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設(shè)計(jì)應(yīng)用

四旋翼无人机虚拟控制系统的设计

四旋翼无人机虚拟控制系统的设计[模拟设计][其他]

针对四旋翼无人机控制系统的研究，设计采用LabVIEW软件，搭建控制系统的数据采集面板和查询回放面板。控制系统实时采集四旋翼无人机的飞行姿态参数，将飞行高度、飞行速度、俯仰角和滚动角实时数据显示在数据采集子面板，实现了数据的显示、处理、存储及回放等功能。经过测试，系统实现了无人机的姿态监测，满足控制小型四旋翼无人机的实际需要。

發(fā)表于：2020/12/22 上午8:55:00

一种新型的采用电流转向电荷泵的快速锁定小数分频锁相环

一种新型的采用电流转向电荷泵的快速锁定小数分频锁相环[模拟设计][工业自动化]

基于SMIC 0.13 μm工艺设计了一款工作电压为1.5 V的模拟整数分频锁相环(Phase Locked Loop，PLL)，提出了一种能有效解决电荷分流、提高开关速度的新型电流转向电荷泵，同时基于环形差分反相器设计了具有低相位噪声特点的压控振荡器。在整数分频锁相环基础上，加入MASH3结构的数字Σ-Δ调制器(Delta Sigma Modulation，DSM)实现了一种数模混合的快速锁定小数分频锁相环，能在输入参考频率为26 MHz下输出频率范围0.8 GHz~2.0 GHz，具有低噪声、低频率步进和快速锁定等优点。

發(fā)表于：2020/12/21 上午9:07:00

一种CPT铯原子钟控制系统的设计

一种CPT铯原子钟控制系统的设计[模拟设计][工业自动化]

实现微型化、低功耗的相干布居囚禁(CPT)原子钟对于其在通信、定位等精密测量领域的应用具有重要意义。而外围控制电路控制频率和激光精准输出是实现相干布居囚禁原子钟的关键技术。设计了一种CPT铯原子钟外围控制电路系统。系统利用微调和粗调两级电流调节共同驱动VCSEL激光器工作，相对于单一电流调节，输出更加精准；采用锁相环电路产生可调制的微波信号；为实现微波功率可以调节，采用PIN二极管调节微波功率衰减；同时采用软件调制解调方法代替传统硬件调制解调电路，节约电路逻辑资源。实验测试结果表明，微波调制激光器产生相干调频多色光，微波频率为4.596 267 GHz时，微波输出功率达到-3.33 dBm。微波射频电路在1 kHz频率偏移量下，相位噪声低于-80 dBc/Hz，具有较好的性能。

發(fā)表于：2020/12/21 上午9:00:00

光耦继电器在实际应用中的作用

光耦继电器在实际应用中的作用[电子元件][信创产业]

光耦继电器输入输出间互相隔离，电信号传输具有单向性等特点，因而具有良好的电绝缘能力和抗干扰能力。又由于光耦的输入端属于电流型工作的低阻元件，因而具有很强的共模抑制能力。

發(fā)表于：2020/12/20 下午1:30:00

块LBP-TOP稀疏表示表情与车辆检测技术研究

块LBP-TOP稀疏表示表情与车辆检测技术研究[测试测量][汽车电子]

提出基于分块LBP-TOP(Local Binary Patterns from Three Orthogonal Planes)特征和改进的加权稀疏表示分类解决微表情识别与专用线车辆状态检测问题。首先利用LBP-TOP特征描述符对从分块图像中选择出的有效块进行提取特征，将提取的特征作为字典，采取加权稀疏表示(Weighted Sparse Representation，WSRC)和对偶增广拉格朗日乘子法(Dual Augmented Lagrange Multiplier，DALM)相结合的算法(WSRC_DALM)进行稀疏表示分类；然后利用不同尺寸的块划分图像，选择有效块提取特征，特征融合后参与分类。在CASME Ⅱ与SAMM表情数据库上采用“留一人交叉验证”(Leave One Subject Out, LOSO)的分类方法进行5分类，得到的识别率分别达到了77.30%与58.82%，在车辆状态检测检测数据库上的实验达到了84.60%的检测率。实验结果表明了所提出算法的有效性。

發(fā)表于：2020/12/18 上午10:49:00

基于深度密集连接控制网络的单幅图像去雨

基于深度密集连接控制网络的单幅图像去雨[其他][其他]

雨线造成的图像质量退化严重影响图像有效应用及计算机视觉算法，因此图像去雨十分必要。目前主流的深度学习去雨方法仅对单一尺寸的雨线有效，并且存在雨线去除不完全、模糊背景等问题。针对以上难点，提出了基于深度密集连接控制网络的单幅图像去雨算法。通过引入多尺度特征网络加强对不同尺寸雨线的提取能力，引入注意力机制模块提升对有雨区域的关注度，引入密集连接控制网络以完整表示雨线特征。实验表明，该方法在合成数据集以及真实数据集对比主流去雨方法效果均有提升。

發(fā)表于：2020/12/18 上午10:41:00

城市轨道交通ACLC系统信息安全研究

城市轨道交通ACLC系统信息安全研究[其他][信息安全]

主要研究了城市轨道交通领域中ACLC系统的信息安全。通过分析防护现状以及存在的安全隐患，结合信息安全相关政策，提出了一种基于安全管理中心的ACLC系统信息安全防护方案，并首次应用于轨道交通ACLC专业。该方案能够有效保护ACLC系统不受外部或内部的入侵和攻击，确保城市轨道交通的安全稳定运行。

發(fā)表于：2020/12/18 上午10:03:51

面向超低功耗传感器的Modbus协议研究与实现

面向超低功耗传感器的Modbus协议研究与实现[MEMS|传感技术][通信网络]

当前众多传感器、设备终端、仪器仪表需要具备超低功耗特性，同时又需要连入Modbus工业现场总线，而传统的Modbus通信机制无法适应低功耗模式，导致超低功耗特性器件在工业应用中的局限性。为解决此问题，提出了一种可用于Modbus总线协议的超低功耗信息处理机制。通过对传统Modbus协议和常用设备的低功耗处理机制分析，重新搭建了Modbus协议信息处理机制，在通信处理过程中对寄存器进行显式和隐式抽象，将寄存器操作与仪器功能动作紧密联系起来，提高任务执行效率和仪器整体的实时性。搭建Modbus主机到低功耗传感器的测试系统，结果表明，该Modbus协议处理机制可以在传感器保持超低功耗特性运行的同时，实现与主机稳定可靠的通信。

發(fā)表于：2020/12/18 上午9:56:40

基于LSTM的湿法烟气脱硫浆液pH值建模

基于LSTM的湿法烟气脱硫浆液pH值建模[模拟设计][工业自动化]

针对燃煤电厂湿式石灰石-石膏湿法烟气脱硫(WFGD)过程中浆液pH值测量时间长，不利于WFGD作业的问题，建立高精度的浆液pH值模型。基于深度学习的框架，利用长短期记忆神经网络(LSTM）算法对时间序列处理上的优越性进行建模，该模型具有良好的精确度和泛化能力。将燃煤机组实际运行数据中与浆液pH值变化相关的变量作为模型的辅助变量，建立基于LSTM神经网络的浆液pH值预测模型。对模型进行仿真验证，并分别与BP神经网络模型和最小二乘支持向量机(LSSVM)模型比较，结果表明LSTM神经网络模型的预测精度最高，验证了LSTM神经网络在工业建模中的优良性能。

發(fā)表于：2020/12/17 下午5:12:46

基于深度学习的鱼类识别与检测的算法研究

基于深度学习的鱼类识别与检测的算法研究[人工智能][信创产业]

鱼类分类识别在渔业资源研究、鱼类知识的科学推广、水产养殖加工、稀有物种保护等领域具有广泛的应用前景。针对大菱鲆、黄鳍鲷、金钱鱼、鲻鱼这四种鱼类，利用PyTorch框架为基础，通过ResNet50网络模型，用不同的算法对其进行分类识别，不断对模型进行优化，对四种鱼类训练学习，通过测试其准确率达到96%以上。同时用PyQt5开发了GUI可视化界面，通过界面图片的选择和预测功能按钮的操作，测试结果实际类别与预测类别一致，用DSOD框架做了水下目标实时跟踪检测，提高了对小目标的检测率，同时保持了模型的检测速度，检测结果达到期望。

發(fā)表于：2020/12/17 下午5:04:48

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