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InGaAs/GaAs多量子阱近紅外光探測(cè)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與表征[其他][其他]

介紹了用于近紅外光探測(cè)的InGaAs三元化合物材料體系,，并通過(guò)數(shù)學(xué)軟件編寫(xiě)求解出InGaAs/GaAs單量子阱有限深勢(shì)阱的波函數(shù)方程,。根據(jù)計(jì)算結(jié)果，設(shè)計(jì)出InGaAs/GaAs多量子阱結(jié)構(gòu),，之后采用分子束外延技術(shù)完成了高質(zhì)量外延片結(jié)構(gòu)的研制,，通過(guò)雙晶X射線(xiàn)衍射等分析手段，推算出多量子阱結(jié)構(gòu)中In的組分,，勢(shì)壘與勢(shì)阱的厚度等參數(shù)與理論設(shè)計(jì)一致,，具有很好的近紅外探測(cè)器研制價(jià)值。

發(fā)表于：7/5/2021 4:48:00 PM

軌道動(dòng)靜結(jié)合快速檢測(cè)多源數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)計(jì)[測(cè)試測(cè)量][智能交通]

多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高精度同步采集是軌道動(dòng)靜結(jié)合快速檢測(cè)系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù),。設(shè)計(jì)了一套軌道動(dòng)靜結(jié)合快速檢測(cè)多源數(shù)據(jù)采集模塊,，該模塊以Xilinx公司的Artix-7系列FPGA為主控芯片，以英偉達(dá)TX2高性能計(jì)算機(jī)為核心數(shù)據(jù)處理單元,，利用高穩(wěn)晶振,、結(jié)合GPS輸出的PPS脈沖和NEMA數(shù)據(jù)建立高精度時(shí)間基準(zhǔn)，通過(guò)控制AD采樣頻率實(shí)現(xiàn)位移傳感器,、溫度傳感器,、激光位移傳感器等多傳感器數(shù)據(jù)的高精度實(shí)時(shí)同步采集,。該模塊體積小、成本低,。測(cè)試表明,，該模塊可實(shí)現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)高精度同步采集，同步精度達(dá)微秒級(jí),。

發(fā)表于：7/5/2021 4:46:00 PM

一種寬帶全量程示波器信道保護(hù)器研制[其他][其他]

基于THS3491運(yùn)算放大器芯片研制示波器信道保護(hù)器,，應(yīng)用在脈沖輻射場(chǎng)診斷測(cè)試之中。研究測(cè)試了SOIC,、VQFN兩種封裝的THS3491的幅頻特性曲線(xiàn),，采用VQFN封裝的THS3491作為保護(hù)器的核心芯片；研制的保護(hù)器輸出電壓幅值范圍為±10 V(50 Ω負(fù)載),，等效電噪聲峰峰值約為2 mV,；-3 dB小信號(hào)帶寬約為850 MHz，0.3 dB平坦度帶寬約為710 MHz,，發(fā)現(xiàn)并理論解釋了保護(hù)器輸出電壓的峰移現(xiàn)象,。通過(guò)delta脈沖信號(hào)源對(duì)保護(hù)器進(jìn)行測(cè)試，對(duì)比輸入輸出電壓波形,，實(shí)現(xiàn)了無(wú)失真的delta響應(yīng),；在輸出信號(hào)電壓幅值范圍超過(guò)±10 V時(shí)，保護(hù)器進(jìn)入到輸出保護(hù)狀態(tài),，輸出恢復(fù)時(shí)間小于7 ns,，可以很好滿(mǎn)足脈沖輻射場(chǎng)診斷中的示波器信道保護(hù)要求。

發(fā)表于：7/5/2021 4:44:00 PM

基于Hi3516D的低功耗圖像采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[電子元件][航空航天]

在分析日益小型化,、集成化的航天圖像設(shè)備功耗緊張的基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)了以國(guó)產(chǎn)視頻處理芯片Hi3516D為核心的接口方案，使設(shè)備能應(yīng)用該接口實(shí)現(xiàn)低功耗圖像采集傳輸功能,。具體分析了低功耗器件選型,、電源功耗硬件適配、動(dòng)態(tài)調(diào)壓硬件電路及數(shù)據(jù)收發(fā)流程,；給出了動(dòng)態(tài)調(diào)壓硬件電路參數(shù)計(jì)算,、低功耗模塊軟件設(shè)計(jì)流程及uboot寄存器、內(nèi)核模塊的信息配置,；測(cè)試了不同分辨率下的圖像質(zhì)量以及功耗情況,。經(jīng)設(shè)計(jì)分析及測(cè)試驗(yàn)證，該接口工作在3 Mb/s碼率以?xún)?nèi)時(shí),，整機(jī)功耗不超2.5 W,，且優(yōu)化降低功耗8%～16%，圖像質(zhì)量PSNR優(yōu)于36 dB，接口性能滿(mǎn)足設(shè)計(jì)要求,。

發(fā)表于：7/5/2021 4:42:00 PM

多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA設(shè)計(jì)與優(yōu)化[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)拓寬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量增大,，計(jì)算性能降低，需要針對(duì)并行的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行更有效的優(yōu)化以及調(diào)度,。通過(guò)分析FPGA平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算吞吐量和所需的帶寬,，在計(jì)算資源和訪(fǎng)存帶寬的限制下，采用了屋頂模型進(jìn)行了設(shè)計(jì)空間的探索,，提出了在不同支的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用不同的循環(huán)展開(kāi)因子,，從而實(shí)現(xiàn)同一卷積層中不同支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行計(jì)算，保證計(jì)算資源和內(nèi)存資源的合理分配,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的設(shè)計(jì)與先前研究相比獲得了1.31×的性能提升,。

發(fā)表于：7/5/2021 4:41:00 PM

基于MEMS微鏡的混合式掃描同步設(shè)計(jì)[MEMS|傳感技術(shù)][其他]

為了解決MEMS微鏡掃描角度較小的缺點(diǎn),，設(shè)計(jì)了一種MEMS微鏡與無(wú)刷電機(jī)同步掃描系統(tǒng)。該系統(tǒng)由STM32微控制器,、DDS驅(qū)動(dòng)電路,、相位檢測(cè)電路組成。通過(guò)設(shè)計(jì)光柵碼盤(pán)實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)刷電機(jī)速度的測(cè)量,，由PID算法控制電機(jī)轉(zhuǎn)速使電機(jī)反饋信號(hào)與MEMS微鏡反饋信號(hào)頻率相同,，并檢測(cè)兩路反饋信號(hào)的相位差，調(diào)節(jié)DDS驅(qū)動(dòng)信號(hào)的相位實(shí)現(xiàn)相位同步,。實(shí)驗(yàn)表明,，系統(tǒng)工作穩(wěn)定，相位誤差不超過(guò)1.5%,。

發(fā)表于：7/5/2021 4:39:00 PM

基于自補(bǔ)償技術(shù)的模數(shù)混合標(biāo)準(zhǔn)電能表設(shè)計(jì)[其他][其他]

目前數(shù)字化電能表溯源方面存在很多問(wèn)題，針對(duì)這一情況，描述了一款模擬數(shù)字混合標(biāo)準(zhǔn)電能表的設(shè)計(jì)方法,，使數(shù)字化電能表溯源統(tǒng)一到傳統(tǒng)的模擬溯源體系中,。介紹了功率角自補(bǔ)償?shù)姆椒ǎ嵘β式堑臏y(cè)量精度,；通過(guò)一系列技術(shù)措施,，克服了61850-9-2數(shù)字報(bào)文采樣率偏低的困難，使得該標(biāo)準(zhǔn)表準(zhǔn)確度等級(jí)達(dá)到了0.01級(jí),，對(duì)于開(kāi)展電力公司常用的0.05級(jí)數(shù)字電能表校驗(yàn)儀檢定工作有重要的意義,。

發(fā)表于：7/5/2021 4:37:00 PM

電動(dòng)公交車(chē)充電插座識(shí)別方法研究[電源技術(shù)][汽車(chē)電子]

隨著電動(dòng)公交車(chē)在城市交通的廣泛應(yīng)用，充電工作量隨之加大,。由于充電功率較大,，充電電纜比較粗重，且插拔充電槍需要較大的操作力,，人工作業(yè)勞動(dòng)強(qiáng)度較大,。采用通用機(jī)械臂代替人工實(shí)現(xiàn)自動(dòng)插接充電槍具有廣泛的需求,，識(shí)別充電插座是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)插接的前提。以充電插座為識(shí)別目標(biāo),，提出一種基于Canny算子的亞像素精度輪廓幾何匹配檢測(cè)方法,，通過(guò)Halcon軟件應(yīng)用圖像處理和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行特征提取與模板匹配，實(shí)現(xiàn)充電插座的自動(dòng)識(shí)別,。實(shí)驗(yàn)證明,，該方法對(duì)于有外部光照環(huán)境影響具有良好的魯棒性。

發(fā)表于：7/5/2021 4:35:00 PM

基于特征級(jí)注意力的方面級(jí)情感分類(lèi)模型研究[其他][數(shù)據(jù)中心]

近年來(lái)大數(shù)據(jù),、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)得到了飛速發(fā)展,。情感分析作為自然語(yǔ)言處理細(xì)分領(lǐng)域的前沿技術(shù)之一，得到了極大的重視,。然而,，低參數(shù)量、高精度依然是制約情感分析的關(guān)鍵因素之一,。為實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)少,、模型分類(lèi)精度高的情感分析需求，通過(guò)改進(jìn)特征級(jí)注意力機(jī)制的輸入向量,，以及前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與注意力編碼的前后位置關(guān)系,，得到可復(fù)位特征級(jí)注意力機(jī)制，并基于該機(jī)制提出了基于可復(fù)位特征級(jí)注意力方面級(jí)情感分類(lèi)模型(RFWA)和基于可復(fù)位特征級(jí)自注意力方面級(jí)情感分類(lèi)模型(RFWSA),，實(shí)現(xiàn)了高精度的方面級(jí)情感分析效果,。在公開(kāi)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比現(xiàn)有的主流情感分析方法,，所提出的模型有明顯的優(yōu)勢(shì),，尤其是在取得相當(dāng)分類(lèi)效果的情況下，模型的參數(shù)量?jī)H為最新AOA網(wǎng)絡(luò)的1/4,。

發(fā)表于：7/5/2021 4:33:00 PM

基于ReliefF-DDC特征選擇算法的非侵入式負(fù)荷識(shí)別研究[其他][其他]

提取有效的負(fù)荷運(yùn)行數(shù)據(jù)特征對(duì)于提高非侵入式負(fù)荷識(shí)別的精度具有重要作用,。針對(duì)數(shù)據(jù)特征選擇欠佳導(dǎo)致負(fù)荷識(shí)別準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題，提出了一種基于ReliefF-DDC特征選擇算法,，用于降低特征維數(shù)減少?gòu)?fù)雜度,，改善負(fù)荷識(shí)別效果。首先,，利用ReliefF算法分析各特征與類(lèi)別的關(guān)系計(jì)算特征權(quán)重,，篩選無(wú)關(guān)特征；其次,，利用DDC算法計(jì)算特征之間與類(lèi)別的互信息分析相關(guān)性,，根據(jù)特征子集評(píng)價(jià)度量刪除冗余特征；最后，采用孿生支持向量機(jī)(TWSVM)作分類(lèi)器進(jìn)行負(fù)荷識(shí)別,。實(shí)驗(yàn)表明,，所提出的算法在提升分類(lèi)效果的同時(shí)減少了運(yùn)行時(shí)間。

發(fā)表于：7/5/2021 4:32:00 PM