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一種低成本VPX背板總線測試設(shè)備[其他][其他]

分析了常見高速串行總線測試方案的優(yōu)缺點(diǎn)，針對VPX高速背板結(jié)構(gòu)和信號定義特征，提出了一種低成本的VPX背板高速串行總線的測試方法。該方法以FPGA為運(yùn)算核心，通過巧妙的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和高速串行電路設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了單次同時(shí)測試最多16對高速收發(fā)通道，且可進(jìn)行高速串行總線從物理層、鏈路層到協(xié)議層的信號誤碼率測試和眼圖測試，每通道測試速率可大于10 Gb/s。

發(fā)表于：10/22/2020 8:57:00 AM

一種基于8255A的自整角機(jī)信號控制技術(shù)研究[電子元件][工業(yè)自動(dòng)化]

自整角機(jī)信號是一種高頻高電壓交流模擬信號，在火控系統(tǒng)中用來傳遞角度信息，電壓的高低代表不同的角度大小，便于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)處理，需將這些模擬信號進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)換。提出了一種以8255A為控制芯片，利用模/數(shù)、數(shù)/模轉(zhuǎn)換控制器對交流自整角機(jī)信號進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)字采集和模擬轉(zhuǎn)換處理的控制方法，模/數(shù)轉(zhuǎn)換器完成對外部輸入的交流自整角機(jī)模擬信號進(jìn)行數(shù)字化采集發(fā)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，數(shù)/模轉(zhuǎn)換器完成對計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的控制數(shù)據(jù)進(jìn)行自整角機(jī)模擬化轉(zhuǎn)換后發(fā)外部設(shè)備，8255A完成對轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入輸出控制。該控制方法具有控制靈活、電路簡單、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、可靠性高等特點(diǎn)，在火控系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。

發(fā)表于：10/21/2020 9:21:00 AM

射頻等離子工藝設(shè)備中的自動(dòng)阻抗匹配技術(shù)[微波|射頻][工業(yè)自動(dòng)化]

介紹了射頻阻抗匹配的基本原理和常見的匹配網(wǎng)絡(luò)類型，以串并聯(lián)電容組成的Г型匹配網(wǎng)絡(luò)為例，利用史密斯圓圖，闡述了阻抗匹配的工作原理。介紹射頻等離子技術(shù)在微電子工藝設(shè)備中的應(yīng)用。給出了自動(dòng)匹配網(wǎng)絡(luò)的檢測電路、電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路和控制電路，提出了優(yōu)化自動(dòng)阻抗匹配能力的方法。

發(fā)表于：10/21/2020 9:12:00 AM

基于FPGA的高精度鑒相器實(shí)現(xiàn)[測試測量][智能電網(wǎng)]

基于模擬電路的鑒相器雖然響應(yīng)速度快，但是很難達(dá)到較高的精度，并且開發(fā)周期長不易優(yōu)化。為了可以實(shí)時(shí)檢測MEMS器件諧振時(shí)微小的相位變化，提出一種基于FPGA的高精度鑒相器。該鑒相器主要是由數(shù)字混頻器、FIR數(shù)字濾波器、DDS信號發(fā)生器以及模數(shù)轉(zhuǎn)換電路組成。鑒相方法是通過將被測信號與一同頻、相位可調(diào)、且初始相位為90°的參考信號混頻，并通過高階FIR濾波器提取與相位有關(guān)的差頻信號，調(diào)節(jié)參考信號相位使得此差頻信號趨近于0，則此參考信號的相位調(diào)節(jié)量即為被測信號的相位。鑒相器的時(shí)鐘頻率為100 MHz，鑒相精度可以達(dá)到0.000 1°。工作頻率靈活可調(diào)，并且應(yīng)用于鎖相環(huán)中時(shí)，可以很方便地與MEMS器件的驅(qū)動(dòng)電路兼容。

發(fā)表于：10/20/2020 9:07:00 AM

一種應(yīng)用于AMOLED顯示驅(qū)動(dòng)的電荷泵系統(tǒng)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

UMC 80 nm工藝，設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于AMOLED顯示驅(qū)動(dòng)的電荷泵系統(tǒng)。為了滿足AMOLED顯示驅(qū)動(dòng)在不同輸出電壓情況下保持電源效率高于70%的要求，本設(shè)計(jì)中泵電路采用多輸入電源結(jié)構(gòu)，并在不同路徑上使用不同類型的MOS管。為了保障電路在8 mA負(fù)載下輸出電壓紋波小于10 mV，采用雙邊對稱的泵電路結(jié)構(gòu)。為了保持輸出電壓的穩(wěn)定性，整個(gè)系統(tǒng)采用PSM調(diào)制方式。對電路進(jìn)行Spectre仿真，在1 μF泵電容以及2.2 μF輸出電容，負(fù)載電流為8 mA情況下，各種輸出電壓情況下的電壓紋波最大為1.2 mV，電源效率最低為70%，峰值效率為83.6%。

發(fā)表于：10/20/2020 8:58:00 AM

基于FP-growth算法的用電異常數(shù)據(jù)挖掘方法[測試測量][智能電網(wǎng)]

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，不法分子竊電手段日趨專業(yè)化多樣化，而傳統(tǒng)的防竊電技術(shù)實(shí)時(shí)性及可行性較低。研究對運(yùn)行中智能電能表用電信息的數(shù)據(jù)采集及特征提取，分析異常用電數(shù)據(jù)，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對特征值進(jìn)行學(xué)習(xí)，并推導(dǎo)出用電異常的判斷閾值，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘方法對獨(dú)立檢測的結(jié)果進(jìn)行融合，從而實(shí)現(xiàn)竊電數(shù)據(jù)的挖掘。最后驗(yàn)證了模型建立的準(zhǔn)確性，并推導(dǎo)出用電異常案例的甄別方法。

發(fā)表于：10/19/2020 9:19:00 AM

基于邊窗濾波和擴(kuò)張卷積的礦井行人檢測[測試測量][物聯(lián)網(wǎng)]

在數(shù)字化礦山中，行人檢測系統(tǒng)能夠大幅減少事故傷亡，是保護(hù)工人安全的重要手段。為了構(gòu)建高性能的行人檢測系統(tǒng)，提出了一種基于邊窗濾波和擴(kuò)張卷積的礦井行人檢測模型。具體來說，針對復(fù)雜惡劣的礦井環(huán)境，采用邊窗濾波抑制視頻圖像中的干擾信號，提升圖像質(zhì)量。此外，考慮到行人目標(biāo)的多尺度特性，在模型中引入擴(kuò)張卷積增加特征的感受野，進(jìn)而提升檢測性能。大量的對比實(shí)驗(yàn)證明了邊窗濾波和擴(kuò)張卷積的有效性，模型在礦井?dāng)?shù)據(jù)集上獲得94.3 mAP和99.1%檢測率的優(yōu)異性能。

發(fā)表于：10/19/2020 9:12:00 AM

基于權(quán)值交互思想的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法廣泛使用對稱均勻量化操作對模型權(quán)值進(jìn)行量化，沒有考慮到相鄰權(quán)值量化之間的相互關(guān)系，即上一個(gè)權(quán)值的量化操作產(chǎn)生的量化噪聲可以通過調(diào)整之后權(quán)值的量化方向加以彌補(bǔ)。針對上述問題，提出了一種基于權(quán)值交互思想的三值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法，達(dá)到了16倍的模型壓縮比，以ImageNet作為數(shù)據(jù)集，量化后的AlexNet和ResNet-18網(wǎng)絡(luò)上模型預(yù)測準(zhǔn)確率只下降了不到3%。該方法達(dá)到了較高的模型壓縮比，具有較高的精度，可以用于將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到計(jì)算資源有限的移動(dòng)端平臺(tái)上。

發(fā)表于：10/16/2020 8:59:00 AM

《瓦森納協(xié)定》調(diào)整下中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展的思考[電子元件][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)是高資本、高投入、高風(fēng)險(xiǎn)且進(jìn)入門檻高的產(chǎn)業(yè)，從產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀分析，中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)除封測外，設(shè)備及材料、設(shè)計(jì)、制造等環(huán)節(jié)仍處于低端水平，高端產(chǎn)品嚴(yán)重依賴進(jìn)口。提高中國半導(dǎo)體國產(chǎn)化率水平面臨技術(shù)難度高、資金投入巨大且國內(nèi)缺乏芯片設(shè)備、設(shè)計(jì)與制造領(lǐng)域的高新人才等問題?！锻呱{協(xié)定》于2019年12月被重新修訂，隨之增加了對計(jì)算機(jī)光刻軟件和大硅片切磨拋技術(shù)的出口管制，面對如此變化我國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)勢必受到影響。從中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀入手，分析目前產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢及問題，并研究《瓦森納協(xié)定》重新修訂后對我國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的影響，最后提出相應(yīng)的解決措施和建議。

發(fā)表于：10/16/2020 8:53:00 AM

從基礎(chǔ)研究淺析人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

近六十多年來，人工智能在算法、算力和數(shù)據(jù)的共同驅(qū)動(dòng)下，獲得了飛速發(fā)展，但仍處于弱人工智能階段。重點(diǎn)分析了人工智能算法和算力方面的基礎(chǔ)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，弱人工智能邁向強(qiáng)人工智能亟待基礎(chǔ)研究上的革命性突破。算法層面，深度學(xué)習(xí)算法模型缺乏可釋性和可泛化性，在基礎(chǔ)理論上遇到瓶頸，亟待基礎(chǔ)理論上的突破；算力層面，因集成電路工藝制程逼近微觀物理極限導(dǎo)致摩爾定律失效和電子芯片算力增長趨緩，通用計(jì)算芯片架構(gòu)受制于馮諾依曼瓶頸，以神經(jīng)形態(tài)芯片為代表的人工智能芯片方興未艾；數(shù)據(jù)層面，細(xì)分領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集匱乏制約人工智能技術(shù)應(yīng)用發(fā)展，未來高質(zhì)量數(shù)據(jù)集將不斷構(gòu)建。總之，人工智能底層技術(shù)將在未來相當(dāng)長時(shí)間內(nèi)緩慢前進(jìn)，但產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用正在蓬勃發(fā)展。

發(fā)表于：10/14/2020 8:56:00 AM