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基于改進的SVD和Prony的諧波檢測算法[測試測量][工業(yè)自動化]

針對傳統(tǒng)的Prony算法在諧波及間諧波檢測過程中對噪聲敏感，導致辨識精度不高的問題，提出了一種基于奇異值分解(Singular Value Decomposition，SVD)和Prony的改進算法?；赟VD理論，提出了一種奇異點輔助算法，自適應地選取奇異值分解的有效階次，從而精確地濾除噪聲信號?；谝汛_定的有效階次，利用改進的Prony算法對濾除噪聲之后的信號進行參數(shù)辨識，可以準確地估計出各個諧波及間諧波分量的參數(shù)。通過MATLAB仿真分析，表明算法能夠準確地提取出電力信號的參數(shù)信息，具有一定的應用價值。

發(fā)表于：1/17/2019

基于MLVDS和USB3.0的多節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[測試測量][工業(yè)自動化]

針對數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中上位機無法與多節(jié)點采集設備高速通信的問題，設計了一種基于MLVDS接口和USB3.0接口的數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)。該傳輸系統(tǒng)采用CYUSB3014接口芯片實現(xiàn)計算機與FPGA的高速數(shù)據(jù)傳輸，采用ADN4693E接口芯片完成多節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸，以FPGA作為核心控制器，并基于MLVDS自定義協(xié)議解析多節(jié)點通信邏輯，實現(xiàn)MLVDS接口與USB3.0接口之間的數(shù)據(jù)交互。測試結果表明，該系統(tǒng)數(shù)據(jù)轉換結果準確、可靠，實現(xiàn)了上位機與多節(jié)點數(shù)據(jù)采集設備間的高速通信。

發(fā)表于：1/17/2019

一種基于STIX信息交互的滲透測試協(xié)作方案研究*[通信與網絡][信息安全]

對網絡安全工作滲透測試工作中的效率瓶頸問題進行了分析,總結了原有測試工作協(xié)作方式以及測試過程中的低效之處。對現(xiàn)有威脅情報實時信息共享標準（STIX）進行了介紹，提出了一種基于STIX信息交互的滲透測試協(xié)作方案。通過對STIX進行定制擴充，可有效提升測試人員與測試人員、測試人員與測試工具以及測試工具之間的信息交互效率，提高信息交互的標準化、自動化程度。

發(fā)表于：1/17/2019

再獲新能源汽車大廠訂單，富士通原廠+代理身份完美布局汽車電子產業(yè)鏈[模擬設計][汽車電子]

IC Insights數(shù)據(jù)顯示，預計2018年汽車電子的銷售額將增長7.0％，2019年將增長6.3％，成為六大半導體目標市場中兩年來的最高增長率。值得注意的是，汽車特殊用途邏輯類別預計2018年增長29％，汽車應用專用模擬市場增長14％——作為備用攝像頭、盲點(車道偏離)探測器和其他“智能”系統(tǒng)被強制或以其他方式添加到更多車輛中。同時，存儲器在車輛中使用的新汽車系統(tǒng)解決方案的開發(fā)中越來越重要。

發(fā)表于：1/16/2019

基于貝葉斯網絡的等級保護風險評估模型研究[通信與網絡][信息安全]

建立一個基于等級保護和貝葉斯網絡的信息安全測評數(shù)據(jù)拓撲結構，對等級保護測評數(shù)據(jù)通過專家經驗定性識別形成貝葉斯網絡先驗概率，通過歷史資料形成的條件概率定量分析得出后驗概率，利用貝葉斯網絡因果推理算法，確定測評數(shù)據(jù)中各測評項概率值，同時根據(jù)測評項概率對被測評系統(tǒng)進行風險評價。通過上述風險評估過程使被測評機構感知風險態(tài)勢。

發(fā)表于：1/16/2019

基于GaN HEMT的S波段的功率放大器設計[模擬設計][其他]

采用內匹配技術，使用單胞的電路結構，設計并實現(xiàn)了一款3.8～4.2 GHz的功率放大器。該放大器基于南京電子器件研究所自主研制的GaN HEMT管芯芯片。通過優(yōu)化設計該放大器在10%的相對帶寬、漏源電壓28 V、連續(xù)波的工作條件下,實現(xiàn)了輸出峰值功率Pout大于30 W,功率附加效率PAE大于48%,充分顯示了GaN功率器件寬帶、高效和高功率的工作性能,具有廣闊的工程應用前景。

發(fā)表于：1/16/2019

基于動態(tài)頻率的芯片面積功耗優(yōu)化設計[模擬設計][其他]

發(fā)表于：1/16/2019

一種帶隙基準源分段線性補償?shù)母倪M方法[模擬設計][其他]

為了減小帶隙基準源的溫度系數(shù)和提高溫度補償?shù)撵`活性，設計了一種改進型分段線性補償方法。利用雙極型晶體管的溫度非線性在整個溫度區(qū)域內產生7段不同斜率的補償電流，通過電流模形式對基準電壓的高階溫度分量進行疊加，進而對帶隙基準電壓實現(xiàn)精確溫度補償?；?.25 μm BCD工藝設計了一款低溫漂高精度的帶隙基準源。HSPICE仿真結果表明，在5 V電源電壓下，在-40 ℃～125 ℃溫度范圍內，基準電壓的溫度系數(shù)為0.37×10-6/℃，低頻時電路的電源抑制比為-85 dB。電源電壓在2 V～5 V范圍內，基準電壓的線性調整率為0.09 mV/V。

發(fā)表于：1/15/2019

適用于功率運算放大器的輸入級放大電路設計[模擬設計][其他]

基于70 V高壓雙極型工藝，設計了一種適用于單片高壓功率運算放大器的輸入級電路。該電路采用p溝道結型場效應晶體管(JFET)組成的差分對套筒式共源共柵(differential telescopic cascode)結構，具有低偏置電流、低失調電壓、低失調電流、高共模抑制比的特點。以共集-共射（CC-CE）的放大電路結構作為該輸入級電路的負載，減小對輸入級影響的同時能夠提高電壓增益。Spectre仿真結果表明，輸入偏置電流僅為20 pA，失調電壓為0.11 mV，失調電流為0.57 fA，連接負載后的增益可以達到89 dB，單位增益帶寬達到8.13 MHz。

發(fā)表于：1/15/2019

基于UML & SystemC的GPU幾何管線光柵化硬件建模[嵌入式技術][其他]

架構與算法是決定GPU性能的重要因素，需要盡可能早地對其進行評估和驗證。提出基于統(tǒng)一建模語言（Unified Modeling Language，UML）的模型，詳述了針對GPU幾何管線架構和線圖元光柵化算法建模的過程及方法，并采用SystemC語言實現(xiàn)了事務級建模（Transaction-level Modeling，TLM）模型和仿真。驗證了架構和算法的正確性以及模型的有效性和可行性，為RTL設計提供了參考依據(jù)。

發(fā)表于：1/14/2019

基于復合左右手傳輸線的雙頻不等分功分器[模擬設計][汽車電子]

采用復合左右手(CRLH)傳輸線(TL)替代傳統(tǒng)的四分之一波長阻抗變換器，設計了一種小型化且能同時工作在兩個頻率的不等分功率分配器（功分器），有效解決了傳統(tǒng)功分器只能工作在指定的頻率及其奇次諧波處的問題。通過理論分析，結合CAD軟件進行仿真優(yōu)化，設計了能同時工作于1 GHz和2.2 GHz，功率比為2的雙頻不等分功分器。理論和仿真結果顯示，輸入端匹配良好，并且兩個輸出端實現(xiàn)隔離。仿真結果和理論結果趨勢吻合，驗證了該方法的可行性。

發(fā)表于：1/14/2019

基于深度神經網絡的個性化推薦系統(tǒng)研究[嵌入式技術][物聯(lián)網]

深度神經網絡由于結構類似于生物神經網絡，因此擁有高效、精準抽取信息深層隱含特征的能力和能夠學習多層的抽象特征表示，且能夠對跨域、多源、異質的內容信息進行學習等優(yōu)勢。提出了一種基于多用戶-項目結合深度神經網絡抽取特征、自學習等優(yōu)勢實現(xiàn)信息個性化推薦的模型，該模型通過對輸入多源異構數(shù)據(jù)特征進行深度神經網絡學習、抽取，再融合協(xié)同過濾中的廣泛個性化產生候選集，然后通過二次模型學習產生排序集，實現(xiàn)精準、實時、個性化推薦。通過真實數(shù)據(jù)集對模型評估實驗，實驗結果表明，該模型能夠很好地學習、抽取用戶隱特征，并且能夠一定程度上解決傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)稀疏性、新物品等問題，同時實現(xiàn)了更加精準、實時、個性化的推薦。

發(fā)表于：1/11/2019

基于改進ORB算法的移動機器人視覺SLAM方法研究[嵌入式技術][物聯(lián)網]

以移動機器人視覺導航為應用背景，針對傳統(tǒng)ORB算法在視覺SLAM中存在特征點分布不均勻、重疊特征點較多的問題，提出一種改進ORB算法。首先，對每層圖像的尺度空間金字塔進行網格劃分，增加空間尺度信息；其次，在特征點檢測時，采用改進FAST角點自適應閾值提取，設置感興趣區(qū)域；然后，采用非極大值抑制的方法，抑制低閾值特征點的輸出；最后，使用基于區(qū)域圖像特征點分布的方差數(shù)值評價待檢測圖像中特征點的分布情況。實驗結果表明，改進ORB算法特征點的分布較為均勻，輸出特征點重疊數(shù)量較少，執(zhí)行時間較短。

發(fā)表于：1/11/2019

UAV/UGV協(xié)同環(huán)境下的目標識別與全局路徑規(guī)劃研究[嵌入式技術][物聯(lián)網]

針對單獨機器人難以執(zhí)行復雜環(huán)境中任務的問題，Unmanned Air/Ground Vehicle(UAV/UGV)協(xié)同系統(tǒng)近年來受到了廣泛關注。為了提高執(zhí)行任務的工作效率，提出一種基于視覺傳感器下UAV/UGV協(xié)同系統(tǒng)中UAV目標識別下UGV全局路徑規(guī)劃的方法，無人機利用高空視野優(yōu)勢獲取目標物與環(huán)境信息, SURF算法和圖像分割實現(xiàn)環(huán)境建模。無人車根據(jù)無人機獲取的信息，利用優(yōu)化的A*算法完成全局路徑規(guī)劃，并且在典型搜救場景中進行了仿真驗證。實驗表明，SURF算法能滿足目標識別的精確度、實時性和魯棒性；并且利用優(yōu)化的A*算法實現(xiàn)了UGV快速準確的全局路徑規(guī)劃。

發(fā)表于：1/10/2019

智能語音SoC模擬前端研究進展[模擬設計][物聯(lián)網]

在人工智能語音交互應用中，語音SoC中的模擬前端電路承擔著將麥克風輸出模擬信號數(shù)字化的重任，是語音模擬信號與數(shù)字處理單元的橋梁。由于復雜語音環(huán)境應用、器件失配等非理想因素的影響，模擬前端的功能和動態(tài)性能受到極大限制。對語音SoC中的模擬前端電路進行了分析，重點論述了目前模擬前端設計的結構特點以及發(fā)展現(xiàn)狀，并對設計面臨的挑戰(zhàn)提出了研究思路，展望了發(fā)展趨勢。

發(fā)表于：1/10/2019