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一種基于8255A的自整角機(jī)信號(hào)控制技術(shù)研究[電子元件][工業(yè)自動(dòng)化]

自整角機(jī)信號(hào)是一種高頻高電壓交流模擬信號(hào),，在火控系統(tǒng)中用來傳遞角度信息,，電壓的高低代表不同的角度大小，便于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)處理,，需將這些模擬信號(hào)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)換,。提出了一種以8255A為控制芯片,，利用模/數(shù)、數(shù)/模轉(zhuǎn)換控制器對(duì)交流自整角機(jī)信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)字采集和模擬轉(zhuǎn)換處理的控制方法,，模/數(shù)轉(zhuǎn)換器完成對(duì)外部輸入的交流自整角機(jī)模擬信號(hào)進(jìn)行數(shù)字化采集發(fā)計(jì)算機(jī)系統(tǒng),，數(shù)/模轉(zhuǎn)換器完成對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的控制數(shù)據(jù)進(jìn)行自整角機(jī)模擬化轉(zhuǎn)換后發(fā)外部設(shè)備，8255A完成對(duì)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入輸出控制,。該控制方法具有控制靈活,、電路簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性強(qiáng),、可靠性高等特點(diǎn),，在火控系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。

發(fā)表于：10/21/2020 9:21:00 AM

射頻等離子工藝設(shè)備中的自動(dòng)阻抗匹配技術(shù)[微波|射頻][工業(yè)自動(dòng)化]

介紹了射頻阻抗匹配的基本原理和常見的匹配網(wǎng)絡(luò)類型,，以串并聯(lián)電容組成的Г型匹配網(wǎng)絡(luò)為例,，利用史密斯圓圖，闡述了阻抗匹配的工作原理,。介紹射頻等離子技術(shù)在微電子工藝設(shè)備中的應(yīng)用,。給出了自動(dòng)匹配網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)電路、電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路和控制電路,，提出了優(yōu)化自動(dòng)阻抗匹配能力的方法,。

發(fā)表于：10/21/2020 9:12:00 AM

基于FPGA的高精度鑒相器實(shí)現(xiàn)[測(cè)試測(cè)量][智能電網(wǎng)]

基于模擬電路的鑒相器雖然響應(yīng)速度快，但是很難達(dá)到較高的精度，并且開發(fā)周期長(zhǎng)不易優(yōu)化,。為了可以實(shí)時(shí)檢測(cè)MEMS器件諧振時(shí)微小的相位變化,，提出一種基于FPGA的高精度鑒相器。該鑒相器主要是由數(shù)字混頻器,、FIR數(shù)字濾波器,、DDS信號(hào)發(fā)生器以及模數(shù)轉(zhuǎn)換電路組成。鑒相方法是通過將被測(cè)信號(hào)與一同頻,、相位可調(diào),、且初始相位為90°的參考信號(hào)混頻，并通過高階FIR濾波器提取與相位有關(guān)的差頻信號(hào),，調(diào)節(jié)參考信號(hào)相位使得此差頻信號(hào)趨近于0,，則此參考信號(hào)的相位調(diào)節(jié)量即為被測(cè)信號(hào)的相位。鑒相器的時(shí)鐘頻率為100 MHz,，鑒相精度可以達(dá)到0.000 1°,。工作頻率靈活可調(diào)，并且應(yīng)用于鎖相環(huán)中時(shí),，可以很方便地與MEMS器件的驅(qū)動(dòng)電路兼容,。

發(fā)表于：10/20/2020 9:07:00 AM

一種應(yīng)用于AMOLED顯示驅(qū)動(dòng)的電荷泵系統(tǒng)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

UMC 80 nm工藝，設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于AMOLED顯示驅(qū)動(dòng)的電荷泵系統(tǒng),。為了滿足AMOLED顯示驅(qū)動(dòng)在不同輸出電壓情況下保持電源效率高于70%的要求,，本設(shè)計(jì)中泵電路采用多輸入電源結(jié)構(gòu)，并在不同路徑上使用不同類型的MOS管,。為了保障電路在8 mA負(fù)載下輸出電壓紋波小于10 mV,，采用雙邊對(duì)稱的泵電路結(jié)構(gòu)。為了保持輸出電壓的穩(wěn)定性,，整個(gè)系統(tǒng)采用PSM調(diào)制方式,。對(duì)電路進(jìn)行Spectre仿真，在1 μF泵電容以及2.2 μF輸出電容,，負(fù)載電流為8 mA情況下,，各種輸出電壓情況下的電壓紋波最大為1.2 mV，電源效率最低為70%,，峰值效率為83.6%,。

發(fā)表于：10/20/2020 8:58:00 AM

基于FP-growth算法的用電異常數(shù)據(jù)挖掘方法[測(cè)試測(cè)量][智能電網(wǎng)]

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，不法分子竊電手段日趨專業(yè)化多樣化,，而傳統(tǒng)的防竊電技術(shù)實(shí)時(shí)性及可行性較低,。研究對(duì)運(yùn)行中智能電能表用電信息的數(shù)據(jù)采集及特征提取，分析異常用電數(shù)據(jù),，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)特征值進(jìn)行學(xué)習(xí),，并推導(dǎo)出用電異常的判斷閾值，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)獨(dú)立檢測(cè)的結(jié)果進(jìn)行融合，從而實(shí)現(xiàn)竊電數(shù)據(jù)的挖掘,。最后驗(yàn)證了模型建立的準(zhǔn)確性,，并推導(dǎo)出用電異常案例的甄別方法。

發(fā)表于：10/19/2020 9:19:00 AM

基于邊窗濾波和擴(kuò)張卷積的礦井行人檢測(cè)[測(cè)試測(cè)量][物聯(lián)網(wǎng)]

在數(shù)字化礦山中,，行人檢測(cè)系統(tǒng)能夠大幅減少事故傷亡,，是保護(hù)工人安全的重要手段。為了構(gòu)建高性能的行人檢測(cè)系統(tǒng),，提出了一種基于邊窗濾波和擴(kuò)張卷積的礦井行人檢測(cè)模型,。具體來說，針對(duì)復(fù)雜惡劣的礦井環(huán)境,，采用邊窗濾波抑制視頻圖像中的干擾信號(hào),，提升圖像質(zhì)量。此外,，考慮到行人目標(biāo)的多尺度特性,，在模型中引入擴(kuò)張卷積增加特征的感受野，進(jìn)而提升檢測(cè)性能,。大量的對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明了邊窗濾波和擴(kuò)張卷積的有效性，模型在礦井?dāng)?shù)據(jù)集上獲得94.3 mAP和99.1%檢測(cè)率的優(yōu)異性能,。

發(fā)表于：10/19/2020 9:12:00 AM

基于權(quán)值交互思想的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法廣泛使用對(duì)稱均勻量化操作對(duì)模型權(quán)值進(jìn)行量化,，沒有考慮到相鄰權(quán)值量化之間的相互關(guān)系，即上一個(gè)權(quán)值的量化操作產(chǎn)生的量化噪聲可以通過調(diào)整之后權(quán)值的量化方向加以彌補(bǔ),。針對(duì)上述問題,，提出了一種基于權(quán)值交互思想的三值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法，達(dá)到了16倍的模型壓縮比,，以ImageNet作為數(shù)據(jù)集,，量化后的AlexNet和ResNet-18網(wǎng)絡(luò)上模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率只下降了不到3%。該方法達(dá)到了較高的模型壓縮比,，具有較高的精度,，可以用于將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到計(jì)算資源有限的移動(dòng)端平臺(tái)上。

發(fā)表于：10/16/2020 8:59:00 AM

《瓦森納協(xié)定》調(diào)整下中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展的思考[電子元件][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)是高資本,、高投入,、高風(fēng)險(xiǎn)且進(jìn)入門檻高的產(chǎn)業(yè)，從產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀分析,，中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)除封測(cè)外,，設(shè)備及材料、設(shè)計(jì),、制造等環(huán)節(jié)仍處于低端水平,，高端產(chǎn)品嚴(yán)重依賴進(jìn)口。提高中國(guó)半導(dǎo)體國(guó)產(chǎn)化率水平面臨技術(shù)難度高、資金投入巨大且國(guó)內(nèi)缺乏芯片設(shè)備,、設(shè)計(jì)與制造領(lǐng)域的高新人才等問題,。《瓦森納協(xié)定》于2019年12月被重新修訂,，隨之增加了對(duì)計(jì)算機(jī)光刻軟件和大硅片切磨拋技術(shù)的出口管制,，面對(duì)如此變化我國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)勢(shì)必受到影響。從中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀入手,，分析目前產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)及問題,，并研究《瓦森納協(xié)定》重新修訂后對(duì)我國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的影響，最后提出相應(yīng)的解決措施和建議,。

發(fā)表于：10/16/2020 8:53:00 AM

從基礎(chǔ)研究淺析人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

近六十多年來,，人工智能在算法、算力和數(shù)據(jù)的共同驅(qū)動(dòng)下,，獲得了飛速發(fā)展,，但仍處于弱人工智能階段。重點(diǎn)分析了人工智能算法和算力方面的基礎(chǔ)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì),，弱人工智能邁向強(qiáng)人工智能亟待基礎(chǔ)研究上的革命性突破,。算法層面，深度學(xué)習(xí)算法模型缺乏可釋性和可泛化性,，在基礎(chǔ)理論上遇到瓶頸,，亟待基礎(chǔ)理論上的突破；算力層面,，因集成電路工藝制程逼近微觀物理極限導(dǎo)致摩爾定律失效和電子芯片算力增長(zhǎng)趨緩,，通用計(jì)算芯片架構(gòu)受制于馮諾依曼瓶頸，以神經(jīng)形態(tài)芯片為代表的人工智能芯片方興未艾,；數(shù)據(jù)層面,，細(xì)分領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集匱乏制約人工智能技術(shù)應(yīng)用發(fā)展，未來高質(zhì)量數(shù)據(jù)集將不斷構(gòu)建,?？傊斯ぶ悄艿讓蛹夹g(shù)將在未來相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)緩慢前進(jìn),，但產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用正在蓬勃發(fā)展,。

發(fā)表于：10/14/2020 8:56:00 AM

新冠疫情下的5G床旁會(huì)診應(yīng)用探索與實(shí)踐[人工智能][醫(yī)療電子]

2020年初，新型冠狀病毒疫情迅速蔓延,，5G智慧醫(yī)療在緩解醫(yī)療資源緊缺方面發(fā)揮重要作用,。首先針對(duì)疫情對(duì)智慧醫(yī)療的全新需求進(jìn)行分析，然后提出了具有創(chuàng)新性的5G床旁會(huì)診方案,，并通過實(shí)踐案例驗(yàn)證了方案的可行性和有效性,。

發(fā)表于：10/14/2020 8:50:00 AM