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

針對功率因數(shù)校正變換器的電路結(jié)構(gòu)含有低頻整流橋?qū)е滦屎艿偷膯栴}，Boost PFC變換器只能升壓不能降壓的特點，提出一種無橋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)。針對變換器在輸入電壓的擾動抑制能力差、動態(tài)響應(yīng)速度慢等問題，提出單周期控制方法提高變換器抑制輸入擾動和動態(tài)響應(yīng)速度。介紹了單周期控制的無橋Cuk PFC變換器控制方程推導(dǎo)和控制電路的設(shè)計，使用MATLAB/Simulink對變換器運行過程進行仿真，從結(jié)果可以看出單周期控制方法的無橋 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 電壓軌的簡單備份電源[電源技術(shù)][汽車電子]

在嵌入式系統(tǒng)需要可靠供電的電信、工業(yè)和汽車應(yīng)用中，數(shù)據(jù)丟失是個問題。供電的突然中斷會在硬盤驅(qū)動器和閃存執(zhí)行讀寫操作時損壞數(shù)據(jù)。設(shè)計人員常常使用電池、電容器和超級電容器來存儲足夠的能量，以在供電中斷期間為關(guān)鍵的負載提供短期電源支持。

發(fā)表于：3/4/2019

施工升降機防墜安全器嵌入式檢測系統(tǒng)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

作為施工升降機最重要的安全部件，防墜安全器的定期檢測尤為重要?；贏ndroid平臺設(shè)計了SAJ30/40型齒輪漸進式防墜安全器嵌入式檢測系統(tǒng)，分別采用角度傳感器和速度傳感器測量防墜安全器錐轂旋轉(zhuǎn)角度和升降機實時運行速度，通過上位機分析軟件進行數(shù)據(jù)處理，輸出防墜安全器的制動距離和動作速度?，F(xiàn)場試驗架法檢測實驗結(jié)果表明，檢測系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確測量防墜安全器制動距離等檢測參數(shù)，制動距離的測量精度為±1 mm。

發(fā)表于：3/4/2019

基于SoC FPGA和CNN模型的動作識別系統(tǒng)設(shè)計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

動作識別是重要的機器視覺研究領(lǐng)域之一。設(shè)計實現(xiàn)基于SoC FPGA和CNN模型的動作識別系統(tǒng)。設(shè)計實現(xiàn)流水線型LK光流計算、基于HOG與SVM的行人檢測模塊；設(shè)計實現(xiàn)動態(tài)行人檢測與靜態(tài)行人檢測結(jié)果的融合算法，計算出目標(biāo)人物所在區(qū)域；利用該區(qū)域的視頻圖像和光流場數(shù)據(jù)，輸入CNN模型計算得到目標(biāo)人物的動作識別結(jié)果; 設(shè)計指令集架構(gòu)的NPU單元用于實現(xiàn)CNN模型計算。整個系統(tǒng)基于DE10-Nano開發(fā)板進行軟硬件協(xié)同開發(fā)，能夠識別“站立”、“行走”、“揮手”和“下蹲”等動作。該系統(tǒng)具有較高的識別率和較強的設(shè)計靈活性，方便CNN模型的擴展與修改。

發(fā)表于：3/1/2019

高速運動平臺彈速補償?shù)腇PGA實現(xiàn)方法[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

針對高速運動平臺彈速補償?shù)膶崟r性要求，在基于距離徙動校正(Range Cell Migration Compensation，RCMC) 的思想上提出了一種彈速補償?shù)腇PGA實現(xiàn)方法。將距離徙動校正的思想用于彈速補償，提高了相參積累后的信噪比，并在FPGA中完成硬件實現(xiàn)，仿真實驗表明使用FPGA實現(xiàn)彈速補償方法具有實時性高、處理速度快、精度高等有優(yōu)點。

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)觀點認為，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)核機制簡介送給你[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

學(xué)習(xí) PyTorch 比較簡單，但你能學(xué)習(xí) PyTorch 內(nèi)部機制嗎？最近，有 14 年 ML 經(jīng)驗的大神 Christian 介紹了 PyTorch 的內(nèi)核機制。雖然在實際使用中并不需要這些知識，但探索 PyTorch 內(nèi)核能大大提升我們對代碼的直覺與理解，挖底層實現(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)的計算機科學(xué)博士引發(fā)了人們的廣泛關(guān)注。

發(fā)表于：2/28/2019

MIT開發(fā)出首個碳納米管混合信號集成電路[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

SHARC進擊：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，且無需電感。低壓差(LDO)線性穩(wěn)壓器是一種特殊類型的線性穩(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)計提供大約1.3 V的壓差，這意味著對于5 V的輸入電壓，器件進行調(diào)節(jié)可實現(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SFM的三維重建算法研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

針對現(xiàn)有運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法重建模型存在點云稀疏等問題，提出一種利用不同匹配數(shù)據(jù)進行模型重建的算法。首先通過對比上下文直方圖(CCH)生成匹配數(shù)據(jù)，利用M估計抽樣一致(MSAC)估算圖像基礎(chǔ)矩陣，進而分解得到平移和旋轉(zhuǎn)矩陣，并根據(jù)相機內(nèi)參計算投影矩陣，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云。該算法匹配精度高，圖像基礎(chǔ)矩陣易于收斂，通過位移實現(xiàn)特征點匹配，彌補了圖像低頻區(qū)域匹配數(shù)據(jù)不足的缺陷。實驗結(jié)果表明，與現(xiàn)有算法相比，該算法生成的點云更致密；在真實環(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)測研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

礦山排土場滑坡的過程是一個動態(tài)、大延遲、高度非線性的特性問題，影響礦山排土場滑坡的因素眾多，各個特性指標(biāo)間相互影響，關(guān)于排土場滑坡預(yù)警并沒有嚴(yán)格的劃分標(biāo)準(zhǔn)。對此，提出一種自適應(yīng)提升算法(Adaptive Boosting，AdaBoost)、改進的粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)和極限學(xué)習(xí)機(Extreme Learning Machine，ELM)相結(jié)合的礦山排土場滑坡短期預(yù)測方法。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)，再通過自適應(yīng)提升算法將得到的多個極限學(xué)習(xí)機弱預(yù)測器組成新的強預(yù)測器并進行預(yù)測，最后以某礦山排土場采集的數(shù)據(jù)為算例，結(jié)果表明改進的組合方法的預(yù)測精度明顯優(yōu)于由粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化參數(shù)的極限學(xué)習(xí)機模型和單獨的極限學(xué)習(xí)機模型的預(yù)測精度，其預(yù)測結(jié)果接近于真實值，為實現(xiàn)礦山排土場滑坡預(yù)警提供了可能。

發(fā)表于：2/28/2019

微型技術(shù) 影響全球：突破性TI BAW諧振器技術(shù)打造全新電子心跳[模擬設(shè)計][醫(yī)療電子]

近日，德州儀器（TI）發(fā)布了兩款全新的基于體聲波(BAW, bulk acoustic wave)諧振器技術(shù)的核心產(chǎn)品。這些微型計時器尺寸僅有100微米，比頭發(fā)的直徑還小，但它們的運行頻率遠遠高于石英晶體，可實現(xiàn)更優(yōu)異的系統(tǒng)性能。

發(fā)表于：2/28/2019

? 基于Cuckoo平臺的HDBSCAN惡意代碼聚類算法*[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

? 泛在網(wǎng)絡(luò)日益受到各種各樣的惡意代碼攻擊，已經(jīng)嚴(yán)重威脅到各個領(lǐng)域的信息安全和網(wǎng)絡(luò)安全。為了分析不同種類惡意代碼之間的異同性，通過搭建Cuckoo沙箱平臺模擬惡意代碼運行環(huán)境研究其聚類情況，以此來獲得惡意樣本模擬運行的行為分析報告；在特征提取上為了全面覆蓋惡意代碼的主要行為，結(jié)合了動態(tài)行為特征和內(nèi)存特征；之后利用t-SNE機器學(xué)習(xí)算法來對特征屬性實現(xiàn)非線性降維；最后對傳統(tǒng)的DBSCAN算法進行改進，將改進后的算法HDBSCAN結(jié)合惡意代碼的行為特征來完成惡意代碼的聚類。實驗結(jié)果表明，相比于經(jīng)典聚類算法，改進后的聚類算法提高了聚類質(zhì)量，獲得了更好的聚類效果，因此具有較高的可行性。

發(fā)表于：2/28/2019

或許這才是物聯(lián)網(wǎng)所需的嵌入式AI處理器[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

日前，法國半導(dǎo)體初創(chuàng)公司GreenWaves Technologies(GreenWaves) 宣布，獲得由華米科技參與領(lǐng)投，公司天使輪領(lǐng)投公司--Soitec以及其他投資人共同參與的共計七百萬歐元的A輪融資。

發(fā)表于：2/27/2019