述 |
| 3.2.2 功能需求分析 |
| 3.2.3 非功能需求分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 下位机系统设计与实现 |
| 4.1 系统设计 |
| 4.1.1 结构设计 |
| 4.1.2 器件选型 |
| 4.1.3 电路设计 |
| 4.1.4 PCB板设计 |
| 4.2 系统实现 |
| 4.2.1 开发环境 |
| 4.2.2 代码组织 |
| 4.2.3 姿态获取 |
| 4.2.4 风速获取 |
| 4.2.5 位置获取 |
| 4.2.6 无线数据传输 |
| 4.2.7 预测警告 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 上位机系统设计与实现 |
| 5.1 系统设计 |
| 5.1.1 架构设计 |
| 5.1.2 数据库设计 |
| 5.1.3 功能模块设计 |
| 5.1.4 安全性设计 |
| 5.2 系统实现 |
| 5.2.1 开发环境 |
| 5.2.2 代码组织 |
| 5.2.3 3D模拟姿态 |
| 5.2.4 地图定位 |
| 5.2.5 历史数据显示 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 下位机系统测试 |
| 6.1.1 测试环境 |
| 6.1.2 功能测试 |
| 6.1.3 非功能测试 |
| 6.2 上位机系统测试 |
| 6.2.1 测试环境 |
| 6.2.2 功能测试 |
| 6.2.3 非功能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、微处理器结构说明（论文参考文献）
- [1]低功耗微处理器电源管理系统的设计与实现[D]. 皮义强. 北方工业大学, 2021(01)
- [2]野外训练计算机辅助系统的研究[D]. 黄炎. 东华大学, 2021(09)
- [3]基于实时功率预算的微处理器高能效比算法[D]. 柒文杰. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]大气污染物的监测及预警系统的设计与实现[D]. 徐浩然. 河北科技大学, 2020(07)
- [5]基于蓝牙通信的影视LED灯的研究与设计[D]. 叶成俊. 杭州电子科技大学, 2020(04)
- [6]微处理器中低功耗直接存储器访问模块的设计[D]. 卢谆. 湖南大学, 2020(12)
- [7]基于RISC-V处理器的硬件木马设计与植入研究[D]. 许志鹏. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [8]基于BOOM超标量处理器可配置参数的性能优化研究[D]. 王艳震. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [9]面向轨道交通的低功耗无线传感器网络研究与实现[D]. 寸怡鹏. 北京交通大学, 2019(01)
- [10]大型户外广告牌结构安全监测系统研究与开发[D]. 宫文天. 西安电子科技大学, 2019(02)