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基于數(shù)據(jù)挖掘的多功能OBD車載終端系統(tǒng)設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

BD車載終端可實現(xiàn)對車輛運(yùn)行信息的捕獲,，進(jìn)而實現(xiàn)對車,、人,、環(huán)境三方面的狀態(tài)監(jiān)測,。針對目前OBD產(chǎn)品功能單一的現(xiàn)狀,，設(shè)計并開發(fā)了一套多功能OBD車載終端設(shè)備,。硬件平臺基于英飛凌公司的XMC4500系列32位高性能處理器,，配備了4G通信模塊及WiFi模塊,，實現(xiàn)了車輛數(shù)據(jù)上傳與無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境覆蓋,。搭載了MPU-9250陀螺儀,，實現(xiàn)對車輛的9軸運(yùn)動檢測，支持SDHC大容量數(shù)據(jù)的讀寫操作,。為了增強(qiáng)用戶的體驗,，增加了數(shù)字FM音頻模塊及胎壓監(jiān)測模塊，可提高用戶的駕駛感受,。該設(shè)計可實現(xiàn)對車輛發(fā)動機(jī)參數(shù)的采集與上傳,，通過上位機(jī)平臺對數(shù)據(jù)的算法計算，能夠?qū)︸{駛行為及UBI保險業(yè)務(wù)提供參考依據(jù),。

發(fā)表于：6/12/2020 10:08:00 AM

基于機(jī)器雙目視覺的奶牛體尺參數(shù)的測量應(yīng)用[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

為解決奶牛養(yǎng)殖過程中人工測量奶牛體尺的繁瑣的問題,，減少投入的人力,、工作量以及奶牛的應(yīng)激反應(yīng)，提出一種基于機(jī)器雙目視覺無應(yīng)激反應(yīng)奶牛體尺數(shù)據(jù)的測量方法,。該方法主要包括攝像機(jī)的標(biāo)定,、圖像的獲取、圖像的預(yù)處理,、奶牛外部輪廓的提取,，通過SIFT算法進(jìn)行奶牛特征點的匹配，通過計算得到的匹配點三維坐標(biāo)可計算出奶牛的體尺數(shù),。實驗對20頭奶牛進(jìn)行圖片采集,，奶牛體尺的平均誤差小于1.21%。機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用于奶牛畜牧養(yǎng)殖領(lǐng)域,，加快了實現(xiàn)奶牛的精細(xì)化飼喂養(yǎng)殖,。

發(fā)表于：6/12/2020 10:03:00 AM

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲測流量系統(tǒng)精度提升[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

基于超聲波測流量的時差法測量原理，分析了換能器凹凸安裝和安裝位置偏差引起的測量誤差,，建立了測流量的系統(tǒng)模型,，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量計算方法以補(bǔ)償測量誤差。以Senscomp Tao2008超聲波探頭為例,，在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計的系統(tǒng)軟硬件中測量流量,。從探頭安裝位置偏差、凹凸安裝以及不同流速等方面進(jìn)行分析,，實驗結(jié)果表明,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的權(quán)重系統(tǒng)擁有更強(qiáng)的非線性補(bǔ)償能力。

發(fā)表于：6/11/2020 9:42:00 AM

基于全物理模型的模塊級SRAM的SEU仿真方法[電子元件][工業(yè)自動化]

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和工藝尺寸的降低,，單元器件的尺寸逐漸減小,，使得單粒子電荷共享和單粒子翻轉(zhuǎn)等效應(yīng)日益嚴(yán)重，增加了抗輻射加固模塊級SRAM設(shè)計難度,，因此需要一套更為完備的仿真方法對模塊級SRAM的單粒子效應(yīng)敏感性進(jìn)行預(yù)估,，為電路加固設(shè)計提供依據(jù)和建議?；谀K級SRAM的單元結(jié)構(gòu)和電路版圖,，利用Cogenda軟件構(gòu)建了模塊級SRAM單粒子翻轉(zhuǎn)效應(yīng)仿真方法，對其敏感性進(jìn)行分析,，獲得其單粒子翻轉(zhuǎn)LET閾值,，并與重離子實驗結(jié)果進(jìn)行對比，仿真誤差為13.3%,。

發(fā)表于：6/11/2020 9:36:00 AM

基于InP HBT工藝的50 Gb/s 1:4量化降速電路[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

基于南京電子器件研究所的0.7 μm InP HBT工藝設(shè)計了一種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換速率達(dá)到50 Gb/s的1:4量化降速芯片,。該芯片同時將前端高速高靈敏度比較器與一個1:4分接器集成到單芯片中，能夠直接一次性實現(xiàn)對2～18 GHz帶寬的模擬輸入信號的可靠接收和降速處理,，輸入信號靈敏度在芯片最高工作速率下達(dá)到1 mV,，工作電壓3.3 V，芯片功耗1.5 W,，最高數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換速率達(dá)到50 Gb/s,，輸出數(shù)據(jù)信號與時鐘信號幅值均達(dá)到200 mV。

發(fā)表于：6/10/2020 11:38:00 AM

基于STT-MRAM的位邏輯運(yùn)算方案及靈敏放大器設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

基于1T1MTJ的自旋轉(zhuǎn)移矩-磁隨機(jī)存儲器(STT-MRAM)提出了一種改進(jìn)型存內(nèi)位邏輯計算方案,。該方案通過精簡2T2MTJ存內(nèi)位邏輯運(yùn)算方案提升了存儲陣列密度,，通過互補(bǔ)型讀出電路增加了“與非”和“或非”的運(yùn)算功能。此外,，還通過增加支路電壓穩(wěn)定電路的方法,，提出了一種適用于上述方案的改進(jìn)型高速靈敏放大器?；谥行緡H55 nm LL邏輯工藝的仿真結(jié)果表明,，相較于傳統(tǒng)的靈敏放大器，該方案不僅讀取速度提升了33%,，在適配大型存儲陣列(CB≥0.8 pF)時還擁有更強(qiáng)的讀取能力與更優(yōu)的功率積(PDP),。

發(fā)表于：6/10/2020 11:30:00 AM

一種高效率的ACBC-C三級運(yùn)放的設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

采用TSMC 180 nm的CMOS工藝，設(shè)計實現(xiàn)了一個具有高效率,、大的電容負(fù)載驅(qū)動能力的三級運(yùn)算放大器,。提出了一種基于共源共柵密勒補(bǔ)償(Cascode Miller Compensation，CMC)和交流升壓補(bǔ)償(AC Boosting Compensation,，ACBC)的ACBC-C補(bǔ)償結(jié)構(gòu),，其中，ACBC通過增加一條交流通路的方式提高了GBW以及電容驅(qū)動能力,。輸出級采用AB類結(jié)構(gòu)以實現(xiàn)高效率,。CMC可以適應(yīng)AB類輸出級結(jié)構(gòu)，在保證線性度的同時實現(xiàn)效率最大化,，并且消除密勒電容帶來的零點,，更好地對穩(wěn)定性進(jìn)行補(bǔ)償。電路仿真結(jié)果表明：當(dāng)設(shè)定相位裕度下限為45°時,，最大可承受負(fù)載電容約為3 100 pF,；當(dāng)在輸出端接1 000 Ω負(fù)載電阻時，電路效率為95.299%,。

發(fā)表于：6/9/2020 9:36:00 AM

基于上下文特征與單類支持向量機(jī)的人臉活體檢測[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

非法入侵者通過偽裝人臉欺騙識別系統(tǒng),，給人臉識別應(yīng)用帶來嚴(yán)重威脅。現(xiàn)有人臉活體檢測方法多為在同一數(shù)據(jù)集內(nèi)進(jìn)行訓(xùn)練和測試,，當(dāng)應(yīng)用在跨數(shù)據(jù)集場景中時效果并不理想,。針對這一問題，提出了利用HOG等算法對上下文環(huán)境中的線索信息進(jìn)行提取，提取出來的特征送入單類支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練,、分類,。將分類結(jié)果與上下文環(huán)境中異常線索的探測結(jié)果相結(jié)合。算法在公開的數(shù)據(jù)集NUAA和CASIA-FASD上進(jìn)行了驗證,，實驗結(jié)果表明在跨數(shù)據(jù)集檢測時該算法的泛化能力及檢測準(zhǔn)確率較已存在算法有所提高,。

發(fā)表于：6/9/2020 9:27:00 AM

基于HybridDL模型的文本相似度檢測方法[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

為了提高文本相似度檢測算法的準(zhǔn)確度，提出一種結(jié)合潛在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,，LDA)與Doc2Vec模型的文本相似度檢測方法,，并把該算法得到的模型命名為HybridDL模型。該算法通過Doc2Vec對文檔訓(xùn)練得到文檔向量,，再利用LDA模型得到文檔主題與各個主題下特征詞出現(xiàn)的概率,，對文檔中各主題及特征詞計算概率加權(quán)和，映射到Doc2Vec文檔向量中,。實驗結(jié)果表明,，新算法模型比傳統(tǒng)的Doc2Vec模型對相似文本的判斷更加敏感，在文本相似度檢測上具有更高的準(zhǔn)確度,。

發(fā)表于：6/8/2020 1:32:00 PM

大功率IGBT器件內(nèi)部載流子控制方法綜述[電子元件][工業(yè)自動化]

絕緣柵雙極晶體管(IGBT)的內(nèi)部載流子控制方法對器件的導(dǎo)通狀態(tài)電壓降,、關(guān)斷損耗、SOA,、熱可靠性和瞬態(tài)穩(wěn)定性等器件性能至關(guān)重要,。已經(jīng)報道的許多載流子控制方法都側(cè)重于發(fā)射極(或陰極)、集電極(或陽極)和漂移區(qū)的設(shè)計,。重點介紹了當(dāng)前和未來幾代IGBT的載流子控制方法,。回顧發(fā)射極,、集電極和漂移區(qū)的設(shè)計如何影響正向壓降和關(guān)斷能量損耗之間的權(quán)衡,。最后，總結(jié)展望未來大功率IGBT器件內(nèi)部載流子控制方法的發(fā)展趨勢,。

發(fā)表于：6/8/2020 1:26:00 PM