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一種新型的采用電流轉(zhuǎn)向電荷泵的快速鎖定小數(shù)分頻鎖相環(huán)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

基于SMIC 0.13 μm工藝設(shè)計(jì)了一款工作電壓為1.5 V的模擬整數(shù)分頻鎖相環(huán)(Phase Locked Loop，PLL)，提出了一種能有效解決電荷分流,、提高開關(guān)速度的新型電流轉(zhuǎn)向電荷泵,，同時(shí)基于環(huán)形差分反相器設(shè)計(jì)了具有低相位噪聲特點(diǎn)的壓控振蕩器。在整數(shù)分頻鎖相環(huán)基礎(chǔ)上，加入MASH3結(jié)構(gòu)的數(shù)字Σ-Δ調(diào)制器(Delta Sigma Modulation，DSM)實(shí)現(xiàn)了一種數(shù)模混合的快速鎖定小數(shù)分頻鎖相環(huán),，能在輸入?yún)⒖碱l率為26 MHz下輸出頻率范圍0.8 GHz~2.0 GHz，具有低噪聲,、低頻率步進(jìn)和快速鎖定等優(yōu)點(diǎn),。

發(fā)表于：12/21/2020 9:07:00 AM

一種CPT銫原子鐘控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

實(shí)現(xiàn)微型化、低功耗的相干布居囚禁(CPT)原子鐘對(duì)于其在通信,、定位等精密測(cè)量領(lǐng)域的應(yīng)用具有重要意義,。而外圍控制電路控制頻率和激光精準(zhǔn)輸出是實(shí)現(xiàn)相干布居囚禁原子鐘的關(guān)鍵技術(shù)。設(shè)計(jì)了一種CPT銫原子鐘外圍控制電路系統(tǒng),。系統(tǒng)利用微調(diào)和粗調(diào)兩級(jí)電流調(diào)節(jié)共同驅(qū)動(dòng)VCSEL激光器工作,，相對(duì)于單一電流調(diào)節(jié)，輸出更加精準(zhǔn),；采用鎖相環(huán)電路產(chǎn)生可調(diào)制的微波信號(hào),；為實(shí)現(xiàn)微波功率可以調(diào)節(jié)，采用PIN二極管調(diào)節(jié)微波功率衰減,；同時(shí)采用軟件調(diào)制解調(diào)方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)硬件調(diào)制解調(diào)電路,，節(jié)約電路邏輯資源,。實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，微波調(diào)制激光器產(chǎn)生相干調(diào)頻多色光,，微波頻率為4.596 267 GHz時(shí),，微波輸出功率達(dá)到-3.33 dBm。微波射頻電路在1 kHz頻率偏移量下,，相位噪聲低于-80 dBc/Hz,，具有較好的性能。

發(fā)表于：12/21/2020 9:00:00 AM

光耦繼電器在實(shí)際應(yīng)用中的作用[電子元件][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

光耦繼電器輸入輸出間互相隔離,，電信號(hào)傳輸具有單向性等特點(diǎn),，因而具有良好的電絕緣能力和抗干擾能力。又由于光耦的輸入端屬于電流型工作的低阻元件,，因而具有很強(qiáng)的共模抑制能力,。

發(fā)表于：12/20/2020 1:30:00 PM

塊LBP-TOP稀疏表示表情與車輛檢測(cè)技術(shù)研究[測(cè)試測(cè)量][汽車電子]

提出基于分塊LBP-TOP(Local Binary Patterns from Three Orthogonal Planes)特征和改進(jìn)的加權(quán)稀疏表示分類解決微表情識(shí)別與專用線車輛狀態(tài)檢測(cè)問題。首先利用LBP-TOP特征描述符對(duì)從分塊圖像中選擇出的有效塊進(jìn)行提取特征,，將提取的特征作為字典，采取加權(quán)稀疏表示(Weighted Sparse Representation,，WSRC)和對(duì)偶增廣拉格朗日乘子法(Dual Augmented Lagrange Multiplier,，DALM)相結(jié)合的算法(WSRC_DALM)進(jìn)行稀疏表示分類；然后利用不同尺寸的塊劃分圖像,，選擇有效塊提取特征,，特征融合后參與分類。在CASME Ⅱ與SAMM表情數(shù)據(jù)庫上采用“留一人交叉驗(yàn)證”(Leave One Subject Out, LOSO)的分類方法進(jìn)行5分類,，得到的識(shí)別率分別達(dá)到了77.30%與58.82%,，在車輛狀態(tài)檢測(cè)檢測(cè)數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)達(dá)到了84.60%的檢測(cè)率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所提出算法的有效性,。

發(fā)表于：12/18/2020 10:49:00 AM

基于深度密集連接控制網(wǎng)絡(luò)的單幅圖像去雨[其他][其他]

雨線造成的圖像質(zhì)量退化嚴(yán)重影響圖像有效應(yīng)用及計(jì)算機(jī)視覺算法,，因此圖像去雨十分必要。目前主流的深度學(xué)習(xí)去雨方法僅對(duì)單一尺寸的雨線有效,，并且存在雨線去除不完全,、模糊背景等問題。針對(duì)以上難點(diǎn),，提出了基于深度密集連接控制網(wǎng)絡(luò)的單幅圖像去雨算法,。通過引入多尺度特征網(wǎng)絡(luò)加強(qiáng)對(duì)不同尺寸雨線的提取能力，引入注意力機(jī)制模塊提升對(duì)有雨區(qū)域的關(guān)注度,，引入密集連接控制網(wǎng)絡(luò)以完整表示雨線特征,。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在合成數(shù)據(jù)集以及真實(shí)數(shù)據(jù)集對(duì)比主流去雨方法效果均有提升,。

發(fā)表于：12/18/2020 10:41:00 AM

城市軌道交通ACLC系統(tǒng)信息安全研究[其他][信息安全]

主要研究了城市軌道交通領(lǐng)域中ACLC系統(tǒng)的信息安全,。通過分析防護(hù)現(xiàn)狀以及存在的安全隱患,，結(jié)合信息安全相關(guān)政策，提出了一種基于安全管理中心的ACLC系統(tǒng)信息安全防護(hù)方案,，并首次應(yīng)用于軌道交通ACLC專業(yè),。該方案能夠有效保護(hù)ACLC系統(tǒng)不受外部或內(nèi)部的入侵和攻擊，確保城市軌道交通的安全穩(wěn)定運(yùn)行,。

發(fā)表于：12/18/2020 10:03:51 AM

面向超低功耗傳感器的Modbus協(xié)議研究與實(shí)現(xiàn)[MEMS|傳感技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

當(dāng)前眾多傳感器,、設(shè)備終端、儀器儀表需要具備超低功耗特性,，同時(shí)又需要連入Modbus工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線,，而傳統(tǒng)的Modbus通信機(jī)制無法適應(yīng)低功耗模式，導(dǎo)致超低功耗特性器件在工業(yè)應(yīng)用中的局限性,。為解決此問題,，提出了一種可用于Modbus總線協(xié)議的超低功耗信息處理機(jī)制。通過對(duì)傳統(tǒng)Modbus協(xié)議和常用設(shè)備的低功耗處理機(jī)制分析,，重新搭建了Modbus協(xié)議信息處理機(jī)制,，在通信處理過程中對(duì)寄存器進(jìn)行顯式和隱式抽象，將寄存器操作與儀器功能動(dòng)作緊密聯(lián)系起來,，提高任務(wù)執(zhí)行效率和儀器整體的實(shí)時(shí)性,。搭建Modbus主機(jī)到低功耗傳感器的測(cè)試系統(tǒng)，結(jié)果表明,，該Modbus協(xié)議處理機(jī)制可以在傳感器保持超低功耗特性運(yùn)行的同時(shí),，實(shí)現(xiàn)與主機(jī)穩(wěn)定可靠的通信。

發(fā)表于：12/18/2020 9:56:40 AM

基于LSTM的濕法煙氣脫硫漿液pH值建模[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)燃煤電廠濕式石灰石-石膏濕法煙氣脫硫(WFGD)過程中漿液pH值測(cè)量時(shí)間長(zhǎng),，不利于WFGD作業(yè)的問題,，建立高精度的漿液pH值模型?；谏疃葘W(xué)習(xí)的框架,，利用長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM）算法對(duì)時(shí)間序列處理上的優(yōu)越性進(jìn)行建模，該模型具有良好的精確度和泛化能力,。將燃煤機(jī)組實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)中與漿液pH值變化相關(guān)的變量作為模型的輔助變量,，建立基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漿液pH值預(yù)測(cè)模型。對(duì)模型進(jìn)行仿真驗(yàn)證,，并分別與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)模型比較,，結(jié)果表明LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度最高，驗(yàn)證了LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)建模中的優(yōu)良性能,。

發(fā)表于：12/17/2020 5:12:46 PM

基于深度學(xué)習(xí)的魚類識(shí)別與檢測(cè)的算法研究[人工智能][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

魚類分類識(shí)別在漁業(yè)資源研究,、魚類知識(shí)的科學(xué)推廣、水產(chǎn)養(yǎng)殖加工,、稀有物種保護(hù)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景,。針對(duì)大菱鲆,、黃鰭鯛、金錢魚,、鯔魚這四種魚類,，利用PyTorch框架為基礎(chǔ)，通過ResNet50網(wǎng)絡(luò)模型,，用不同的算法對(duì)其進(jìn)行分類識(shí)別,，不斷對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)四種魚類訓(xùn)練學(xué)習(xí),，通過測(cè)試其準(zhǔn)確率達(dá)到96%以上,。同時(shí)用PyQt5開發(fā)了GUI可視化界面，通過界面圖片的選擇和預(yù)測(cè)功能按鈕的操作,，測(cè)試結(jié)果實(shí)際類別與預(yù)測(cè)類別一致,，用DSOD框架做了水下目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤檢測(cè)，提高了對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)率,，同時(shí)保持了模型的檢測(cè)速度,，檢測(cè)結(jié)果達(dá)到期望。

發(fā)表于：12/17/2020 5:04:48 PM

數(shù)字濾波器級(jí)聯(lián)設(shè)計(jì)及仿真[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

測(cè)振儀中使用的數(shù)字加速度傳感器信號(hào)存在自身噪聲和環(huán)境噪聲,采用MATLAB仿真工具對(duì)加速度傳感器信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,，識(shí)別干擾信號(hào),。干擾信號(hào)影響加速度傳感器輸出的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，針對(duì)噪聲干擾分別采用IIR低通數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)和MATLAB工具箱Fdatool進(jìn)行陷波數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)得到濾波器數(shù)字模型,。在對(duì)單個(gè)濾波器效果進(jìn)行仿真驗(yàn)證之后，再對(duì)它們實(shí)施級(jí)聯(lián)設(shè)計(jì),，從而獲得雙重的濾波效果,。對(duì)經(jīng)級(jí)聯(lián)濾波處理后的加速度傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真分析，結(jié)果表明所設(shè)計(jì)的級(jí)聯(lián)濾波器實(shí)現(xiàn)了低通濾波和陷波濾波的雙重目的,，且不會(huì)對(duì)有用信號(hào)造成影響,，有效提高了系統(tǒng)的抗干擾能力。

發(fā)表于：12/17/2020 4:56:08 PM