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基于動(dòng)態(tài)負(fù)載線GaN HEMT模型的諧波調(diào)諧功放設(shè)計(jì)

基于動(dòng)態(tài)負(fù)載線GaN HEMT模型的諧波調(diào)諧功放設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于動(dòng)態(tài)負(fù)載線GaN HEMT大信號(hào)模型和負(fù)載牽引技術(shù)設(shè)計(jì)并制作了一款工作在2 GHz的高效率諧波調(diào)諧功放。在晶體管寄生參數(shù)和封裝參數(shù)未知的情況下,通過(guò)負(fù)載牽引技術(shù)初步確定滿足性能要求的最佳基波和諧波阻抗值,并根據(jù)動(dòng)態(tài)負(fù)載線大信號(hào)模型所觀察到的漏極電流、電壓波形對(duì)功放整體電路進(jìn)行調(diào)諧和優(yōu)化。測(cè)試結(jié)果表明,當(dāng)輸入功率為27 dBm時(shí),該功放漏極效率可達(dá)81.53%,功率附加效率為76%,輸出功率為38.69 dBm,增益為11.69 dB。采用該方法所設(shè)計(jì)的高效率諧波調(diào)諧功放在滿足較高性能的同時(shí),具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、調(diào)諧方便的優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于:3/5/2020 3:41:00 PM

基于DEA-GMA的輸變電工程造價(jià)評(píng)審技術(shù)研究

基于DEA-GMA的輸變電工程造價(jià)評(píng)審技術(shù)研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

輸變電工程關(guān)系國(guó)計(jì)民生,對(duì)其造價(jià)的控制尤為重要,而造價(jià)評(píng)審作為十分關(guān)鍵的一環(huán),對(duì)輸變電工程造價(jià)管控、概預(yù)算合理性審核發(fā)揮著非常重要的作用。將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和灰色關(guān)聯(lián)分析方法有機(jī)結(jié)合,建立DEA-GMA的評(píng)審模型,將其應(yīng)用在輸變電工程造價(jià)評(píng)審領(lǐng)域。實(shí)證分析表明,該評(píng)審方法能夠?qū)崿F(xiàn)輸變電工程造價(jià)的科學(xué)、定量評(píng)審,具有較強(qiáng)的實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值和推廣價(jià)值。

發(fā)表于:3/5/2020 2:41:00 PM

影響電力系統(tǒng)頻率特性的因素研究

影響電力系統(tǒng)頻率特性的因素研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

電力系統(tǒng)功率頻率特性反映的是系統(tǒng)有功功率不平衡時(shí)頻率的變化特性,它是研究系統(tǒng)運(yùn)行方式、設(shè)計(jì)低頻減載方案以及評(píng)價(jià)各種調(diào)頻調(diào)壓措施等工作的基礎(chǔ),對(duì)電力系統(tǒng)的規(guī)劃、運(yùn)行及控制具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文闡述了系統(tǒng)正常運(yùn)行的頻率質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)性問題。針對(duì)系統(tǒng)有功功率負(fù)荷變動(dòng)的分析,實(shí)施系統(tǒng)頻率調(diào)整與廠間經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配。討論了負(fù)荷-頻率機(jī)制、頻率的一次調(diào)整與二次調(diào)整。通過(guò)對(duì)電力系統(tǒng)的基本知識(shí)的理解與掌握在熟悉電網(wǎng)穩(wěn)定分析方法、潮流計(jì)算以及穩(wěn)定計(jì)算的基礎(chǔ)上,運(yùn)用PSASP軟件進(jìn)行對(duì)機(jī)組的建模與仿真,主要對(duì)電力系統(tǒng)功率頻率特性和影響電力系統(tǒng)頻率特性的因素進(jìn)行了綜合研究。

發(fā)表于:3/4/2020 4:03:00 PM

基于FPGA的結(jié)構(gòu)改進(jìn)型(2,1,4)維特比譯碼器

基于FPGA的結(jié)構(gòu)改進(jìn)型(2,1,4)維特比譯碼器[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

在資源受限的處理器中實(shí)現(xiàn)高性能的Viterbi譯碼算法是近年來(lái)研究的熱點(diǎn)。基于XC6SLX16-2CSG324型FPGA處理器,在資源有限情況下,為兼顧Viterbi譯碼時(shí)延與資源消耗的問題,提出了一種結(jié)構(gòu)改進(jìn)算法。在傳統(tǒng)Viterbi譯碼算法基礎(chǔ)上,首先通過(guò)最大限度地預(yù)定義存儲(chǔ)路徑度量值的寄存器,達(dá)到控制路徑度量值的目的,其次采用步進(jìn)式幸存路徑信息存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),完成幸存路徑信息的存儲(chǔ),簡(jiǎn)化譯碼器硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度,減小譯碼時(shí)延和資源消耗。通過(guò)ISE Design Suite 14.7平臺(tái),對(duì)回溯深度為20、3 bit軟判決的(2,1,4)維比特譯碼器進(jìn)行了基于FPGA的驗(yàn)證,并結(jié)合MATLAB仿真進(jìn)行分析。結(jié)果表明,本方法能夠有效減小譯碼時(shí)延并降低資源消耗。

發(fā)表于:3/4/2020 3:33:00 PM

本振相位噪聲對(duì)寬帶接收機(jī)噪聲系數(shù)的影響

本振相位噪聲對(duì)寬帶接收機(jī)噪聲系數(shù)的影響[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于寬帶接收機(jī)中不同相位噪聲的寬帶本振對(duì)接收噪聲系數(shù)的影響分析,通過(guò)不同相位噪聲的寬帶本振對(duì)混頻器變頻噪聲系數(shù)的測(cè)試與對(duì)比,得出混頻器中頻信號(hào)相位噪聲主要由本振相位噪聲決定,變頻噪聲系數(shù)的惡化主要由寬帶本振500 kHz外的遠(yuǎn)端噪聲惡化所引起的結(jié)論。結(jié)合寬帶接收機(jī)前段增益與變頻噪聲對(duì)接收鏈路噪聲系數(shù)的仿真計(jì)算,靈敏度越高的寬帶接收機(jī)對(duì)本振遠(yuǎn)端相位噪聲惡化越敏感。對(duì)于高靈敏度的寬帶接收機(jī),為了避免寬帶本振相位噪聲引起鏈路噪聲系數(shù)惡化,寬帶接收前端在混頻之前的增益需要大于25 dB。

發(fā)表于:3/3/2020 4:39:00 PM

基于PWM的電力電纜損壞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于PWM的電力電纜損壞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[測(cè)試測(cè)量][智能電網(wǎng)]

電力電纜損壞會(huì)造成重大經(jīng)濟(jì)損失和生產(chǎn)安全事故,設(shè)計(jì)了一種基于行波理論的PWM電力電纜損壞狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),包含獨(dú)特的硬件和軟件設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)由信號(hào)生成、反饋測(cè)量、報(bào)警觸發(fā)和響應(yīng)用戶界面等功能模塊組成,首先討論了相關(guān)的理論分析,包括主要硬件和軟件組件的總體設(shè)計(jì)。此外,還設(shè)計(jì)并在實(shí)驗(yàn)室測(cè)試了樣機(jī),驗(yàn)證了樣機(jī)在實(shí)際環(huán)境中的功能和效果。結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別電力電纜損壞,并從用戶界面自動(dòng)觸發(fā)報(bào)警,誤差小于3%。

發(fā)表于:3/3/2020 3:52:00 PM

一種高頻電子封印標(biāo)簽的實(shí)現(xiàn)

一種高頻電子封印標(biāo)簽的實(shí)現(xiàn)[微波|射頻][信息安全]

設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種基于13.56 MHz射頻識(shí)別技術(shù)的電子封印。該電子封印使用國(guó)家商用密碼安全算法SM7,增加了其安全性和可靠性。射頻識(shí)別技術(shù)也使得該電子封印更易于被自動(dòng)識(shí)別和管理。介紹了一種射頻電子封印的方案,對(duì)天線結(jié)構(gòu)、芯片功能模塊、芯片工作流程和三重認(rèn)證機(jī)制等作了重點(diǎn)說(shuō)明。最后給出在HJEE110nm標(biāo)準(zhǔn)CMOS工藝下實(shí)現(xiàn)的一款電子封印,芯片核心部分面積僅0.5 mm2,功耗小于100 μA。芯片在卡片封裝測(cè)試結(jié)果符合ISO14443協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)及ISO10373-6測(cè)試協(xié)議要求,在三種不同封印封裝下均能被加密讀卡器穩(wěn)定讀寫。

發(fā)表于:3/2/2020 3:27:00 PM

基于深淺特征融合的人臉識(shí)別

基于深淺特征融合的人臉識(shí)別[嵌入式技術(shù)][信息安全]

針對(duì)傳統(tǒng)的淺層特征所提取特征的判別性有限、深度特征需要大量帶標(biāo)記樣本且訓(xùn)練過(guò)程耗時(shí)長(zhǎng)的問題,提出一種深度及淺層特征融合算法用于人臉識(shí)別。首先提取人臉的HOG特征并進(jìn)行判別性降維;同時(shí),提取人臉圖像的PCANet特征并降維;其次,將降維后的深淺特征進(jìn)行融合,并進(jìn)一步提取判別性特征;最后,采用SVM分類器進(jìn)行分類并在AR和Yale B數(shù)據(jù)庫(kù)上對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該算法能夠比單獨(dú)選用深度特征和淺層特征進(jìn)行分類達(dá)到更高的識(shí)別率,且對(duì)特征維數(shù)具有更強(qiáng)的魯棒性。

發(fā)表于:3/2/2020 3:11:00 PM

城市配電網(wǎng)綜合評(píng)價(jià)體系建設(shè)探究

城市配電網(wǎng)綜合評(píng)價(jià)體系建設(shè)探究[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

對(duì)配電網(wǎng)開展綜合評(píng)價(jià)有助于提高配電網(wǎng)的建設(shè)與運(yùn)行水平。根據(jù)已有的研究成果,建立了面向配電網(wǎng)規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)行、維護(hù)等全過(guò)程的綜合評(píng)價(jià)體系。首先,從5個(gè)方面分析綜合評(píng)價(jià)體系的基本框架,其次,從指標(biāo)的分類、權(quán)重、評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)等方面重點(diǎn)分析了評(píng)價(jià)指標(biāo),并給出了四級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,同時(shí),從系統(tǒng)的功能和架構(gòu)設(shè)計(jì)方面對(duì)系統(tǒng)搭建進(jìn)行探究,基于該評(píng)價(jià)系統(tǒng)下開展的評(píng)估可以充分體現(xiàn)電網(wǎng)的整體狀態(tài),為配電網(wǎng)的規(guī)劃、建設(shè)和改進(jìn)提供參考。

發(fā)表于:3/2/2020 2:41:00 PM

基于FPGA加速的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)

基于FPGA加速的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)[可編程邏輯][其他]

針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在通用CPU以及GPU平臺(tái)上推斷速度慢、功耗大的問題,采用FPGA平臺(tái)設(shè)計(jì)了并行化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推斷系統(tǒng)。通過(guò)運(yùn)算資源重用、并行處理數(shù)據(jù)和流水線設(shè)計(jì),并利用全連接層的稀疏性設(shè)計(jì)稀疏矩陣乘法器,大大提高運(yùn)算速度,減少資源的使用。系統(tǒng)測(cè)試使用ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在100 MHz工作頻率下,模型推斷性能分別是CPU的10.24倍,是GPU的3.08倍,是基準(zhǔn)版本的1.56倍,而功率還不到2 W。最終在模型壓縮了4倍的情況下,系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確率為95%。

發(fā)表于:2/28/2020 3:48:00 PM

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