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推動電氣化交通的未來[電源技術(shù)][汽車電子]

如果您曾在路上看到過電動汽車或混合動力汽車，或者您自己就擁有一輛，可以說您親眼見證了交通運(yùn)輸行業(yè)走向電氣化的變革。但您可能沒有看到的另一場變革是汽車如何管理電池充電和用電，如何連接和通過使用人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)的方式使出行更智能、更安全，以及那些將重新定義我們?nèi)绾伟踩褂煤途S護(hù)汽車的創(chuàng)新技術(shù)。

發(fā)表于：11/18/2022

Supermicro 擴(kuò)展搭載第4 代 AMD EPYC 處理器的全方位IT 解決方案[模擬設(shè)計][消費(fèi)電子]

適用于云端、AI/ML、高性能計算(HPC)、超融合基礎(chǔ)架構(gòu)(HCI) 和企業(yè)應(yīng)用的全新單路和雙路服務(wù)器，內(nèi)含多達(dá)192 個核心、高達(dá)12TB DDR5-4800MHz 的 12 通道內(nèi)存和多達(dá)160 個PCIe 5.0 通道，以推動最前瞻的應(yīng)用.

發(fā)表于：11/17/2022

分分鐘出結(jié)果：即時檢測(POCT)正改變醫(yī)療診斷[測試測量][醫(yī)療電子]

未來，特定的醫(yī)療檢測可以在家里進(jìn)行，比如懷孕和通過葡萄糖監(jiān)測對糖尿病進(jìn)行關(guān)鍵管理，不過居家檢測的選擇范圍仍然相當(dāng)有限。大多數(shù)醫(yī)療檢測始于醫(yī)院和醫(yī)生辦公室等臨床護(hù)理點(diǎn)(POC)，但由于所需設(shè)備和化學(xué)試劑的規(guī)模和復(fù)雜性，檢測本身通常是在集中的第三方實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行。

發(fā)表于：11/17/2022

邊緣學(xué)習(xí) 丨人工智能的全新定義[人工智能][工業(yè)自動化]

傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)，需要大量的圖像訓(xùn)練才能開始工作，為了訓(xùn)練和執(zhí)行模型，涉及的計算要求非常高，但其實(shí)并非所有項(xiàng)目都需要如此清晰的細(xì)化分辨。而康耐視推出的邊緣學(xué)習(xí)技術(shù)，可以讓您使用更少的圖像更快的學(xué)習(xí)，并且由于學(xué)習(xí)速度快，無需GPU。

發(fā)表于：11/14/2022

研華M2I工業(yè)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)解決方案[模擬設(shè)計][物聯(lián)網(wǎng)]

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)圈的人都知道，數(shù)字孿生的概念最近幾年很是火熱，是工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型的得力助手。但是面對自身薄弱技術(shù)力量和復(fù)雜的設(shè)備使用場景，有沒有一種方案，可以開箱即用，或者通過簡單配置就能快速實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)字化管理呢？

發(fā)表于：11/13/2022

研華M2I工業(yè)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)解決方案?——90％以上設(shè)備聯(lián)網(wǎng)場景全覆蓋的行業(yè)通用解決方案[模擬設(shè)計][物聯(lián)網(wǎng)]

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)圈的人都知道，數(shù)字孿生的概念最近幾年很是火熱，是工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型的得力助手。但是面對自身薄弱技術(shù)力量和復(fù)雜的設(shè)備使用場景，有沒有一種方案，可以開箱即用，或者通過簡單配置就能快速實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)字化管理呢？答案就是研華嵌入式物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)群的《M2I（MachineUnite）工業(yè)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)解決方案》！本期就從數(shù)字孿生基礎(chǔ)概念講起，帶您了解在此基礎(chǔ)之上衍生出來的行業(yè)通用設(shè)備聯(lián)網(wǎng)解決方案——M2I工業(yè)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)解決方案。

發(fā)表于：11/11/2022

多發(fā)連續(xù)沖擊波超壓智能存儲測試系統(tǒng)[其他][其他]

針對連發(fā)作戰(zhàn)試驗(yàn)的復(fù)雜環(huán)境，研究一種基于SRAM和Flash的多發(fā)連續(xù)沖擊波智能存儲測試系統(tǒng)。該系統(tǒng)以FPGA為核心控制器，利用采集存儲技術(shù)結(jié)合信號觸發(fā)識別、標(biāo)記，實(shí)現(xiàn)了連續(xù)沖擊波的多通道智能存儲。對4路壓阻式傳感器的信號調(diào)理實(shí)現(xiàn)基線自動調(diào)節(jié)，保證了系統(tǒng)的靈活性與適用性;對SRAM分區(qū)存儲管理、對Flash進(jìn)行流水線存儲實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的多通道多觸發(fā)次數(shù)下的快速存儲。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：測試系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)4個通道、1MS/s采樣速率、連續(xù)32次觸發(fā)下的信號智能存儲，可應(yīng)用于作戰(zhàn)試驗(yàn)中的連續(xù)爆炸沖擊波測試。

發(fā)表于：11/9/2022

航天發(fā)射通用化指顯數(shù)據(jù)處理方法及應(yīng)用[其他][航空航天]

隨著航天發(fā)射任務(wù)的日趨頻繁、新式飛行器和測控設(shè)備的不斷應(yīng)用以及多級一體化指揮的迫切需求，對發(fā)射任務(wù)指揮顯示系統(tǒng)提出了更高的通用性和適應(yīng)性要求。為解決上述問題，提出了一種彈性的指揮顯示數(shù)據(jù)處理方法。該方法通過離線態(tài)定義協(xié)議模型和主題模型，完成數(shù)據(jù)接入內(nèi)外部協(xié)議映射；在線態(tài)采用組件化方式逐級實(shí)現(xiàn)外部數(shù)據(jù)的接入、解析、存儲與轉(zhuǎn)發(fā)等工作。試驗(yàn)應(yīng)用表明，該方法通過模型的定義實(shí)現(xiàn)了處理邏輯和數(shù)據(jù)協(xié)議的解耦，可在不更動平臺框架的前提下實(shí)現(xiàn)指顯數(shù)據(jù)的靈活快速接入，極大地提高了航天發(fā)射指揮顯示系統(tǒng)的任務(wù)準(zhǔn)備效率。

發(fā)表于：11/9/2022

基于PSO優(yōu)化小波變換的測井信號去噪研究[其他][其他]

小波變換被廣大科研工作者用于測井信號去噪研究上，而小波參數(shù)的選取直接影響最后的去噪效果，所以需要設(shè)計獲取測井信號最佳小波變換參數(shù)的算法。為應(yīng)對測井信號處理中多種多樣的情況，創(chuàng)新性地提出用粒子群算法來改進(jìn)小波變換參數(shù)的選取，并應(yīng)用隨機(jī)慣性權(quán)重策略改變粒子群算法權(quán)重參數(shù)，提升粒子群算法收斂速度，增強(qiáng)搜索尋優(yōu)能力，引入自然選擇機(jī)制以增加種群多樣性，獲得對應(yīng)測井?dāng)?shù)據(jù)的最佳小波變換參數(shù)，將最佳小波變換參數(shù)應(yīng)用到閾值法小波變換去噪中，有效分離了有用信號和無用噪聲。該算法有效地提高了測井信號的信噪比，降低了均方根差，實(shí)現(xiàn)了對測井信號中噪聲的有效去除。

發(fā)表于：11/9/2022

基于一體化云架構(gòu)的測控中心系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[測試測量][航空航天]

測控中心系統(tǒng)作為航天任務(wù)工程中的重要組成部分，通常采用雙機(jī)雙工、服務(wù)器集群、磁盤冗余、數(shù)據(jù)備份恢復(fù)等技術(shù)來保障航天任務(wù)系統(tǒng)的持續(xù)運(yùn)行和穩(wěn)定可靠，但同時存在軟硬件緊耦合、資源共享效率低、系統(tǒng)擴(kuò)展能力較差等問題，所有這些限制了整個航天測控系統(tǒng)的發(fā)展。針對以上問題，研究并設(shè)計基于一體化云架構(gòu)的測控中心系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)服務(wù)按需定制、資源共享互通、系統(tǒng)彈性擴(kuò)展，并已經(jīng)過航天任務(wù)的實(shí)施檢驗(yàn)。

發(fā)表于：11/9/2022

考慮數(shù)字控制延時的UPS逆變系統(tǒng)控制器設(shè)計[電源技術(shù)][其他]

為了對不間斷電源(UPS)逆變控制系統(tǒng)進(jìn)行精確設(shè)計，分析了數(shù)字控制延時對逆變控制系統(tǒng)性能的影響，并提出考慮延時環(huán)節(jié)的逆變系統(tǒng)控制器設(shè)計方法。首先，基于狀態(tài)空間平均法建立逆變系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，分析了控制延時環(huán)節(jié)對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響；然后，針對單相220 V/50 Hz的逆變系統(tǒng)將數(shù)字化PID雙環(huán)控制技術(shù)應(yīng)用其中，得到一種參數(shù)易于整定的單相UPS逆變控制算法，采用廣義Z變換理論來描述數(shù)字控制延時環(huán)節(jié)，改進(jìn)控制系統(tǒng)的模型，給出了考慮延時環(huán)節(jié)的數(shù)字PID控制器參數(shù)的修正設(shè)計方法；最后，通過MATLAB/Simulink仿真和實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，在考慮控制延時下，采用數(shù)字PID雙環(huán)控制的單相UPS逆變控制系統(tǒng)的輸出電壓穩(wěn)壓精度小于1%，THD(諧波失真)小于2%，負(fù)載端突變時系統(tǒng)恢復(fù)常態(tài)的時間約為1.2 ms，可以有效提升逆變系統(tǒng)輸出的穩(wěn)態(tài)性能和動態(tài)響應(yīng)性能。

發(fā)表于：11/9/2022

基于視覺顯著性的毫米波隱匿物品檢測算法[微波|射頻][其他]

針對毫米波圖像中隱匿物品與人體灰度差異小、形狀多變的問題，提出了一種基于視覺顯著性的隱匿物品檢測算法。該算法在雙邊濾波后，結(jié)合OTSU和形態(tài)學(xué)運(yùn)算完成預(yù)處理以獲得人體區(qū)域，再根據(jù)頻域顯著性計算定位前景，經(jīng)背景抑制后生成顯著圖完成檢測。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，所提算法與典型的主動式毫米波成像檢測算法相比，檢出率分別提高5.87%和9.08%，有更好的檢測性能。

發(fā)表于：11/9/2022

TTE網(wǎng)絡(luò)通信鏈路自動規(guī)劃方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對TTE網(wǎng)絡(luò)中存在的消息調(diào)度以及鏈路規(guī)劃依賴于手工配置、難以負(fù)擔(dān)龐大的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等問題，對TTE網(wǎng)絡(luò)的通信鏈路規(guī)劃方法進(jìn)行了仿真研究，構(gòu)建了鏈路規(guī)劃模型，通過頭腦風(fēng)暴算法這種新型的啟發(fā)式算法來尋找問題的解。通過實(shí)驗(yàn)仿真對比，驗(yàn)證了頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法的有效性以及在規(guī)劃后期有比遺傳算法更加穩(wěn)定的執(zhí)行效果，提升了網(wǎng)絡(luò)傳輸效率，有很廣泛的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：11/9/2022

基于數(shù)值特征與圖像特征融合的調(diào)制識別方法[其他][其他]

為解決低信噪比條件下相移鍵控和正交幅度調(diào)制類信號利用時頻圖像分類時識別率低的問題，提出一種信號特征融合的方法。首先對接收信號數(shù)據(jù)進(jìn)行高階累積量計算，獲取一維數(shù)值特征向量；其次采用時頻分析方法預(yù)處理得到信號時頻圖，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取其一維圖像特征向量；將兩類特征向量級聯(lián)得到一維融合特征向量，基于融合后的特征向量經(jīng)過全連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步運(yùn)算后得出分類識別結(jié)果。仿真結(jié)果顯示，在1 dB條件下，相比于單一圖像特征，采用特征融合的方法可將調(diào)制信號的識別準(zhǔn)確率提高10%～30%。

發(fā)表于：11/9/2022

基于SDNSR-Net深度網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模MIMO信號檢測算法[其他][其他]

大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)能有效地提高頻譜效率，當(dāng)天線規(guī)模漸進(jìn)趨向于無窮時，最小均方誤差(MMSE)檢測算法能達(dá)到接近最優(yōu)的檢測性能。然而由于算法中存在矩陣求逆的步驟，帶來極高的計算復(fù)雜度，在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中難以實(shí)現(xiàn)。理查森(Richardson)算法能夠在不對矩陣求逆的情況下，以迭代的形式達(dá)到MMSE算法的檢測性能，但該算法受其松弛參數(shù)影響較大。在結(jié)合最陡梯度下降算法的Richardson算法(SDNSR)中，松弛參數(shù)的誤差可由梯度下降算法彌補(bǔ)，卻提高了計算復(fù)雜度。首先通過深度展開的思想，將SDNSR的迭代過程映射為深度檢測網(wǎng)絡(luò)(SDNSR-Net)；然后，通過修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及添加可訓(xùn)練參數(shù)來降低計算復(fù)雜度并提高檢測精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在上行鏈路大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中不同信噪比和天線配置的情況下，SDNSR-Net都優(yōu)于其他典型的檢測算法，可作為實(shí)際中有效的待選檢測方案。

發(fā)表于：11/9/2022