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基于UCC1895移相全橋電源的設(shè)計(jì)

基于UCC1895移相全橋電源的設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][其他]

移相全橋拓?fù)湟驗(yàn)槟軌驅(qū)崿F(xiàn)真正的軟開關(guān),降低高頻下的開關(guān)損耗,得到了越來越廣泛的應(yīng)用。研制了基于UCC1895的300 W移相全橋電源,介紹了其電路結(jié)構(gòu)和軟開關(guān)的實(shí)現(xiàn)原理,說明了主電路的設(shè)計(jì)過程以及關(guān)鍵器件的選型依據(jù)。利用低側(cè)單通道驅(qū)動(dòng)芯片和隔離變壓器解決了UCC1895驅(qū)動(dòng)能力不足和全橋上下管驅(qū)動(dòng)隔離的問題。通過對(duì)仿真波形和試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析證明了整體方案的合理性。

發(fā)表于:2022/9/19 14:14:00

程控開關(guān)電容低通濾波器的通用模塊開發(fā)

程控開關(guān)電容低通濾波器的通用模塊開發(fā)[微波|射頻][其他]

濾波器在電子學(xué)噪聲測量和諧波失真測量的過程中,用于獲取特定頻帶的信號(hào)或者抑制噪聲。開發(fā)了一種帶寬可調(diào)的程控開關(guān)電容低通濾波器模塊,采用STM32單片機(jī)輸出頻率可調(diào)的時(shí)鐘信號(hào)控制濾波器截止頻率,改善了現(xiàn)有濾波器因參數(shù)固定而不能調(diào)節(jié)動(dòng)態(tài)頻率范圍的情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該程控濾波器通帶在10 Hz~40 kHz可調(diào),對(duì)頻帶外信號(hào)有明顯的抑制能力,滿足設(shè)計(jì)需求。

發(fā)表于:2022/9/19 14:10:00

基于STM32微控制器的無人艇測控裝置設(shè)計(jì)

基于STM32微控制器的無人艇測控裝置設(shè)計(jì)[其他][其他]

無人艇的核心是其內(nèi)部進(jìn)行信息采集與設(shè)備控制的綜合測控裝置,其功能與性能的優(yōu)劣將直接影響到無人艇的穩(wěn)定性與智能程度。所設(shè)計(jì)的無人艇測控裝置以高性能的ARM Cortex-M4內(nèi)核的STM32F407ZET6微控制器為核心,擴(kuò)展了外圍接口電路,實(shí)現(xiàn)各傳感通信設(shè)備的高效集成;以?滋C/OS-II實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)為嵌入式軟件平臺(tái),高效完成了數(shù)據(jù)采集、信息交互、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、電機(jī)控制、自主航行、狀態(tài)監(jiān)測等各類任務(wù)。經(jīng)測試,該裝置通過無線傳輸設(shè)備與岸基上位機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行通信,可有效完成無人艇航行過程中的信息采集、處理、運(yùn)動(dòng)控制與數(shù)據(jù)交互等多種任務(wù),在無人水面航行器領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于:2022/9/19 14:05:00

ZYNQ主芯片結(jié)合TLV320AIC23語音芯片實(shí)現(xiàn)語音采放

ZYNQ主芯片結(jié)合TLV320AIC23語音芯片實(shí)現(xiàn)語音采放[其他][其他]

詳細(xì)闡述ZYNQ7000主芯片結(jié)合TLV320AIC23語音芯片在Linux系統(tǒng)下基于ALSA實(shí)現(xiàn)語音采放的技術(shù)原理,包括硬件設(shè)計(jì)、VIVADO工程設(shè)計(jì)、系統(tǒng)及驅(qū)動(dòng)、應(yīng)用程序等,展示測試方法和效果。該技術(shù)方案可直接移植到電臺(tái)數(shù)字板的實(shí)際工程中,具有工程實(shí)用性。

發(fā)表于:2022/9/19 13:34:00

基于區(qū)塊鏈的試驗(yàn)控制信息審計(jì)與監(jiān)控模型

基于區(qū)塊鏈的試驗(yàn)控制信息審計(jì)與監(jiān)控模型[其他][其他]

隨著聯(lián)合試驗(yàn)、體系試驗(yàn)需求的日益凸顯,裝備試驗(yàn)分布式、網(wǎng)絡(luò)化特征日趨明顯,給裝備試驗(yàn)控制安全性帶來了新的挑戰(zhàn),裝備試驗(yàn)系統(tǒng)一旦被惡意控制或控制數(shù)據(jù)被惡意篡改,會(huì)帶來難以估量的政治影響和軍事經(jīng)濟(jì)損失?;趨^(qū)塊鏈去中心化、不可篡改等特性技術(shù),首先提出了一種基于區(qū)塊鏈的控制信息審計(jì)與監(jiān)控系統(tǒng)模型,并利用智能合約實(shí)現(xiàn)閉環(huán)反饋控制的全流程監(jiān)督,能夠保證分布式聯(lián)合試驗(yàn)的可信監(jiān)管;然后,給出了模型實(shí)現(xiàn)的方案步驟;最后,通過仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了模型的有效性。

發(fā)表于:2022/9/19 13:27:00

基于一體化平臺(tái)的信息孤島問題解決方案

基于一體化平臺(tái)的信息孤島問題解決方案[其他][其他]

當(dāng)前,在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展浪潮的推動(dòng)下,以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的新一輪技術(shù)正在不斷地顛覆傳統(tǒng)企業(yè)信息化建設(shè)。介紹了企業(yè)信息化建設(shè)現(xiàn)狀和存在的問題,針對(duì)企業(yè)信息化建設(shè)過程中缺乏合適的建設(shè)指導(dǎo)方案現(xiàn)狀,分析了傳統(tǒng)解決方案的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)中臺(tái)解決方案特點(diǎn)。針對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)煙囪林立和信息孤島問題,提出了一體化平臺(tái)解決方案,為企業(yè)信息化建設(shè)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供一種建設(shè)方案參考。

發(fā)表于:2022/9/19 13:21:00

基于區(qū)塊鏈與RISC-V實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)互聯(lián)

基于區(qū)塊鏈與RISC-V實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)互聯(lián)[其他][物聯(lián)網(wǎng)]

針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)特點(diǎn)與痛點(diǎn),提出以區(qū)塊鏈技術(shù)為核心、結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)并運(yùn)用RISC-V架構(gòu)實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈功能下沉至終端。通過芯片承載區(qū)塊鏈的功能使得每一個(gè)終端成為區(qū)塊鏈的節(jié)點(diǎn),基于區(qū)塊鏈的分布式這一特點(diǎn),滿足物聯(lián)網(wǎng)終端節(jié)點(diǎn)功用。通過芯片從源頭解決上鏈數(shù)據(jù)的可信,針對(duì)現(xiàn)有的區(qū)塊鏈功能進(jìn)行輕量化改造,使其符合芯片的硬件特性。通過RISC-V的模塊化、高性能、可自定義的指令集實(shí)現(xiàn)芯片對(duì)于區(qū)塊鏈功能的承載。經(jīng)過合理的分析與例證,能夠利用終端作為區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)的方式去解決物聯(lián)網(wǎng)多樣化的應(yīng)用場景,滿足安全可信的同時(shí)提高性能,降低成本。

發(fā)表于:2022/9/19 13:17:00

基于改進(jìn)DeepLabv3+網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)葉片分割算法研究

基于改進(jìn)DeepLabv3+網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)葉片分割算法研究[其他][其他]

為了提高風(fēng)機(jī)葉片圖像的分割質(zhì)量,提出了一種改進(jìn)DeepLabv3+網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)葉片分割算法。由于無人機(jī)采集風(fēng)機(jī)葉片圖像具有背景復(fù)雜和葉片占比差異較大的問題,提出的算法在DeepLabv3+網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上改進(jìn)了ASPP模塊和Decoder模塊。DASPP通過級(jí)聯(lián)多個(gè)空洞卷積層,使用密集連接的方式將每個(gè)空洞卷積層的輸出傳遞給后續(xù)的空洞卷積層,通過一系列的特征連接編碼不同尺度的中間特征,獲得了更大范圍的感受野。在Decoder階段添加多層特征融合,以恢復(fù)在降采樣過程中丟失的細(xì)節(jié)信息和各級(jí)特征。通過對(duì)風(fēng)機(jī)葉片數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),MIoU值達(dá)到了0.991 3,PA值達(dá)到了0.996 8,實(shí)驗(yàn)表明該設(shè)計(jì)的算法對(duì)風(fēng)機(jī)葉片的分割效果優(yōu)于DeepLabv3+網(wǎng)絡(luò),具有更好的細(xì)節(jié)信息。

發(fā)表于:2022/9/19 13:12:00

統(tǒng)一身份認(rèn)證技術(shù)在企業(yè)信息化系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

統(tǒng)一身份認(rèn)證技術(shù)在企業(yè)信息化系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[其他][其他]

針對(duì)企業(yè)信息化建設(shè)過程中面臨的應(yīng)用系統(tǒng)集成、用戶身份管理等問題,基于4A統(tǒng)一安全管理規(guī)范,并結(jié)合企業(yè)多元化集成需求,提出統(tǒng)一身份認(rèn)證與單點(diǎn)登錄解決方案,建立統(tǒng)一身份管理平臺(tái)。對(duì)系統(tǒng)功能進(jìn)行分析與設(shè)計(jì),并著重探討基于Token的身份認(rèn)證機(jī)制以及單點(diǎn)登錄關(guān)鍵技術(shù),提出多元化集成的單點(diǎn)登錄方案,采用Spring Security實(shí)現(xiàn)JWT認(rèn)證和授權(quán)。該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)信息系統(tǒng)統(tǒng)一、高效、安全的用戶身份管理,方便新應(yīng)用系統(tǒng)的集成。

發(fā)表于:2022/9/19 13:07:00

基于鄰域搜索粒子群算法的節(jié)點(diǎn)定位算法研究

基于鄰域搜索粒子群算法的節(jié)點(diǎn)定位算法研究[其他][其他]

針對(duì)DV-Hop定位算法誤差大的缺點(diǎn),深入分析定位誤差來源后,在改進(jìn)的PSO(Particle Swarm Optimization)算法的基礎(chǔ)上提出了IDVHop-NSPSO(Improved DVHop-Neighborhood Search Particle Swarm Optimization)節(jié)點(diǎn)定位算法。該算法通過對(duì)三部分的改進(jìn)達(dá)到DV-Hop定位精度提高的要求:(1)增設(shè)半跳細(xì)化最小跳數(shù);(2)在計(jì)算平均跳距時(shí)引入權(quán)重系數(shù)使求得的跳距更加精確;(3)利用鄰域搜索粒子群優(yōu)化算法替代最小二乘法來計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)的位置。仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明:相較于DV-Hop算法、DV-Hop+PSO算法、模擬退火加權(quán)DV-Hop算法,IDVHop-NSPSO算法可在不顯著增加計(jì)算資源的同時(shí),明顯地提高定位精度。

發(fā)表于:2022/9/19 12:03:00

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