123,123

新思科技PrimeLib統(tǒng)一庫表征和驗證解決方案獲三星5nm、4nm和3nm工藝認證[模擬設計][消費電子]

基于該解決方案，雙方共同客戶可將汽車、AI、高性能計算和5G芯片設計上市時間縮短5倍并實現(xiàn)黃金質量簽核庫

發(fā)表于：2021/11/3

沃爾沃和Holcim聯(lián)合開展了一個使用自主電動運輸車的項目[模擬設計][汽車電子]

沃爾沃自主解決方案公司和瑞士Holcim公司已經達成合作，共同測試并進一步開發(fā)自主電動運輸車在石灰石采石場的應用。Holcim位于Siggenthal的Gabenchopf采石場已被選為該項目地點。目前正在測試的電池電動運輸車標志著該行業(yè)邁出了突破性的一步：它們不僅比傳統(tǒng)的運輸車更安靜、更可持續(xù)，而且更安全--事實上，它們是世界上第一個通過CE認證的采石場和水泥行業(yè)的電動自主運輸解決方案。

發(fā)表于：2021/11/3

雙冷源除濕機用驅動控制電源分析與設計[電源技術][其他]

目前多功能電源廣泛地應用于各類控制器產品中，傳統(tǒng)的驅動控制電源多為單輸入單輸出形式，難以滿足多種供電端口控制設備的需求，且在一些復雜的實驗環(huán)境和EMI要求較高的產品設備上存在嚴重的電磁干擾，提高了設計成本?；诜醇な介_關電源的優(yōu)勢開發(fā)了一款低成本、高可靠，兼容AC 220 V或DC 310 V雙模式輸入，多路輸出的高集成度開關電源，現(xiàn)場實驗表明4路電源輸出精確，誤差小于1%，EMI效果好，可滿足大部分主板供電設備需求，目前已應用于雙冷源除濕機的驅動控制電源。

發(fā)表于：2021/11/3

一種適用于空間輻照環(huán)境的自主均流電路研究[電源技術][其他]

針對均流控制芯片在空間輻照環(huán)境中應用的局限性，在傳統(tǒng)開關電源自主均流電路的基礎上，采用基于運放的分立器件結構，提出了一種改進型開關電源自主均流電路，只需采用輻照加固運放即可很好地應用于空間輻照環(huán)境中。該電路利用一個運放的交替工作來實現(xiàn)單向緩沖器和運放的功能，簡化了電路結構。同時通過在均流運放輸出端與輸出電壓反饋端之間增加二極管，解決了傳統(tǒng)自主均流電路存在的負載調整度差的問題。詳細分析了該電路的工作原理，并在一款單端正激式100 W輸出DC/DC變換器中對該電路進行了實驗驗證，實驗結果證明了該電路的有效性和實用性。

發(fā)表于：2021/11/3

基于多相濾波的四路并行抽樣算法及實現(xiàn)[其他][其他]

在某型數字信號處理模塊的研制中，需要使用高速A/D對射頻信號進行采樣，但由于系統(tǒng)時鐘生成模塊無法輸出320 MHz時鐘，從而導致該高速A/D無法在320 MS/s采樣率下工作。為解決該問題，首先設置A/D采樣率為960 MS/s，然后在FPGA中對采樣信號進行3倍采樣后得到320 MS/s的采樣輸出。該高速A/D與FPGA采用標準的JESD204B接口，所以在FPGA中利用JESD204B IP核對高速信號進行了1:4串并轉換，再對串并轉換信號進行多相濾波、抽取降樣處理后輸出。首先介紹了課題的背景，然后對信號處理模塊的組成、功能和性能指標進行了簡要的說明，對系統(tǒng)在320 MS/s采樣率下存在的問題進行了深入分析，針對該問題提出了四路并行抽樣算法。并基于該算法，利用MATLAB進行了系統(tǒng)建模并進行仿真，仿真結果與預期一致。選取Xilinx公司的高性能FPGA，并結合系統(tǒng)模型中的低通濾波器參數對電路進行實現(xiàn)，最后搭建數字信號處理模塊與Vivado等軟件工具的軟硬件聯(lián)合測試環(huán)境進行驗證并給出實驗結果。

發(fā)表于：2021/11/3

龍芯3A4000主板VGA接口電路設計及研究[其他][其他]

VGA接口以其良好的兼容性、成熟的技術優(yōu)勢、較低的成本等優(yōu)點成為電子設備顯示應用中最為廣泛的接口類型?；邶埿?A4000主板功能性要求，利用高性能視頻數模轉換芯片ADV7125將DVO總線數字信號轉換為模擬信號通過VGA接口實現(xiàn)視頻輸出。對VGA接口及實現(xiàn)原理做了基本介紹，并對VGA視頻輸出功能拓撲結構以及VGA接口電路設計做了詳細的描述。測試結果表明，對于不同顯示模式的視頻信號，該接口電路設計均符合功能性及可靠性要求，視頻顯示功能正常且性能良好。

發(fā)表于：2021/11/3

高速大容量DDR微系統(tǒng)過孔串擾研究[其他][其他]

隨著高速數字微系統(tǒng)中DDR總線信號傳輸速率與系統(tǒng)集成度的不斷提高，過孔串擾問題成為影響系統(tǒng)信號完整性的不可忽視的因素之一。基于電磁耦合理論，通過建模仿真方法量化分析了過孔串擾的主要影響因素以及串擾噪聲對信號質量的影響，在此基礎上提出了過孔設計的主要原則以及減小串擾噪聲的優(yōu)化設計方法；介紹了一種正反面腔體結構系統(tǒng)級封裝的信號處理微系統(tǒng)基板，結合JEDEC標準對DDR3總線進行了仿真分析與評估，通過以上方法優(yōu)化過孔串擾大大改善了DDR總線的信號完整性，驗證了該方法的正確性與有效性。

發(fā)表于：2021/11/3

基于MSP432的AliOS Things操作系統(tǒng)移植[其他][物聯(lián)網]

物聯(lián)網中含有大量的低成本、低功耗并具有組網功能的嵌入式設備。物聯(lián)網操作系統(tǒng)可比傳統(tǒng)操作系統(tǒng)更好地適配此類設備。AliOS Things作為近年來新型的物聯(lián)網操作系統(tǒng)，集成了多種面向物聯(lián)網領域的組件和功能。采用Cortex-M內核的MSP432系列微控制器具有高性能和超低功耗的優(yōu)點。以MSP432P401R微控制器為例的AliOS Things操作系統(tǒng)移植方法與過程，可廣泛應用于物聯(lián)網的終端設備，具有一定的參考價值。

發(fā)表于：2021/11/3

二階廣義全變分耦合非局部變換域模型的圖像放大[其他][其他]

為了提高偏微分方程放大算法對弱邊緣和紋理細節(jié)的放大效果，采用二階廣義全變分耦合非局部變換域模型,提出了一種圖像放大算法模型。非局部變換域模型通過對相似圖像塊構成的圖像組進行三維變換，利用由于圖像非局部自相似特性導致的變換系數稀疏特性建模，能夠很好利用圖像中相似圖像塊的非局部信息。該算法利用二階廣義全變分模型增強強邊緣，非局部變換域模型增強弱邊緣和紋理細節(jié)，通過變分模型實現(xiàn)兩者的耦合，具有良好的放大效果。與其他算法進行仿真實驗比較，二階廣義全變分耦合非局部變換域模型在處理強邊緣、弱邊緣和細節(jié)上都取得了較好的放大效果。

發(fā)表于：2021/11/3

微流程模型的效率改進[其他][其他]

業(yè)務流程管理技術是組織實施信息系統(tǒng)的重要使能技術。為提高流程模型的質量，提出了一種改進微流程模型效率的方法。首先，根據微流程模型的結構，提取任務關系；其次，從數據視角，分析任務間的依賴關系；然后，根據依賴關系，更新任務關系；最后，根據更新后的任務關系，使用經典?琢算法重構一個新的流程模型。實驗結果表明，該方法能有效改進微流程模型的效率。

發(fā)表于：2021/11/3

基于噪音擬合的優(yōu)化變步長濾波最小均方算法[其他][其他]

為了更快地實現(xiàn)主動降噪，設計了噪音多項式擬合模型，提出了改進的變步長濾波最小均方算法(Improved Filtered-x Least Mean Square，IFxLMS)。該算法在統(tǒng)計噪音信號的同時，對噪音信號進行擬合與預測，隨后結合誤差信號與預測信號對步長進行調節(jié)，達到快速調節(jié)的目的。為了驗證該算法的性能，將該算法與傳統(tǒng)變步長濾波最小均方算法對比試驗，仿真結果顯示，在相同噪音條件下，新算法將噪音信號降到10 dB、20 dB、30 dB、35 dB等信噪比時，所需的迭代次數減少了4次～60次不等，在同時新算法的魯棒性也優(yōu)于普通的濾波變步長最小均方算法。

發(fā)表于：2021/11/3

改進電潤濕電子紙圖像自適應增強算法[其他][其他]

由于電潤濕顯示器受顯示技術的限制存在圖像失真、邊緣細節(jié)丟失的問題，為了提高顯示質量，提出一種改進電潤濕電子紙圖像自適應增強算法。首先，通過基于局部標準差的引導濾波獲得顯著圖像，然后，結合顯著圖以及改進的引導濾波獲得鈍化模糊圖像，有效消除引導濾波平滑圖像后產生的光暈現(xiàn)象；最后，將原圖像與鈍化模糊圖像作差提取圖像中的細節(jié)部分，利用改進的非銳化掩模將細節(jié)部分與原圖像自適應融合。實驗結果表明，相較于傳統(tǒng)線性非銳化掩模方法，該方法其圖像評價指標H值、PSNR值分別平均提高了0.2%、28.4%，AMBE值平均降低了88.4%，SSIM的值更加接近1。因此，該算法使得圖像顯示在電潤濕顯示器上細節(jié)紋理更加清晰可見，同時避免圖像過度增強，取得了較好的顯示效果。

發(fā)表于：2021/11/3

基于投影法和卷積神經網絡的手寫漢字圖像分割研究[其他][其他]

為提高手寫漢字的識別率，針對手寫漢字的有效分割，建立了卷積神經網絡手寫漢字體識別模型，并對投影法和輪廓檢測法的適用性進行了對比分析。實驗結果顯示，相較于輪廓檢測法，投影法更適用于手寫漢字識別中對文字圖像的處理工作，可以實現(xiàn)對所需文字的有效切分，同時簡化手寫漢字識別網絡的設置并提高識別準確率。

發(fā)表于：2021/11/3

基于深度級聯(lián)網絡的入侵檢測算法研究[其他][其他]

針對海量多源異構的網絡流量數據難以用傳統(tǒng)的機器學習算法有效提取特征，分類效果差的問題，提出一種基于深度級聯(lián)網絡的入侵檢測算法，利用神經網絡自動學習特征的能力，將卷積神經網絡和長短期記憶網絡結合起來，同時提取流量數據的空間特征和時序特征，并采用softmax進行分類，提高模型的檢測性能和泛化能力。最后將該算法在KDDCUP99數據集上進行驗證，實驗結果表明，該入侵檢測模型相較于SVM、DBN等算法有更高的檢測率，準確率可達95.39%，誤報率僅0.96%，有效提高了入侵檢測分類性能。

發(fā)表于：2021/11/3

自適應定階的快速Burg算法設計與FPGA實現(xiàn)[其他][其他]

針對信號頻譜分析的實時性要求，設計了一種適用于短序列的自適應定階的快速Burg算法硬件加速電路。以FPGA為平臺進行實驗，將快速Burg算法與最終預測誤差(Final Prediction Error，F(xiàn)PE)準則結合可做到自回歸(Auto-Regressive，AR)參數自適應定階。實現(xiàn)了靈活控制的并行二級流水線結構和并行化計算單元，同時優(yōu)化了存儲單元，達到速度與面積的平衡。實驗結果表明，該算法對短序列也能準確地估計信號頻率，與Burg算法硬件實現(xiàn)方案的計算時間對比，該算法將運算時間降低了75%，確實起到了加速作用，并且節(jié)省了內存空間，符合設計要求。

發(fā)表于：2021/11/3