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兼顧可用性和可靠性的可視密碼最佳方案[嵌入式技術][信息安全]

自1994年Naor和Shamir提出可視密碼被提出以來,，可視密碼的像素擴展和圖像對比度差一直是需要解決的問題。在m點加密的基礎上,，在兼顧可用性和可靠性的前提下，提出了實現(xiàn)可視密碼的最佳方案,，一方面能夠使分存圖像像素不產生擴展,，即分存圖像與加密圖像一樣大；另一方面,，通過重構使恢復后的圖像達到最好的對比度,。

發(fā)表于：5/6/2019 4:21:00 PM

基于深度集成學習的人臉智能反饋認知方法[嵌入式技術][其他]

人臉識別技術是深度學習的重要研究領域。為了克服傳統(tǒng)開環(huán)人臉認知模式以及深層神經網絡結構的缺陷,，模仿人類實時評測認知結果自尋優(yōu)調節(jié)特征空間和分類認知準則的認知模式,，借鑒閉環(huán)控制理論思想，探索了一種基于深度集成學習的人臉智能反饋認知方法,。首先,，基于DEEPID網絡建立人臉圖像由全局到局部具有確定映射關系的非結構化特征空間；其次,，基于特征可分性評測和變精度粗糙集理論,，從信息論角度建立非結構化動態(tài)特征表征的人臉認知決策信息系統(tǒng)模型，以約減非結構化特征空間,；再次,，采用集成隨機權向量函數(shù)連接網絡，構建簡約非結構化特征空間的分類認知準則,；最后,，構建人臉認知結果熵測度指標，為人臉特征空間和分類認知準則的自尋優(yōu)調節(jié)機制提供量化依據(jù),。實驗結果表明,，較已有方法，該方法有效地提高了人臉圖像的識別率,。

發(fā)表于：5/6/2019 1:48:00 PM

深度學習在無線電信號調制識別中的應用綜述[通信與網絡][通信網絡]

無線電信號的調制識別在無線電監(jiān)測及頻譜管理中有著至關重要的作用,。人工神經網絡中的深度學習網絡由于具有強大的表征學習能力，可以自動從原始數(shù)據(jù)中提取出各種復雜的特征,，因此，探索基于深度學習的無線電信號調制識別是目前無線電監(jiān)測領域主要的發(fā)展趨勢之一,。介紹了深度學習在無線電信號調制識別中的一些應用成果及存在的問題,。結合工作的實際需求，對深度學習在無線電信號調制識別中提出了一些展望,，如進一步提高識別范圍和在低信噪比下的識別率,；尋求新型深度學習調制識別混合架構。

發(fā)表于：5/6/2019 1:35:00 PM

數(shù)控電源整流二極管換流振蕩分析與抑制[電源技術][其他]

分析了采用全波整流方式的移相全橋零電壓（ZVS）開關DCDC電源變換器在副邊換流過程前后,，其整流二極管上流過的反向恢復電流引起電路寄生電感電容間諧振的過程與機理,，建立其等效簡化電路與振蕩幅值數(shù)學模型；再運用上述模型分析了電路寄生電感電容參數(shù)對振蕩的影響；最后討論了兩種振蕩抑制措施,，著重分析了副邊RCD吸收電路的抑制方案,；給出了RCD吸收電路參數(shù)計算方法并在Saber與搭建的500 W的移相全橋樣機上進行了對比實驗，證明了合理設計的RCD吸收電路能夠有效抑制振蕩,。

發(fā)表于：4/26/2019 5:17:00 AM

防火節(jié)能型手機充電器[電源技術][其他]

使用手機充電器充電后常常忘記拔充電器,，或是充電器接入電源時產生的很大的浪涌電流，均會加速高壓電子元件的老化,，容易發(fā)生故障引發(fā)火災,。充電器長期處于待機工作狀態(tài)時消耗100~800 mW電量。為此提出防火節(jié)能型手機充電器,，這種充電器將待機功耗降低至13 mW,，因此無需拔出充電器從而滿足用戶的使用習慣。而且該充電器可以吸收浪涌電流,，同時還具有定時充電,、過流及短路保護等功能，從而防止火災的發(fā)生,。

發(fā)表于：4/25/2019 5:35:00 AM

基于半控整流電路的無線電能傳輸技術的研究[電源技術][其他]

提出了一種無線電能傳輸最大效率恒壓輸出技術,，該技術采用半控整流電路替代接收回路常用的二極管整流電路，并利用Boost電路調節(jié)輸出電壓,。通過同時在線調節(jié)半控整流電路和Boost電路的占空比,，實現(xiàn)系統(tǒng)在負載和耦合線圈間互感變化時保持最大效率下的恒壓輸出。實驗結果驗證了所提技術的可行性和理論分析的正確性,。

發(fā)表于：4/25/2019 3:52:00 AM

基于DSP+FPGA+CPLD的電力電子設備通用控制器[嵌入式技術][智能電網]

傳統(tǒng)數(shù)字信號處理器（Digital Signal Processor,，DSP）控制系統(tǒng)在中低壓電力電子設備的控制和保護中已有廣泛的應用，并取得了良好的控制效果,，但對于高壓大功率電力電子設備的控制和保護則存在不足,。對此，針對高壓大功率電力電子設備,，設計了一種基于DSP+現(xiàn)場可編程門陣列（Field-Programmable Gate Array,，F(xiàn)PGA）+復雜可編程邏輯器件（Complex Programmable Logic Device，CPLD）的通用型控制系統(tǒng),。其中,，DSP完成系統(tǒng)核心算法和邏輯控制；FPGA進行系統(tǒng)電壓電流的高速采樣,、快速邏輯運算和多路高頻脈寬調制（Pulse Width Modulation,，PWM）信號輸出，CPLD實現(xiàn)輸出PWM信號高速檢測和故障閉鎖,；主控制板與其他信號輸入輸出板分隔設計擴展控制器適用性,。最后通過實驗證明了該控制系統(tǒng)設計的可行性,。

發(fā)表于：4/24/2019 6:32:00 AM

智能制造CPS中基于節(jié)點有效度的共識算法[嵌入式技術][其他]

智能制造信息物理融合系統(tǒng)（Cyber-Physical System，CPS）中設備在系統(tǒng)運行過程中產生大量通信信息和設備數(shù)據(jù),，這些數(shù)據(jù)存在被修改和竊取的風險,。以分布式存儲為核心的區(qū)塊鏈技術有利于保障CPS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全，但現(xiàn)有共識算法存在數(shù)據(jù)記錄權限集中在少數(shù)節(jié)點,、易被惡意節(jié)點劫持的問題,。通過引入節(jié)點有效度，可以反映節(jié)點行為動態(tài)變化的情況,。實驗結果表明,，基于節(jié)點有效度的共識機制可使得獲得數(shù)據(jù)記錄權限的節(jié)點分布更加分散，更好地體現(xiàn)系統(tǒng)的去中心化特性,，提高了數(shù)據(jù)的安全性,。

發(fā)表于：4/24/2019 6:16:00 AM

基于Haar小波和Log-Gabor變換的虹膜識別方法[嵌入式技術][其他]

為了提高虹膜識別的準確率，通過對虹膜圖像進行處理,，實現(xiàn)了對虹膜圖像的準確定位,，得到了增強的歸一化圖像；使用Haar小波變換進行了特征提取,，通過采用K-means方法對小波特征數(shù)據(jù)進行聚類,，實現(xiàn)了粗分類得到了小樣本集虹膜圖像；結合虹膜的紋理特點,，通過使用Log-Gabor濾波器提取虹膜局部紋理特征,，量化編碼后形成了虹膜特征模板；然后在得到的小樣本集內通過漢明距離計算虹膜特征模板的相似度,，完成對虹膜圖像的識別,。實驗結果表明，提出的虹膜識別方法有效地避免了虹膜匹配過程中因為虹膜數(shù)據(jù)庫中種類多,、數(shù)量多帶來的計算量大,、計算時間長的問題，提高了識別準確率,。

發(fā)表于：4/23/2019 3:21:00 PM

高幀頻視覺實時目標檢測系統(tǒng)[可編程邏輯][航空航天]

為了實現(xiàn)高速場景下的智能實時目標檢測,，設計了一種基于ZYNQ7000系列FPGA的高速相機平臺，并利用該平臺進行目標檢測算法實現(xiàn),形成了一套高幀頻實時目標檢測系統(tǒng)樣機,。該系統(tǒng)將高速CMOS圖像信號直接接入FPGA,，在本地FPGA中進行數(shù)據(jù)處理，實現(xiàn)目標檢測算法,，最終實時輸出目標位置序列。FPGA設計采用流水線結構,，對高速視頻流圖像逐級進行背景差分,、二值化,、質心解算的流水操作，實現(xiàn)了圖像獲取與目標檢測同步進行,。測試結果表明,，該系統(tǒng)在560×480分辨率下可以實現(xiàn)大于1 100 f/s的實時目標檢測，并輸出目標位置,，檢測精度可達3個像素,。

發(fā)表于：4/23/2019 3:00:00 PM