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設計應用

基于改進型極限學習機的電子鼻氣體濃度檢測

基于改進型極限學習機的電子鼻氣體濃度檢測[其他][其他]

針對目前電子鼻應用于氣體污染物濃度檢測時難以達到理想精度的問題，提出基于粒子群算法與人工蜂群算法的極限學習機(Particle Swarm Optimization and Artificial Bee Colony algorithm based Extreme Learning Machine，PSOABC-ELM)算法，通過改進極限學習機輸入層與隱含層權值和隱含層閾值隨機的缺陷，提高電子鼻濃度檢測的精度。將PSOABC-ELM算法與其他算法進行比較，并在公開數(shù)據(jù)集上進行驗證。實驗結果表明，PSOABC-ELM算法用于電子鼻氣體濃度檢測時比其他算法精準度更高，檢測結果誤差更小，模型穩(wěn)定性更強，為電子鼻氣體濃度檢測提供了一種新的方法。

發(fā)表于：9/27/2021 3:13:00 PM

基于LabVIEW和FPGA的半實物仿真平臺的設計與實現(xiàn)

基于LabVIEW和FPGA的半實物仿真平臺的設計與實現(xiàn)[其他][其他]

針對電力電子本科或研究生教學實驗，基于LabVIEW和簡易FPGA板卡，設計了一種高性價比的電力電子半實物實時仿真教學實驗平臺。仿真平臺系統(tǒng)由上位機和模型運算單元FPGA板卡組成，人機界面及實驗波形數(shù)據(jù)顯示基于LabVIEW軟件平臺編制，通過以太網(wǎng)實現(xiàn)與FPGA板卡數(shù)據(jù)交換，平臺系統(tǒng)可以進行多種電路拓撲模型的下載安裝和HIL實時仿真實驗。

發(fā)表于：9/27/2021 3:09:00 PM

一種用于電池管理系統(tǒng)的高壓多路選擇器

一種用于電池管理系統(tǒng)的高壓多路選擇器[電源技術][其他]

高壓多路選擇器是電池管理系統(tǒng)的重要組成部分，目前研究的高壓多路選擇器會給電池引入漏電流，影響電池電壓檢測精度。為了降低高壓多路選擇器開關控制信號對電池的漏電流影響，提高電壓檢測精度，設計了一種新型柵極驅動型高壓開關。該高壓開關采用了柵極自舉結構，可以直接級聯(lián)，并且開關控制信號不對信號源引入漏電流。最后采用0.5 μm 40 V BCD工藝，搭建一個7路高壓多路選擇器進行了仿真驗證。后仿真結果表明，高壓開關相鄰信道的隔離度為-47 dB@1 MHz，最大輸入電壓35 V，電路版圖面積1.2 mm×1.5 mm，滿足應用場合。

發(fā)表于：9/27/2021 3:02:00 PM

一種超低輸入共模電壓的動態(tài)比較器電路設計

一種超低輸入共模電壓的動態(tài)比較器電路設計[其他][其他]

為了適應物聯(lián)網(wǎng)低功耗的應用場景，并滿足低電源電壓和低輸入共模電壓的工作要求，提出了一種適用于超低輸入共模電壓的雙正反饋回路動態(tài)比較器。該比較器采用時序開關控制輸入輸出，解決了傳統(tǒng)動態(tài)比較器在輸入電壓低于閾值電壓時無法正常工作的問題，增大了輸入動態(tài)范圍；電源到地之間僅堆疊兩級MOS管，降低了最小電源電壓；引入兩個正反饋回路，提高了分辨率。采用TSMC 180 nm CMOS工藝設計和驗證，仿真結果表明，在電源電壓為900 mV，差模電壓為1 mV情況下，提出的比較器最低共模電壓為51 mV，與傳統(tǒng)StrongARM動態(tài)比較器和DoubleTail動態(tài)比較器相比，分別降低了374 mV和264 mV；當輸入共模電壓低于閾值電壓時，在中等的功耗下實現(xiàn)了最低的延時。

發(fā)表于：9/27/2021 2:58:00 PM

基于SiP封裝的DDR3時序仿真分析與優(yōu)化

基于SiP封裝的DDR3時序仿真分析與優(yōu)化[其他][其他]

針對DDR3系統(tǒng)設計對時序要求的特殊性，對某一SiP(System in Package)中DDR3封裝和基板設計進行時序仿真和優(yōu)化，通過仿真指導設計，提高SiP產(chǎn)品DDR3的設計成功率，減少設計周期。通過ANSYS SIwave軟件提取信號S參數(shù)，再經(jīng)過Cadence SystemSI軟件搭建拓撲進行時序仿真分析，利用信號完整性相關理論，討論信號時序與波形的關系，結合版圖分析，給出實際的優(yōu)化方案，并經(jīng)過仿真迭代驗證，最終使所設計的DDR3滿足JEDEC協(xié)議中的時序要求。

發(fā)表于：9/27/2021 2:52:00 PM

面向SoC的SRAM讀出電路加固設計

面向SoC的SRAM讀出電路加固設計[其他][其他]

SRAM存儲器在SoC芯片中的應用已經(jīng)越來越普遍，存儲單元的加固設計已成為抗輻射SoC芯片設計首要考慮的問題之一。提出了兩種SRAM讀出電路的加固結構，分別從讀出電路結構、數(shù)據(jù)讀出速度和抗單粒子翻轉能力等方面進行了對比。兩種讀出結構的SRAM均有較好的抗單粒子能力，但相比較單模雙互鎖結構的SRAM，雙模雙互鎖讀出結構的SRAM讀出時間更短。

發(fā)表于：9/27/2021 2:46:00 PM

基于注意力特征金字塔的輕量級目標檢測算法

基于注意力特征金字塔的輕量級目標檢測算法[其他][其他]

基于深度學習的目標檢測算法因其模型復雜度和對計算能力的要求，難以部署在移動設備等低算力平臺上。為了降低模型的規(guī)模，提出一種輕量級目標檢測算法。該算法在自頂向下的特征融合的基礎之上，通過添加注意力機制構建特征金字塔網(wǎng)絡，以達到更細粒度的特征表達能力。該模型以分辨率為320×320的圖像作為輸入，浮點運算量只有0.72 B，并在VOC數(shù)據(jù)集上取得了74.2%的mAP，達到了與傳統(tǒng)單階段目標檢測算法相似的精度。實驗數(shù)據(jù)表明，該算法在保持了檢測精度的同時顯著降低了模型運算量，更適合低算力條件下的目標檢測。

發(fā)表于：9/27/2021 2:30:00 PM

一種基于成詞率和譜聚類的電力文本領域詞發(fā)現(xiàn)方法

一種基于成詞率和譜聚類的電力文本領域詞發(fā)現(xiàn)方法[其他][其他]

考慮到當前電力行業(yè)仍缺少有效的領域詞發(fā)現(xiàn)方法，以電力行業(yè)科技項目文本為原始語料庫，將基于互信息與左右熵的統(tǒng)計特征與傳統(tǒng)語言構詞規(guī)則特征相融合，提出了電力文本成詞率的概念。所提方法首先利用成詞率對電力文本進行無監(jiān)督篩選得到初始候選詞集，然后對候選詞集進行文本切片算法和常用詞過濾操作，最后進行詞嵌入和譜聚類得到最終所需的電力文本領域詞。實驗結果表明，所提出的方法準確有效，為電力文本的領域詞發(fā)現(xiàn)提供了一種新方法。

發(fā)表于：9/27/2021 2:21:00 PM

人工智能與區(qū)塊鏈技術融合發(fā)展研究

人工智能與區(qū)塊鏈技術融合發(fā)展研究[人工智能][其他]

人工智能(AI)、區(qū)塊鏈作為新一代信息技術發(fā)展的重要領域，已成為國家戰(zhàn)略性前沿技術。隨著人工智能和區(qū)塊鏈技術的齊驅并進，在不斷突破自身領域技術發(fā)展、推動產(chǎn)業(yè)轉型升級的同時，也面臨著數(shù)據(jù)孤島、技術壁壘高、算力成本高等問題。結合人工智能和區(qū)塊鏈技術特點，從數(shù)據(jù)共享、算法共享、算力供給等6大融合關鍵點進行剖析，并對兩者融合發(fā)展能夠解決的技術難題進行了初步探究，為助推新一代信息技術向多元化、智能化、安全化發(fā)展提供參考。

發(fā)表于：9/27/2021 2:14:00 PM

5G海面超遠覆蓋解決方案研究

5G海面超遠覆蓋解決方案研究[通信與網(wǎng)絡][5G]

將5G移動通信技術應用于海面覆蓋，不僅僅要解決建站困難的問題，還要解決海面超遠覆蓋下的參數(shù)配置及覆蓋距離估算。首先對海面超遠覆蓋進行信道建模，考慮空氣介電常數(shù)變化對無線電波傳播的影響，給出了等效的地球模型；其次，對5G中影響小區(qū)覆蓋半徑的幾個關鍵參數(shù)進行了詳細分析；最后，分別對三大運營商的主流頻段進行仿真，給出了不同頻段下最大覆蓋距離與路徑損耗的關系曲線。

發(fā)表于：9/27/2021 2:05:00 PM