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基于雙鎖相環(huán)的高分辨率步進頻探地雷達設計[模擬設計][其他]

步進頻探地雷達（Ground Penetrating Radar，GPR）因其寬帶寬的優(yōu)勢在淺表層高分辨率探測中得到了廣泛的發(fā)展和應用。然而，傳統(tǒng)的步進頻GPR硬件實現(xiàn)較為陳舊，無法同時滿足高分辨率、小體積、低成本、穩(wěn)定可靠和使用靈活的現(xiàn)代化要求。針對上述要求，設計了雙鎖相環(huán)發(fā)射機和數(shù)字固定中頻結構接收機，實現(xiàn)了一套新型的高分辨率步進頻GPR硬件系統(tǒng)。為解決超寬帶步進頻率信號諧波干擾問題，設計了新型的帶通濾波器組。多組環(huán)回和實地探測實驗的結果表明，該系統(tǒng)分辨率優(yōu)于5 cm，探測深度至少2.5 m，能夠滿足現(xiàn)代GPR的多重要求，為步進頻GPR硬件的研發(fā)提供了有價值的參考。

發(fā)表于：7/24/2025 5:39:26 PM

基于FMEA的多電力設備故障預測維護算法[模擬設計][智能電網]

針對大型電廠多個異常運行開關柜的維修問題，當前維護方案往往忽視了設備內部復雜部件間緊密相連的相互作用，這對于包含各種運動和固定的零部件的開關柜而言，其適用性顯得尤為不足。鑒于此，提出了一種預測性維修調度策略，此方法旨在雙重目標下尋求最佳平衡點。首先，采用FMEA技術，得出更為貼近實際的失效概率預測。隨后，設計了一套綜合風險評估體系，該體系不僅考慮了開關設備故障可能給電網帶來的損失，還全面評估了維護活動所伴隨的成本與效益。為驗證該方法的實效性，選取一個10千伏變電站作為研究案例，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，相較于傳統(tǒng)的基于時間間隔的維護策略，提出的方法在成本效率上實現(xiàn)了36%的顯著提升。

發(fā)表于：7/24/2025 5:27:24 PM

一種M.2固態(tài)硬盤熱插拔和RAID功能的創(chuàng)新設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

M.2固態(tài)硬盤因其自身的優(yōu)勢得到了越來越廣泛的應用，企業(yè)級的產品也普遍使用M.2固態(tài)硬盤作為操作系統(tǒng)的啟動盤。但是由于其不具備熱插拔功能，難以滿足企業(yè)市場對高可用性、24小時不停機、數(shù)據(jù)保護以及在線維護的特殊需求。提出了一種新穎的綜合設計方案，在載板、FPGA、BIOS和BMC的配合下，實現(xiàn)了熱插拔功能和RAID功能。同時，依靠M.2固態(tài)硬盤引腳定義的不同實現(xiàn)了在M.2接口上PCIe和SATA總線的自動識別和兼容，利用FPGA和MOSFET引入了一種新的動態(tài)時鐘信號控制方式。該綜合設計方案不需要額外的硬件投入，以極高的成本效益實現(xiàn)以上功能，并提升系統(tǒng)的可靠性和可用性。

發(fā)表于：7/24/2025 5:13:22 PM

一種電纜終端頭紅外識別算法的FPGA實現(xiàn)研究[可編程邏輯][智能電網]

針對在電站巡檢中電纜終端頭識別準確率低、實時性差等問題，設計一種基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）優(yōu)化反向傳播（Back Propagation，BP）神經網絡的現(xiàn)場可編程門陣列（Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA）紅外識別系統(tǒng)。紅外識別算法實現(xiàn)包括使用改進區(qū)域生長算法對紅外圖像進行分割，隨后計算Hu不變矩作為神經網絡輸入特征。對于PSO-BP神經網絡，選擇7-10-1的網絡結構，訓練后均方誤差為0.085，優(yōu)于BP神經網絡的0.136。在FPGA上實現(xiàn)時，采用定點數(shù)據(jù)量化、流水線結構及并行計算方法，同時對Sigmoid激活函數(shù)應用二次方程多段擬合。最終經過仿真驗證，該系統(tǒng)識別率達到了92%并且算法速度提高了約6倍。

發(fā)表于：7/24/2025 5:02:21 PM

基于組件復用的可重構I²C總線讀寫控制電路設計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

現(xiàn)代軟件無線電架構中通常為了滿足軟件實時性而采用FPGA作預處理功能，但隨著軟件無線電系統(tǒng)不斷朝綜合化和智能化方向發(fā)展，如何應對各類復雜使用場景給系統(tǒng)設計者帶來越來越多的挑戰(zhàn)。面對不斷激增的需求，F(xiàn)PGA設計中經常暴露出可移植性差、平臺依賴性強、程序對開發(fā)人員的依賴度高、系統(tǒng)集成與整合度難度大等問題。選取電子裝備中常用的I²C總線控制部分，借鑒軟件工程中“高內聚、低耦合”的模塊化設計思想，提出一種總線控制電路的優(yōu)化策略，即基于組件復用的方法設計了一種可重構I²C總線讀寫控制電路。該電路具備按需配置波特率功能，同時具有可選的APB接口以及中斷功能，提供讀/寫數(shù)據(jù)位寬分別為1 B/2 B/4 B系列控制組件，并通過配置系列組件的方式重構讀/寫數(shù)據(jù)位寬。該電路具有實際的工程價值且已成功應用于不同項目以及TPAFEA008、ADT75和LTC2991等常用器件上。

發(fā)表于：7/24/2025 4:50:20 PM

基于人臉檢測跟蹤和輸入噪聲過濾的rPPG信號實時提取方法[模擬設計][醫(yī)療電子]

遠程光體積描記是非接觸式生理信號檢測領域的重要研究方向。現(xiàn)有算法主要從人臉部分區(qū)域提取脈搏信號，存在信號獲取不全面及噪聲過大的問題。提出了一種基于人臉檢測、跟蹤、分割和輸入噪聲過濾的實時rPPG信號提取方法，旨在提高心率檢測的準確性和魯棒性。首先，通過小型深度神經網絡實現(xiàn)視頻幀中的人臉檢測和跟蹤，準確定位人臉區(qū)域。其次，通過人臉分割算法提取皮膚信息。最后，采用輸入噪聲過濾策略，去除與心率無關的頻率成分和信噪比較低的信號，從而優(yōu)化rPPG信號。實驗在自建數(shù)據(jù)集上進行，結果表明，該方法在信噪比、平均絕對誤差和均方根誤差等指標上均表現(xiàn)出色。綜上所述，所提出的方法在rPPG信號實時提取中表現(xiàn)出優(yōu)異的精度和穩(wěn)定性，為非接觸式生理信號檢測提供了一種新的解決方案。

發(fā)表于：7/24/2025 4:39:19 PM

基于機器視覺的監(jiān)控視頻移動目標輪廓提取算法[模擬設計][安防電子]

在監(jiān)控視頻中，移動目標易受到邊緣模糊和背景噪聲干擾等影響，使得目標輪廓提取結果不準確。為此，提出基于機器視覺的監(jiān)控視頻移動目標輪廓提取算法。采用機器視覺技術處理圖像，結合圖像背景模型建立像素高斯分布，并計算各個像素值與背景模型中高斯分布的匹配度，將匹配度低于閾值的像素視為前景像素，由此完成前景分割，結合鏈碼對前景目標邊緣進行編碼，標識與預設閾值最接近的閉合邊緣，以此作為目標輪廓粗定位結果，基于此，將目標區(qū)域的統(tǒng)計分布參數(shù)融合到灰度光流圖像中，得到灰度差分圖像，進而提取移動目標輪廓。實驗結果表明，在所提方法的應用下，目標輪廓毛刺數(shù)始終控制在50以下，輪廓提取精度較高。

發(fā)表于：7/24/2025 4:29:18 PM

基于廣義Jaccard系數(shù)的稀疏自適應匹配追蹤水聲信道估計方法[通信與網絡][通信網絡]

經典稀疏自適應匹配追蹤（Sparsity Adaptive Matching Pursuit，SAMP）算法可以通過設置迭代步長，不斷逼近真實的稀疏度，以提高稀疏重構的精度。然而，該算法使用內積匹配準則，存在原子丟失的現(xiàn)象，同時由于無法精確估計信號中存在的真實稀疏度，導致重構的精度依然無法達到滿意的效果，信道估計結果不佳。提出了一種基于廣義Jaccard系數(shù)的稀疏自適應匹配追蹤水聲信道估計方法。該算法使用了廣義Jaccard系數(shù)匹配代替了內積匹配，然后利用DFT對信號進行稀疏度預估計，同時用可變步長代替固定步長，可以精確、快速地逼近真實稀疏度。實驗結果表明，該信道估計方法優(yōu)于SAMP和其他傳統(tǒng)方法，并且可以用于實際水聲信道估計。

發(fā)表于：7/24/2025 4:19:16 PM

基于等概率同步功耗補償?shù)腅CC抗側信道攻擊方案[通信與網絡][通信網絡]

針對資源受限的橢圓曲線密碼算法芯片抗側信道攻擊往往以犧牲芯片性能為代價的問題，提出一種基于等概率同步功耗補償?shù)臋E圓曲線密碼抗側信道攻擊方案。首先，根據(jù)密鑰猜測產生的中間數(shù)據(jù)的漢明距離特征生成概率分布差異函數(shù)；其次，根據(jù)生成的函數(shù)構建可同步補償功耗的等概率映射模型；最后，利用模擬退火算法求出該模型的最優(yōu)解。仿真驗證結果表明：與其他傳統(tǒng)基于隨機化方式的抗側信道攻擊方案相比，在防護能力相當?shù)臈l件下，所提方案的運算性能幾乎沒有損失，非常適用于資源受限的橢圓曲線密碼算法芯片。

發(fā)表于：7/24/2025 4:10:15 PM

一種基于PPO算法的低空基站優(yōu)化模型[通信與網絡][通信網絡]

通過優(yōu)化現(xiàn)有地面網絡基站來實現(xiàn)低空網絡服務具有成本低、建設快等優(yōu)點，面對低空基站優(yōu)化過程中存在的無線環(huán)境復雜、配置參數(shù)多樣、優(yōu)化目標互相影響等問題，提出了一種基于近端策略優(yōu)化算法的多維低空網絡基站優(yōu)化模型：通過射線追蹤技術計算不同類型、不同角度基站的低空覆蓋能力，并構建支持多目標優(yōu)化和多參數(shù)配置的低空網絡基站優(yōu)化模型，利用PPO算法得到基站配置策略。在仿真環(huán)境中進行訓練與結果驗證，證明該模型可有效生成基站優(yōu)化方案，且相較于基于A2C方法的模型具有更快的收斂速度和更好的基站優(yōu)化效果。

發(fā)表于：7/24/2025 3:58:12 PM