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一種高性能的功放控制器設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

CMOS控制器是射頻功放模組的重要單元，它為射頻功放提供穩(wěn)定的偏置點(diǎn)和簡(jiǎn)單的邏輯控制。采用復(fù)用誤差放大器和補(bǔ)償電容的結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)出一種高性能的應(yīng)用于WCDMA手機(jī)功放模組的功放控制器。

發(fā)表于：5/29/2015

分組密碼算法抗功耗攻擊和故障攻擊的方法[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

為同時(shí)抵御差分功耗攻擊和故障攻擊，提出了一種有效的防護(hù)方法，采用流水線(xiàn)技術(shù)增加了正常加解密運(yùn)算的噪聲，比較同一輸入依次進(jìn)入不同級(jí)的流水線(xiàn)的運(yùn)算結(jié)果是否一致，可以抗故障攻擊。

發(fā)表于：5/29/2015

基于物聯(lián)網(wǎng)的家居室內(nèi)環(huán)境在線(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

研究了物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)下的家居室內(nèi)環(huán)境在線(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)通過(guò)基于ZigBee的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行監(jiān)控，由遠(yuǎn)程智能監(jiān)控平臺(tái)與主協(xié)調(diào)器通信接收傳感器感知數(shù)據(jù)并上傳至服務(wù)器集群的數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)過(guò)云服務(wù)層處理，將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和室內(nèi)環(huán)境舒適度在Web應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)實(shí)時(shí)顯示，并通過(guò)遠(yuǎn)程智能監(jiān)控平臺(tái)實(shí)施遠(yuǎn)程控制終端設(shè)備。實(shí)驗(yàn)證明，該系統(tǒng)可有效地監(jiān)控室內(nèi)環(huán)境，高效地處理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了“高效、節(jié)能、安全、環(huán)?！钡闹悄芗揖討?yīng)用。

發(fā)表于：5/28/2015

基于九軸慣性傳感器的跌倒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

為解決當(dāng)今人口老齡化社會(huì)所帶來(lái)的老人跌倒事件頻發(fā)，以及為防止老人、兒童、智障者走失，研發(fā)了一種基于九軸慣性傳感器的跌倒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用了三軸加速度計(jì)、三軸磁力計(jì)和三軸陀螺儀集成的九軸慣性傳感器檢測(cè)人體運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的加速度、磁場(chǎng)強(qiáng)度和角速度數(shù)據(jù)，以MSP430F2418PM作為系統(tǒng)控制器，利用GSM/GPRS模塊SIM908進(jìn)行地理信息采集和短信/電話(huà)通信，并將報(bào)警等信息發(fā)到遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)任何時(shí)間、地點(diǎn)獲取老人跌倒的相關(guān)信息，以便進(jìn)行遠(yuǎn)程報(bào)警、定位和跌倒事件的處理。試驗(yàn)結(jié)果表明，跌倒檢測(cè)終端達(dá)到將跌倒行為與正常行為區(qū)分開(kāi)，準(zhǔn)確率達(dá)98%，同時(shí)能準(zhǔn)確地定位跌倒發(fā)生的位置，并通過(guò)手機(jī)短信發(fā)送給監(jiān)護(hù)人，具有廣闊的實(shí)用價(jià)值。

發(fā)表于：5/28/2015

基于分布式的電力系統(tǒng)入侵檢測(cè)云安全模型研究[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

如何保證電力系統(tǒng)自身的安全可靠運(yùn)行、防止惡意攻擊以及加強(qiáng)入侵檢測(cè)功能等，已成為電力企業(yè)信息化建設(shè)過(guò)程中需要關(guān)注的問(wèn)題。結(jié)合電力行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用，設(shè)計(jì)了一種專(zhuān)門(mén)應(yīng)用于電力系統(tǒng)的入侵檢測(cè)云安全模型（C-DIDS），該模型結(jié)合多重檢測(cè)技術(shù)，在分析設(shè)備引擎中使用了三級(jí)檢測(cè)方法，并且在分析設(shè)備中添加了信息完整性分析策略，通過(guò)不同云安全管理區(qū)中的監(jiān)視設(shè)備進(jìn)行交互通信，從而加強(qiáng)了整個(gè)電力系統(tǒng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的綜合防范能力。

發(fā)表于：5/28/2015

基于MATLAB仿真的輸電線(xiàn)路風(fēng)偏閃絡(luò)影響因素分析[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

輸電線(xiàn)路風(fēng)偏閃絡(luò)事故時(shí)有發(fā)生，在影響電網(wǎng)安全運(yùn)行的同時(shí)對(duì)經(jīng)濟(jì)造成了較大的損失。為分析風(fēng)偏閃絡(luò)的發(fā)生機(jī)理，通過(guò)對(duì)風(fēng)偏計(jì)算公式進(jìn)行分析并在此基礎(chǔ)上利用MATLAB軟件對(duì)風(fēng)偏閃絡(luò)影響因素逐一仿真。仿真結(jié)果表明，在風(fēng)偏影響因素中，風(fēng)速、風(fēng)壓不均勻系數(shù)、風(fēng)壓高度變化系數(shù)和垂直檔距都對(duì)風(fēng)偏有不同程度的影響，而絕緣子串重量在一定程度上對(duì)風(fēng)偏的影響有限。同時(shí)根據(jù)仿真結(jié)果有針對(duì)性地提出了防治風(fēng)偏閃絡(luò)的措施，為今后輸電線(xiàn)路設(shè)計(jì)提供參考。

發(fā)表于：5/28/2015

基于K-means的私人微博聚類(lèi)算法改進(jìn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)私人微博內(nèi)容進(jìn)行聚類(lèi)研究，結(jié)合私人微博的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)提出了基于K-means的改進(jìn)聚類(lèi)算法。通過(guò)添加引用和評(píng)論內(nèi)容豐富了文本內(nèi)容，降低了短文本矩陣向量嚴(yán)重稀疏性帶來(lái)的聚類(lèi)算法準(zhǔn)確性降低的影響；通過(guò)甄別“微話(huà)題”內(nèi)容和改進(jìn)相似度的計(jì)算，找到初始化類(lèi)別并進(jìn)行初步計(jì)算得到合適的類(lèi)別數(shù)目和初始中心點(diǎn)，解決了K-means算法中聚類(lèi)數(shù)目K需人工指定和初始中心點(diǎn)選取隨機(jī)性的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法不僅可以自適應(yīng)地得到K值，較普通的K-means算法在聚類(lèi)的準(zhǔn)確率上有所提高。

發(fā)表于：5/28/2015

多維Web服務(wù)網(wǎng)關(guān)的高并發(fā)問(wèn)題研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

為了解決多維服務(wù)網(wǎng)關(guān)因高并發(fā)情況而導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)擁塞、服務(wù)器性能降低問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的線(xiàn)程池服務(wù)器設(shè)計(jì)方法。首先根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值創(chuàng)建一個(gè)尺寸最優(yōu)的線(xiàn)程池，并結(jié)合SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)為線(xiàn)程池添加一個(gè)瞬時(shí)同類(lèi)服務(wù)請(qǐng)求合并模塊。該模塊對(duì)請(qǐng)求連接進(jìn)行分類(lèi)，劃分優(yōu)先級(jí)，然后根據(jù)不同的請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)把與其優(yōu)先級(jí)對(duì)應(yīng)的Tl秒內(nèi)的同類(lèi)請(qǐng)求合并為1個(gè)請(qǐng)求，以此來(lái)降低整個(gè)服務(wù)過(guò)程的時(shí)延，提高請(qǐng)求響應(yīng)速度。實(shí)驗(yàn)表明，該設(shè)計(jì)能夠有效地降低高并發(fā)情況下的擁塞現(xiàn)象，并降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延。

發(fā)表于：5/28/2015

基于多DSP的遙感圖像實(shí)時(shí)壓縮系統(tǒng)設(shè)計(jì)[可編程邏輯][航空航天]

隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，對(duì)高分辨率的遙感圖像實(shí)時(shí)壓縮的需求日益迫切。設(shè)計(jì)了高性能的圖像壓縮系統(tǒng)，由8片ADSP-TS201為核心處理器和2片F(xiàn)PGA組成，可提供高達(dá)28.8 GFLOPS的峰值浮點(diǎn)運(yùn)算能力。

發(fā)表于：5/28/2015

基于DM3730的LFMCW雷達(dá)中間件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][航空航天]

設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種中間件軟件，用于連接基于多播機(jī)制的雷達(dá)掃描單元和基于單播機(jī)制的顯示單元，并利用DM3730中ARM與DSP雙核協(xié)作機(jī)制，將雷達(dá)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換算法的實(shí)現(xiàn)交給DSP核處理，解決了單核ARM處理器在數(shù)據(jù)處理方面性能的不足（丟包問(wèn)題）。

發(fā)表于：5/28/2015

Multisim變壓器參數(shù)分析與應(yīng)用[EDA與制造][汽車(chē)電子]

針對(duì)軟件Multisim中變壓器參數(shù)含義不清所造成的困惑問(wèn)題，結(jié)合變壓器一般工作原理及方程，通過(guò)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)，研究了Multisim中變壓器模型及其部分參數(shù)的含義，給出了該軟件變壓器參數(shù)與變壓器繞組自感互感的關(guān)系。通過(guò)一個(gè)電路實(shí)例，進(jìn)一步說(shuō)明了Multisim變壓器參數(shù)的設(shè)置與應(yīng)用。

發(fā)表于：5/27/2015

一種動(dòng)態(tài)Web自動(dòng)裝配系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

大多數(shù)中小企業(yè)的Web系統(tǒng)屬于輕量級(jí)業(yè)務(wù)處理。基于Java Web平臺(tái)，提出了一種輕量化系統(tǒng)開(kāi)發(fā)架構(gòu)，該架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了請(qǐng)求形式的改變與業(yè)務(wù)處理本質(zhì)的統(tǒng)一，支持常規(guī)業(yè)務(wù)邏輯的自動(dòng)裝配處理，具有可復(fù)用、標(biāo)準(zhǔn)化、代碼量低的優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：5/27/2015

隨鉆井下32位信號(hào)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

為滿(mǎn)足近鉆頭電阻率系統(tǒng)測(cè)量的需要，設(shè)計(jì)了一種32位高精度信號(hào)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)以?xún)?nèi)置DSP運(yùn)算單元的高性能、低功耗的信號(hào)處理芯片和FPGA為控制器，進(jìn)行信號(hào)的采集控制。實(shí)現(xiàn)了近鉆頭電阻率測(cè)量信號(hào)的采集數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能。該系統(tǒng)采用的32位高精度信號(hào)采集芯片保證了信號(hào)采集的質(zhì)量，并可穩(wěn)定地工作在井下高溫環(huán)境中。

發(fā)表于：5/27/2015

視頻監(jiān)控技術(shù)在標(biāo)準(zhǔn)化考點(diǎn)網(wǎng)上巡查系統(tǒng)中的應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

高校標(biāo)準(zhǔn)化考點(diǎn)網(wǎng)上巡查系統(tǒng)是基于IP網(wǎng)絡(luò)智能視頻監(jiān)控技術(shù)上建立起來(lái)的綜合性教育考試管理業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)。該系統(tǒng)由前端、傳輸、存儲(chǔ)、顯示/控制四個(gè)部分組成。建成后的網(wǎng)上巡查系統(tǒng)可以通過(guò)監(jiān)控管理平臺(tái)，對(duì)考場(chǎng)內(nèi)的音視頻圖像進(jìn)行采集、傳輸、存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)監(jiān)控及對(duì)歷史音視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索、回放、下載等操作，可以做到考試全過(guò)程監(jiān)控，起到事前監(jiān)督、事中控制、事后取證的作用。

發(fā)表于：5/27/2015

視頻編碼中自適應(yīng)的初始量化參數(shù)預(yù)測(cè)算法[模擬設(shè)計(jì)][其他]

通過(guò)分析在H.264/AVC中預(yù)測(cè)初始量化參數(shù)的方法過(guò)于簡(jiǎn)單，導(dǎo)致視頻序列整體編碼量化參數(shù)和重建圖像PSNR的波動(dòng)，甚至PSNR急劇下降的問(wèn)題，利用基于Cauchy分布的R-Q模型，結(jié)合I幀圖像復(fù)雜度建立R-C-Q模型，提出了自適應(yīng)的初始量化參數(shù)預(yù)測(cè)算法。該算法能夠根據(jù)不同視頻序列的特性，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)I幀的初始量化參數(shù)，有效地抑制視頻序列的整體量化參數(shù)及PSNR的波動(dòng)，從而提高碼率控制精度和重建圖像質(zhì)量。

發(fā)表于：5/27/2015