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設計應用

基于深度学习的桑叶病害识别方法研究

基于深度学习的桑叶病害识别方法研究[模拟设计][其他]

为提高桑叶病害检测精度，实现将模型方便快速部署到移动端，针对自然环境下桑叶病害病斑小、背景复杂等问题，以YOLOv8为基线模型进行改进，提出了一种YOLOv8-Evo的桑叶病害识别算法。首先在Backbone模块中加入了可变形卷积模块从而更灵活地捕捉病害的细节和形状，其次在Neck模块中增加了CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制，发掘图像中的关键特征和区域，最后在18 849张桑叶病害数据集上进行验证，相较YOLOv8s模型，YOLOv8-Evo的识别精度提高2.4%，召回率提高1.5%，mAP50提高1%，mAP50-95提高0.7%，实验证明改进的YOLOv8-Evo模型为桑叶病害识别的自动化提供了理论依据与技术支持。

發(fā)表于：2025/3/19 下午2:31:52

电力物联网智能巡检业务与无线通信适配技术研究

电力物联网智能巡检业务与无线通信适配技术研究[模拟设计][智能电网]

随着电力物联网的建设，安全、高效的智能巡检技术是电力行业健康发展的重要保障。智能巡检具有通信要求高、工作环境复杂等特点，通信技术匹配难度较大。首先分析智能巡检业务的特点及其对各类无线通信技术的性能需求，然后提出了一种基于贝叶斯最佳-最差法（Bayesian Best-Worst Method， BBWM）和改进多准则折衷排序法（VIKOR）的智能巡检业务与无线通信适配方法，最后对三种智能巡检业务与无线通信技术进行仿真实验。仿真结果表明，所提方法可以较好解决智能巡检业务与无线通信技术的适配难题。

發(fā)表于：2025/3/19 下午2:14:12

复杂场景下SAR图像多尺度舰船检测算法

复杂场景下SAR图像多尺度舰船检测算法[模拟设计][其他]

针对复杂场景下的多尺度SAR舰船目标检测存在误检漏检的问题，提出了一种改进的SAR舰船目标检测方法。首先，利用多尺度目标特征提取网络提取特征信息，以提升多尺度目标的检测能力并减少冗余计算。其次，引入可形变卷积（DConv）通过自适应调整卷积核的形状来提升复杂场景下SAR舰船目标的检测性能。最后，引入了注意力机制来抑制背景杂波并增强特征信息。实验结果表明，在SSDD数据集和HRSID数据集上改进方法的检测精度分别达到了97.9%和 93.1%，整体性能优于现有主流目标检测算法。

發(fā)表于：2025/3/19 下午2:01:04

基于N32的隐藏式门把手控制器的设计

基于N32的隐藏式门把手控制器的设计[模拟设计][汽车电子]

传统手动开启方式的旋转式隐藏式门把手不具备智能化的自动展开与收回功能，为此提出一种隐藏式门把手控制器设计方案。该控制器以N32G455RBL7为主控制芯片，通过其片内bxCAN（basic extended CAN）模块监听车身控制器CAN总线上的开/关锁、挡位等信号，并根据智能控制需求驱动配套门锁执行电机，进而实现隐藏式门把手的电动化和智能化控制。该控制器在多款国产新能源汽车上进行了长时间运行测试，结果表明在实际应用中该控制器具有较好的稳定性和可靠性，能够为其他结构的手动隐藏式门把手的智能化控制方案提供参考。

發(fā)表于：2025/3/17 下午4:50:50

一种应用乒乓自归零的高精度放大器

一种应用乒乓自归零的高精度放大器[模拟设计][工业自动化]

设计实现了一种低失调、高增益的运算放大器（运放）。整体电路包含带隙基准、振荡器、分频器、辅助运放和主运放等。该电路采用乒乓结构的自归零技术，实现了连续工作，同时显著缩减了放大器的输入失调偏移。此外，还提出了一种新颖、高效的控制时序，以较低的成本有效降低了放大器在乒乓切换过程中的稳定时间，进一步减小了放大器的输出毛刺。该放大器芯片基于350 nm CMOS工艺设计制造，实际测试结果表明，在5 V电源电压下，放大器消耗了0.65 mA的电流，实现了最大3 µV的输入失调偏移，增益带宽积为8 MHz，噪声频谱密度降到了30 nV/√Hz。

發(fā)表于：2025/3/17 下午4:19:35

一种带短路保护的磁隔离IGBT驱动架构

一种带短路保护的磁隔离IGBT驱动架构[模拟设计][工业自动化]

设计一种带短路保护的磁隔离IGBT驱动架构，该架构采用变压器隔离，集成去饱和检测电路、米勒钳位电路和软关断，当IGBT发生短路故障退出饱和区，便对器件执行软关断，并通过米勒钳位电路抑制栅极电压尖峰。同时通过故障反馈通道将故障信号反馈给前级控制器，实现对短路故障的快速响应。仿真和实测结果表明，本架构具有8 kV的隔离耐压，去饱和检测和米勒钳位阈值分别为9 V和2 V，去饱和故障响应时间为419 ns，故障报错时间为311 ns，软关断时间为136 ns。该架构实现了短路故障保护和故障反馈，已应用在某一高耐压隔离IGBT驱动器中。

發(fā)表于：2025/3/17 下午4:03:31

X波段宽带高效率连续类功率放大器芯片设计

X波段宽带高效率连续类功率放大器芯片设计[模拟设计][通信网络]

为提高功率放大器的带宽和效率，基于0.25 μm GaAs pHEMT ED工艺，通过控制输出级二次谐波阻抗进行波形控制，实现连续B/J类波形，设计了一款单片集成的X波段高效率连续B/J类功率放大器。放大器由两级构成，驱动级使用增强型晶体管实现高增益，输出级使用耗尽型晶体管实现高效率与瓦级的输出功率。仿真结果显示，该功率放大器在7.3~12.2 GHz的频带内实现了29~30.6 dBm的输出功率，功率增益为17~18.6 dB，功率附加效率大于50%，峰值效率为59%，输入回波损耗小于10 dB，芯片尺寸仅为2.1 mm×1.3 mm。

發(fā)表于：2025/3/17 下午3:46:10

基于机器学习的智能传感器综述

基于机器学习的智能传感器综述[MEMS|传感技术][工业自动化]

随着机器学习的飞速发展，机器学习算法创建的智能模型正逐步成为新型传感器数据分析的核心部分。首先介绍了支持机器学习的智能传感器背景，对智能模型的构建和数据集的生成、验证、测试过程进行简述，随后列举了基于机器学习的智能传感器的应用，最后指出了基于机器学习的智能传感器目前面临的问题和挑战并提出了具有可行性的解决方法，为相关研究人员提供有价值的学术参考。

發(fā)表于：2025/3/17 下午3:17:38

制导雷达智能处理技术现状和发展趋势

制导雷达智能处理技术现状和发展趋势[模拟设计][通信网络]

围绕制导雷达智能处理技术的最新进展及其发展趋势进行综述。阐述了当前在制导雷达智能处理领域存在的技术挑战，从多源信息融合技术、跟踪与滤波方法、智能化与认知技术及智能抗干扰技术等方面着手，梳理总结了近几年的研究进展，并针对该领域未来技术发展趋势进行了展望。整体上看，智能处理技术正朝着高度集成化、自主智能化和多模态融合的方向发展，以提升制导雷达的精确性和可靠性，为未来制导系统提供更为强大、灵活和可靠的导引信息。

發(fā)表于：2025/3/17 下午2:59:22

基于有限记忆、概率学习的双时间尺度切片资源分配方法

基于有限记忆、概率学习的双时间尺度切片资源分配方法[通信与网络][5G]

网络切片是使网络能够满足不同垂直领域的不同服务需求的关键要素，为解决网络中切片类型动态变化的问题，提出了一种联邦-多智能体强化学习双时间尺度资源分配（F-MALML）算法。大时间尺度下，通过有限记忆学习算法为每个基站分配资源；小时间尺度内各基站使用F-MALML算法进一步为切片中的用户动态分配资源。引入了一种概率学习机制，根据前一时隙的分配结果和网络实际状态，动态调整每个时间尺度的分配策略。仿真结果表明，所提算法相比于其他两种基准算法在新增切片的切片满意度及系统频谱效率方面都有较大提升，且表现出更好的稳定性。

發(fā)表于：2025/3/17 下午2:17:41

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