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基于LM算法的腦電信號分類研究[通信與網絡][醫(yī)療電子]

為實現運動想象腦電信號的精準分類,，提出以Levenberg－Marquardt算法（LM）替代BP神經網絡構造分類器來提高分類識別率,。實驗以2008年BCI競賽信號采集模式為標準，使用Emotive Epoc＋采集四類運動想象腦電信號,，對采集的信號進行濾波去燥后,，利用主成分分析提取特征值,；然后分別用LM算法和BP神經網路進行分類識別做對比；最后基于MATLAB GUI設計串口通信界面與Arduino智能車鏈接驗證算法的可行性,。結果證明：該方法訓練平均誤差為5.630 6×10-7,，分類準確率為86%，BP算法相對應為0.001 4,、56%,。相對比可知LM算法分類效果良好，驗證過程中,，智能車運行與算法識別方向一致,，運行良好。此方法切實可行,，為后期進一步開發(fā)腦機接口奠定了基礎,。

發(fā)表于：12/12/2018 1:29:00 PM

基于SiP技術的微系統(tǒng)設計與實現[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

介紹了系統(tǒng)級封裝（System in Package，SiP）技術，基于SiP技術設計了一款由FPGA,、ARM,、SRAM等裸芯片組成的微系統(tǒng)，介紹了微系統(tǒng)的工作原理,，描述了產品的實現流程,。該系統(tǒng)具有重量輕、體積小,、功能齊全等優(yōu)點,。

發(fā)表于：12/11/2018 9:09:00 AM

一種并發(fā)雙頻段CMOS LNA的分析與設計[模擬設計][通信網絡]

基于0.13 μm CMOS工藝，設計了一種應用于WLAN IEEE 802.11 a/b/g標準的并發(fā)雙頻段低噪聲放大器(LNA),。為了在功耗限制下同時實現噪聲系數和輸入阻抗的匹配,，采用共源共柵電感退化拓撲結構。該LNA在2.4 GHz和5.2 GHz下,，輸入發(fā)射系數分別為-16.7 dB和-19.5 dB,，正向增益分別為16.8 dB和17.2 dB。而且在2.4 GHz和5.2 GHz下,，噪聲系數分別取得了3.1 dB和3.2 dB,，輸入三階截止點分別為-18.5 dBm和-16.5 dBm。該LNA在1.2 V電壓供電下,，所消耗的功耗為2.64 mW,。

發(fā)表于：12/11/2018 8:54:00 AM

可重構陣列處理器中分布式Cache設計[嵌入式技術][其他]

隨著片上集成的處理器核數日益增多，可重構陣列處理器中的“存儲墻”問題日益加劇,，而傳統(tǒng)采用多級共享Cache硬件設計復雜度高,，并行訪問度有限，難以滿足可重構陣列處理器的訪存需求,。設計了一種本地優(yōu)先,、全局共享的“物理分布、邏輯統(tǒng)一”分布式Cache結構,，該結構硬件開銷小,，并行訪問性高。通過Xilinx公司的Virtex-6系列xc6vlx550T開發(fā)板對設計進行測試,，實驗結果表明,該結構相比于同類結構,，平均延遲減少最高達30%，硬件開銷僅為Cache容量的5%,，最高可提供10.512 GB/s的訪存帶寬,。

發(fā)表于：12/10/2018 11:35:00 AM

帶隙基準源單粒子敏感性分析[模擬設計][其他]

基于一款0.18 μm工藝下常規(guī)設計帶隙基準源，使用單粒子瞬態(tài)脈沖電流模型分析了常見CMOS兩級放大器的單粒子敏感性,。對于帶隙基準源中使用的垂直型PNP管使用TCAD軟件建立了三維模型,，并通過仿真驗證了其應用在帶隙基準源中的單粒子敏感性,。最后，針對帶隙基準源單粒子敏感特性,，提出了整體加固建議,。

發(fā)表于：12/10/2018 11:25:00 AM

基于FPGA的SCL譯碼算法優(yōu)化與設計[可編程邏輯][通信網絡]

由于極化碼被指出在二進制離散無記憶信道中具有實現其極限容量的理論性能，近年來極化碼在通信領域的貢獻日漸凸顯,。極化碼的譯碼系統(tǒng)可采用軟件或者硬件方式實現,，其中使用軟件方式時譯碼效率受限于CPU的串行處理模式,，因此在具有并行工作模式的FPGA上進行極化碼的譯碼實現對于通信系統(tǒng)來說具有非常大的意義,。首先介紹了極化碼的SCL譯碼算法；然后針對該算法進行優(yōu)化從而提高譯碼效率,，以及針對該算法在FPGA上的實現進行了定點量化的改進,；最后對譯碼器進行硬件仿真，以及在FPGA上進行了實現與性能分析,。實驗結果表明該譯碼器在碼長為512時譯碼最高頻率為143.988 MHz,，吞吐率為28.79 Mb/s。

發(fā)表于：12/7/2018 11:30:00 AM

不確定PV-EVs概率潮流降階擴展累積估計[電源技術][汽車電子]

為提高現代電力系統(tǒng)概率潮流分析的精度和有效性,，提出一種考慮不確定光伏發(fā)電和電動汽車充電（PV-EVs）的概率潮流Cornish-Fisher級數（CFM）降階擴展累積估計方法,。首先，針對現代社會中光伏發(fā)電和電動汽車日益增多的情況,，在對電力系統(tǒng)概率潮流計算中同步考慮了這兩方面因素所帶來的概率潮流計算模型的不確定性,；其次，分類考慮了插入式混合動力電動汽車（PHEV）和電池電動車（BEV）充電問題,，并采用不同的排隊模型表征小區(qū)充電和公共充電站充電模型,。最后，采用基于Cornish-Fisher級數的擴展累積估計方法對模型系統(tǒng)進行估計,，實現了估計模型的降階處理,，提高了計算效率。通過在Ward-Hale 6-bus供電系統(tǒng)和IEEE 140-bus配電系統(tǒng)上的仿真實驗,，驗證了所提方法的有效性,。

發(fā)表于：12/7/2018 10:56:00 AM

基于雙環(huán)控制的LLC變換器性能優(yōu)化[電源技術][工業(yè)自動化]

為了提高寬范圍輸出電壓調節(jié)能力和輕載效率，在具有倍壓整流器的LLC串聯諧振中采用非對稱脈沖寬度調制(APWM),，加入反饋控制器以獲得適當的交叉頻率和足夠的相對穩(wěn)定性,；同時引入鎖相環(huán)控制技術(PLL)追蹤諧振頻率，組成兩級控制環(huán)路,。另外,，考慮到高開關頻率下次級側漏感會影響輸入輸出電壓增益，在模型中加入次級漏感以降低整流二極管的反向阻斷電壓,，提高建模的精確性,。仿真和實驗驗證了理論分析的正確性以及控制策略的可行性。

發(fā)表于：12/6/2018 10:08:00 AM

電動汽車充電站的充放電控制策略研究[電源技術][汽車電子]

介紹了光儲式電動汽車充電站的結構和運行模式，提出一種電動汽車充電站控制策略,，其核心在于根據光伏系統(tǒng)最大功率輸出和儲能電池的荷電狀態(tài)來確定充電站的運行模式,，實現光伏發(fā)電、儲能系統(tǒng)充放電,、充電站需求及并網的協調運行,。其中儲能端的雙向DC/DC變換器采用電壓電流雙閉環(huán)控制，為了避免蓄電池頻繁充放電,，采用母線電壓分層控制方法,；并網側的DC/AC變換器采用電壓外環(huán)、電感電流內環(huán)的雙環(huán)控制,。實驗結果表明,，所采用的控制策略能使電動汽車充電站在各種運行模式之間有效地切換，同時維持系統(tǒng)的直流母線電壓平衡,，驗證了系統(tǒng)控制策略的有效性,。

發(fā)表于：12/6/2018 9:55:00 AM

LCL濾波單相H6橋并網逆變器的設計與控制[電源技術][智能電網]

為進一步減小并網逆變器的高頻開關引起入網電流的總諧波失真，在單相H6橋逆變器的基礎上對入網電流進行LCL濾波,，并針對此拓撲提出一種并網電流與電容電流雙電流閉環(huán)控制方案消除LCL濾波系統(tǒng)阻尼較低,、存在諧振的缺陷，同時引入準PR控制器解決傳統(tǒng)PI控制器存在的穩(wěn)態(tài)誤差和抗干擾能力差等問題,。最后通過Simulink仿真平臺進行驗證,，結果表明，單相H6拓撲逆變器采用LCL濾波的電流雙閉環(huán)準PR控制策略能夠實現入網電流的無靜差跟蹤,，系統(tǒng)更穩(wěn)定,，入網電流的THD得到進一步的降低。

發(fā)表于：12/5/2018 1:18:00 PM