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DC-40 GHz通用化BGA封裝的射頻微系統(tǒng)測試技術(shù)研究[微波|射頻][工業(yè)自動化]

射頻微系統(tǒng)是未來電子器件小型化的發(fā)展趨勢，球珊陣列(BGA)封裝是其常用實現(xiàn)形式之一。由于BGA封裝無法連接矢網(wǎng)進(jìn)行測量，因此對射頻BGA封裝的測試技術(shù)進(jìn)行研究，設(shè)計了一款可應(yīng)用于DC-40 GHz射頻BGA封裝的測試夾具，并為其設(shè)計了校準(zhǔn)件，解決了射頻BGA封裝的測試問題。仿真結(jié)果顯示，在DC-40 GHz頻段內(nèi)，工作狀態(tài)的測試夾具回波損耗優(yōu)于18 dB，設(shè)計的開路校準(zhǔn)件的回波損耗小于0.88 dB，直通和延遲線校準(zhǔn)件的插入損耗都小于1.1 dB，符合校準(zhǔn)的設(shè)計要求。該產(chǎn)品具有良好的電接觸性，且具有免焊接、可重復(fù)使用、易加工、取放料方便的特點，對于標(biāo)準(zhǔn)尺寸的BGA封裝具有通用性。

發(fā)表于：1/12/2021 9:51:00 AM

對相控陣?yán)走_(dá)自適應(yīng)旁瓣對消干擾技術(shù)研究[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

自適應(yīng)旁瓣對消雷達(dá)系統(tǒng)能夠有效對抗來自副瓣方向的有源干擾，在分析相控陣?yán)走_(dá)自適應(yīng)旁瓣對消工作原理基礎(chǔ)上，基于設(shè)計的輔助天線配置方案，針對干擾源相對雷達(dá)角度變化以及雷達(dá)天線方向圖差異，對自適應(yīng)旁瓣對消雷達(dá)系統(tǒng)的對消性能進(jìn)行了系統(tǒng)全面仿真。仿真實驗結(jié)果表明，多個單一極化干擾源和單個極化干擾源對自適應(yīng)旁瓣對消雷達(dá)系統(tǒng)分別干擾時，閃爍干擾和極化干擾方法都存在干擾不理想的情況，因此，建議對自適應(yīng)旁瓣對消雷達(dá)系統(tǒng)實施旁瓣干擾時，采用多點干擾源閃爍干擾和極化干擾復(fù)合的干擾策略。

發(fā)表于：12/31/2020 9:14:00 AM

一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的多機(jī)器人地圖拼接方法[人工智能][其他]

多機(jī)器人共同創(chuàng)建大規(guī)模地圖，實現(xiàn)的關(guān)鍵在于機(jī)器人相對位置未知的情況下將多張局部柵格地圖進(jìn)行拼接。結(jié)合圖像特征匹配的方法和改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法，先提取待拼接的兩幅柵格地圖的特征點進(jìn)行匹配，并篩選有效特征點對；再將特征點對的信息作為改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法的輸入?yún)?shù)，計算從源圖像到目標(biāo)圖像的最佳轉(zhuǎn)換矩陣；最后將轉(zhuǎn)換后的源圖像和目標(biāo)圖像使用柵格疊加的規(guī)則拼接在一起。通過仿真實驗與數(shù)據(jù)分析，證明了算法的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：12/31/2020 9:06:00 AM

基于鎖相環(huán)路技術(shù)的二次雷達(dá)信號發(fā)生器設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

為了滿足實驗室教學(xué)與研究的需求，基于鎖相環(huán)路技術(shù)設(shè)計了一款二次雷達(dá)信號發(fā)生器，實現(xiàn)了700 MHz～1 100 MHz范圍內(nèi)的頻率合成。首先，對鎖相環(huán)路頻率合成原理進(jìn)行分析，設(shè)計實現(xiàn)了三階無源環(huán)路濾波器，濾除鑒相器產(chǎn)生的高頻分量，并與鎖相環(huán)芯片ADF4350構(gòu)成鎖相環(huán)控制回路。其次，利用仿真工具軟件ADI simPLL，對鎖相環(huán)路進(jìn)行仿真，得到環(huán)路濾波器的參數(shù)和仿真輸出特性。最后，搭建二次雷達(dá)信號發(fā)生器系統(tǒng)，并利用SPSS軟件對系統(tǒng)輸出進(jìn)行分析，結(jié)果表明，在1 GHz～1.1 GHz頻帶范圍內(nèi)系統(tǒng)偏差小于0.02 MHz且為固定偏差，經(jīng)過補償后系統(tǒng)精度能很好地滿足實驗室教學(xué)與研究的需求。

發(fā)表于：12/30/2020 9:02:00 AM

基于微波雷達(dá)的近距離移動物體檢測系統(tǒng)設(shè)計[測試測量][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了快速識別一定范圍內(nèi)的移動物體并提高檢測的準(zhǔn)確度，提出了一種基于STM32的微波雷達(dá)近距離移動物體的檢測系統(tǒng)設(shè)計。該系統(tǒng)使用電磁波的多普勒原理來檢測移動物體的反射波波長差異。通過STM32和優(yōu)化算法對接收的信號進(jìn)行處理以提高檢測判定速度和準(zhǔn)確度。最后對系統(tǒng)測試，表明該系統(tǒng)具有成本低、工作環(huán)境穩(wěn)定、快速準(zhǔn)確顯示的能力。

發(fā)表于：12/30/2020 8:55:00 AM

單心動周期分割及MFCC特征提取系統(tǒng)[其他][醫(yī)療電子]

目前，在基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的心音識別系統(tǒng)研究中，對于單心動周期的提取大多依賴人工截取或基于同步心電信號進(jìn)行分割，大大降低了整個系統(tǒng)的實用性和易用性。針對以上問題提出了一種基于低頻提取的單心動周期分割及MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)特征提取的嵌入式硬件系統(tǒng)，能夠更高效地實現(xiàn)單心動周期分割并計算其MFCC特征參數(shù)，綜合分割準(zhǔn)確率達(dá)98.3%，解決了單心音周期分割中對心音信號純凈度要求較高和沒有成熟系統(tǒng)的問題，并且降低了數(shù)據(jù)存儲成本，具有較好的實用性和潛在的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：12/29/2020 5:02:00 PM

毫米波自適應(yīng)調(diào)制解調(diào)器的FPGA設(shè)計實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

毫米波通信鏈路是5G/6G以及無線專網(wǎng)的重要傳輸技術(shù)，自適應(yīng)調(diào)制解調(diào)器可以對抗雨衰等環(huán)境影響，有效保障通信鏈路質(zhì)量。利用System generator和Vivado等工具在FPGA實現(xiàn)并驗證了適應(yīng)于毫米波通信鏈路的自適應(yīng)調(diào)制解調(diào)模塊，支持BPSK-4096QAM的7種調(diào)制方式，實現(xiàn)時延小于18個時鐘周期，并保證誤信率在低于10-5情況下，可依據(jù)信道測量和信令指令進(jìn)行自動切換。

發(fā)表于：12/29/2020 4:54:00 PM

基于FPGA的圖像壓縮編解碼系統(tǒng)設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

針對圖像處理的實時性要求，設(shè)計了一種基于FPGA的圖像壓縮編解碼系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括實時圖像采集、JPEG壓縮以及UART傳輸?shù)裙δ堋２捎肁ltera公司的DE系列開發(fā)板，應(yīng)用Verilog HDL硬件描述語言對D5M攝像頭進(jìn)行配置，完成圖像采集。在圖像壓縮模塊，重點對2D-DCT變換進(jìn)行改進(jìn)。在基于Chen算法的基礎(chǔ)上采用二分頻信號控制器，減少了加法器的調(diào)用，實現(xiàn)其快速運算，進(jìn)而完成圖像壓縮功能。在URAT傳輸模塊，主要完成串行通信與并行通信間的轉(zhuǎn)換。測試表明，圖像的壓縮比達(dá)到26.3:1，其均值信噪比大于40 dB，壓縮后的視覺效果良好，符合設(shè)計要求。

發(fā)表于：12/28/2020 9:13:00 AM

一種基于灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)效能評估方法[其他][其他]

為了解決組成復(fù)雜、功能多樣、貧樣本的系統(tǒng)的綜合效能評估問題，針對系統(tǒng)的效能評估指標(biāo)體系三層結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了基于灰色理論、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)效能評估模型，并通過仿真驗證了這種灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的精度要高于灰色模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以準(zhǔn)確地對功能多樣、組成復(fù)雜但是樣本少的系統(tǒng)進(jìn)行綜合效能評估。

發(fā)表于：12/28/2020 9:06:00 AM

無線探空儀回波信號的變分模態(tài)分解與降噪研究[其他][其他]

無線電探空儀探測風(fēng)場數(shù)據(jù)存在著大量強烈的非線性非平穩(wěn)的噪聲，采用一種結(jié)合變分模態(tài)分解的自適應(yīng)和多尺度小波降噪的方法，對南極洲Syowa站點2019年1月的無線電探空儀風(fēng)場數(shù)據(jù)進(jìn)行了特征提取和降噪處理。首先利用變分模態(tài)分解法對信號進(jìn)行模態(tài)分解，然后利用相關(guān)系數(shù)法確定屬于信號成分的模態(tài)分量，再利用小波分析法對剩余模態(tài)中的有效成分和噪聲做了進(jìn)一步的分離，通過對全部的有效成分進(jìn)行合并重構(gòu)，實現(xiàn)信號的特征提取和降噪處理。仿真實驗和實際信號的處理結(jié)果都表明，該方法對于無線電探空儀風(fēng)場信號中的非平穩(wěn)非線性噪聲具有良好的抑制作用，與傳統(tǒng)方法相比，具有更好的特征提取和降噪能力。

發(fā)表于：12/25/2020 9:09:00 AM