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倍捷連接器珠海工廠新增Amphe-Lite產(chǎn)品線[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

近日，倍捷連接器（PEI-Genesis）得到安費(fèi)諾最新的授權(quán)，在其珠海工廠添加Amphe-Lite系列產(chǎn)品的生產(chǎn)線，為亞洲用戶(hù)提供更多產(chǎn)品和組裝搭配組合。 Amphe-Lite系列具有輕量化、體積小、密度高、可靠性高等特點(diǎn)，且符合D38999第三代軍用規(guī)格，代表最新的連接技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。該系列產(chǎn)品適用于惡劣環(huán)境，在測(cè)試設(shè)備、工廠自動(dòng)化、柴油發(fā)動(dòng)機(jī)、飛行器、船舶和小型信號(hào)基站等應(yīng)用領(lǐng)域皆可發(fā)揮重要作用。

發(fā)表于：3/5/2019

不平衡工況下三相四橋臂逆變器的控制策略[電源技術(shù)][其他]

針對(duì)無(wú)差拍控制跟蹤精度低、抗擾動(dòng)性差等問(wèn)題，提出將重復(fù)控制與無(wú)差拍控制結(jié)合，形成嵌入式復(fù)合控制結(jié)構(gòu)，改善控制器的穩(wěn)態(tài)精度和對(duì)電感參數(shù)變化的魯棒性。根據(jù)四橋臂逆變器的數(shù)學(xué)模型，推導(dǎo)用于電流控制的無(wú)差拍算法，并引入重復(fù)控制算法。最后，通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了策略的有效性。

發(fā)表于：3/5/2019

一種用于光伏最大功率點(diǎn)跟蹤的Boost電路[電源技術(shù)][其他]

光伏發(fā)電系統(tǒng)中利用Boost電路進(jìn)行最大功率跟蹤的過(guò)程存在電路升壓能力不足、輸入紋波較大等問(wèn)題，利用開(kāi)關(guān)電感結(jié)構(gòu)替代并聯(lián)交錯(cuò)Boost電路中電感，構(gòu)成一種高升壓比且低紋波的改進(jìn)型Boost電路。該電路在同一開(kāi)關(guān)周期中擁有四種開(kāi)關(guān)模式，存在三種不同工作狀態(tài)，利用平均周期建模法討論其不同占空比情況下輸出電壓增益及輸入電流紋波情況。MATLAB仿真結(jié)果表明，改進(jìn)型Boost相比于傳統(tǒng)Boost電路具有更高的升壓能力；且在動(dòng)態(tài)輸入條件下，具有較快的跟蹤速度，輸入電流紋波小，輸出功率控制效果穩(wěn)定，適用于光伏發(fā)電最大功率點(diǎn)跟蹤。

發(fā)表于：3/5/2019

基于單周期控制的無(wú)橋Cuk PFC變換器的設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

針對(duì)功率因數(shù)校正變換器的電路結(jié)構(gòu)含有低頻整流橋?qū)е滦屎艿偷膯?wèn)題，Boost PFC變換器只能升壓不能降壓的特點(diǎn)，提出一種無(wú)橋Cuk PFC變換器，可以將高電壓轉(zhuǎn)換為低電壓，并提高變換器的功率因數(shù)。針對(duì)變換器在輸入電壓的擾動(dòng)抑制能力差、動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度慢等問(wèn)題，提出單周期控制方法提高變換器抑制輸入擾動(dòng)和動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度。介紹了單周期控制的無(wú)橋Cuk PFC變換器控制方程推導(dǎo)和控制電路的設(shè)計(jì)，使用MATLAB/Simulink對(duì)變換器運(yùn)行過(guò)程進(jìn)行仿真，從結(jié)果可以看出單周期控制方法的無(wú)橋 Cuk PFC變換器能夠?qū)崿F(xiàn)良好的功率因數(shù)校正，減少變換器的損耗，實(shí)現(xiàn)良好的電源干擾抑制。

發(fā)表于：3/4/2019

用于 3.3 V 電壓軌的簡(jiǎn)單備份電源[電源技術(shù)][汽車(chē)電子]

在嵌入式系統(tǒng)需要可靠供電的電信、工業(yè)和汽車(chē)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)丟失是個(gè)問(wèn)題。供電的突然中斷會(huì)在硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器和閃存執(zhí)行讀寫(xiě)操作時(shí)損壞數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)人員常常使用電池、電容器和超級(jí)電容器來(lái)存儲(chǔ)足夠的能量，以在供電中斷期間為關(guān)鍵的負(fù)載提供短期電源支持。

發(fā)表于：3/4/2019

施工升降機(jī)防墜安全器嵌入式檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

作為施工升降機(jī)最重要的安全部件，防墜安全器的定期檢測(cè)尤為重要?；贏ndroid平臺(tái)設(shè)計(jì)了SAJ30/40型齒輪漸進(jìn)式防墜安全器嵌入式檢測(cè)系統(tǒng)，分別采用角度傳感器和速度傳感器測(cè)量防墜安全器錐轂旋轉(zhuǎn)角度和升降機(jī)實(shí)時(shí)運(yùn)行速度，通過(guò)上位機(jī)分析軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，輸出防墜安全器的制動(dòng)距離和動(dòng)作速度?，F(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)架法檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，檢測(cè)系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確測(cè)量防墜安全器制動(dòng)距離等檢測(cè)參數(shù)，制動(dòng)距離的測(cè)量精度為±1 mm。

發(fā)表于：3/4/2019

基于SoC FPGA和CNN模型的動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

動(dòng)作識(shí)別是重要的機(jī)器視覺(jué)研究領(lǐng)域之一。設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)基于SoC FPGA和CNN模型的動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)。設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)流水線型LK光流計(jì)算、基于HOG與SVM的行人檢測(cè)模塊；設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)行人檢測(cè)與靜態(tài)行人檢測(cè)結(jié)果的融合算法，計(jì)算出目標(biāo)人物所在區(qū)域；利用該區(qū)域的視頻圖像和光流場(chǎng)數(shù)據(jù)，輸入CNN模型計(jì)算得到目標(biāo)人物的動(dòng)作識(shí)別結(jié)果; 設(shè)計(jì)指令集架構(gòu)的NPU單元用于實(shí)現(xiàn)CNN模型計(jì)算。整個(gè)系統(tǒng)基于DE10-Nano開(kāi)發(fā)板進(jìn)行軟硬件協(xié)同開(kāi)發(fā)，能夠識(shí)別“站立”、“行走”、“揮手”和“下蹲”等動(dòng)作。該系統(tǒng)具有較高的識(shí)別率和較強(qiáng)的設(shè)計(jì)靈活性，方便CNN模型的擴(kuò)展與修改。

發(fā)表于：3/1/2019

高速運(yùn)動(dòng)平臺(tái)彈速補(bǔ)償?shù)腇PGA實(shí)現(xiàn)方法[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)高速運(yùn)動(dòng)平臺(tái)彈速補(bǔ)償?shù)膶?shí)時(shí)性要求，在基于距離徙動(dòng)校正(Range Cell Migration Compensation，RCMC) 的思想上提出了一種彈速補(bǔ)償?shù)腇PGA實(shí)現(xiàn)方法。將距離徙動(dòng)校正的思想用于彈速補(bǔ)償，提高了相參積累后的信噪比，并在FPGA中完成硬件實(shí)現(xiàn)，仿真實(shí)驗(yàn)表明使用FPGA實(shí)現(xiàn)彈速補(bǔ)償方法具有實(shí)時(shí)性高、處理速度快、精度高等有優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于：3/1/2019

自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)度器了解一下？[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，太大的學(xué)習(xí)率不利于優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而相比固定的學(xué)習(xí)率而言，變化的學(xué)習(xí)率更能提供快速的收斂。

發(fā)表于：2/28/2019

想讀讀PyTorch底層代碼？這份內(nèi)核機(jī)制簡(jiǎn)介送給你[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

學(xué)習(xí) PyTorch 比較簡(jiǎn)單，但你能學(xué)習(xí) PyTorch 內(nèi)部機(jī)制嗎？最近，有 14 年 ML 經(jīng)驗(yàn)的大神 Christian 介紹了 PyTorch 的內(nèi)核機(jī)制。雖然在實(shí)際使用中并不需要這些知識(shí)，但探索 PyTorch 內(nèi)核能大大提升我們對(duì)代碼的直覺(jué)與理解，挖底層實(shí)現(xiàn)的都是大神~

發(fā)表于：2/28/2019

出身清華姚班，斯坦福博士畢業(yè)，她的畢業(yè)論文成了「爆款」[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

很少有人的博士論文能夠成為「爆款文章」，但陳丹琦做到了。這位近日從斯坦福畢業(yè)的計(jì)算機(jī)科學(xué)博士引發(fā)了人們的廣泛關(guān)注。

發(fā)表于：2/28/2019

MIT開(kāi)發(fā)出首個(gè)碳納米管混合信號(hào)集成電路[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

SHARC進(jìn)擊：麻省理工學(xué)院的自我修復(fù)模擬采用RRAM和CNFET技術(shù)，被用于在4位電容數(shù)模轉(zhuǎn)換器中制造碳納米管運(yùn)算放大器。

發(fā)表于：2/28/2019

使用超低噪聲LDO提供“干凈”的電源[電源技術(shù)][其他]

線性穩(wěn)壓器集成電路(IC)將電壓從較高電平降至較低電平，且無(wú)需電感。低壓差(LDO)線性穩(wěn)壓器是一種特殊類(lèi)型的線性穩(wěn)壓器，其壓差（需要保持穩(wěn)壓的輸入和輸出電壓之間的差值）通常低于400 mV。早期的線性穩(wěn)壓器設(shè)計(jì)提供大約1.3 V的壓差，這意味著對(duì)于5 V的輸入電壓，器件進(jìn)行調(diào)節(jié)可實(shí)現(xiàn)的最大輸出僅為3.7 V左右。然而，在當(dāng)今更復(fù)雜的設(shè)計(jì)技術(shù)和晶圓制造工藝條件下，“低”大致定義為<100mV到300mV左右。

發(fā)表于：2/28/2019

基于改進(jìn)SFM的三維重建算法研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法重建模型存在點(diǎn)云稀疏等問(wèn)題，提出一種利用不同匹配數(shù)據(jù)進(jìn)行模型重建的算法。首先通過(guò)對(duì)比上下文直方圖(CCH)生成匹配數(shù)據(jù)，利用M估計(jì)抽樣一致(MSAC)估算圖像基礎(chǔ)矩陣，進(jìn)而分解得到平移和旋轉(zhuǎn)矩陣，并根據(jù)相機(jī)內(nèi)參計(jì)算投影矩陣，然后利用KLT匹配算法更新匹配數(shù)據(jù)，最后三角化生成三維點(diǎn)云。該算法匹配精度高，圖像基礎(chǔ)矩陣易于收斂，通過(guò)位移實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)匹配，彌補(bǔ)了圖像低頻區(qū)域匹配數(shù)據(jù)不足的缺陷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有算法相比，該算法生成的點(diǎn)云更致密；在真實(shí)環(huán)境下，該算法可用于物體三維重建。

發(fā)表于：2/28/2019

基于AdaBoost-PSO-ELM算法的滑坡位移預(yù)測(cè)研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

礦山排土場(chǎng)滑坡的過(guò)程是一個(gè)動(dòng)態(tài)、大延遲、高度非線性的特性問(wèn)題，影響礦山排土場(chǎng)滑坡的因素眾多，各個(gè)特性指標(biāo)間相互影響，關(guān)于排土場(chǎng)滑坡預(yù)警并沒(méi)有嚴(yán)格的劃分標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)此，提出一種自適應(yīng)提升算法(Adaptive Boosting，AdaBoost)、改進(jìn)的粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine，ELM)相結(jié)合的礦山排土場(chǎng)滑坡短期預(yù)測(cè)方法。該方法首先利用粒子群優(yōu)化算法得出ELM模型的最佳輸入?yún)?shù)，再通過(guò)自適應(yīng)提升算法將得到的多個(gè)極限學(xué)習(xí)機(jī)弱預(yù)測(cè)器組成新的強(qiáng)預(yù)測(cè)器并進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后以某礦山排土場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)為算例，結(jié)果表明改進(jìn)的組合方法的預(yù)測(cè)精度明顯優(yōu)于由粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化參數(shù)的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型和單獨(dú)的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型的預(yù)測(cè)精度，其預(yù)測(cè)結(jié)果接近于真實(shí)值，為實(shí)現(xiàn)礦山排土場(chǎng)滑坡預(yù)警提供了可能。

發(fā)表于：2/28/2019