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基于DCM的級(jí)聯(lián)型直流升壓變換器[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為滿(mǎn)足新能源發(fā)電系統(tǒng)中對(duì)高增益直流升壓變換器的要求及其迎合電動(dòng)汽車(chē)中需要多級(jí)高壓直流供電的運(yùn)用場(chǎng)合,，提出了一種基于DCM模塊的高增益直流升壓變換器,。分析了該高增益升壓變換器的工作原理及其性能特點(diǎn),，并就其主要性能與現(xiàn)階段的一些其他高增益直流變換器進(jìn)行了對(duì)比研究,。最終通過(guò)實(shí)驗(yàn)室一臺(tái)額定功率為170 W的實(shí)驗(yàn)樣機(jī)證實(shí)了該變換器的有效性。

發(fā)表于：12/5/2018 1:03:00 PM

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一種新型無(wú)源緩沖軟開(kāi)關(guān)逆變拓?fù)鋄電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

針對(duì)傳統(tǒng)的軟開(kāi)關(guān)逆變拓?fù)渲休o助緩沖電路結(jié)構(gòu)復(fù)雜的問(wèn)題,，提出了一種新型無(wú)源緩沖逆變電路,。新拓?fù)鋵?shí)現(xiàn)了功率開(kāi)關(guān)管的零電流開(kāi)通和零電壓關(guān)斷。所提的新型無(wú)源緩沖電路結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,，所用無(wú)源元件數(shù)目少,。在軟開(kāi)關(guān)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中諧振少，造成的電磁干擾和損耗低,。詳細(xì)分析了所提拓?fù)涞墓ぷ髟聿⒔⒘讼鄳?yīng)的仿真模型,。仿真結(jié)果表明，所提拓?fù)鋵?shí)現(xiàn)了開(kāi)關(guān)管的軟開(kāi)關(guān)動(dòng)作,，有效地降低了開(kāi)關(guān)損耗,，驗(yàn)證了所提拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的有效性。

發(fā)表于：12/4/2018 2:35:00 PM

恒流輸出模式下LCC諧振變換器的特性與設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][其他]

LCC諧振變換器具有良好的恒流特性,，是中大功率LED照明燈具較理想的驅(qū)動(dòng)電源,。依據(jù)LCC諧振變換器在并聯(lián)諧振電容容量遠(yuǎn)小于串聯(lián)諧振電容時(shí)，變壓器初級(jí)繞組端電壓仍可近似為方波的特征, 采用了基于一次諧波分析法(FHA)獲取電流增益曲線,。根據(jù)電流增益曲線的特征提出了最佳工作區(qū)域選擇策略，詳細(xì)給出了LCC諧振腔,、變壓器參數(shù)的計(jì)算方法,，接著借助一臺(tái)輸入電壓為395 V、輸出電流為2 A,、輸出電壓為16～48 V的樣機(jī)驗(yàn)證了設(shè)計(jì)思路的正確性,。

發(fā)表于：12/4/2018 1:48:00 PM

一種基于雙向變換器的太陽(yáng)能電池儲(chǔ)能供電系統(tǒng)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為了解決太陽(yáng)能供電系統(tǒng)中輸出效率低的問(wèn)題，提出了一種基于雙向變換器的電池儲(chǔ)能供電系統(tǒng),。該系統(tǒng)由微控制器模塊,、DC-DC變換器模塊和開(kāi)關(guān)模塊組成。微控制器模塊能夠檢測(cè)和調(diào)整輸入輸出電流,，DC-DC變換器模塊可以實(shí)現(xiàn)輸入端到輸出端的電壓變換,，開(kāi)關(guān)模塊能夠改變變換器兩端能量傳輸方向。實(shí)驗(yàn)表明,，當(dāng)充電電流為2 A時(shí),，其效率可達(dá)97.25%；當(dāng)放電電流為1 A時(shí),，效率可達(dá)95.3%,。電流步進(jìn)調(diào)整值小于0.05 A。

發(fā)表于：12/3/2018 3:06:00 PM

雙沿調(diào)制的雙管Buck-Boost變換器[電源技術(shù)][其他]

雙管Buck-Boost變換器具有輸入輸出同極性,、開(kāi)關(guān)管應(yīng)力低等優(yōu)點(diǎn),，同步方式下開(kāi)關(guān)損耗嚴(yán)重,，非同步方式下采用交錯(cuò)、雙沿控制方式,，變換器的效率有所改善,。為進(jìn)一步提高雙管Buck-Boost變換器的效率，提出了一種兩模態(tài)雙沿調(diào)制的控制策略,，通過(guò)對(duì)變換器在任意占空比,、任意移相情況下的開(kāi)關(guān)控制方式進(jìn)行詳細(xì)討論和分析，并比較四種開(kāi)關(guān)方式的幾個(gè)主要特性的優(yōu)劣,，得出兩模態(tài)雙沿調(diào)制的控制策略可有效降低變換器電感平均電流,、減少工作的開(kāi)關(guān)數(shù)量并提高效率的結(jié)論，最后通過(guò)搭建仿真模型,，驗(yàn)證了其正確性和有效性,。

發(fā)表于：12/3/2018 2:49:00 PM

基于搜索的短文本分類(lèi)算法研究[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)傳統(tǒng)分類(lèi)算法在處理短文本時(shí)的不足，提出了一種基于搜索的NaiveBayes文本分類(lèi)方法,。該分類(lèi)方法對(duì)文本數(shù)據(jù)集規(guī)模,、文檔長(zhǎng)度、類(lèi)別數(shù)量,、分布等情況綜合考慮,，對(duì)樸素貝葉斯算法進(jìn)行改進(jìn)，將搜索技術(shù)應(yīng)用到了文本分類(lèi)領(lǐng)域,。該分類(lèi)算法能夠更好地適用于微博,、微信、短信,、短語(yǔ)評(píng)論等短文本分類(lèi)領(lǐng)域,。并且在分類(lèi)算法、分類(lèi)器構(gòu)造和評(píng)估3方面進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,。實(shí)驗(yàn)證明,，基于搜索的文本分類(lèi)器對(duì)于短文本有更好的分類(lèi)效果。

發(fā)表于：11/30/2018 2:56:00 PM

面向特殊人群行為識(shí)別的主動(dòng)學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)方法[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

老人等特殊人群的智能護(hù)理是人體行為識(shí)別研究的新方向?，F(xiàn)有行為識(shí)別方法在學(xué)習(xí)樣本時(shí)需要人工標(biāo)記的樣本數(shù)量多,，在面向特殊人群行為識(shí)別應(yīng)用時(shí)存在工作量大、識(shí)別率低的問(wèn)題,。為此,，提出一種主動(dòng)學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)方法，依據(jù)信息熵和互信息量構(gòu)建目標(biāo)函數(shù),，主動(dòng)學(xué)習(xí)行為樣本集,，自動(dòng)生成需要人工標(biāo)記的樣本子集。同時(shí),，以無(wú)向圖模型作為行為描述子,，依據(jù)信任傳播方法進(jìn)行類(lèi)標(biāo)簽預(yù)測(cè),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法需要人工標(biāo)記的樣本數(shù)量少,，而且對(duì)特殊人群行為識(shí)別的識(shí)別率高,。

發(fā)表于：11/30/2018 2:37:00 PM

基于多特征融合的J波分類(lèi)模型[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

J波是心電圖上出現(xiàn)的一種異常變異。應(yīng)用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)J波自動(dòng)分類(lèi)對(duì)J波疾病的臨床診斷有著重要意義,?；跁r(shí)頻域和相空間兩個(gè)分析角度，一方面使用調(diào)Q小波變換（Tunable Q Wavelet Transform,，TQWT）和高階累積量挖掘信號(hào)時(shí)頻域的細(xì)節(jié)特性,；另一方面應(yīng)用遞歸圖（Recurrence plot，RP）評(píng)估心臟系統(tǒng)遞歸點(diǎn)的發(fā)生狀態(tài),。兩類(lèi)特征降維后并行融合于改進(jìn)的AdaBoost分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)正常,、良性J波和惡性J波分類(lèi)。結(jié)果顯示,，設(shè)計(jì)的J波多分類(lèi)算法平均準(zhǔn)確度約達(dá)到79%,，可以用于J波良、惡性輔助診斷,。

發(fā)表于：11/29/2018 11:04:00 AM

HDR圖像色調(diào)映射的自適應(yīng)色彩調(diào)節(jié)算法[嵌入式技術(shù)][其他]

為了克服傳統(tǒng)色調(diào)映射算法處理高動(dòng)態(tài)圖像過(guò)程中因忽略彩色分量而導(dǎo)致圖像色彩失真的現(xiàn)象,，給出一種自適應(yīng)的色彩調(diào)節(jié)算法。該方法首先對(duì)圖像在亮度域采用色調(diào)映射壓縮處理,，然后再轉(zhuǎn)換到色彩域,，采用色彩恢復(fù)和色彩增強(qiáng)算法處理亮度壓縮后的圖像，從而校正圖像色彩,。通過(guò)實(shí)驗(yàn)與其他兩種算法處理效果進(jìn)行對(duì)比，分別從主觀方面和客觀方面進(jìn)行分析,，結(jié)果表明,，在色彩域增加色彩調(diào)節(jié)算法處理，可以有效降低色彩失真的影響,。

發(fā)表于：11/28/2018 6:51:00 PM

基于深度學(xué)習(xí)的美國(guó)媒體“一帶一路”輿情的情感分析[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

分析美國(guó)主流新聞媒體針對(duì)“一帶一路”倡議的關(guān)注熱點(diǎn),，研究相關(guān)輿情的情感傾向。用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)自動(dòng)采集相關(guān)新聞,，篩選高頻詞獲得媒體關(guān)注熱點(diǎn),。提出一種自動(dòng)摘要-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）的集成式模型進(jìn)行文檔級(jí)情感分析,。該模型首先提取摘要去除原始文檔中非重要數(shù)據(jù)的干擾,，再利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行句子級(jí)情感分析，通過(guò)基于語(yǔ)義指向的方法獲得文檔級(jí)的情感分?jǐn)?shù),，并對(duì)情感波動(dòng)異常文章二次分析,。在真實(shí)數(shù)據(jù)上的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,，自動(dòng)摘要-CNN的集成式文檔級(jí)情感分析模型在情感分析方面優(yōu)于單一CNN的方法。

發(fā)表于：11/28/2018 1:37:00 PM