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如何有效使用RISC-V的跟蹤技術(shù)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　在嵌入式軟件開發(fā)中，利用完整的應(yīng)用跟蹤，可為開發(fā)人員分析其產(chǎn)品行為提供無限的可能性。通過對應(yīng)用程序的全面了解，他們可以跟蹤每一條指令，看看他們的應(yīng)用程序是否按照預(yù)期運行，或者是否出現(xiàn)錯誤或漏洞。那么，如何才能最大化地利用現(xiàn)有可用的RISC-V跟蹤呢？

發(fā)表于：8/29/2023

10BASE-T1L樓宇控制器如何助力實現(xiàn)可持續(xù)樓宇管理系統(tǒng)[測試測量][工業(yè)自動化]

　　本文重點介紹在樓宇管理系統(tǒng)（BMSs）中使用以太網(wǎng)直接數(shù)字控制器（DDCs）（也稱為樓宇控制器）的好處，并說明如何將10BASE-T1L協(xié)議融合到典型的BMS架構(gòu)中。10BASE-T1L的數(shù)據(jù)傳輸速率達到10 Mbps，支持各種拓撲結(jié)構(gòu)，并可通過單條雙絞線供電，在點對點、環(huán)形和線形網(wǎng)絡(luò)配置中為DDC控制器和邊緣節(jié)點提供無縫以太網(wǎng)連接。它提供實時控制，克服了以前協(xié)議的局限性，同時，它支持的邊緣節(jié)點數(shù)量幾乎不受限制。由于它能重復(fù)使用現(xiàn)有的單條雙絞線布線，因此支持長達1千米的遠距離數(shù)據(jù)傳輸，是現(xiàn)有BMS比較理想的改良型解決方案。其無需配備耗電的網(wǎng)關(guān)，支持無縫云端連接。這對于希望采用最新BMS技術(shù)卻擔心對建筑物能效產(chǎn)生不利影響的用戶，真可謂是雪中送炭。

發(fā)表于：8/29/2023

基于PG網(wǎng)絡(luò)的全流程優(yōu)化在高性能CPU內(nèi)核中的應(yīng)用[電子元件][工業(yè)自動化]

隨著高性能計算芯片的集成度不斷提高以及工藝的進步，金屬連線的寬度越來越窄，芯片電源網(wǎng)絡(luò)上電阻增加和高密度的邏輯門單元同時有邏輯翻轉(zhuǎn)動作時會在電源網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生電壓降（IR Drop），導致芯片產(chǎn)生時序問題，甚至可能發(fā)生邏輯門的功能故障。

發(fā)表于：8/29/2023

學子專區(qū)—ADALM2000實驗：磁性接近傳感器[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

　　本次實驗的目標是利用磁場生成和檢測原理去構(gòu)建簡單的接近檢測器，并觀察檢測器輸出電壓是如何隨著電磁體越來越靠近傳感器而增加的。

發(fā)表于：8/26/2023

測量軟件在 Wi-Fi 7 測試中發(fā)揮重要作用[測試測量][通信網(wǎng)絡(luò)]

　　這個世界允許無線連接缺席哪怕一天嗎？大部分情況下無法做到，因為我們的日?；顒哟蠖家蕾囉跓o線通信技術(shù)。無論是工作、上學還是日常通信，無線連接都已經(jīng)不可或缺。無線連接技術(shù)的進步促進了其他技術(shù)、研究和創(chuàng)新理念的發(fā)展。而無線設(shè)備的更新?lián)Q代又推動了無線技術(shù)在不斷變化的世界中推陳出新。

發(fā)表于：8/26/2023

遠離危險：打造安全的自動駕駛汽車[人工智能][汽車電子]

　　當下的汽車行業(yè)正在經(jīng)歷一場變革――電動汽車逐漸興起，自動駕駛汽車（AV）的自動化程度越來越高。在中國，眾多企業(yè)紛紛投身于全自動駕駛汽車的研發(fā)，而且已有一系列試點項目落地，為盡早實現(xiàn)這一目標而努力。香港某科技園正在開展一項 AV 試驗，研究如何將通勤者接駁到智慧城市環(huán)境下的公共交通系統(tǒng)中。中國消費者比西方消費者更樂意接受自動駕駛，對各種自動駕駛功能也抱有更大的熱情。

發(fā)表于：8/25/2023

一種基于Mesh網(wǎng)絡(luò)的混合AOA/RSSI協(xié)作定位算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)到達角度（Angle-Of-Arrival， AOA）/接受信號強度指示（Received Signal Strength Indicator， RSSI）混合定位往往需要多個錨節(jié)點布設(shè)陣列天線以實現(xiàn)高精度定位，為解決在錨節(jié)點資源受限下精度較低的問題，提出了一種基于Mesh網(wǎng)絡(luò)的混合AOA/RSSI協(xié)作定位方法。僅有中心主錨節(jié)點提供AOA角度的情況下，采取最小二乘法對聯(lián)合真實和虛擬錨節(jié)點所對應(yīng)角度和距離信息進行初步定位；利用未知節(jié)點之間的協(xié)作通信和測距信息，位置估計問題被轉(zhuǎn)換為無約束非線性優(yōu)化問題，給予短距離鏈路更高權(quán)重，通過迭代求解最終實現(xiàn)協(xié)作定位。仿真結(jié)果表明，所提算法在錨節(jié)點資源受限情況下有效地提升了定位精度。

發(fā)表于：8/25/2023

基于區(qū)塊鏈的分布式標識密碼管理*[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

基于標識的密碼算法（如SM9等），需要可信第三方密鑰生成中心KGC為用戶生成標識私鑰，存在密鑰托管、單點故障的風險和問題。提出了一種分布式標識密碼管理方案，多個參與方分別產(chǎn)生部分標識私鑰發(fā)送給用戶，用戶本地運算產(chǎn)生標識私鑰，避免了密鑰托管的問題；同時身份標識狀態(tài)等數(shù)據(jù)可信上鏈，可以去中心化查詢用戶身份標識及有效性，解決了KGC單點失效及信任的問題，提高了系統(tǒng)可用性和安全性。經(jīng)分析表明，方案在運行效率和帶寬要求方面均具有明顯優(yōu)勢。

發(fā)表于：8/25/2023

基于改進Stacking集成分類算法的用戶用電信息異常識別[人工智能][智能電網(wǎng)]

隨著電力用戶信息采集系統(tǒng)的發(fā)展，更豐富的用戶用電信息被用于用戶用電信息異常的識別?；贔DI攻擊進行虛假數(shù)據(jù)注入，構(gòu)造用戶用電信息異常數(shù)據(jù)集，并提出了一種基于召回率的改進Stacking集成分類算法。該算法采用K-近鄰算法（k-Nearest Neighbors，KNN）、隨機森林模型（Random Forests，RF）、支持向量機（Support Vector Machine，SVM）以及梯度決策樹（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）作為Stacking結(jié)構(gòu)的基分類模型；采用邏輯回歸（Logistic Regression，LR）作為Stacking結(jié)構(gòu)的元分類模型。并基于召回率為基分類模型的輸出結(jié)果進行權(quán)值賦值，從而作為元分類模型的輸入數(shù)據(jù)集。通過實驗驗證，所提的基于召回率的改進Stacking集成分類算法相比于傳統(tǒng)Stacking集成分類算法擁有更高效的分類性能。

發(fā)表于：8/25/2023

多核專用指令處理器集成開發(fā)環(huán)境設(shè)計[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

該集成開發(fā)環(huán)境面向一款多核密碼專用指令協(xié)處理器而設(shè)計，包含指令集模擬器、匯編器、調(diào)試器等功能模塊，支持基于匯編語言的軟件調(diào)試，支持密碼算法性能評估。根據(jù)實現(xiàn)密碼算法的特點，該集成開發(fā)環(huán)境中的密碼處理引擎模擬器采用了運算指令提前譯碼的方式，以提高模擬器的性能。在此基礎(chǔ)上，為了程序調(diào)試和算法性能評估的需要，采用不同的模擬策略，分別設(shè)計了指令級同步模擬器和共享數(shù)據(jù)級同步模擬器。經(jīng)測試，該集成開發(fā)環(huán)境在進行算法評估時，模擬指令的速度達到了4.83 MIPS，性能評估結(jié)果與硬件仿真一致。

發(fā)表于：8/25/2023

萬兆鏈路聚合式多路高清視頻傳輸技術(shù)研究及應(yīng)用*[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了滿足目前攝像機看得清、看得遠、看得實時、成本低等需求，結(jié)合高清模擬視頻的發(fā)展現(xiàn)狀，針對基于光纖通信技術(shù)的多路高清模擬視頻超遠距離傳輸存在成本高、傳輸速率慢、實時性差等主要問題，分析多路大帶寬高清模擬視頻如何在一條光纜傳輸?shù)年P(guān)鍵技術(shù)，提出了基于萬兆鏈路聚合的模擬視頻遠距離傳輸?shù)慕M網(wǎng)解決方案。該方案可以幫助同軸模擬高清視頻解決遠距離超高成本傳輸問題，為模擬監(jiān)控整體解決方案提供了必不可缺的組成部分，具有引領(lǐng)作用。

發(fā)表于：8/25/2023

車載燃料電池發(fā)動機交流阻抗測量系統(tǒng)設(shè)計及應(yīng)用*[電源技術(shù)][汽車電子]

為解決車載質(zhì)子交換膜燃料電池發(fā)動機在-30℃低溫冷儲存及冷啟動問題，提出了一種測量車載燃料電池發(fā)動機單片交流阻抗的測量系統(tǒng)，單片電流電壓信號通過帶通濾波電路處理后，進行快速傅里葉變換計算出單片阻抗；在采集阻抗時，通過另外一個控制核心采集單片電壓，實現(xiàn)了單片電壓及阻抗的同步雙采集。在系統(tǒng)關(guān)機策略中，將單片阻抗作為關(guān)機判據(jù)，在其達到低溫儲存及冷啟動的閾值點后，系統(tǒng)停止吹掃完成關(guān)機。系統(tǒng)能夠在-30℃低溫儲存及冷啟動，并最終在北京2022冬奧會實車批量應(yīng)用。

發(fā)表于：8/25/2023

面向用戶體驗增強的信息檢索評估模型研究*[其他][工業(yè)自動化]

如何為用戶精準提供高質(zhì)量信息是信息檢索系統(tǒng)有效提升用戶體驗的關(guān)鍵問題所在。在對國內(nèi)外相關(guān)技術(shù)研究進展基礎(chǔ)之上，從引入信息資源與用戶需求之間最佳匹配的動態(tài)評估機制角度，提出了一種面向用戶體驗增強的信息檢索動態(tài)評估模型，對模型中的信息質(zhì)量評估方法、用戶期望評估方法、情境動態(tài)評估方法和用戶體驗評估方法等進行詳細設(shè)計，并對模型中各因素權(quán)重進行最優(yōu)化搜索求解。仿真實驗結(jié)果表明，構(gòu)建的動態(tài)評估模型具有較好的“魯棒”特性，對不滿足用戶需求的信息過濾效果明顯，將用戶所需的高質(zhì)量信息返回給用戶，明顯增強了用戶對信息檢索的應(yīng)用體驗。

發(fā)表于：8/25/2023

基于AXI4總線的紅外圖像處理系統(tǒng)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][其他]

為了提升紅外熱像儀圖像處理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理模塊訪問DDR存儲器的帶寬效率與系統(tǒng)可靠性，采用Xilinx Kintex-7系列FPGA設(shè)計了一種基于AXI4總線的DDR存儲器訪問方案，實現(xiàn)了AXI4總線的用戶接口設(shè)計，完成了對DDR存儲器的多端口實時訪問控制需求。測試結(jié)果證明了設(shè)計的可行性，接口符合AXI4總線協(xié)議規(guī)定，使紅外圖像處理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)模塊對DDR的讀寫帶寬與效率達到一個較高的水平。

發(fā)表于：8/25/2023

基于AXI總線復(fù)用的DMA數(shù)據(jù)傳輸結(jié)構(gòu)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

常規(guī)多通道DMA數(shù)據(jù)傳輸結(jié)構(gòu)應(yīng)用在多傳感器接入式人工智能平臺時，隨著傳感器類型和數(shù)量的增加，在通道協(xié)議轉(zhuǎn)換、AXI總線擴展過程中會消耗大量的FPGA邏輯和存儲資源，容易產(chǎn)生邏輯擁塞，增加工具布線難度。與此同時，封閉式的AXI系統(tǒng)缺乏對通道差異控制的靈活性，難以適應(yīng)人工智能平臺多模式數(shù)據(jù)傳輸需求。因此，設(shè)計了一種AXI總線復(fù)用方式的DMA數(shù)據(jù)傳輸結(jié)構(gòu)，該設(shè)計可以極大地縮減AXI總線數(shù)量，降低FPGA資源消耗和工具布線用時，方便地引入附加邏輯實現(xiàn)多模式DMA數(shù)據(jù)傳輸，為人工智能平臺提供靈活高效的多源數(shù)據(jù)獲取機制。

發(fā)表于：8/25/2023