91精选国产大片,亚洲最新AV在线

VPx幀內(nèi)壓縮的快速算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對VPx視頻的幀內(nèi)壓縮處理復(fù)雜度高的問題，給出一種快速算法。該方法首先根據(jù)圖像中亮度子塊在宏塊中的空間位置確定最鄰近子塊，再通過最鄰近子塊的最佳預(yù)測模式、子塊重構(gòu)和率失真比較判斷當(dāng)前子塊的可能預(yù)測模式，并結(jié)合率失真閾值得到用于該子塊幀內(nèi)壓縮的最終預(yù)測模式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地減少VPx幀內(nèi)壓縮中由重構(gòu)處理帶來的包括頻域變換、量化、反量化、頻域反變換的大量運(yùn)算，從而在保證壓縮質(zhì)量的情況下，提高幀內(nèi)壓縮速度。

發(fā)表于：4/23/2020 3:19:00 PM

采用矩陣遞歸的最小測試用例集生成算法[測試測量][航空航天]

符合MC/DC準(zhǔn)則的最小測試用例集算法具有重要的實(shí)用價(jià)值。首先將布爾表達(dá)式轉(zhuǎn)換為語法二叉樹，然后采用矩陣組合邏輯運(yùn)算方法逐層遞歸，從而獲得完備的MC/DC最小測試用例集。經(jīng)驗(yàn)證，矩陣組合邏輯運(yùn)算方法是合理的、正確的。該方法對于非平凡布爾表達(dá)式可快速獲取完備的MC/DC最小測試用例集，同時(shí)也可以處理帶耦合條件的復(fù)雜布爾表達(dá)式。

發(fā)表于：4/22/2020 11:22:00 AM

基于CNN-LSTM的太陽能光伏組件故障診斷研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

太陽能光伏產(chǎn)業(yè)近年發(fā)展迅速，準(zhǔn)確診斷光伏組件故障位置及類型可以提升運(yùn)維人員的工作效率。提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶模型(Convolutional Neural Networks-Long Short Term Memory，CNN-LSTM)的深度學(xué)習(xí)診斷模型，利用電站原有設(shè)備就可完成檢測任務(wù)。首先提出了一種依據(jù)電流值的組件故障分類方式；然后，檢測模型根據(jù)光伏陣列布局特點(diǎn)設(shè)計(jì)了一種特征提取算法，分別提取光伏陣列電流橫向與縱向特征，來獲取空間與時(shí)間上的特性；再通過CNN網(wǎng)絡(luò)來對橫向特征做進(jìn)一步的提取與縱向特征的壓縮，以解決特征種類單一及訓(xùn)練緩慢的問題；最終進(jìn)入LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成對光伏組件的故障診斷。

發(fā)表于：4/22/2020 10:59:00 AM

一種改進(jìn)的粒子濾波檢測前跟蹤算法[測試測量][工業(yè)自動化]

針對多個(gè)信噪比相差較大時(shí)容易發(fā)生的目標(biāo)漏檢問題，提出了一種改進(jìn)的多目標(biāo)雙層粒子濾波檢測前跟蹤算法(IM-PF-TBD)。算法采用雙層粒子濾波結(jié)構(gòu)，在目標(biāo)檢測層中，采用錦標(biāo)賽選擇方法對檢測粒子群進(jìn)行重采樣，選取多個(gè)權(quán)重相差較大的粒子，通過粒子聚類同時(shí)檢測多個(gè)目標(biāo)，提高了檢測初期較弱目標(biāo)的存在概率。此外，算法提出了粒子群融合方法用于新發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的驗(yàn)證，便于目標(biāo)檢測后虛假目標(biāo)的剔除。仿真結(jié)果表明，所提算法能有效改善信噪比較小的目標(biāo)的檢測概率并降低目標(biāo)RMSE。

發(fā)表于：4/21/2020 3:00:00 PM

密閉立方體爆炸沖擊波數(shù)值模擬分析[測試測量][其他]

針對爆炸沖擊波對密閉立方體結(jié)構(gòu)的毀傷效果展開研究，在自由場爆炸沖擊波理論的基礎(chǔ)上，分析了密閉立方體內(nèi)爆炸沖擊波的傳播規(guī)律及特性，并推算出傳導(dǎo)公式；通過采用對立方體模型的特征點(diǎn)進(jìn)行理論計(jì)算和LS-DYNA有限元分析軟件數(shù)值模擬仿真的方法，對比了不同測點(diǎn)的首個(gè)沖擊波超壓的理論計(jì)算值和數(shù)值模擬仿真值。結(jié)果表明，在密閉立方體內(nèi)3個(gè)特征測點(diǎn)仿真值均與理論計(jì)算值相符，可為實(shí)際測量時(shí)傳感器的選型與測點(diǎn)的布置提供理論參考依據(jù)。

發(fā)表于：4/21/2020 1:58:00 PM

基于電磁感應(yīng)式的無線充電傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真[測試測量][汽車電子]

針對當(dāng)前有線充電方式布線復(fù)雜、缺少靈活性等缺點(diǎn)，以電動自行車為例，設(shè)計(jì)了一種基于電磁感應(yīng)式的無線充電傳輸系統(tǒng)，分別對電磁和電路兩部分進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)了無線充電傳輸系統(tǒng)線圈模型，并成功地制造了線圈。利用ANSYS Maxwell軟件對設(shè)計(jì)線圈進(jìn)行了仿真，得到了線圈之間的電感系數(shù)、互感系數(shù)和耦合系數(shù)，仿真結(jié)果驗(yàn)證了設(shè)計(jì)系統(tǒng)的可行性。

發(fā)表于：4/20/2020 10:43:00 AM

基于Q-學(xué)習(xí)算法的有狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議模糊測試方法研究[測試測量][信息安全]

現(xiàn)有的有狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議模糊測試技術(shù)在測試時(shí)，輔助類型報(bào)文重復(fù)交互，測試效率低，且為確保測試用例有效性，僅向協(xié)議實(shí)體輸入報(bào)文類型與被測狀態(tài)相對應(yīng)的測試用例，導(dǎo)致無法發(fā)現(xiàn)由報(bào)文異常輸入順序所引出的協(xié)議缺陷。針對這些問題，基于Q-學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)出一種有狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議模糊測試方法，不需要引導(dǎo)狀態(tài)的輔助報(bào)文，且能在確保一定的測試用例有效性前提下，進(jìn)行報(bào)文異常輸入順序測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的模糊測試方法可以顯著提高測試效率和漏洞挖掘能力。

發(fā)表于：4/20/2020 10:20:00 AM

一種1 GHz～6 GHz寬頻高線性度相位插值電路的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了提高時(shí)鐘數(shù)據(jù)恢復(fù)電路(CDR)在高速多通道串行收發(fā)系統(tǒng)的性能，提出了一種應(yīng)用于CDR電路中的新型相位插值電路，由4組差分對、4組數(shù)模轉(zhuǎn)換器、公共負(fù)載電阻RL組成，通過數(shù)字濾波器輸出互補(bǔ)的溫度計(jì)碼控制DAC輸出電流的大小，實(shí)現(xiàn)對輸入差分時(shí)鐘的相位權(quán)重分配，從而達(dá)到128次相位插值，并利用輸入級4相校正電路和輸出占空比調(diào)整電路對差分信號進(jìn)行整形優(yōu)化。采用40 nm CMOS工藝實(shí)現(xiàn)，仿真結(jié)果表明插值器在工作頻率1 GHz到6 GHz線性度良好，DNL最大不超過1.4 LSB，INL最大不超過1.5 LSB，已成功集成在多款SerDes電路。

發(fā)表于：4/17/2020 2:33:00 PM

可重構(gòu)分組密碼多發(fā)射流水處理架構(gòu)研究與設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著可重構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)在密碼處理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，現(xiàn)有的可重構(gòu)密碼系統(tǒng)難以滿足高速通信和設(shè)備小型化的需求。因此，設(shè)計(jì)一款能夠靈活實(shí)現(xiàn)分組密碼算法的高性能可重構(gòu)處理架構(gòu)成為本文的目標(biāo)。在可重構(gòu)陣列結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，基于多發(fā)射機(jī)制，立足解決可重構(gòu)密碼系統(tǒng)吞吐率不高、資源利用率低的問題，提出一種可重構(gòu)多發(fā)射流水處理架構(gòu)。該架構(gòu)能夠進(jìn)行多個(gè)數(shù)據(jù)包并行發(fā)射和流水處理，具有更高的吞吐率和單元利用率，大大提高了可重構(gòu)系統(tǒng)的算法實(shí)現(xiàn)性能。實(shí)驗(yàn)表明，可重構(gòu)多發(fā)射流水處理架構(gòu)在350 MHz的工作頻率下，典型分組密碼算法AES的吞吐率可達(dá)到3.19 Gb/s，約是單發(fā)射處理性能的3.5倍。

發(fā)表于：4/17/2020 2:19:00 PM

基于InP HBT的SFDR>63 dB 12位6 GS/s高速數(shù)模轉(zhuǎn)換器[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于0.7 μm、ft=280 GHz的InP異質(zhì)結(jié)雙極晶體管(HBT)工藝設(shè)計(jì)了一款12位6 GS/s的電流舵型數(shù)模轉(zhuǎn)換器(DAC)。通過改進(jìn)電流源開關(guān)結(jié)構(gòu)，增大了輸出阻抗和穩(wěn)定性;在DAC輸出端引入去毛刺(Deglitch)電路，可以有效消除高速DAC開關(guān)切換期間產(chǎn)生的毛刺，從而提升電路無雜散動態(tài)范圍(SFDR)。仿真結(jié)果表明，電路實(shí)現(xiàn)了0.75 LSB的DNL和0.5 LSB的INL，去毛刺電路可以在高頻下將DAC的SFDR提升10 dB，并且在整個(gè)奈奎斯域內(nèi)實(shí)現(xiàn)SFDR>63 dB，極大地提升了DAC的動態(tài)特性。

發(fā)表于：4/16/2020 3:21:00 PM