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ANT系列分組密碼算法的FPGA高速實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

ANT系列分組密碼算法是一種輕量級密碼算法，針對ANT-128/128算法，使用Verilog HDL分別對密鑰擴(kuò)展模塊、加密模塊在Quartus II 15.0中進(jìn)行工程實(shí)現(xiàn)，并采用46級全流水線結(jié)構(gòu)進(jìn)行高速優(yōu)化。在Cyclone V系列5CGXFC7D6F31C7ES芯片中綜合結(jié)果表明，工程實(shí)現(xiàn)結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)向量值一致，兩模塊邏輯利用率分別僅占總資源的3%及7%，且基于流水線優(yōu)化后的加解密模塊工作頻率最高可達(dá)339 MHz，數(shù)據(jù)吞吐率最高可達(dá)43 Gb/s，能夠滿足大部分高速加密系統(tǒng)的需求。

發(fā)表于：4/22/2021 9:38:00 AM

基于JESD204B的1 GS/s、16-bit數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)研究[其他][其他]

采用“ADC+FPGA”的架構(gòu)，設(shè)計(jì)了1 GS/s、16-bit高速高精度數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了大動態(tài)范圍(>1 000倍)信號的單信道測量功能。研究采用周期sysref和脈沖sysref兩種模式，分別建立了穩(wěn)定連接的、具有確定性延遲的JESD204B連接，對比了兩種模式下的采樣數(shù)據(jù)頻譜差別，結(jié)合硬件設(shè)計(jì)、固件設(shè)計(jì)的注意事項(xiàng)，推薦采用周期sysref建立JESD204B連接。研究分析采樣數(shù)據(jù)的時(shí)域波形和頻率譜密度，驗(yàn)證了ADC芯片內(nèi)部包含4個(gè)片上ADC通道的結(jié)論。

發(fā)表于：4/22/2021 9:30:00 AM

一種低輸入電壓的微型太陽能充電器[模擬設(shè)計(jì)][其他]

分析了移動便攜式太陽能發(fā)電應(yīng)用中太陽能電池陣列受照情況的特點(diǎn)及其對有效輸出功率的影響，指出該類應(yīng)用中應(yīng)盡可能減少陣列的串聯(lián)數(shù)，增加并聯(lián)數(shù)以減少部分遮擋或受照不均勻造成的功率損失。針對這一需求，采用LT8490控制器，設(shè)計(jì)了一款具有最大功率點(diǎn)跟蹤功能的升降壓太陽能充電模塊，通過分析控制器的工作原理，提出了一種拓展輸入電壓下限的方法，使其能更好地解決移動便攜式應(yīng)用中減少串聯(lián)數(shù)導(dǎo)致陣列輸出電壓較低的問題。實(shí)驗(yàn)測試表明，該方法可行有效，設(shè)計(jì)的微型太陽能充電模塊能滿足移動便攜式應(yīng)用中太陽能電池陣列串聯(lián)數(shù)較少、輸出電壓較低的要求。

發(fā)表于：4/21/2021 9:32:00 AM

基于機(jī)器視覺輪廓提取的平滑處理算法[其他][其他]

在利用機(jī)器視覺提取眼鏡鏡片輪廓過程中會有環(huán)境干擾光造成誤差，影響輪廓的光順與精度。為了修復(fù)此誤差，提出了一種新的擬合算法：先尋找特征剔除受環(huán)境干擾光影響的輪廓部分，然后對被剔除的部分進(jìn)行基于三次B樣條曲線的保形插值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過該平滑擬合算法的處理，基于機(jī)器視覺的輪廓提取系統(tǒng)提取的標(biāo)準(zhǔn)圓輪廓數(shù)據(jù)的最小二乘圓擬合的均方差減少了80%～90%,圓度誤差減少了70%～80%，說明該擬合算法能顯著提高系統(tǒng)提取的輪廓數(shù)據(jù)的光順與精度。

發(fā)表于：4/21/2021 9:25:00 AM

人臉屬性識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[人工智能][消費(fèi)電子]

目前，精確地進(jìn)行人臉識別在現(xiàn)實(shí)場景中得到了大量的應(yīng)用，如監(jiān)控、門禁等，而只針對人臉屬性進(jìn)行的識別在娛樂、安防和社交媒體領(lǐng)域同樣有著廣泛的應(yīng)用。因此，基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MTCNN進(jìn)行人臉檢測，基于Resnet50網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉屬性的識別，同時(shí)使用Python語言設(shè)計(jì)開發(fā)實(shí)現(xiàn)人臉屬性識別應(yīng)用界面的系統(tǒng)。通過數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，該系統(tǒng)使用基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉屬性識別模型在性別、年齡以及種族屬性的識別上準(zhǔn)確率分別達(dá)到了97.32%、71.64%及92.13%，同時(shí)人臉屬性識別應(yīng)用系統(tǒng)能夠穩(wěn)定地運(yùn)行，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：4/20/2021 9:50:00 AM

一種基于QR分解的觀測矩陣優(yōu)化方法[其他][其他]

在壓縮感知理論中，最為關(guān)鍵的問題是觀測矩陣的構(gòu)造。影響圖像重建質(zhì)量的因素包括觀測矩陣列向量間的獨(dú)立性以及觀測矩陣與稀疏基間的互相關(guān)性?；诖颂岢隽艘环N優(yōu)化算法。該算法采用QR分解以增大觀測矩陣列獨(dú)立性，同時(shí)對利用等角緊框架(Equiangular Tight Frame，ETF)收縮的Gram矩陣進(jìn)行優(yōu)化，通過更新每次梯度下降的方向，加快收斂速度，從而減小觀測矩陣與稀疏基間的互相關(guān)性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在信號稀疏度或觀測次數(shù)相同情況下，該優(yōu)化觀測矩陣的方法在提高圖像重建質(zhì)量與穩(wěn)定性方面都有一定優(yōu)勢。

發(fā)表于：4/20/2021 9:40:00 AM

基于EEMD分解與PCA-FCM聚類的岸橋減速箱故障診斷方法[其他][其他]

針對岸邊橋式起重機(jī)(岸橋)減速箱特征提取以及故障診斷問題，提出了一種集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)與主成分分析(PCA)-模糊C均值(FCM)聚類的減速箱故障診斷組合方法。首先，通過EEMD分解將減速箱非線性、非平穩(wěn)振動信號分解為若干個(gè)固有模態(tài)函數(shù)(IMF)，提取每個(gè)IMF分量的多維故障特征；然后，使用主成分分析法對故障特征進(jìn)行降維，并分析了減速箱振動信號的特征值與故障模式之間的關(guān)系，通過模糊C均值聚類算法對減速箱的狀態(tài)進(jìn)行識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，EEMD-PCA-FCM方法對減速箱的3種狀態(tài)有很高的識別準(zhǔn)確率，表明該方法是一種準(zhǔn)確有效的減速箱故障診斷方法。

發(fā)表于：4/19/2021 11:58:00 AM

一種基于云的軟PLC系統(tǒng)架構(gòu)研究[其他][工業(yè)自動化]

在工業(yè)自動化領(lǐng)域，工廠的控制常由可編程邏輯控制器(PLC)執(zhí)行。隨著自動化應(yīng)用越來越小型化、柔性化，在這些領(lǐng)域使用、設(shè)計(jì)并維護(hù)一個(gè)完整的、基于硬件的PLC是不經(jīng)濟(jì)的，基于云的軟PLC可以成為控制即服務(wù)的解決方案。介紹了一種基于云的多實(shí)例、可擴(kuò)展的軟PLC系統(tǒng)架構(gòu)，并基于該模式評估了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和可擴(kuò)展性。最后，對未來工業(yè)應(yīng)用中基于云的控制現(xiàn)場場景提出了展望。

發(fā)表于：4/19/2021 11:38:00 AM

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

　　Softing擴(kuò)展了其基于Docker（容器虛擬化）技術(shù)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(shè)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[其他][其他]

NBC算法是由徐洪等人設(shè)計(jì)的基于廣義Feistel結(jié)構(gòu)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(gè)NBC版本算法進(jìn)行了改進(jìn)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(guān)攻擊，擴(kuò)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(jié)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(jié)果。

發(fā)表于：4/16/2021 9:26:00 AM