設(shè)計資源-AET-電子技術(shù)應(yīng)用

差分運(yùn)放和儀表放大器應(yīng)用科普貼[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

圍繞如何處理小信號前端這一話題，近期引起了一波討論熱潮。技術(shù)型分銷商Excelpoint世健的FAE Wolfe Yu就小信號前端、確定測量范圍、抑制噪聲、提高信噪比等問題進(jìn)行了介紹和分析。

發(fā)表于：8/17/2021

仿真看世界之IPOSIM的散熱器熱阻Rthha解析[電子元件][其他]

　　如何評估IGBT模塊的損耗與結(jié)溫？英飛凌官網(wǎng)在線仿真工具IPOSIM，是IGBT模塊在選型階段的重要參考。這篇文章將針對IPOSIM仿真中的散熱器熱阻參數(shù)Rthha，給大家做一些清晰和深入的解析。

發(fā)表于：8/17/2021

聚焦視覺引導(dǎo)機(jī)器人（VGR）[人工智能][工業(yè)自動化]

我們都看過機(jī)器人在幾乎沒有人工干預(yù)的情況下快速組裝汽車的視頻。像這樣的工業(yè)機(jī)器人降低了幾乎每個制造領(lǐng)域的成本并提高了生產(chǎn)率，但它們有一個主要缺點--它們無法“看見”。它們被編程為一遍又一遍地重復(fù)完全相同的動作，它們無法檢測和操作形狀、大小和顏色不一或者相互接觸和疊放的物體。因此，如果產(chǎn)品發(fā)生變化或有新產(chǎn)品被加入生產(chǎn)線，則必須對機(jī)器人進(jìn)行重新編程。如果產(chǎn)品組件通過傳統(tǒng)的料斗和振動臺輸送到生產(chǎn)線上，則必須對振動送料機(jī)進(jìn)行改造。

發(fā)表于：8/16/2021

CTSD精密ADC —第3部分：實現(xiàn)固有混疊抑制[EDA與制造][工業(yè)自動化]

　　在CTSD精密ADC系列文章的第3部分，我們將重點闡述CTSD ADC的無混疊特性，它可在不增加任何外圍設(shè)計的情況下提高抗干擾能力。第1部分展示了一種新的基于連續(xù)時間∑-? DAC（CTSD）架構(gòu)、易于使用的無混疊精密ADC，可提供簡單、緊湊的信號鏈解決方案。第2部分向信號鏈設(shè)計人員介紹了CTSD技術(shù)。本文比較了現(xiàn)有精密ADC架構(gòu)的混疊抑制解決方案背后的設(shè)計復(fù)雜性。我們將闡述一個理論，以此說明CTSD ADC架構(gòu)本身固有的混疊抑制性能。我們還展示如何簡化信號鏈設(shè)計，并探討CTSD ADC的擴(kuò)展優(yōu)勢。最后，我們將介紹新的測量和性能參數(shù)，以量化混疊抑制。

發(fā)表于：8/16/2021

大功率晶閘管參數(shù)解析之正向特性[電子元件][其他]

　　功率二極管晶閘管廣泛應(yīng)用于AC/DC變換器、UPS、交流靜態(tài)開關(guān)、SVC和電解氫等場合，但大多數(shù)工程師對這類雙極性器件的了解不及對IGBT的了解，為此我們組織了6篇連載，包括正向特性，動態(tài)特性，控制特性，保護(hù)以及損耗與熱特性。

發(fā)表于：8/13/2021

用于農(nóng)業(yè)分揀和檢查的 SWIR相機(jī)[顯示光電][其他]

　　水在短波紅外（SWIR）區(qū)域具有很強(qiáng)的吸光性，因此在SWIR 相機(jī)拍攝的物體圖像中，它幾乎呈黑色。所以，例如，使用合適的過濾器或光源可有助于清晰地看到在瘀傷的水果、灌溉良好的作物或散裝谷物中的水分含量。由于這種特性，科學(xué)家可以精確地跟蹤從根部到葉子的吸水情況。

發(fā)表于：8/13/2021

油罐車尾的鐵鏈消失不見，如何量化材料的電阻率？[測試測量][其他]

　　如果你仔細(xì)觀察過油罐車，你會發(fā)現(xiàn)油罐車車尾通常都安裝了一條鐵鏈，可是你有沒有想過它的存在有何意義呢？難道這根鐵鏈和灑水車經(jīng)過時播放的音樂一樣，只是為了提醒我們油罐車來了嗎？

發(fā)表于：8/13/2021

AIoT碎片應(yīng)用和算力撬動新機(jī)遇，兆易創(chuàng)新多元化存儲布局背后邏輯揭秘[人工智能][數(shù)據(jù)中心]

　　在人腦中，海馬體負(fù)責(zé)記憶相關(guān)的重要功能。類似的，在電子系統(tǒng)中，扮演“海馬體”角色的則是存儲器。作為半導(dǎo)體元器件中不可或缺的組成部分，存儲器與數(shù)據(jù)相伴而生，是應(yīng)用面最廣、市場比例最高的集成電路基礎(chǔ)性產(chǎn)品。數(shù)據(jù)顯示，2020年全球存儲器收入增加135億美元，占2020年整個半導(dǎo)體市場收入增長的44%。

發(fā)表于：8/13/2021

CTSD精密ADC — 第2部分：為信號鏈設(shè)計人員介紹CTSD架構(gòu)[EDA與制造][工業(yè)自動化]

　　本文將采用一種與傳統(tǒng)方法不同的方式介紹連續(xù)時間Σ-Δ （CTSD） ADC技術(shù)，以便信號鏈設(shè)計人員了解這種簡單易用的新型精密ADC技術(shù)，將其想像成一個連接了某些已知組件的簡單系統(tǒng)。在第1部分，我們主要介紹了現(xiàn)有信號鏈設(shè)計的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，利用精密CTSD ADC，在實現(xiàn)高精度的同時還可保持連續(xù)時間信號完整性，從而可以顯著簡化這些設(shè)計。現(xiàn)在的問題是CTSD架構(gòu)背后是什么使其能夠?qū)崿F(xiàn)這些優(yōu)勢？

發(fā)表于：8/13/2021

使用成像技術(shù)優(yōu)化食物分揀過程[測試測量][其他]

　　近年來，食品安全和質(zhì)量控制問題越來越受到人們的重視。據(jù)估計，到 2025 年，世界人口將超過 80 億，其中發(fā)展中國家人口增長最快。為了滿足不斷增長的人口的需求，食品供應(yīng)量將需要翻一番，這給食品行業(yè)帶來了巨大壓力，因為它將努力滿足對高品質(zhì)食品日益增長的需求。

發(fā)表于：8/12/2021

CTSD ADC-第1部分：如何改進(jìn)精密ADC信號鏈設(shè)計[EDA與制造][工業(yè)自動化]

　　精密信號鏈設(shè)計人員面臨著滿足中等帶寬應(yīng)用中噪聲性能要求的挑戰(zhàn)，最后往往要在噪聲性能和精度之間做出權(quán)衡。縮短上市時間并在第一時間完成正確的設(shè)計則進(jìn)一步增加了壓力。持續(xù)時間Σ-Δ （CTSD） ADC本身具有架構(gòu)優(yōu)勢，簡化了信號鏈設(shè)計，從而縮減了解決方案尺寸，有助于客戶縮短終端產(chǎn)品的上市時間。為了說明CTSD ADC本身的架構(gòu)優(yōu)勢及其如何適用于各種精密中等帶寬應(yīng)用，我們將深入分析信號鏈設(shè)計，讓設(shè)計人員了解CTSD技術(shù)的關(guān)鍵優(yōu)勢，并探索AD4134 精密ADC易于設(shè)計的特性。

發(fā)表于：8/12/2021

基于模板匹配OCR的報告自動歸檔系統(tǒng)研究[其他][其他]

針對建筑檢測行業(yè)中檢測報告多、人工歸檔效率低下的問題，利用模板匹配算法與LeNet框架建立了一套強(qiáng)魯棒性用于報告文件數(shù)字符號的OCR識別系統(tǒng)。針對報告中感興趣區(qū)域(ROI)位置和大小不固定的問題，采用了機(jī)器視覺領(lǐng)域中的模板匹配定位算法來定位報告文件的ROI區(qū)域。結(jié)合LeNet網(wǎng)絡(luò)與模板匹配定位算法，實現(xiàn)了傳統(tǒng)機(jī)器視覺方法與人工智能方法的結(jié)合，構(gòu)建了一套檢測報告自動歸檔系統(tǒng)。所構(gòu)建的自動歸檔系統(tǒng)的正確歸檔率達(dá)到了95.8%，有效節(jié)約了人工成本與時間成本。

發(fā)表于：8/12/2021

基于5G技術(shù)的高可靠數(shù)據(jù)傳輸終端的設(shè)計[其他][其他]

無線數(shù)據(jù)傳輸終端又稱為“工業(yè)領(lǐng)域的手機(jī)”，其數(shù)據(jù)傳輸原理與人們平常使用的手機(jī)是類似的。目前無線數(shù)據(jù)傳輸終端中常使用2G/4G網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)。2G/4G網(wǎng)絡(luò)存在帶寬小、時延大以及接入終端量受限等問題，因此傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸終端不適用車聯(lián)網(wǎng)和大型工控領(lǐng)域。將5G技術(shù)應(yīng)用到DTU(Data Transfer Unit)中，設(shè)計了一個高可靠性的5G數(shù)據(jù)傳輸終端即5G-DTU。它的主處理器為Rockchip公司的RK1808芯片，集成了5G通信模組、WiFi模塊和接口模塊。因此5G-DTU能為外置設(shè)備提供2.4 G和5 G雙頻段的無線接入以及豐富的外設(shè)接口。最后通過測試證明了5G-DTU的高帶寬、低延時和高可靠性。

發(fā)表于：8/12/2021

基于應(yīng)用場景特征描述的無人機(jī)基站飛行高度部署[其他][其他]

由于無人機(jī)基站在不同應(yīng)用場景下，所處的地理環(huán)境、用戶分布、用戶需求和所希望提升的性能需求不同，需要根據(jù)不同應(yīng)用場景的特征對無人機(jī)基站進(jìn)行部署。基于無人機(jī)基站的典型應(yīng)用場景，構(gòu)建兩個具有代表性的無人機(jī)基站應(yīng)用場景模型，并對應(yīng)用場景模型特征進(jìn)行抽象描述。分別構(gòu)建了兩個應(yīng)用場景的空地通信傳輸模型。在此基礎(chǔ)上，給出了最大化傳輸速率以及最大化無人機(jī)覆蓋范圍的無人機(jī)基站最優(yōu)飛行高度的數(shù)學(xué)計算模型。最后，對不同場景下無人機(jī)基站最優(yōu)飛行高度的影響因素和變化趨勢進(jìn)行了分析。

發(fā)表于：8/12/2021

機(jī)器學(xué)習(xí)中的成員推斷攻擊與防御研究[其他][其他]

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)滲透到日常生活中的各個方面，其數(shù)據(jù)隱私問題受到越來越多的關(guān)注。成員推斷攻擊是機(jī)器學(xué)習(xí)算法面臨的安全威脅之一，用于推斷特定數(shù)據(jù)是否存在于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練集中，給用戶帶來極大的安全隱患，對機(jī)器學(xué)習(xí)模型的安全性提出挑戰(zhàn)。為此，研究成員推斷攻擊不僅能發(fā)現(xiàn)隱私數(shù)據(jù)面臨的威脅，而且還能為防御技術(shù)的提出提供思路。對近年來有關(guān)成員推斷攻擊的研究進(jìn)行詳細(xì)的分析，按照應(yīng)用場景的不同將攻擊分為判別模型攻擊、生成模型攻擊以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)攻擊三類。同時根據(jù)成員推斷攻擊和防御的發(fā)展現(xiàn)狀，闡述了影響攻擊的因素以及經(jīng)典的防御策略。最后指出成員推斷攻擊中仍需解決的問題以及未來的發(fā)展方向。

發(fā)表于：8/12/2021