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一種準確測量溫濕度的光纖Bragg光柵傳感器

一種準確測量溫濕度的光纖Bragg光柵傳感器[模擬設計][工業(yè)自動化]

為了準確測量電梯轎廂內(nèi)溫濕度變化信息,研制了一種結(jié)構(gòu)簡單的光纖Bragg光柵(FBG)溫濕度傳感器。傳感器由光柵長度為20 mm的FBG構(gòu)成,其中光柵長度為12 mm的區(qū)域采用濕腐蝕法腐蝕至7.8 μm,并在其表面涂覆聚酰亞胺濕敏材料,用于響應濕度變化信息;未被腐蝕的8 mm光柵用于響應溫度變化信息。實驗研究了光纖腐蝕區(qū)域和未腐蝕區(qū)域?qū)貪穸鹊捻憫匦裕瑵衩裟ね扛埠穸葘鈻鸥g區(qū)濕度響應特性的影響,濕敏涂覆后光柵腐蝕區(qū)對溫度的響應特性,以及傳感器對變溫變濕環(huán)境的響應特性。實驗結(jié)果表明:當濕敏膜厚度為80 μm時,光柵腐蝕區(qū)對濕度的響應靈敏度為17.1 pm/(%RH);未腐蝕區(qū)域?qū)囟鹊捻憫`敏度為9.9 pm/℃;變溫(30~70 ℃)變濕(20~90%RH)環(huán)境測試時,傳感器能準確測量溫度及濕度。

發(fā)表于:6/15/2020 2:23:00 PM

基于數(shù)據(jù)挖掘的多功能OBD車載終端系統(tǒng)設計

基于數(shù)據(jù)挖掘的多功能OBD車載終端系統(tǒng)設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

BD車載終端可實現(xiàn)對車輛運行信息的捕獲,進而實現(xiàn)對車、人、環(huán)境三方面的狀態(tài)監(jiān)測。針對目前OBD產(chǎn)品功能單一的現(xiàn)狀,設計并開發(fā)了一套多功能OBD車載終端設備。硬件平臺基于英飛凌公司的XMC4500系列32位高性能處理器,配備了4G通信模塊及WiFi模塊,實現(xiàn)了車輛數(shù)據(jù)上傳與無線網(wǎng)絡環(huán)境覆蓋。搭載了MPU-9250陀螺儀,實現(xiàn)對車輛的9軸運動檢測,支持SDHC大容量數(shù)據(jù)的讀寫操作。為了增強用戶的體驗,增加了數(shù)字FM音頻模塊及胎壓監(jiān)測模塊,可提高用戶的駕駛感受。該設計可實現(xiàn)對車輛發(fā)動機參數(shù)的采集與上傳,通過上位機平臺對數(shù)據(jù)的算法計算,能夠?qū)︸{駛行為及UBI保險業(yè)務提供參考依據(jù)。

發(fā)表于:6/12/2020 10:08:00 AM

基于機器雙目視覺的奶牛體尺參數(shù)的測量應用

基于機器雙目視覺的奶牛體尺參數(shù)的測量應用[模擬設計][工業(yè)自動化]

為解決奶牛養(yǎng)殖過程中人工測量奶牛體尺的繁瑣的問題,減少投入的人力、工作量以及奶牛的應激反應,提出一種基于機器雙目視覺無應激反應奶牛體尺數(shù)據(jù)的測量方法。該方法主要包括攝像機的標定、圖像的獲取、圖像的預處理、奶牛外部輪廓的提取,通過SIFT算法進行奶牛特征點的匹配,通過計算得到的匹配點三維坐標可計算出奶牛的體尺數(shù)。實驗對20頭奶牛進行圖片采集,奶牛體尺的平均誤差小于1.21%。機器視覺技術(shù)應用于奶牛畜牧養(yǎng)殖領域,加快了實現(xiàn)奶牛的精細化飼喂養(yǎng)殖。

發(fā)表于:6/12/2020 10:03:00 AM

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的超聲測流量系統(tǒng)精度提升

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的超聲測流量系統(tǒng)精度提升[模擬設計][工業(yè)自動化]

基于超聲波測流量的時差法測量原理,分析了換能器凹凸安裝和安裝位置偏差引起的測量誤差,建立了測流量的系統(tǒng)模型,提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的流量計算方法以補償測量誤差。以Senscomp Tao2008超聲波探頭為例,在基于神經(jīng)網(wǎng)絡算法設計的系統(tǒng)軟硬件中測量流量。從探頭安裝位置偏差、凹凸安裝以及不同流速等方面進行分析,實驗結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡比傳統(tǒng)的權(quán)重系統(tǒng)擁有更強的非線性補償能力。

發(fā)表于:6/11/2020 9:42:00 AM

基于全物理模型的模塊級SRAM的SEU仿真方法

基于全物理模型的模塊級SRAM的SEU仿真方法[電子元件][工業(yè)自動化]

隨著科學技術(shù)的發(fā)展和工藝尺寸的降低,單元器件的尺寸逐漸減小,使得單粒子電荷共享和單粒子翻轉(zhuǎn)等效應日益嚴重,增加了抗輻射加固模塊級SRAM設計難度,因此需要一套更為完備的仿真方法對模塊級SRAM的單粒子效應敏感性進行預估,為電路加固設計提供依據(jù)和建議。基于模塊級SRAM的單元結(jié)構(gòu)和電路版圖,利用Cogenda軟件構(gòu)建了模塊級SRAM單粒子翻轉(zhuǎn)效應仿真方法,對其敏感性進行分析,獲得其單粒子翻轉(zhuǎn)LET閾值,并與重離子實驗結(jié)果進行對比,仿真誤差為13.3%。

發(fā)表于:6/11/2020 9:36:00 AM

基于InP HBT工藝的50 Gb/s 1:4量化降速電路

基于InP HBT工藝的50 Gb/s 1:4量化降速電路[模擬設計][工業(yè)自動化]

基于南京電子器件研究所的0.7 μm InP HBT工藝設計了一種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換速率達到50 Gb/s的1:4量化降速芯片。該芯片同時將前端高速高靈敏度比較器與一個1:4分接器集成到單芯片中,能夠直接一次性實現(xiàn)對2~18 GHz帶寬的模擬輸入信號的可靠接收和降速處理,輸入信號靈敏度在芯片最高工作速率下達到1 mV,工作電壓3.3 V,芯片功耗1.5 W,最高數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換速率達到50 Gb/s,輸出數(shù)據(jù)信號與時鐘信號幅值均達到200 mV。

發(fā)表于:6/10/2020 11:38:00 AM

基于STT-MRAM的位邏輯運算方案及靈敏放大器設計

基于STT-MRAM的位邏輯運算方案及靈敏放大器設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

基于1T1MTJ的自旋轉(zhuǎn)移矩-磁隨機存儲器(STT-MRAM)提出了一種改進型存內(nèi)位邏輯計算方案。該方案通過精簡2T2MTJ存內(nèi)位邏輯運算方案提升了存儲陣列密度,通過互補型讀出電路增加了“與非”和“或非”的運算功能。此外,還通過增加支路電壓穩(wěn)定電路的方法,提出了一種適用于上述方案的改進型高速靈敏放大器。基于中芯國際55 nm LL邏輯工藝的仿真結(jié)果表明,相較于傳統(tǒng)的靈敏放大器,該方案不僅讀取速度提升了33%,在適配大型存儲陣列(CB≥0.8 pF)時還擁有更強的讀取能力與更優(yōu)的功率積(PDP)。

發(fā)表于:6/10/2020 11:30:00 AM

一種高效率的ACBC-C三級運放的設計

一種高效率的ACBC-C三級運放的設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

采用TSMC 180 nm的CMOS工藝,設計實現(xiàn)了一個具有高效率、大的電容負載驅(qū)動能力的三級運算放大器。提出了一種基于共源共柵密勒補償(Cascode Miller Compensation,CMC)和交流升壓補償(AC Boosting Compensation,ACBC)的ACBC-C補償結(jié)構(gòu),其中,ACBC通過增加一條交流通路的方式提高了GBW以及電容驅(qū)動能力。輸出級采用AB類結(jié)構(gòu)以實現(xiàn)高效率。CMC可以適應AB類輸出級結(jié)構(gòu),在保證線性度的同時實現(xiàn)效率最大化,并且消除密勒電容帶來的零點,更好地對穩(wěn)定性進行補償。電路仿真結(jié)果表明:當設定相位裕度下限為45°時,最大可承受負載電容約為3 100 pF;當在輸出端接1 000 Ω負載電阻時,電路效率為95.299%。

發(fā)表于:6/9/2020 9:36:00 AM

基于上下文特征與單類支持向量機的人臉活體檢測

基于上下文特征與單類支持向量機的人臉活體檢測[模擬設計][工業(yè)自動化]

非法入侵者通過偽裝人臉欺騙識別系統(tǒng), 給人臉識別應用帶來嚴重威脅?,F(xiàn)有人臉活體檢測方法多為在同一數(shù)據(jù)集內(nèi)進行訓練和測試,當應用在跨數(shù)據(jù)集場景中時效果并不理想。針對這一問題,提出了利用HOG等算法對上下文環(huán)境中的線索信息進行提取,提取出來的特征送入單類支持向量機進行訓練、分類。將分類結(jié)果與上下文環(huán)境中異常線索的探測結(jié)果相結(jié)合。算法在公開的數(shù)據(jù)集NUAA和CASIA-FASD上進行了驗證,實驗結(jié)果表明在跨數(shù)據(jù)集檢測時該算法的泛化能力及檢測準確率較已存在算法有所提高。

發(fā)表于:6/9/2020 9:27:00 AM

基于HybridDL模型的文本相似度檢測方法

基于HybridDL模型的文本相似度檢測方法[模擬設計][工業(yè)自動化]

為了提高文本相似度檢測算法的準確度,提出一種結(jié)合潛在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)與Doc2Vec模型的文本相似度檢測方法,并把該算法得到的模型命名為HybridDL模型。該算法通過Doc2Vec對文檔訓練得到文檔向量,再利用LDA模型得到文檔主題與各個主題下特征詞出現(xiàn)的概率,對文檔中各主題及特征詞計算概率加權(quán)和,映射到Doc2Vec文檔向量中。實驗結(jié)果表明,新算法模型比傳統(tǒng)的Doc2Vec模型對相似文本的判斷更加敏感,在文本相似度檢測上具有更高的準確度。

發(fā)表于:6/8/2020 1:32:00 PM

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