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基于LabVIEW和FPGA的半實物仿真平臺的設(shè)計與實現(xiàn)

基于LabVIEW和FPGA的半實物仿真平臺的設(shè)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(shè)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(shù)][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(guān)控制信號對電池的漏電流影響,提高電壓檢測精度,設(shè)計了一種新型柵極驅(qū)動型高壓開關(guān)。該高壓開關(guān)采用了柵極自舉結(jié)構(gòu),可以直接級聯(lián),并且開關(guān)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(jié)果表明,高壓開關(guān)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(yīng)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(shè)計

一種超低輸入共模電壓的動態(tài)比較器電路設(shè)計[其他][其他]

為了適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)低功耗的應(yīng)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(guān)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(shè)計和驗證,仿真結(jié)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(shè)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(shè)計進行時序仿真和優(yōu)化,通過仿真指導設(shè)計,提高SiP產(chǎn)品DDR3的設(shè)計成功率,減少設(shè)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(guān)理論,討論信號時序與波形的關(guān)系,結(jié)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(shè)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(shè)計

面向SoC的SRAM讀出電路加固設(shè)計[其他][其他]

SRAM存儲器在SoC芯片中的應(yīng)用已經(jīng)越來越普遍,存儲單元的加固設(shè)計已成為抗輻射SoC芯片設(shè)計首要考慮的問題之一。提出了兩種SRAM讀出電路的加固結(jié)構(gòu),分別從讀出電路結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)讀出速度和抗單粒子翻轉(zhuǎn)能力等方面進行了對比。兩種讀出結(jié)構(gòu)的SRAM均有較好的抗單粒子能力,但相比較單模雙互鎖結(jié)構(gòu)的SRAM,雙模雙互鎖讀出結(jié)構(gòu)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(shè)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(chǔ)之上,通過添加注意力機制構(gòu)建特征金字塔網(wǎng)絡(luò),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(lǐng)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(lǐng)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(lǐng)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(gòu)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(lǐng)域詞。實驗結(jié)果表明,所提出的方法準確有效,為電力文本的領(lǐng)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(shù)融合發(fā)展研究

人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)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(shù)發(fā)展的重要領(lǐng)域,已成為國家戰(zhàn)略性前沿技術(shù)。隨著人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的齊驅(qū)并進,在不斷突破自身領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展、推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的同時,也面臨著數(shù)據(jù)孤島、技術(shù)壁壘高、算力成本高等問題。結(jié)合人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)特點,從數(shù)據(jù)共享、算法共享、算力供給等6大融合關(guān)鍵點進行剖析,并對兩者融合發(fā)展能夠解決的技術(shù)難題進行了初步探究,為助推新一代信息技術(shù)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(luò)][5G]

將5G移動通信技術(shù)應(yīng)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(guān)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(guān)系曲線。

發(fā)表于:9/27/2021 2:05:00 PM

5G多頻段組網(wǎng)和優(yōu)化策略研究

5G多頻段組網(wǎng)和優(yōu)化策略研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

隨著移動通信網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,運營商擁有高中低不同的頻段資源,無線電頻段資源是寶貴的戰(zhàn)略資源,如何合理高效地利用頻譜資源是目前運營商考慮的首要問題。在5G NR 2.1 GHz和NR 3.5 GHz頻段的覆蓋性能、業(yè)務(wù)承載等方面對比分析的基礎(chǔ)上,提出了不同場景下的組網(wǎng)建議和多載波間移動策略建議,為后續(xù)5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)提供重要依據(jù)。

發(fā)表于:9/27/2021 1:59:00 PM

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