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基于SATA3.0的存儲系統(tǒng)優(yōu)化設計[模擬設計][數(shù)據(jù)中心]

針對遙測試驗中，獲取的高分辨率、高幀頻的大容量圖像數(shù)據(jù)的實時存儲以及傳輸穩(wěn)定性問題，對存儲系統(tǒng)進行了優(yōu)化設計。該系統(tǒng)以Kintex 7系列FPGA為控制核心，將接收到的大容量圖像通過SATA3.0傳輸總線，存儲到固態(tài)硬盤中,并且優(yōu)化了鏈路狀態(tài)機，通過實時標志監(jiān)測解決了傳輸中斷的問題。存儲完成后，通過千兆以太網(wǎng)將固態(tài)硬盤中的數(shù)據(jù)讀取到上位機進行回放和分析。在常溫以及-40 ℃和+60 ℃條件下完成大量的讀寫測試，結果表明，優(yōu)化后的存儲系統(tǒng)可以完成高速率、長時間的穩(wěn)定存儲，在大容量存儲方面具有很好的參考價值。

發(fā)表于：1/25/2021

恩智浦推出全套雷達傳感器解決方案，可對汽車進行360度安全環(huán)繞式探測[MEMS|傳感技術][汽車電子]

　　車載雷達領域的領導者恩智浦半導體（NXP Semiconductors N.V.，納斯達克代碼：NXPI）今日宣布推出全套新型雷達傳感器芯片組解決方案，可實現(xiàn)汽車應用的360度安全環(huán)繞式探測，同時支持成像雷達目標識別和分類功能。

發(fā)表于：1/22/2021

電動汽車接入微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型建立及其算例[電源技術][汽車電子]

為了解決風、光出力波動性和電動汽車接入電網(wǎng)無序充電問題，根據(jù)電動汽車用戶對激勵因素的敏感程度不同，建立電動汽車分類接入微網(wǎng)兩階段優(yōu)化調(diào)度模型，并開展算例分析。研究結果表明，與無序充電相比，電動汽車兩階段調(diào)度微網(wǎng)在負荷峰、谷時段的?琢值都明顯減小，儲能單元基本能滿足微網(wǎng)運行需求，風光利用率高達95.43%，聯(lián)絡線交換功率僅為24.2 kW，顯著減小微網(wǎng)風光出力波動對大電網(wǎng)的影響。隨著III類電動汽車占比逐漸增加，風光利用率明顯上升。算例分析證明所提出的兩階段優(yōu)化調(diào)度模型能有效降低微網(wǎng)外購電量，提高風光利用率，改善微網(wǎng)功率波動對大電網(wǎng)的影響。

發(fā)表于：1/22/2021

面向水質(zhì)監(jiān)測的無人巡檢器控制系統(tǒng)設計與開發(fā)[測試測量][通信網(wǎng)絡]

針對傳統(tǒng)水質(zhì)在線監(jiān)測系統(tǒng)成本高、低擴展性等問題，設計了一種基于4G的無人巡檢器及控制系統(tǒng)，構建以樹莓派為核心，集成視頻、水質(zhì)傳感器、超聲波傳感、GPS等多種信息采集器的邊緣計算網(wǎng)絡，設計了應用通信協(xié)議，研發(fā)了控制系統(tǒng)軟件包括無人巡檢器端控制軟件、云服務器端控制軟件和手機端控制軟件。系統(tǒng)運行結果表明，控制系統(tǒng)能完成一定水域面積下的多點水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)及地理位置的實時采集、傳送、存儲、查詢，利用遠程視頻實時控制無人巡檢器的航行路線、水質(zhì)監(jiān)測點等，并支持多臺無人巡檢器在線作業(yè)，具有高擴展性，可平順切換到5G網(wǎng)絡。

發(fā)表于：1/22/2021

GLAUB AUTOMATION公司PCB裝配應用步驟[EDA與制造][工業(yè)自動化]

在電子產(chǎn)品制造應用中，印刷電路板裝配在很大程度上是以自動化方式完成的。各種不同設計的機器人負責執(zhí)行SMD放置、焊接、自動化光學檢測（AOI）等步驟。但到目前為止，電容器、電源線圈、連接器等有線組件的通孔安裝一直是例外。此步驟目前仍然主要是通過手動裝配完成的，原因在于這是一個復雜的過程，無法輕松實現(xiàn)自動化。這正是位于德國薩爾茨基特市（Salzgitter）的Glaub Automation & Engineering GmbH的工程師們所面臨的挑戰(zhàn)。正如首席執(zhí)行官Niko Glaub所說，“一位客戶曾明確地詢問我們是否能夠找到一種解決方案來使此步驟實現(xiàn)自動化。”GLAUB AUTOMATION公司PCB裝配應用的最終步驟

發(fā)表于：1/21/2021

電弧爐電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)GFLC算法的研究[可編程邏輯][其他]

電弧爐電極調(diào)節(jié)器是一種復雜的非線性模型，控制不好會消耗大量的電能和時間。為了更加準確快速地控制電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)，提出了一種遺傳模糊邏輯控制器(GFLC)算法，采用一種新型的編碼方式來調(diào)整隸屬函數(shù)及邏輯規(guī)則，從而克服了非線性系統(tǒng)不好控的太多問題，減少了復雜系統(tǒng)之間引起的誤差影響。通過訓練和驗證，遺傳模糊邏輯控制器能夠?qū)崟r調(diào)節(jié)控制參數(shù)，與傳統(tǒng)PID控制方法比較，GFLC控制電極調(diào)節(jié)更加快速準確。

發(fā)表于：1/21/2021

工業(yè)控制系統(tǒng)安全防護體系研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

工業(yè)控制系統(tǒng)(簡稱工控系統(tǒng))廣泛應用于水力、電力、石油、交通、軍工等各個行業(yè)，其安全性和穩(wěn)定性關系著國家關鍵基礎設置的正常運行。隨著工控行業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)、智能制造的推進，工控系統(tǒng)面臨著嚴重的安全威脅。通過分析典型的攻擊方式和現(xiàn)有防護措施的弱點，提出和設計一套縱深的工控系統(tǒng)安全防護體系，并從物理安全、數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)絡安全、主機與應用安全、控制安全五個方面分別闡述其技術重點，在可信平臺的基礎之上構建安全綜合防護平臺，形成了一套自適應的、閉環(huán)的、可進行自我防御與恢復的安全模型與機制，立體地維護了工控系統(tǒng)的安全，有利于工控系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。

發(fā)表于：1/21/2021

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的智能認知頻譜預測技術研究[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

為了使通信用戶頻譜接入更為有效，增強在時域和空間域的頻譜利用靈活性，首先介紹采用最速下降法進行學習的BP神經(jīng)網(wǎng)絡過程，并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的頻譜預測算法進行數(shù)學建模。通過對一段時期內(nèi)的電磁頻譜狀態(tài)的學習訓練，調(diào)節(jié)參數(shù)使算法模型建立輸入數(shù)據(jù)與輸出結果之間的認知關系，進而改變BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法自身的結構，優(yōu)化權值與閾值，最終使得頻譜預測數(shù)據(jù)準確性更接近于實際值，預測誤差變小。

發(fā)表于：1/20/2021

一種智能RFID電子車牌的天線設計方案[其他][汽車電子]

在目前的RFID汽車管理的應用中，其管理方案基本都是在前擋風玻璃上粘貼一個RFID標簽。然而隨著現(xiàn)在帶有加熱絲擋風玻璃的普及，這種安裝方式已經(jīng)不能覆蓋所有車型，標簽安裝在部分汽車上之后根本讀不到。基于這種現(xiàn)狀，給出了一種新型的天線設計方案，依靠汽車車牌這一交管部門必管控的部件，研發(fā)一種不拆卸車牌即可安裝的新型RFID標簽，可以解決標簽因汽車差異化而導致的標簽讀不到、讀距參差不齊的問題，極大地方便交管部門管理和監(jiān)督社會車輛。

發(fā)表于：1/20/2021

基于UDS協(xié)議的整車VCU固件升級方案[其他][其他]

針對傳統(tǒng)VCU（Vehicle Control Unit）固件升級方法繁雜、協(xié)議不規(guī)范并且升級過程中硬件拆卸易損等問題，提出一種基于UDS（Unified Diagnostic Service）協(xié)議的整車VCU固件升級方案。結合測試樣車現(xiàn)有電子電氣架構，參照ISO14229和ISO15765協(xié)議中的固件升級服務規(guī)范，實現(xiàn)了整車VCU固件升級功能。測試結果表明，該升級方案能夠準確、穩(wěn)定地實現(xiàn)VCU的固件程序更新，極大方便了后期開發(fā)、測試和維護工作。

發(fā)表于：1/19/2021

基于運動想象的腦電信號特征提取研究[其他][其他]

基于運動想象腦電信號的腦-機接口系統(tǒng)在醫(yī)療領域具有廣闊的應用前景，被應用于運動障礙人士的輔助控制以及腦卒的預后康復。由于運動想象的腦電信號信噪比低、不平穩(wěn)以及差異性顯著，對腦電信號識別帶來負面影響。一個有效的特征提取算法能夠提高腦-機系統(tǒng)的腦電信號識別率。提出一種多通道的腦電信號特征提取方法，將數(shù)據(jù)矩陣分解為基矩陣與系數(shù)矩陣的乘積，以類間離散度做為性能判據(jù)對系數(shù)矩陣進行特征提取，提取可分性更高、維數(shù)更少的特征。結合腦電信號識別領域常見的分類器在2008年BCI競賽數(shù)據(jù)集上進行驗證，證明所提方法是有效的。

發(fā)表于：1/19/2021

基于MEC的5G虛擬專網(wǎng)在家電企業(yè)應用研究[通信與網(wǎng)絡][5G]

隨著國家提出新基建的要求，未來以數(shù)字基建為核心的“新基建”也為5G網(wǎng)絡及相關應用的建設按下了“快進鍵”，家電制造業(yè)具備工業(yè)制造80%的屬性，因此5G在家電制造領域有著廣泛的應用。針對家電企業(yè)制造低時延生產(chǎn)場景要求，結合移動邊緣計算（Mobile Edge Computing，MEC）具備使計算/存儲等業(yè)務運營靠近客戶能力的特點，組建5G虛擬專網(wǎng)，有效解決工業(yè)制造企業(yè)信息孤島，促進運營技術（OT）與信息技術（IT）相融合。利用5G結合移動邊緣計算，為某家電制造企業(yè)打造集終端、平臺、網(wǎng)絡、應用一體化的端到端整體方案，解決高時延問題的同時，保證企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

發(fā)表于：1/19/2021

基于殘差結構和幻象模塊的垃圾圖片分類算法[其他][其他]

垃圾圖片分類算法對于垃圾分揀的智能化和自動化具有重要的意義，針對我國垃圾分類現(xiàn)狀，收集制作了小型生活垃圾數(shù)據(jù)集，提出基于殘差結構和幻象模塊的垃圾圖片分類算法。使用幻象模塊代替ResNet18的普通卷積，在不降低網(wǎng)絡性能的同時減少了網(wǎng)絡的參數(shù)量。采用數(shù)據(jù)增強方法擴充訓練數(shù)據(jù)，防止過擬合。實驗結果表明，改進后網(wǎng)絡的參數(shù)量減少了46%，識別精度提高了1%。

發(fā)表于：1/19/2021

基于注意力與Bi-LSTM混合算法的車企輿情情感分析[其他][其他]

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，網(wǎng)絡輿情對消費者情感分析和商家營銷策略產(chǎn)生重大影響。如何利用大數(shù)據(jù)技術提高車企輿情情感分析效能，受到文本挖掘研究者廣泛關注。針對傳統(tǒng)RNN在長文本分類中的長期依賴問題，提出了一種注意力機制與Bi-LSTM結合的混合分類算法（At-Bi-LSTM）。算法利用Bi-LSTM分析車企網(wǎng)絡評論的情感，引入注意力機制計算不同單詞對評論情感的貢獻權重，降低長文本中無關詞對分類結果的影響。實驗證明，At-Bi-LSTM算法在車企輿情情感分類上取得了比樸素貝葉斯、SVM、LSTM更好的分類效果。

發(fā)表于：1/19/2021

基于K-Means算法的SSD-Mobilenet模型優(yōu)化研究[其他][其他]

SSD-Mobilenet目標檢測模型是將SSD和Mobilenet進行結合衍生出的一種輕量化模型，同時具備了兩模型各自的優(yōu)勢，即多尺度檢測和模型輕量化。在原模型中特征提取層使用了人為設置的先驗框，這樣的設置存在一定的主觀性，并不適用于對特定場景下單一類別目標的識別與定位。為解決這一問題，本文提出了使用K-Means算法對目標真實框的寬高比進行聚類分析，提升模型在特定場景下對單一類別目標的檢測能力，規(guī)避了人為設置的主觀先驗性。使用Pascal VOC 2007數(shù)據(jù)集對該模型進行訓練和評估，實驗結果顯示，模型的mAP值比Fast RCNN提高了4.5%，比Faster RCNN提高了1.5%，比SSD-300提高了3.4%，比YOLOv2提高了2.4%。

發(fā)表于：1/19/2021