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設計應用

Softing將CNC數(shù)據(jù)集成到工業(yè)邊緣應用中

Softing將CNC數(shù)據(jù)集成到工業(yè)邊緣應用中[通信與網(wǎng)絡][物聯(lián)網(wǎng)]

　　Softing擴展了其基于Docker（容器虛擬化）技術的dataFEED edgeConnector產(chǎn)品系列。新的edgeConnector 840D可支持訪問SINUMERIK 840D控制器的數(shù)據(jù)，并使其通過OPC UA和MQTT在邊緣設備或虛擬環(huán)境中可用。這可以在云環(huán)境和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中靈活地集成本地OPC UA客戶端和MQTT代理。

發(fā)表于：4/17/2021 10:43:39 PM

對NBC-128的安全性分析

對NBC-128的安全性分析[其他][其他]

NBC算法是由徐洪等人設計的基于廣義Feistel結構的分組密碼算法，支持128/128、128/256和256/256 3種分組和密鑰尺寸，其非線性部分采用16 bit S盒。對分組長度為128 bit的兩個NBC版本算法進行了改進的安全性分析。針對不可能差分攻擊，修正了原有分析過程，可以分析17輪NBC-128/256、15輪NBC-128/128；對于多維零相關攻擊，擴展了攻擊輪數(shù)，可以分析19輪NBC-128/256、16輪NBC-128/128，針對NBC-128/256的結果在輪數(shù)上是已知最長的；對于積分攻擊，給出了新的12輪積分路線，需要的數(shù)據(jù)量低于原有結果。

發(fā)表于：4/16/2021 9:26:00 AM

基于疊加擴頻頻譜中心技術的抗欺騙干擾研究

基于疊加擴頻頻譜中心技術的抗欺騙干擾研究[其他][其他]

針對機載多天線收發(fā)系統(tǒng)(Multiple Input Multiple Output，MIMO)面臨存在虛假指令的欺騙干擾威脅導致性能下降甚至失鎖問題，提出了一種基于疊加擴頻頻譜中心技術檢測欺騙干擾方案，最后通過試驗驗證了該方案的可行性，對MIMO抗虛假指令欺騙干擾性能的提升具有實際意義。

發(fā)表于：4/16/2021 9:20:00 AM

基于可穿戴傳感器的實時心電檢測方法研究

基于可穿戴傳感器的實時心電檢測方法研究[其他][其他]

為了實時監(jiān)控人體的心電信號，以胸帶作為穿戴載體，設計一個可穿戴心電檢測系統(tǒng)。內(nèi)嵌于胸帶的心電傳感器采集佩戴者心電信號，通過藍牙傳輸至移動設備應用程序，實現(xiàn)心電信號及心率的實時顯示。所實現(xiàn)的心電檢測算法基于自適應閾值，檢測心電信號的R波并計算實時心率。設計和實施了實地實驗以檢測系統(tǒng)和算法性能。結果表明，心率檢測算法的R波檢測錯誤率為-1.99%，較好地適應了可穿戴心電傳感器采集的信號。

發(fā)表于：4/15/2021 11:08:00 PM

基于多特征融合的商品識圖匹配算法研究

基于多特征融合的商品識圖匹配算法研究[其他][其他]

隨著近幾年無人超市的不斷發(fā)展成熟，自助購物越來越普及。如果商品售出后沒能及時補充，會影響消費者的購買意愿。為提升商品圖像識別的準確率，采用多特征融合的方法，即將多種算法的特征聯(lián)合，形成優(yōu)勢互補。采用融合SIFT特征和灰度共生矩陣特征的方法完成貨架商品圖像的匹配。實驗表明，該方法對比灰度共生矩陣方法準確率提升20.6%，對比SIFT算法和PCA-SIFT算法準確率分別提升8.9%和5.6%；處理時間對比以上三種算法略有增加。此方法還可用于分析貨物受歡迎程度以及確認哪些柜臺需要加貨等，從而及時有效地對短缺的商品進行補充。

發(fā)表于：4/15/2021 11:03:19 PM

自動氣象溫濕度傳感器采集電路設計與實現(xiàn)

自動氣象溫濕度傳感器采集電路設計與實現(xiàn)[其他][其他]

為了順應民航氣象自動化發(fā)展需求，設計了一種自動氣象溫濕度傳感器采集電路，能夠實現(xiàn)對民用機場跑道周邊溫濕度要素的較高精度采集。系統(tǒng)對硬件電路部分進行了模塊化結構設計，對溫濕度采集原理進行了分析，利用4線制PT100鉑電阻對溫度進行測量，通過恒流源驅動的方式產(chǎn)生溫度對應電壓，再通過AD7792進行采集，計算出溫度傳感器的電阻值Rpt100。濕度信號輸出類型為0～1 V的直流電壓，利用AD7792的第2通道以及片內(nèi)1.17 V的基準電壓進行采集，得到ADSample2采樣值,計算出濕度對應的電壓值Vrh(單位：mV)， Vrh在數(shù)值上與濕度采樣值相等。試驗證明采集電路可以完成對溫濕度信號的采集。

發(fā)表于：4/15/2021 10:55:29 PM

一種多通道高速高精度PXIe數(shù)據(jù)采集模塊設計

一種多通道高速高精度PXIe數(shù)據(jù)采集模塊設計[其他][其他]

介紹了一種基于放大器、模數(shù)轉換(Analog to Digital Converter，ADC)和現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA)的多通道數(shù)據(jù)采集方案，包括采集系統(tǒng)的主要構成以及實現(xiàn)方法，最后對系統(tǒng)性能進行了測試。該電路模塊為子母板結構，通過PCI Extensions for Instrumentation Express(PXIe)機箱背板總線實現(xiàn)數(shù)據(jù)的讀出能力。該模塊可支持8個采集通道的同步采集，每通道采樣率可達500 MS/s。測試結果表明，在其帶寬內(nèi)有效位可接近11 bit(ADC采樣精度為14 bit)，能夠滿足高速高精度的數(shù)據(jù)采集需求。

發(fā)表于：4/15/2021 10:47:51 PM

衛(wèi)星網(wǎng)絡負載均衡路由技術研究綜述

衛(wèi)星網(wǎng)絡負載均衡路由技術研究綜述[其他][其他]

衛(wèi)星為隨時隨地接入網(wǎng)絡提供了有效解決方案，然而由于衛(wèi)星網(wǎng)絡用戶及流量分布的不平衡，導致衛(wèi)星網(wǎng)絡鏈路利用率失衡，許多衛(wèi)星網(wǎng)絡負載均衡路由技術相繼被提出。首先介紹了不同類別的衛(wèi)星網(wǎng)絡，并對不同的單層和多層衛(wèi)星網(wǎng)絡進行了優(yōu)缺點對比。然后根據(jù)衛(wèi)星網(wǎng)絡路由發(fā)展脈絡，綜述了國內(nèi)外關于單層衛(wèi)星網(wǎng)絡的全局、局部負載均衡和多層衛(wèi)星網(wǎng)絡的上下層角色分離、利用上層分流實現(xiàn)負載均衡的相關技術。接著從實現(xiàn)效果、計算模式、鏈路代價、網(wǎng)絡開銷等方面對負載均衡路由技術進行對比分析。最后結合衛(wèi)星網(wǎng)絡發(fā)展趨勢，給出了衛(wèi)星網(wǎng)絡負載均衡路由技術的技術挑戰(zhàn)和未來方向。

發(fā)表于：4/15/2021 10:43:59 PM

基于GRU神經(jīng)網(wǎng)絡的有毒氣體擴散預測方法

基于GRU神經(jīng)網(wǎng)絡的有毒氣體擴散預測方法[其他][其他]

有毒氣體的擴散預測在應急響應中起著重要作用?，F(xiàn)有的計算流體力學(CFD)方法存在計算耗時長等問題，無法快速進行毒害氣體擴散預測。提出了一種利用深度學習技術進行有毒氣體擴散預測的方法。根據(jù)有毒氣體擴散原理，設計基于GRU的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，實現(xiàn)快速、有效的氣體擴散濃度的預測。將本文的方法在經(jīng)典的公開數(shù)據(jù)集草原牧場數(shù)據(jù)集上進行驗證，實驗結果表明本文方法可實現(xiàn)較高精度的氣體擴散濃度的預測，并且優(yōu)于基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的方法。

發(fā)表于：4/15/2021 10:36:18 PM

基于高階圖卷積網(wǎng)絡的城市空氣質(zhì)量推斷模型

基于高階圖卷積網(wǎng)絡的城市空氣質(zhì)量推斷模型[其他][其他]

能否精確地預測城市區(qū)域空氣質(zhì)量分布，對于政府環(huán)境治理以及人們?nèi)粘ｎA防等方面，具有重要的意義。該問題面臨的挑戰(zhàn)是：一是不同區(qū)域的空氣質(zhì)量分布具有時空交互性；二是空氣質(zhì)量分布受到外部因素的影響。通用化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡以處理任意圖結構數(shù)據(jù)，成為近些年來研究的熱點之一，將城市空氣質(zhì)量預測問題可制定為時空圖預測問題?；谔岢龅母唠A圖卷積網(wǎng)絡，設計了一種有效的空氣質(zhì)量推斷模型。該模型可以捕獲空氣質(zhì)量分布的時空交互性和提取外部影響因素特征，從而精確預測空氣質(zhì)量分布。通過驗證現(xiàn)實北京市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，結果表明提出的模型遠遠優(yōu)于目前已知的通用方法。

發(fā)表于：4/15/2021 10:31:00 PM