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使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

在現代汽車嵌入式系統中，高度安全的數據存儲是必不可少的，尤其是在面對日益高明的網絡攻擊時。本文將介紹設計師正確使用閃存的步驟。

最新設計資源

連鎖門店監控與收銀系統互連互通，SD-WAN智能組網方案一覽[人工智能][通信網絡]

連鎖店作為規模經濟效益的聯合，具有統一形象和統一管理等基本特征，但隨著規模的擴大及信息化發展需求，各門店的信息互通成為一大挑戰。

發表于：12/26/2020

無線探空儀回波信號的變分模態分解與降噪研究[其他][其他]

無線電探空儀探測風場數據存在著大量強烈的非線性非平穩的噪聲，采用一種結合變分模態分解的自適應和多尺度小波降噪的方法，對南極洲Syowa站點2019年1月的無線電探空儀風場數據進行了特征提取和降噪處理。首先利用變分模態分解法對信號進行模態分解，然后利用相關系數法確定屬于信號成分的模態分量，再利用小波分析法對剩余模態中的有效成分和噪聲做了進一步的分離，通過對全部的有效成分進行合并重構，實現信號的特征提取和降噪處理。仿真實驗和實際信號的處理結果都表明，該方法對于無線電探空儀風場信號中的非平穩非線性噪聲具有良好的抑制作用，與傳統方法相比，具有更好的特征提取和降噪能力。

發表于：12/25/2020

一種自適應網頁結構化信息提取方法[通信與網絡][通信網絡]

面向互聯網信息采集挖掘應用，針對傳統的網站信息整頁采集方式存在采集信息混雜、無法直接使用，而人工結構化采集方式成本高、工作效率低的問題，研究提出了一種自適應網頁結構化信息提取方法，實現了網頁分類算法、基于子樹的標題項、內容項的結構化信息提取算法。基于典型網站網頁分類標注數據集進行分類模型的學習建模，可以自適應不同網站的差異，對網頁進行分類，按照網頁分類分別提取出網頁中的列表項結構化信息、內容項結構化信息。該技術對提高網站信息結構化采集處理的自動化水平及處理效率具有重要作用。

發表于：12/25/2020

基于Kinect的動態姿勢識別方法在醫療康復中的應用[通信與網絡][醫療電子]

在三維虛擬實驗領域，人體姿勢識別屬于其中的一項關鍵技術，將該技術應用于現代醫療當中，可對醫療康復提供一定的輔助和推進作用。在此研究中，把Kinect人體骨骼跟蹤技術與醫療康復結合起來，在廣泛收集標準醫療康復動作的基礎上，構建了一套標準醫療康復動作數據庫，作為與傳感器收集到的數據進行比較的基礎。為了提升對關節點角度測量的穩定性和姿勢識別的準確度，提出了一種根據關節點之間的歐式距離和角度來進行姿勢判定的方式。結果表明，通過這一技術的運用，對姿勢的識別率較高，可針對訓練者的康復訓練及時給出反饋，使得針對訓練者的動作評價和指導更加便捷、高效，有利于醫療科技的發展，具有推廣價值。

發表于：12/24/2020

PCIe設備功耗管理驅動程序的開發[電源技術][其他]

隨著PCIe設備在計算機系統中使用數量的增多，若能在確保設備正常工作的前提下適時調整設備的電源管理狀態，可有效降低功耗。PCIe設備的電源管理需要依靠操作系統和驅動程序協同處理實現。通過對電源管理技術和WDF驅動程序框架的研究和分析，介紹了I/O請求的處理流程、隊列使用的原則規范等內容，設計了基于I/O請求入列觸發、跟隨系統電源狀態轉換及設置框架屬性的解決方案來實現設備的休眠和喚醒，并展示部分代碼和實例驗證了設計的可行性。

發表于：12/24/2020

自動化構建移動端神經網絡的技術研究[通信與網絡][通信網絡]

深度學習已在視覺、語音、自然語言等應用領域取得巨大成功，然而隨著網絡結構日趨復雜，神經網絡參數量也迅速增長，設計網絡結構和調節參數這一過程需要大量的專業知識與反復試驗，成本極高。此外，由于功耗限制與存儲空間等因素，移動端設備上的神經網絡模型規模受限。設計了一種高效的移動端神經網絡架構搜索算法，具體包括：(1)設計了一種在預先給定神經網絡架構的情況下可以自動計算模型浮點數運算次數的算法；(2)改進現有的基于梯度的神經網絡架構搜索算法，設計了一種帶約束的架構搜索算法；(3)在神經網絡架構搜索過程中加入對浮點數運算次數的約束，通過調節約束的強弱搜索到幾種不同的神經網絡架構。訓練搜索到的神經網絡，測試其在圖像分類任務上的性能，并與工業界常用的模型相比較。實驗結果表明，該方法搜索到的模型能達到目前工業界主流模型性能。

發表于：12/23/2020

NLOS環境下基于WSN的救援人員定位系統研究[通信與網絡][通信網絡]

在大型建筑災難發生過程中，由于受到有毒煙霧、噪聲、大火、漏電、光線等不利因素影響，加上大型建筑內部結構復雜，很多救援人員難以獲得可靠的信息。針對上述情況，無線傳感器網絡在室內復雜環境定位方面可以發揮其優勢作用，但目前面臨的挑戰就是在LOS環境下其定位精度非常高，然而在NLOS環境下其測量可能會受到非視距傳播的污染，從而導致定位精度下降。針對這一現象，提出一種改進的無跡卡爾曼濾波(MKF)定位方法。首先，采用檢驗統計方法識別移動節點和信標節點之間的傳播狀態。然后，利用線性卡爾曼濾波器(LKF)平滑測量距離，在此基礎上利用MKF削弱NLOS對于測量產生的影響。之后，采用無跡卡爾曼濾波(UKF)方法來確定未知移動節點的位置信息。最后通過數值仿真實驗驗證了所提算法的有效性。

發表于：12/23/2020

華為發布全屋智能解決方案將聯合地產公司和家裝渠道落地[人工智能][信創產業]

新浪科技訊 12月21日下午消息，在今日的新品發布會上，華為宣布推出華為全屋智能ALL IN ONE解決方案，將于明年3月份正式商用。

發表于：12/23/2020

基于生命體征監測與室內定位技術的消防員協助系統[測試測量][醫療電子]

現代科技發展帶來高層建筑和復雜建筑結構增多，導致消防員很容易在火場內受到生命危險。針對消防人員進入復雜火場后的生命體征狀態及室內定位問題，提出了一套完整的協助系統。提出使用LSTM神經網絡預測消防人員的動作姿態，使用光電傳感器監測消防員的心率血氧以及周邊氣體環境。同時，提出了一種基于超寬帶通信定位與高精度慣性元件導航進行數據融合的室內消防員定位手段。最后，終端通過LoRa-170M無線系統上傳給移動監測平臺，利用LabVIEW軟件完成了監測上位機，并通過實驗驗證了其可靠性及穩定程度。

發表于：12/22/2020

四旋翼無人機虛擬控制系統的設計[模擬設計][其他]

針對四旋翼無人機控制系統的研究，設計采用LabVIEW軟件，搭建控制系統的數據采集面板和查詢回放面板。控制系統實時采集四旋翼無人機的飛行姿態參數，將飛行高度、飛行速度、俯仰角和滾動角實時數據顯示在數據采集子面板，實現了數據的顯示、處理、存儲及回放等功能。經過測試，系統實現了無人機的姿態監測，滿足控制小型四旋翼無人機的實際需要。

發表于：12/22/2020

一種新型的采用電流轉向電荷泵的快速鎖定小數分頻鎖相環[模擬設計][工業自動化]

基于SMIC 0.13 μm工藝設計了一款工作電壓為1.5 V的模擬整數分頻鎖相環(Phase Locked Loop，PLL)，提出了一種能有效解決電荷分流、提高開關速度的新型電流轉向電荷泵，同時基于環形差分反相器設計了具有低相位噪聲特點的壓控振蕩器。在整數分頻鎖相環基礎上，加入MASH3結構的數字Σ-Δ調制器(Delta Sigma Modulation，DSM)實現了一種數模混合的快速鎖定小數分頻鎖相環，能在輸入參考頻率為26 MHz下輸出頻率范圍0.8 GHz~2.0 GHz，具有低噪聲、低頻率步進和快速鎖定等優點。

發表于：12/21/2020

一種CPT銫原子鐘控制系統的設計[模擬設計][工業自動化]

實現微型化、低功耗的相干布居囚禁(CPT)原子鐘對于其在通信、定位等精密測量領域的應用具有重要意義。而外圍控制電路控制頻率和激光精準輸出是實現相干布居囚禁原子鐘的關鍵技術。設計了一種CPT銫原子鐘外圍控制電路系統。系統利用微調和粗調兩級電流調節共同驅動VCSEL激光器工作，相對于單一電流調節，輸出更加精準；采用鎖相環電路產生可調制的微波信號；為實現微波功率可以調節，采用PIN二極管調節微波功率衰減；同時采用軟件調制解調方法代替傳統硬件調制解調電路，節約電路邏輯資源。實驗測試結果表明，微波調制激光器產生相干調頻多色光，微波頻率為4.596 267 GHz時，微波輸出功率達到-3.33 dBm。微波射頻電路在1 kHz頻率偏移量下，相位噪聲低于-80 dBc/Hz，具有較好的性能。

發表于：12/21/2020

光耦繼電器在實際應用中的作用[電子元件][信創產業]

光耦繼電器輸入輸出間互相隔離，電信號傳輸具有單向性等特點，因而具有良好的電絕緣能力和抗干擾能力。又由于光耦的輸入端屬于電流型工作的低阻元件，因而具有很強的共模抑制能力。

發表于：12/20/2020

多軸機器人和機床應用中的時序挑戰[通信與網絡][工業自動化]

在工業機器人和機床應用中，可能涉及在特定空間內精準協調多個軸的移動，以完成手頭的工作。機器人一般有6個軸，這些軸必須協調有序，如果有時候機器人沿軌道移動，則會有7個軸。在CNC加工中，5軸協調很常見，但是有些應用會用到多達12個軸，其中工具和工件在特定空間內相對移動。每個軸都包含一個伺服驅動器、一個電機，有時候，在電機和軸接頭，或者末端執行器之間會加裝一個變速箱。然后，系統通過工業以太網互聯，一般采用LINE型拓撲，具體如圖1所示。電機控制器將所需的空間軌跡轉換為每個伺服軸所需的單個位置基準，然后在網絡上循環傳輸。

發表于：12/19/2020

塊LBP-TOP稀疏表示表情與車輛檢測技術研究[測試測量][汽車電子]

提出基于分塊LBP-TOP(Local Binary Patterns from Three Orthogonal Planes)特征和改進的加權稀疏表示分類解決微表情識別與專用線車輛狀態檢測問題。首先利用LBP-TOP特征描述符對從分塊圖像中選擇出的有效塊進行提取特征，將提取的特征作為字典，采取加權稀疏表示(Weighted Sparse Representation，WSRC)和對偶增廣拉格朗日乘子法(Dual Augmented Lagrange Multiplier，DALM)相結合的算法(WSRC_DALM)進行稀疏表示分類；然后利用不同尺寸的塊劃分圖像，選擇有效塊提取特征，特征融合后參與分類。在CASME Ⅱ與SAMM表情數據庫上采用“留一人交叉驗證”(Leave One Subject Out, LOSO)的分類方法進行5分類，得到的識別率分別達到了77.30%與58.82%，在車輛狀態檢測檢測數據庫上的實驗達到了84.60%的檢測率。實驗結果表明了所提出算法的有效性。

發表于：12/18/2020

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