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

針對VPx視頻的幀內(nèi)壓縮處理復雜度高的問題，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測模式、子塊重構(gòu)和率失真比較判斷當前子塊的可能預測模式，并結(jié)合率失真閾值得到用于該子塊幀內(nèi)壓縮的最終預測模式。實驗結(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

4開關降壓-升壓控制器，具備直通功能，可以消除開關噪聲 [電源技術][工業(yè)自動化]

常見的DC-DC轉(zhuǎn)換器問題是：在輸入電壓可能高于、低于或等于輸出時生成穩(wěn)壓電壓，也就是說，轉(zhuǎn)換器必須執(zhí)行升壓和降壓操作。從標稱12 V電池為汽車電子供電，就是一個典型場景，從引擎冷啟動（低至3 V）到負載突降（高達100 V），或者因為操作員出錯導致出現(xiàn)反向電池電壓（電壓變化范圍相當廣泛）。從SEPIC到4開關拓撲，有好幾種DC-DC轉(zhuǎn)換器拓撲可以執(zhí)行升壓和降壓操作，但這些解決方案中沒有任何一個能夠在主動激活開關的情況，直接將輸入電壓輸入到輸出，現(xiàn)在依然是這樣。

發(fā)表于：4/23/2020

MEMS加速度傳感器在電機健康狀態(tài)監(jiān)測上的應用[MEMS|傳感技術][工業(yè)自動化]

隨著工業(yè)4.0深入的推進，電機已經(jīng)成為了工業(yè)生產(chǎn)中最主要的驅(qū)動設備，廣泛應用于各個生產(chǎn)領域。電機在長期運行中難免會產(chǎn)生一些故障，如何實時監(jiān)測電機工作狀態(tài)，及時診斷出電機的健康狀況就變得非常重要。研究表明，電機振動信號中包含了大量的電機運行狀態(tài)信息，對電機振動進行實時監(jiān)測可以有效的判斷電機的運行狀態(tài)，從而實現(xiàn)對電機故障及時診斷和預警，大大降低電機發(fā)生重大事故的概率，用客戶的話講就是“讓機器說話”。據(jù)ADI代理商Excelpoint世健公司介紹，世健已經(jīng)為湖南、四川等多個地區(qū)的鋼鐵、風電等客戶搭建了從傳感器到云端的全套系統(tǒng)，目前進入前期導入階段。

發(fā)表于：4/23/2020

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

發(fā)表于：4/22/2020

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

太陽能光伏產(chǎn)業(yè)近年發(fā)展迅速，準確診斷光伏組件故障位置及類型可以提升運維人員的工作效率。提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡-長短期記憶模型(Convolutional Neural Networks-Long Short Term Memory，CNN-LSTM)的深度學習診斷模型，利用電站原有設備就可完成檢測任務。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)光伏陣列布局特點設計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，來獲取空間與時間上的特性；再通過CNN網(wǎng)絡來對橫向特征做進一步的提取與縱向特征的壓縮，以解決特征種類單一及訓練緩慢的問題；最終進入LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡來完成對光伏組件的故障診斷。

發(fā)表于：4/22/2020

一種改進的粒子濾波檢測前跟蹤算法[測試測量][工業(yè)自動化]

針對多個信噪比相差較大時容易發(fā)生的目標漏檢問題，提出了一種改進的多目標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)，在目標檢測層中，采用錦標賽選擇方法對檢測粒子群進行重采樣，選取多個權重相差較大的粒子，通過粒子聚類同時檢測多個目標，提高了檢測初期較弱目標的存在概率。此外，算法提出了粒子群融合方法用于新發(fā)現(xiàn)目標的驗證，便于目標檢測后虛假目標的剔除。仿真結(jié)果表明，所提算法能有效改善信噪比較小的目標的檢測概率并降低目標RMSE。

發(fā)表于：4/21/2020

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，并推算出傳導公式；通過采用對立方體模型的特征點進行理論計算和LS-DYNA有限元分析軟件數(shù)值模擬仿真的方法，對比了不同測點的首個沖擊波超壓的理論計算值和數(shù)值模擬仿真值。結(jié)果表明，在密閉立方體內(nèi)3個特征測點仿真值均與理論計算值相符，可為實際測量時傳感器的選型與測點的布置提供理論參考依據(jù)。

發(fā)表于：4/21/2020

EmStat Pico：支持軟件運行的嵌入式小型電化學恒電勢器系統(tǒng)化模塊[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

電化學產(chǎn)品日趨微型化。儀器儀表從機架安裝式或臺式機縮小為手持式設備，以進行目標點或環(huán)境分析。下一代儀器儀表開始將恒電勢器集成到更小的設備（例如可穿戴設備、醫(yī)療設備或氣體監(jiān)測儀）中。ADI公司與PalmSens BV合作研發(fā)的EmStat Pico就是一款微型(30.5 mm × 18 mm × 2.6 mm)恒電勢器系統(tǒng)化模塊(SOM)，它延續(xù)了這一尺寸縮小的趨勢。該器件采用ADI技術構(gòu)建，包括ADuCM355、ADP166、ADT7420和AD8606。

發(fā)表于：4/20/2020

基于電磁感應式的無線充電傳輸系統(tǒng)設計與仿真[測試測量][汽車電子]

針對當前有線充電方式布線復雜、缺少靈活性等缺點，以電動自行車為例，設計了一種基于電磁感應式的無線充電傳輸系統(tǒng)，分別對電磁和電路兩部分進行研究，設計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軟件對設計線圈進行了仿真，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)果驗證了設計系統(tǒng)的可行性。

發(fā)表于：4/20/2020

基于Q-學習算法的有狀態(tài)網(wǎng)絡協(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)絡協(xié)議模糊測試技術在測試時，輔助類型報文重復交互，測試效率低，且為確保測試用例有效性，僅向協(xié)議實體輸入報文類型與被測狀態(tài)相對應的測試用例，導致無法發(fā)現(xiàn)由報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-學習算法設計出一種有狀態(tài)網(wǎng)絡協(xié)議模糊測試方法，不需要引導狀態(tài)的輔助報文，且能在確保一定的測試用例有效性前提下，進行報文異常輸入順序測試。實驗結(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

自動駕駛汽車：距離上路還有多遠？[EDA與制造][汽車電子]

自動駕駛汽車（AV）是移動出行的未來，所以每個人都有著同樣的疑問：它們什么時候會到來？這是一個很重要的問題，也是整車廠（OEM）和初創(chuàng)公司希望在不久的將來可以回答的問題。

發(fā)表于：4/17/2020

一種1 GHz～6 GHz寬頻高線性度相位插值電路的設計與實現(xiàn)[模擬設計][通信網(wǎng)絡]

為了提高時鐘數(shù)據(jù)恢復電路(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、公共負載電阻RL組成，通過數(shù)字濾波器輸出互補的溫度計碼控制DAC輸出電流的大小，實現(xiàn)對輸入差分時鐘的相位權重分配，從而達到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行整形優(yōu)化。采用40 nm CMOS工藝實現(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

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

隨著可重構(gòu)設計技術在密碼處理領域的廣泛應用，現(xiàn)有的可重構(gòu)密碼系統(tǒng)難以滿足高速通信和設備小型化的需求。因此，設計一款能夠靈活實現(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。在可重構(gòu)陣列結(jié)構(gòu)的基礎上，基于多發(fā)射機制，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)能夠進行多個數(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)的算法實現(xiàn)性能。實驗表明，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

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

基于0.7 μm、ft=280 GHz的InP異質(zhì)結(jié)雙極晶體管(HBT)工藝設計了一款12位6 GS/s的電流舵型數(shù)模轉(zhuǎn)換器(DAC)。通過改進電流源開關結(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，并且在整個奈奎斯域內(nèi)實現(xiàn)SFDR>63 dB，極大地提升了DAC的動態(tài)特性。

發(fā)表于：4/16/2020

鐵路道岔故障的智能診斷[測試測量][智能交通]

傳統(tǒng)的道岔故障檢測方式不僅會耗費大量人力、物力、財力，而且檢測結(jié)果完全依賴于個人工作經(jīng)驗。隨著人工智能的飛速發(fā)展，研究鐵路道岔的智能診斷器是亟待解決的問題。提出一種智能檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)從預處理數(shù)據(jù)、特征提取、構(gòu)建不均衡數(shù)據(jù)的智能識別器以及設計更符合要求的評價標準方面進行了具體而深入的研究。最后，通過MATLAB軟件對廣州鐘村站W(wǎng)1902#和W1904#型號的道岔動作電流數(shù)據(jù)進行仿真實驗。實驗結(jié)果顯示，智能檢測系統(tǒng)不僅具有非常高的識別性能和泛化能力,而且識別時間僅為0.04 s, 滿足鐵路實時性要求。

發(fā)表于：4/16/2020