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統(tǒng)一渲染架構(gòu)GPU圖形處理量化性能模型研究[嵌入式技術(shù)][其他]

統(tǒng)一渲染架構(gòu)GPU為圖形處理提供了豐富的運算、存儲資源，也對軟件優(yōu)化提出了更高要求。為了有效地進行性能設(shè)計和優(yōu)化，針對統(tǒng)一渲染架構(gòu)實現(xiàn)的GPU 提出一種量化的圖形處理性能模型，在深入研究統(tǒng)一渲染架構(gòu)GPU架構(gòu)和工作原理基礎(chǔ)上，分析影響圖形處理的各種因素：圖形指令生成、主機接口數(shù)據(jù)傳輸、圖形指令解析、圖形處理流水數(shù)據(jù)吞吐和統(tǒng)一染色陣列處理能力。通過仿真驗證表明，在研制自主知識產(chǎn)權(quán)GPU過程中，采用本方法設(shè)計各部分性能指標，評估統(tǒng)一染色GPU圖形處理性能與實測相比，誤差小于7.5%。

發(fā)表于：2/19/2019 1:15:00 PM

一種使用Capless LDO結(jié)構(gòu)的片上電容的預(yù)估方法[電源技術(shù)][其他]

針對集成電路SOC芯片對PIN腳資源的限制以及用于敏感信息防護的安全芯片的應(yīng)用領(lǐng)域，需要使用片上LDO和片上濾波電容的方案來為內(nèi)核供電。由于LDO的低帶寬導(dǎo)致帶來相應(yīng)速度問題，需要用片上濾波電容來提供數(shù)字電路瞬態(tài)翻轉(zhuǎn)的能量，要使用納法級的濾波電容占用極大的芯片面積，使得布局和LDO都在項目后期完成設(shè)計，導(dǎo)致芯片布局的迭代次數(shù)增加。深刻理解數(shù)字電路的工作原理和設(shè)計流程，提出了一種全新的設(shè)計流程和電容估算方法，在項目前期就完成片上電容的精確預(yù)估，從而可以早期進行LDO和芯片布局設(shè)計，減少了迭代周期，節(jié)省了芯片研發(fā)時間，并且通過仿真和測試，驗證了提出了估算方法具有較好的預(yù)估精度。

發(fā)表于：2/19/2019 11:51:00 AM

非易失性存儲器數(shù)據(jù)掉電保護的硬件解決方案[模擬設(shè)計][信息安全]

對安全芯片非易失性存儲器（NVM）的數(shù)據(jù)掉電保護原理進行分析?？紤]到軟件的處理速度不能滿足安全芯片對數(shù)據(jù)存儲的性能要求等因素，提出一種以硬件方式實現(xiàn)的NVM數(shù)據(jù)掉電保護的解決方案。該方案采用乒乓結(jié)構(gòu)，將兩塊同樣大小的Flash空間輪流作為目標區(qū)和備份區(qū)，每次更新完成后需要對備份標志及備份次數(shù)進行更新。如果更新過程中芯片發(fā)生掉電，再次上電后通過比較兩塊區(qū)域的備份標志以及備份次數(shù)，就可以判斷出哪塊區(qū)域的數(shù)據(jù)是有效的。該方案不但能保證安全芯片非易失性存儲器（NVM）的數(shù)據(jù)掉電不丟，而且能提高NVM數(shù)據(jù)更新的性能。

發(fā)表于：2/18/2019 1:30:00 PM

不同設(shè)計參數(shù)對SOI射頻開關(guān)小信號的影響[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于0.2 μm SOI RF工藝平臺，設(shè)計了串聯(lián)支路、并聯(lián)支路、單刀單擲、單刀雙擲等電路結(jié)構(gòu)，分析研究了單級寬度、級聯(lián)數(shù)目、偏置電阻、偏置電壓等設(shè)計參數(shù)對射頻開關(guān)小信號特性的影響。通過實驗數(shù)據(jù)，討論各參數(shù)對射頻開關(guān)小信號特性，主要包括射頻開關(guān)的插入損耗和隔離度的影響，為射頻開關(guān)設(shè)計提供參考。

發(fā)表于：2/18/2019 1:19:00 PM

基于深度學(xué)習(xí)的通信信號自動調(diào)制識別技術(shù)[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于特征提取和模式識別的多體制通信信號自動調(diào)制識別技術(shù)是軟件無線電領(lǐng)域中的重要研究課題，是復(fù)雜電磁環(huán)境下頻譜管理、頻譜檢測等非協(xié)作通信領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。提出一種基于深度學(xué)習(xí)的通信信號調(diào)制模式識別算法，應(yīng)用自編碼技術(shù)進行特征提取，獲得具有較好的抗干擾能力的特征集，然后使用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對經(jīng)過篩選的特征進行分類識別，實現(xiàn)了MQAM通信信號調(diào)制模式自動識別。仿真實驗結(jié)果表明，所提出的方法分類識別效果好，有效提高了數(shù)字調(diào)制信號自動識別的抗干擾能力。

發(fā)表于：2/15/2019 1:42:00 PM

一種語音識別中核心詞快速模型優(yōu)化方法[模擬設(shè)計][物聯(lián)網(wǎng)]

針對國網(wǎng)客服電話語音識別在特定領(lǐng)域核心詞識別效果差的問題，提出一種基于HCLG領(lǐng)域詞權(quán)重增強和領(lǐng)域詞糾正的方法，能夠?qū)崟r并快速地添加領(lǐng)域詞，從而動態(tài)地優(yōu)化語言模型，提升語音識別效果。將該模型和算法優(yōu)化應(yīng)用在國網(wǎng)客服中心電話語音的咨詢、維修、投訴等各種領(lǐng)域場景中，其語音識別結(jié)果都得到大幅改善。

發(fā)表于：2/15/2019 1:33:00 PM

移動用戶維系挽留系統(tǒng)中K-means算法應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

4G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成熟使得用戶對運營商的業(yè)務(wù)需求越來越高，如何維系用戶和通過對用戶屬性的研究來迎合用戶對業(yè)務(wù)的需求，建立方便快捷的體驗服務(wù)手段，建設(shè)維系挽留系統(tǒng)是我國通信運營商未來發(fā)展的重中之重。首先分析移動用戶維系發(fā)展現(xiàn)狀，提出用戶維系發(fā)展屬性。其次，采用數(shù)據(jù)挖掘方法建立以用戶穩(wěn)定度和用戶價值評價為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘分析模型，并通過用戶數(shù)據(jù)進行驗證。最后，針對存量維系如何進行多渠道精準推送提出進一步展望。

發(fā)表于：2/14/2019 1:28:00 PM

雨密度感知分類引導(dǎo)擴張網(wǎng)絡(luò)對單張圖片去雨[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

由于圖像中的雨線條紋具有不同形狀、尺寸且分布不均勻，單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)分布不均勻的雨密度能力弱，去雨效果不顯著，對此提出雨密度感知引導(dǎo)擴張網(wǎng)絡(luò)對單張圖片去除雨的方法。網(wǎng)絡(luò)分為兩部分：(1)雨密度感知網(wǎng)絡(luò)對不同密度雨的圖片進行分類（大雨、中雨、小雨）；(2)聯(lián)合雨密度感知分類信息引導(dǎo)擴張網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)不同的雨密度特征細節(jié)，用于檢測雨線和去雨。實驗證明了該方法在合成和真實數(shù)據(jù)集上去雨的有效性。

發(fā)表于：2/14/2019 1:13:00 PM

閉環(huán)狀態(tài)下并網(wǎng)逆變器故障診斷[電源技術(shù)][其他]

目前針對并網(wǎng)逆變器的故障診斷方法主要應(yīng)用于開環(huán)系統(tǒng)中，而實際的并網(wǎng)逆變器多數(shù)為閉環(huán)控制系統(tǒng)。因此針對閉環(huán)狀態(tài)下的并網(wǎng)逆變器，提出一種基于相電流的故障診斷方法。通過分析閉環(huán)狀態(tài)下并網(wǎng)逆變器在正常和各開路故障類型下的相電流，得出發(fā)生多管開路故障下的相電流平均值和平均絕對值殘差的故障特征。首先利用閉環(huán)控制回路中Park變換所產(chǎn)生的相電流與實測相電流進行平均值運算，然后根據(jù)歸一化的相電流平均值和平均絕對值殘差相結(jié)合來進行故障診斷。最后通過實驗驗證該診斷方法能夠在閉環(huán)控制下快速檢測和識別單管和多管開路故障。

發(fā)表于：1/30/2019 3:27:00 AM

三相Vienna整流器的QPR滑?？刂撇呗匝芯?>
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三相Vienna整流器的QPR滑?？刂撇呗匝芯縖電源技術(shù)][其他]

針對三相Vienna整流器雙PI控制器難以同時實現(xiàn)快速性和準確性的問題，提出電壓外環(huán)滑模控制和電流內(nèi)環(huán)準比例諧振控制（Quasi Proportional Resonant，QPR）的非線性復(fù)合控制策略，改善輸入側(cè)電流跟隨三相電壓的精準性，提高網(wǎng)側(cè)電流正弦化程度；同時提高整流器在負載擾動和啟動時直流電壓快速性及魯棒性能。最后通過搭建MATLAB/Simulink仿真和實驗平臺進行驗證，仿真和實驗結(jié)果表明QPR滑模復(fù)合控制策略具有較好魯棒性和動態(tài)性能，輸入電流正弦度高和直流側(cè)電壓穩(wěn)定，能較好地適應(yīng)負載擾動。

發(fā)表于：1/30/2019 2:52:00 AM