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基于灰色BP-NN優(yōu)化組合的PM2.5預測[模擬設計][其他]

針對傳統(tǒng)的BP神經網(wǎng)絡模型無法有效表達時間序列數(shù)據(jù)中存在的歷史特征的缺陷，提出利用灰色預測原理具備發(fā)現(xiàn)事物歷史變化規(guī)律性的優(yōu)勢來解決BP神經網(wǎng)絡預測模型的這一弱點，最后得到的灰色BP-NN優(yōu)化組合模型具備了更高的預測精度。實驗采用中國氣象站2018年1月至2月北京市10個監(jiān)測點的PM2.5質量濃度及其對應的每小時的空氣污染物濃度、氣象因子建立神經網(wǎng)絡預測模型，并采用灰色預測算法對神經網(wǎng)絡模型進行改進，改進后的結果為：在系統(tǒng)誤差上有了較大的降低，同時預測結果與實測結果之間的擬合程度更好。

發(fā)表于：6/16/2020

機器人無標定視覺伺服系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[模擬設計][工業(yè)自動化]

為了實現(xiàn)手眼關系無標定情況下的機械臂末端定位，針對單目手眼系統(tǒng)，設計并實現(xiàn)了一個基于圖像的無標定視覺伺服系統(tǒng)。進行模塊化的系統(tǒng)設計，使用卡爾曼濾波器在線估計關節(jié)-圖像雅可比矩陣，根據(jù)關節(jié)-圖像速度數(shù)學模型設計圖像視覺伺服控制器，利用C++多線程技術開發(fā)各個并行算法模塊，實現(xiàn)了在手眼關系完全無標定情況下機械臂末端的高精度定位。實驗表明，該系統(tǒng)的定位精度為0.1像素。

發(fā)表于：6/16/2020

云螢火蟲算法改進二維Tsallis熵的醫(yī)學圖像分割[模擬設計][醫(yī)療電子]

為提高醫(yī)學圖像分割的效果，針對二維Tsallis熵閾值法圖像分割效果受參數(shù)q選擇的影響，提出一種基于云模型螢火蟲算法優(yōu)化二維Tsallis熵的醫(yī)學圖像分割算法。首先，將云模型引入螢火蟲算法，提高螢火蟲算法的收斂速度和尋優(yōu)能力；其次，選擇均勻性測度作為醫(yī)學圖像分割的評價指標，運用CMFA算法對二維Tsallis熵閾值法參數(shù)q進行自適應尋優(yōu)。研究結果表明，與FA-Tsallis和Tsallis相比較，CMFA-Tsallis的均勻性測度最高，分割出來的結果邊界清晰，從而證明本算法的有效性。

發(fā)表于：6/15/2020

一種準確測量溫濕度的光纖Bragg光柵傳感器[模擬設計][工業(yè)自動化]

為了準確測量電梯轎廂內溫濕度變化信息，研制了一種結構簡單的光纖Bragg光柵(FBG)溫濕度傳感器。傳感器由光柵長度為20 mm的FBG構成，其中光柵長度為12 mm的區(qū)域采用濕腐蝕法腐蝕至7.8 μm，并在其表面涂覆聚酰亞胺濕敏材料，用于響應濕度變化信息；未被腐蝕的8 mm光柵用于響應溫度變化信息。實驗研究了光纖腐蝕區(qū)域和未腐蝕區(qū)域對溫濕度的響應特性，濕敏膜涂覆厚度對光柵腐蝕區(qū)濕度響應特性的影響，濕敏涂覆后光柵腐蝕區(qū)對溫度的響應特性，以及傳感器對變溫變濕環(huán)境的響應特性。實驗結果表明：當濕敏膜厚度為80 μm時，光柵腐蝕區(qū)對濕度的響應靈敏度為17.1 pm/(%RH)；未腐蝕區(qū)域對溫度的響應靈敏度為9.9 pm/℃；變溫(30~70 ℃)變濕(20~90%RH)環(huán)境測試時，傳感器能準確測量溫度及濕度。

發(fā)表于：6/15/2020

多功能LED驅動器可使用高于或低于LED燈串電平的輸入電壓[顯示光電][工業(yè)自動化]

LTM8042是µModule® LED驅動器，能夠支持具有高達1 A電流和3000:1調光比的LED。它工作的輸入電壓范圍為3 V至30 V，頻率范圍可達到250 kHz至2 MHz，因此可廣泛運用于掃描儀、汽車和航空照明等多種領域。 LTM8042可輕松配置為三種拓撲（升壓、降壓和降壓-升壓），能夠滿足多種特定應用需求。升壓拓撲適用于低輸入電壓和高燈串電壓，降壓拓撲則更適用于高輸入電壓和低燈串電壓。降壓-升壓拓撲用于電壓可能低于或高于LED燈串的寬輸入范圍。本文介紹如何選擇合適的拓撲及其相應的連接。

發(fā)表于：6/15/2020

基于數(shù)據(jù)挖掘的多功能OBD車載終端系統(tǒng)設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

BD車載終端可實現(xiàn)對車輛運行信息的捕獲，進而實現(xiàn)對車、人、環(huán)境三方面的狀態(tài)監(jiān)測。針對目前OBD產品功能單一的現(xiàn)狀，設計并開發(fā)了一套多功能OBD車載終端設備。硬件平臺基于英飛凌公司的XMC4500系列32位高性能處理器，配備了4G通信模塊及WiFi模塊，實現(xiàn)了車輛數(shù)據(jù)上傳與無線網(wǎng)絡環(huán)境覆蓋。搭載了MPU-9250陀螺儀，實現(xiàn)對車輛的9軸運動檢測，支持SDHC大容量數(shù)據(jù)的讀寫操作。為了增強用戶的體驗，增加了數(shù)字FM音頻模塊及胎壓監(jiān)測模塊，可提高用戶的駕駛感受。該設計可實現(xiàn)對車輛發(fā)動機參數(shù)的采集與上傳，通過上位機平臺對數(shù)據(jù)的算法計算，能夠對駕駛行為及UBI保險業(yè)務提供參考依據(jù)。

發(fā)表于：6/12/2020

基于機器雙目視覺的奶牛體尺參數(shù)的測量應用[模擬設計][工業(yè)自動化]

為解決奶牛養(yǎng)殖過程中人工測量奶牛體尺的繁瑣的問題，減少投入的人力、工作量以及奶牛的應激反應，提出一種基于機器雙目視覺無應激反應奶牛體尺數(shù)據(jù)的測量方法。該方法主要包括攝像機的標定、圖像的獲取、圖像的預處理、奶牛外部輪廓的提取，通過SIFT算法進行奶牛特征點的匹配，通過計算得到的匹配點三維坐標可計算出奶牛的體尺數(shù)。實驗對20頭奶牛進行圖片采集，奶牛體尺的平均誤差小于1.21%。機器視覺技術應用于奶牛畜牧養(yǎng)殖領域，加快了實現(xiàn)奶牛的精細化飼喂養(yǎng)殖。

發(fā)表于：6/12/2020

基于BP神經網(wǎng)絡的超聲測流量系統(tǒng)精度提升[模擬設計][工業(yè)自動化]

基于超聲波測流量的時差法測量原理，分析了換能器凹凸安裝和安裝位置偏差引起的測量誤差，建立了測流量的系統(tǒng)模型，提出了基于BP神經網(wǎng)絡的流量計算方法以補償測量誤差。以Senscomp Tao2008超聲波探頭為例，在基于神經網(wǎng)絡算法設計的系統(tǒng)軟硬件中測量流量。從探頭安裝位置偏差、凹凸安裝以及不同流速等方面進行分析，實驗結果表明，神經網(wǎng)絡比傳統(tǒng)的權重系統(tǒng)擁有更強的非線性補償能力。

發(fā)表于：6/11/2020

基于全物理模型的模塊級SRAM的SEU仿真方法[電子元件][工業(yè)自動化]

隨著科學技術的發(fā)展和工藝尺寸的降低，單元器件的尺寸逐漸減小，使得單粒子電荷共享和單粒子翻轉等效應日益嚴重，增加了抗輻射加固模塊級SRAM設計難度，因此需要一套更為完備的仿真方法對模塊級SRAM的單粒子效應敏感性進行預估，為電路加固設計提供依據(jù)和建議。基于模塊級SRAM的單元結構和電路版圖，利用Cogenda軟件構建了模塊級SRAM單粒子翻轉效應仿真方法，對其敏感性進行分析，獲得其單粒子翻轉LET閾值，并與重離子實驗結果進行對比，仿真誤差為13.3%。

發(fā)表于：6/11/2020

為工業(yè)4.0啟用可靠的基于狀態(tài)的有線監(jiān)控 <第一部分>[測試測量][工業(yè)自動化]

政府舉措（例如德國的工業(yè)4.0和中國的中國制造2025）正在加快制造業(yè)朝向普遍網(wǎng)絡自動化發(fā)展的趨勢。此外，智能傳感器系統(tǒng)正在提高自動化程度，提供更多的數(shù)據(jù)來監(jiān)測和控制生產過程。特別是，中國制造2025旨在快速發(fā)展包括電動汽車、新一代信息技術(IT)和電信、先進機器人和人工智能在內的高科技產業(yè)。有了更先進的系統(tǒng)之后，就需要采用更先進的方法來確保系統(tǒng)的可靠性。

發(fā)表于：6/11/2020

基于InP HBT工藝的50 Gb/s 1:4量化降速電路[模擬設計][工業(yè)自動化]

基于南京電子器件研究所的0.7 μm InP HBT工藝設計了一種數(shù)據(jù)轉換速率達到50 Gb/s的1:4量化降速芯片。該芯片同時將前端高速高靈敏度比較器與一個1:4分接器集成到單芯片中，能夠直接一次性實現(xiàn)對2～18 GHz帶寬的模擬輸入信號的可靠接收和降速處理，輸入信號靈敏度在芯片最高工作速率下達到1 mV，工作電壓3.3 V，芯片功耗1.5 W，最高數(shù)據(jù)轉換速率達到50 Gb/s，輸出數(shù)據(jù)信號與時鐘信號幅值均達到200 mV。

發(fā)表于：6/10/2020

基于STT-MRAM的位邏輯運算方案及靈敏放大器設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

基于1T1MTJ的自旋轉移矩-磁隨機存儲器(STT-MRAM)提出了一種改進型存內位邏輯計算方案。該方案通過精簡2T2MTJ存內位邏輯運算方案提升了存儲陣列密度，通過互補型讀出電路增加了“與非”和“或非”的運算功能。此外，還通過增加支路電壓穩(wěn)定電路的方法，提出了一種適用于上述方案的改進型高速靈敏放大器。基于中芯國際55 nm LL邏輯工藝的仿真結果表明，相較于傳統(tǒng)的靈敏放大器，該方案不僅讀取速度提升了33%，在適配大型存儲陣列(CB≥0.8 pF)時還擁有更強的讀取能力與更優(yōu)的功率積(PDP)。

發(fā)表于：6/10/2020

交織型采樣ADC的基本原理[通信與網(wǎng)絡][工業(yè)自動化]

在當今的許多細分市場，交織型模數(shù)轉換器(ADC)在許多應用中都具有多項優(yōu)勢。在通信基礎設施中，存在著一種推動因素，使ADC的采樣速率不斷提高，以便支持多頻段、多載波無線電，除此之外滿足DPD（數(shù)字預失真）等線性化技術中更寬的帶寬要求。在軍事和航空航天領域，采樣速率更高的ADC可讓多功能系統(tǒng)用于通信、電子監(jiān)控和雷達等多種應用中——此處僅舉數(shù)例。工業(yè)儀器儀表應用中始終需要采樣速率更高的ADC，以便充分精確地測量速度更高的信號。

發(fā)表于：6/10/2020

基于阿里云應用的食品光譜分析安全檢測方案[其他][物聯(lián)網(wǎng)]

目前，全球正面臨著新型冠狀病毒疾病(COVID-19)大流行帶來的前所未有的威脅。許多國家已采納世界衛(wèi)生組織(WHO)建議，將保持人與人之間的距離作為減少疾病傳播的方法之一。許多企業(yè)也積極響應政府號召，鼓勵員工在家辦公、避免接觸。雖然世衛(wèi)組織明確了COVID-19不是食品安全問題，但此次疫情卻給食品行業(yè)帶來新的變化，切實推動了云服務在食品檢測行業(yè)的發(fā)展。針對防疫所帶來的更多基于云服務的大數(shù)據(jù)分析需求，食品檢測行業(yè)需要新的解決方案來滿足這一需求。對此，技術型分銷商Excelpoint世健公司推出了基于阿里云應用的食品光譜分析安全檢測方案。

發(fā)表于：6/9/2020

一種高效率的ACBC-C三級運放的設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

采用TSMC 180 nm的CMOS工藝，設計實現(xiàn)了一個具有高效率、大的電容負載驅動能力的三級運算放大器。提出了一種基于共源共柵密勒補償(Cascode Miller Compensation，CMC)和交流升壓補償(AC Boosting Compensation，ACBC)的ACBC-C補償結構，其中，ACBC通過增加一條交流通路的方式提高了GBW以及電容驅動能力。輸出級采用AB類結構以實現(xiàn)高效率。CMC可以適應AB類輸出級結構，在保證線性度的同時實現(xiàn)效率最大化，并且消除密勒電容帶來的零點，更好地對穩(wěn)定性進行補償。電路仿真結果表明：當設定相位裕度下限為45°時，最大可承受負載電容約為3 100 pF；當在輸出端接1 000 Ω負載電阻時，電路效率為95.299%。

發(fā)表于：6/9/2020