日本一卡二卡三卡四卡2021,92国产精品午夜福利,2024国产精品手机在线

基于流水線技術(shù)的全數(shù)字鎖相環(huán)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

為了提高全數(shù)字鎖相環(huán)的系統(tǒng)運(yùn)行速度、降低系統(tǒng)功耗，同時(shí)提高鎖相系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能與穩(wěn)態(tài)性能，提出一種基于流水線技術(shù)的全數(shù)字鎖相環(huán)。采用電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化技術(shù)完成了該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，并對(duì)所設(shè)計(jì)的電路進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真與分析。仿真結(jié)果證明，該鎖相環(huán)中數(shù)字濾波器的參數(shù)能夠根據(jù)相位誤差的大小進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，既可加快鎖相速度，又能增強(qiáng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。利用流水線技術(shù)優(yōu)化的整體電路能夠減小系統(tǒng)延遲，降低系統(tǒng)總功耗。該鎖相環(huán)可作為功能模塊嵌入到片上系統(tǒng)，具有十分廣泛的用途。

發(fā)表于：4/13/2019

【半導(dǎo)體裝備供應(yīng)商巡禮】東電電子：日本半導(dǎo)體設(shè)備國(guó)產(chǎn)化的見(jiàn)證者[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

以技術(shù)貿(mào)易公司起家的東電電子，最初承擔(dān)為NEC、東芝、日立等日本半導(dǎo)體企業(yè)引進(jìn)美國(guó)先進(jìn)技術(shù)的任務(wù)。在伴隨著日本半導(dǎo)體企業(yè)的發(fā)展過(guò)程中，東電電子創(chuàng)始人感覺(jué)到了日本半導(dǎo)體時(shí)代的來(lái)臨。

發(fā)表于：4/12/2019

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)視頻圖像檢測(cè)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，融合計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的火災(zāi)圖像處理技術(shù)得到了廣泛的研究和應(yīng)用。針對(duì)傳統(tǒng)圖像處理方法預(yù)處理過(guò)程復(fù)雜且誤報(bào)率高等問(wèn)題，提出一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行火災(zāi)檢測(cè)的方法，其減少了復(fù)雜的預(yù)處理環(huán)節(jié)，將整個(gè)火災(zāi)識(shí)別過(guò)程整合成一個(gè)單深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，便于訓(xùn)練與優(yōu)化。針對(duì)識(shí)別過(guò)程中類(lèi)似火災(zāi)場(chǎng)景對(duì)火災(zāi)檢測(cè)產(chǎn)生干擾的問(wèn)題，利用火災(zāi)的運(yùn)動(dòng)特性，創(chuàng)新性地提出利用火災(zāi)視頻前后幀火災(zāi)坐標(biāo)位置變化來(lái)排除燈光等類(lèi)似火災(zāi)場(chǎng)景對(duì)檢測(cè)的干擾。對(duì)比了眾多深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架后，選擇Caffe框架進(jìn)行訓(xùn)練及測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)火災(zāi)圖像的識(shí)別和定位，適應(yīng)于不同的火災(zāi)場(chǎng)景，具有很好的泛化能力和抗干擾能力。

發(fā)表于：4/12/2019

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)UKF的組合導(dǎo)航算法[模擬設(shè)計(jì)][航空航天]

針對(duì)在進(jìn)近著陸的過(guò)程中，儀表著陸系統(tǒng)（ILS）易受到外界環(huán)境及空域的干擾，導(dǎo)致導(dǎo)航精度降低的問(wèn)題，提出一種利用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）與GBAS著陸系統(tǒng)（GLS）進(jìn)行改進(jìn)的組合導(dǎo)航算法，將組合導(dǎo)航系統(tǒng)輸出位置信息之間的差值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的無(wú)跡卡爾曼濾波器（UKF）的量測(cè)值，通過(guò)最優(yōu)加權(quán)的方法得到系統(tǒng)的全局最優(yōu)估計(jì)值。相比于傳統(tǒng)的聯(lián)邦濾波算法，該算法能有效降低測(cè)量噪聲，減小飛機(jī)進(jìn)近著陸時(shí)的誤差，提高導(dǎo)航精度。

發(fā)表于：4/12/2019

內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)預(yù)取技術(shù)綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（Content Delivery Network，CDN）已成為近年來(lái)研究熱點(diǎn)領(lǐng)域之一，為減少用戶訪問(wèn)時(shí)延從而提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量，相關(guān)研究在CDN緩存技術(shù)的基礎(chǔ)上引入內(nèi)容預(yù)取技術(shù)來(lái)克服緩存技術(shù)的滯后性并提高CDN中資源利用率。按照預(yù)取時(shí)研究的對(duì)象不同，根據(jù)CDN預(yù)取技術(shù)的分類(lèi)，概括并比較了不同分類(lèi)的優(yōu)勢(shì)與不足，并對(duì)各種評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了詳細(xì)分析，最后指出了融合新型網(wǎng)絡(luò)與技術(shù)的CDN預(yù)取的研究方向。

發(fā)表于：4/11/2019

一種基于憶阻特性的監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及電路設(shè)計(jì)[可編程邏輯][其他]

針對(duì)如何將憶阻器融入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法并進(jìn)行硬件實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題，提出了一種在現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列（FPGA）平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)的基于憶阻特性的監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。該設(shè)計(jì)以憶阻器模塊作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值存儲(chǔ)模塊，構(gòu)建誤差反饋機(jī)制的監(jiān)督學(xué)習(xí)。將該憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路應(yīng)用于圖像分類(lèi)問(wèn)題，并進(jìn)行了資源占用和處理速度的優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明其分類(lèi)結(jié)果良好，在Cyclone II：EP2C70F896I8平臺(tái)上，整體網(wǎng)絡(luò)算法占用11 773個(gè)邏輯單元（LEs），訓(xùn)練耗時(shí)0.33 ms，圖像的測(cè)試耗時(shí)10 μs。這一工作對(duì)憶阻器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合提出了一個(gè)有益的參考。

發(fā)表于：4/11/2019

Trinamic提供世界上最小的PANdrive?智能電機(jī)解決方案，實(shí)現(xiàn)精確運(yùn)動(dòng)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

Trinamic提供世界上最小的PANdrive?智能電機(jī)解決方案，實(shí)現(xiàn)精確運(yùn)動(dòng)

發(fā)表于：4/10/2019

基于稀疏譜擬合的超分辨方位估計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

考慮到各陣元接收的實(shí)際環(huán)境噪聲可能是相關(guān)的，以及風(fēng)成噪聲和遠(yuǎn)處航船噪聲等因素的影響，環(huán)境噪聲強(qiáng)度的空間分布可能具有方向性。利用非均勻環(huán)境噪聲模型，結(jié)合稀疏譜擬合算法，提出了一種基于稀疏譜擬合的超分辨方位估計(jì)算法。該算法利用空間信號(hào)的稀疏性和線性噪聲模型擬合誤差的l2-范數(shù)聯(lián)合最小化，實(shí)現(xiàn)非均勻環(huán)境噪聲條件下的超分辨方位估計(jì)。通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真討論了正則參數(shù)和線性噪聲模型階數(shù)對(duì)算法性能的影響，海上試驗(yàn)結(jié)果表明了該算法較傳統(tǒng)算法和稀疏譜擬合算法具有更低的旁瓣級(jí)和更好的方位分辨能力，同時(shí)有效驗(yàn)證了該算法在非均勻環(huán)境噪聲背景下的超分辨方位估計(jì)性能。

發(fā)表于：4/10/2019

基于聯(lián)合字典稀疏表達(dá)的目標(biāo)識(shí)別算法研究[模擬設(shè)計(jì)][其他]

在使用高分辨距離像開(kāi)展目標(biāo)識(shí)別時(shí)，傳統(tǒng)方法很少利用樣本的稀疏性。為了克服此類(lèi)識(shí)別所面臨的繁瑣的分析難題，簡(jiǎn)化識(shí)別過(guò)程，稀疏分析其實(shí)是一種不錯(cuò)的壓縮樣本數(shù)據(jù)，提升剖析效果的方法。因此，提出一種基于聯(lián)合字典及快速分解策略完成雷達(dá)一維距離像稀疏分析，進(jìn)而鑒識(shí)目標(biāo)的算法。為了提升識(shí)別策略的實(shí)用性，算法還嘗試依信噪比調(diào)控其內(nèi)稀疏分解參數(shù)，以改善算法抗噪性能。實(shí)驗(yàn)測(cè)評(píng)表明：相較同類(lèi)識(shí)別策略，該算法求解更為便捷，適用范圍有所拓展；相比不同類(lèi)型的常規(guī)識(shí)別策略，該算法抵御噪聲的能力有所提升，識(shí)別效果更優(yōu)。

發(fā)表于：4/10/2019

基于MNIST的憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性研究[模擬設(shè)計(jì)][其他]

為了探究憶阻器的穩(wěn)定性問(wèn)題對(duì)憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的影響，基于等效電阻拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的憶阻器模型，搭建了一個(gè)將憶阻器作為突觸的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用MNIST數(shù)據(jù)集對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。憶阻器的穩(wěn)定性問(wèn)題通過(guò)設(shè)置憶阻器參數(shù)波動(dòng)來(lái)模擬，最終發(fā)現(xiàn)憶阻器一定程度內(nèi)的性能波動(dòng)會(huì)促進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂，但波動(dòng)過(guò)大則會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。為了表征波動(dòng)的臨界程度，測(cè)得了基于憶阻器模型的各參數(shù)的最大波動(dòng)范圍，并進(jìn)一步計(jì)算出憶阻器件工藝層次參量的取值范圍，為憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件化中憶阻器件的工藝制造和選用提供了參考。

發(fā)表于：4/9/2019

一種基于隨機(jī)森林算法的多障礙物超聲測(cè)距方法[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

在超聲波測(cè)距技術(shù)中，傳統(tǒng)的信號(hào)處理算法難以對(duì)距離遠(yuǎn)、回波弱的信號(hào)進(jìn)行分析，也不能同時(shí)對(duì)多個(gè)障礙物進(jìn)行測(cè)距。為解決這一問(wèn)題，提出一種基于隨機(jī)森林算法的超聲測(cè)距方法，先提取信號(hào)的時(shí)域特征(相對(duì)峰值幅度)和頻域特征(頻譜相對(duì)面積)，然后利用隨機(jī)森林算法判斷出探測(cè)區(qū)域內(nèi)的障礙物并計(jì)算出目標(biāo)距離。經(jīng)過(guò)測(cè)試，該算法可有效完成10 m之內(nèi)的多個(gè)障礙物距離測(cè)量，測(cè)量誤差在3 cm之內(nèi)，可以滿足諸如自動(dòng)駕駛等應(yīng)用場(chǎng)景的要求，具有較高的實(shí)用價(jià)值和理論參考意義。

發(fā)表于：4/8/2019

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的功能安全[MEMS|傳感技術(shù)][安防電子]

功能安全是諸多行業(yè)整體安全策略的一部分，其目的是將對(duì)人或作業(yè)設(shè)備造成傷害的概率降至可接受的范圍以內(nèi)。近年來(lái)，人們對(duì)系統(tǒng)功能安全的要求顯著增長(zhǎng)。從核電站到醫(yī)療設(shè)備，無(wú)故障系統(tǒng)已成為部分應(yīng)用的理想選擇，也是其他應(yīng)用的必備條件。例如，在傳感領(lǐng)域，獲取的數(shù)據(jù)如果不正確或遭到損壞，結(jié)果可能具有破壞性，甚至可能致命，具體取決于系統(tǒng)和所涉及的風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別。

發(fā)表于：4/4/2019

鋰電池參數(shù)辨識(shí)模型的設(shè)計(jì)與研究[電源技術(shù)][汽車(chē)電子]

電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池內(nèi)部參數(shù)隨負(fù)載與工況而發(fā)生變化，因此建立準(zhǔn)確的動(dòng)力電池模型尤為必要?；阡囯姵氐刃щ娐纺Ｐ筒⒅乜剂窟\(yùn)行溫度與荷電狀態(tài)對(duì)各元件參數(shù)的影響，依托充放電法、復(fù)合脈沖特性充放電試驗(yàn)并結(jié)合最小二乘法實(shí)現(xiàn)模型中各元件參數(shù)辨識(shí)。通過(guò)Simulink平臺(tái)構(gòu)建動(dòng)力電池模型與充放電模型，上述模型通過(guò)安時(shí)計(jì)量法同時(shí)考慮溫度影響實(shí)現(xiàn)荷電狀態(tài)的準(zhǔn)確估算。結(jié)果表明，該鋰電池參數(shù)辨識(shí)模型可準(zhǔn)確模擬各種負(fù)載工況下動(dòng)力電池的運(yùn)行特性，該設(shè)計(jì)可應(yīng)用于動(dòng)力電池的測(cè)試與開(kāi)發(fā)。

發(fā)表于：4/3/2019

基于新穎粒子群算法高效VIENNA整流器的研究[電源技術(shù)][其他]

傳統(tǒng)L濾波存在濾波效果較差等缺點(diǎn)，設(shè)計(jì)LCL濾波器進(jìn)一步降低高頻開(kāi)關(guān)頻率的諧波損耗。當(dāng)整流器的控制參數(shù)數(shù)量和優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)增多時(shí)，傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法（PSO）調(diào)節(jié)濾波器和控制器參數(shù)會(huì)出現(xiàn)迭代收斂不穩(wěn)定等缺點(diǎn)，提出一種多目標(biāo)多群體多位置多速度粒子群算法（MMMMPSO），可以有效優(yōu)化三相VIENNA整流器設(shè)計(jì)參數(shù)，提高系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)和穩(wěn)態(tài)特性。最后仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該整流器的高效性及MMMMPSO的正確性。

發(fā)表于：4/2/2019

具有儲(chǔ)能環(huán)節(jié)的電力電子變壓器電能質(zhì)量研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為解決電力電子變壓器無(wú)法抵抗電網(wǎng)電壓中斷這一問(wèn)題，將儲(chǔ)能環(huán)節(jié)與電力電子變壓器相結(jié)合進(jìn)行研究。其中儲(chǔ)能環(huán)節(jié)由超級(jí)電容和雙向DC/DC變換器所構(gòu)成。當(dāng)電網(wǎng)中發(fā)生電壓中斷時(shí)，具有儲(chǔ)能環(huán)節(jié)的電力電子變壓器可以維持其低壓側(cè)直流電壓的穩(wěn)定。給出儲(chǔ)能環(huán)節(jié)中的主要參數(shù)與控制策略，在Simulink中建立仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果證實(shí)：具有儲(chǔ)能環(huán)節(jié)的電力電子變壓器具有抵抗電網(wǎng)電壓中斷的能力，使電網(wǎng)中的設(shè)備安全、穩(wěn)定運(yùn)行。

發(fā)表于：4/2/2019