本实验箱是按照《程控交换原理》教学资料及实训指导书，并集合教学和实践的需要，研究研发的一套实验系统。系统应用模型块化构造设计，软硬件集合，模型块之间联接灵活，测量试验便利。
一、系统特别点
1、包括了三种交换互联网：人工交换、空分交换、时分交换，再现了交换互联网的发展历程；
2、模仿经典的局域交换系统的架构，将中央处置整理器、记发器、话路交换控制器等单元部分单独开来，让学生充分理解程控交换系统包括；
3、完善的程控交换系统管理功能，完整的实验指导文档；
4、运用单片机完成信令及信号音的产生；
5、对每一话路时隙可以随意配备，让学生充分理解时分复用、时隙交换的概念；
6、功能数值本地设定：可设定分机号码、通话等级、系统时间；
7、强大的系统自检功能；
8、外线连接口可以与市话网相连，完成用户交换机的全部功能；
9、主叫识别功能：实验箱设定有主叫识别的发送和接收功能，有助学生更清晰的理解主叫识别的原理和作业方法；
10、后台管理系统功能完备，从图形化的方法清楚的展示了程控交换原理、计费、中继等作业方法；
11、空分中继可在两台程控箱之间的随意电话间实行呼叫和通话；
12、数字时分中继可在两台程控实验箱之间八部电话同时两两互相实行通话而且不影响；
二、系统包括
系统硬件主要采用以下几个部分包括：
1、电源写入模型块：产生整个实验箱所需要的各种电压（V）的作业电源。
写入：AC220V±10%，输出：DC±12V±5%，+5V±5%。
2、用户连接口电子回路：该设计中应用的四路模仿用户连接口；
3、外线连接口：作为用户交换机和局用交换机相连；
4、中央处置整理器：由MSC-51系列的单片机完成，主要完成人机界面HMI的管理，串行口通信以及功能数值设定及系统管理功能；
5、记发器：由MSC-51系列的单片机完成，主要完成信令的管理，CID功能，DTMF拨号话路选用，用户/外线连接口指示等功能；
6、话路交换控制器：由MSC-51系列的单片机完成对时分交换单元和空分交换单元的控制。
7、机箱：铝制材料，绿色环保，造型美观大方。外观尺寸：420×300×100mm。
程控交换系统原理实验台,人工*实验平台
一、设备构造构成
系统含有六自由度机械臂、宽动态*视觉摄像头、Jetson Nano边缘处置整理终端17.3寸边缘计算显露单元、机器视觉场景应用资源包、可模仿人工智能经典型应用场景，完成人工智能应用技术教学实验。
教学平台系统预装Ubuntu18.04实操系统，全部环境代码库文件均已装配，开机即用。基于多维度学习掌控把握实践平台，由浅入深循序渐进，从基础单独的GPIO拓展开始学习掌控把握过渡到传感器实验项目再进入OpenCVPyTorch、ROS系统，机器动作学，*机器视觉，*语音识别听觉等学习掌控把握，从而学会*人工智能研发。
所提供的算法源代码（含有概括人脸检验测试、车牌识别、垃圾分类、目标检验测试），兼容Caffe/TensorFlow/MXNet实训模型和API，可以让学生对机器视觉的流程、处置整理方法等有更好的理解，熟悉相关算法，理解实际应用场景，贴近工程化应用。
1、JetsonNano边缘计算平台
NVIDIA Jetson Nano是一个小巧却功能强大的计算机数值，它可以让你并行运行多个神经互联网、对象检验测试、分割和语音处置整理等应用程序,Jetson Nano搭载四核cortex-A57处置整理器，128核MaxwellGPU及4GB LPDDR内部存储，带来足够的*计算能力,提供472GFLOP算力,并支持一系列流行的Al框体结构和算法，比如TensorFlow、Pytorch.caffe/caffe2、Keras、MXNET等
2、机器视觉(机器臂)
视觉机械臂以Jetson nano为主控，Open Source CV为图像处置整理库，以主流的Jupyter Lab为研发工量具,使用Python3为主要编程语言。摄像头与机械臂机身一体式设计，“手眼合一”的视觉识别让机械臂显得更加灵动，它不仅可以完成颜色识别追踪与抓取，还能人体特征识别互动，甚至实行垃圾分类模型实训垃圾分拣;经过RO5机器人操控系统，简化了6自由度串行总线舵机复杂动作控制。
1080P摄像头：感光元件尺寸：1/237”最高有效分辨率：1928*1088;数值格式：YUY2/MJPG;像素大小：3.0μm*3.0μm;宽动态界限：96DB;自动控制：饱和度，对比度，锐度，白平衡，曝光。
机械臂：Cortex-M3内核的处置整理器控制板，自由度桌面式机械臂，大功率（W）串行总线智能舵机，臂展350mm，负载≥300g，带夹爪，阳极氧化处置整理铝制机身，主要用来工业机械臂的控制。支持python编程，可灵活和精准调动每一关节角度和位置；支持PC上位机、手机APP、USB游戏手柄控制；
3、语音识别-麦克风阵列
麦克风阵列是基于MSM261S4030H0数字麦克风芯片设计的，模型块声音识别感知度、信噪比全部对比高，可应用来声源定位、语音识别、波束成型等需求场合。
1. :RISC-V Dual Core 64bit,with内核,主频400MHz,8M Byte,内置语音识别麦克风阵列(8mics),互联网模型:支持YOLOv3 \ Mobilenetv2 \ TinyYOLOv2,支持TensorFlow/Keras/Darknet/Caffe等主流框体结构
2. 麦克风:6+1个MSM261S4030H0构成阵列（声压级:140 dB SPL，感知度:-26，信噪比: 57dB，THD<1%，时钟频率:1.0-4.0MHz正常模式，150-800kHz低功耗模式）
2.灯光:12个LED经过双信号线级联（颜色和亮度可调)
3.支持声源定位、语音导航、语音交互、离线语音识别。
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