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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

基于FPGA的通道數可調高精度采集系統模塊化設計[測試測量][工業自動化]

在聲學相機的開發過程中，針對聲場信號的高精度采集以及多傳感器信息的實時傳輸需求，設計了一種集成了PGA、Σ-Δ型ADC、FPGA以及千兆以太網通信的數據采集系統并模塊化，并給出了通道擴展條件。經性能測試表明，該模塊在55 kHz帶寬下采樣誤差為0.000 2%，自噪聲為9 μV，并且擁有110 dB的動態范圍，其性能優于常用的振動聲學多通道采集設備，且具有擴展性好、成本低的特點。

發表于：3/5/2020

基于動態負載線GaN HEMT模型的諧波調諧功放設計[模擬設計][通信網絡]

基于動態負載線GaN HEMT大信號模型和負載牽引技術設計并制作了一款工作在2 GHz的高效率諧波調諧功放。在晶體管寄生參數和封裝參數未知的情況下，通過負載牽引技術初步確定滿足性能要求的最佳基波和諧波阻抗值，并根據動態負載線大信號模型所觀察到的漏極電流、電壓波形對功放整體電路進行調諧和優化。測試結果表明,當輸入功率為27 dBm時，該功放漏極效率可達81.53%，功率附加效率為76%，輸出功率為38.69 dBm，增益為11.69 dB。采用該方法所設計的高效率諧波調諧功放在滿足較高性能的同時,具有結構簡單、調諧方便的優點。

發表于：3/5/2020

基于DEA-GMA的輸變電工程造價評審技術研究[電源技術][智能電網]

輸變電工程關系國計民生，對其造價的控制尤為重要，而造價評審作為十分關鍵的一環，對輸變電工程造價管控、概預算合理性審核發揮著非常重要的作用。將數據包絡分析和灰色關聯分析方法有機結合，建立DEA-GMA的評審模型，將其應用在輸變電工程造價評審領域。實證分析表明，該評審方法能夠實現輸變電工程造價的科學、定量評審，具有較強的實踐應用價值和推廣價值。

發表于：3/5/2020

影響電力系統頻率特性的因素研究[電源技術][智能電網]

電力系統功率頻率特性反映的是系統有功功率不平衡時頻率的變化特性，它是研究系統運行方式、設計低頻減載方案以及評價各種調頻調壓措施等工作的基礎，對電力系統的規劃、運行及控制具有重要的理論和現實意義。本文闡述了系統正常運行的頻率質量與經濟性問題。針對系統有功功率負荷變動的分析，實施系統頻率調整與廠間經濟負荷分配。討論了負荷-頻率機制、頻率的一次調整與二次調整。通過對電力系統的基本知識的理解與掌握在熟悉電網穩定分析方法、潮流計算以及穩定計算的基礎上，運用PSASP軟件進行對機組的建模與仿真，主要對電力系統功率頻率特性和影響電力系統頻率特性的因素進行了綜合研究。

發表于：3/4/2020

基于FPGA的結構改進型(2，1，4)維特比譯碼器[可編程邏輯][通信網絡]

在資源受限的處理器中實現高性能的Viterbi譯碼算法是近年來研究的熱點。基于XC6SLX16-2CSG324型FPGA處理器，在資源有限情況下，為兼顧Viterbi譯碼時延與資源消耗的問題，提出了一種結構改進算法。在傳統Viterbi譯碼算法基礎上，首先通過最大限度地預定義存儲路徑度量值的寄存器，達到控制路徑度量值的目的，其次采用步進式幸存路徑信息存儲結構，完成幸存路徑信息的存儲，簡化譯碼器硬件實現復雜度，減小譯碼時延和資源消耗。通過ISE Design Suite 14.7平臺，對回溯深度為20、3 bit軟判決的(2，1，4)維比特譯碼器進行了基于FPGA的驗證，并結合MATLAB仿真進行分析。結果表明，本方法能夠有效減小譯碼時延并降低資源消耗。

發表于：3/4/2020

高性能數字ANC主動降噪方案[模擬設計][消費電子]

隨著社會進步、城市化快速發展，我們的生活環境也在逐漸變得復雜，所接觸到的噪音污染也越來越大了。雖然我們使用的耳機產品越來越高檔，但在室外使用普通耳機耳塞只能通過提高音量來蓋過噪聲，這樣就不可避免地對我們的聽力造成一定的損傷。針對這個問題，使用降噪耳機是比較好的選擇，可以讓消費者在飛機、火車、地鐵等噪音比較大的環境中，較好地保護聽力，同時也能安靜地享受音樂帶來的樂趣。 ANC主動降噪基本原理是通過Ref Mic（reference microphone）采集環境噪音噪聲，通過降噪系統電路產生降噪MIC接收的外界環境噪音相等的反相信號，將噪聲抵消（如圖1所示）。

發表于：3/4/2020

本振相位噪聲對寬帶接收機噪聲系數的影響[模擬設計][通信網絡]

基于寬帶接收機中不同相位噪聲的寬帶本振對接收噪聲系數的影響分析，通過不同相位噪聲的寬帶本振對混頻器變頻噪聲系數的測試與對比，得出混頻器中頻信號相位噪聲主要由本振相位噪聲決定，變頻噪聲系數的惡化主要由寬帶本振500 kHz外的遠端噪聲惡化所引起的結論。結合寬帶接收機前段增益與變頻噪聲對接收鏈路噪聲系數的仿真計算，靈敏度越高的寬帶接收機對本振遠端相位噪聲惡化越敏感。對于高靈敏度的寬帶接收機，為了避免寬帶本振相位噪聲引起鏈路噪聲系數惡化，寬帶接收前端在混頻之前的增益需要大于25 dB。

發表于：3/3/2020

基于PWM的電力電纜損壞監測系統設計[測試測量][智能電網]

電力電纜損壞會造成重大經濟損失和生產安全事故，設計了一種基于行波理論的PWM電力電纜損壞狀態監測系統，包含獨特的硬件和軟件設計。該系統由信號生成、反饋測量、報警觸發和響應用戶界面等功能模塊組成，首先討論了相關的理論分析，包括主要硬件和軟件組件的總體設計。此外，還設計并在實驗室測試了樣機，驗證了樣機在實際環境中的功能和效果。結果表明，該系統能夠自動識別電力電纜損壞，并從用戶界面自動觸發報警，誤差小于3%。

發表于：3/3/2020

提高48 V配電性能[電源技術][物聯網]

能夠構建其自己的機架及數據中心解決方案的公司開始轉而采用 48V 配電。這一策略將 12kW 機架的大電流 PDN 問題削減到了 250A，但為刀片服務器的功率轉換帶來了新的難題。

發表于：3/3/2020

提高極低壓差穩壓器輸出電流，實現均勻散熱的并聯設計[電源技術][工業自動化]

　　如何將3 A LT3033極低壓差穩壓器(VLDO)并聯產生3 A以上電流并改善散熱情況。利用LT3033的內置輸出電流監測功能可以簡化并聯電路的設計，實現均流。　　

發表于：3/2/2020

一種高頻電子封印標簽的實現[微波|射頻][信息安全]

設計實現了一種基于13.56 MHz射頻識別技術的電子封印。該電子封印使用國家商用密碼安全算法SM7，增加了其安全性和可靠性。射頻識別技術也使得該電子封印更易于被自動識別和管理。介紹了一種射頻電子封印的方案，對天線結構、芯片功能模塊、芯片工作流程和三重認證機制等作了重點說明。最后給出在HJEE110nm標準CMOS工藝下實現的一款電子封印，芯片核心部分面積僅0.5 mm2，功耗小于100 μA。芯片在卡片封裝測試結果符合ISO14443協議標準及ISO10373-6測試協議要求，在三種不同封印封裝下均能被加密讀卡器穩定讀寫。

發表于：3/2/2020

基于深淺特征融合的人臉識別[嵌入式技術][信息安全]

針對傳統的淺層特征所提取特征的判別性有限、深度特征需要大量帶標記樣本且訓練過程耗時長的問題，提出一種深度及淺層特征融合算法用于人臉識別。首先提取人臉的HOG特征并進行判別性降維；同時，提取人臉圖像的PCANet特征并降維；其次，將降維后的深淺特征進行融合，并進一步提取判別性特征；最后，采用SVM分類器進行分類并在AR和Yale B數據庫上對算法進行驗證。實驗結果證明，該算法能夠比單獨選用深度特征和淺層特征進行分類達到更高的識別率，且對特征維數具有更強的魯棒性。

發表于：3/2/2020

城市配電網綜合評價體系建設探究[通信與網絡][智能電網]

對配電網開展綜合評價有助于提高配電網的建設與運行水平。根據已有的研究成果，建立了面向配電網規劃、建設、運行、維護等全過程的綜合評價體系。首先，從5個方面分析綜合評價體系的基本框架，其次，從指標的分類、權重、評分標準等方面重點分析了評價指標，并給出了四級評價指標體系，同時，從系統的功能和架構設計方面對系統搭建進行探究，基于該評價系統下開展的評估可以充分體現電網的整體狀態，為配電網的規劃、建設和改進提供參考。

發表于：3/2/2020

為什么AIoT是持續技術創新的必備要素[人工智能][物聯網]

隨著許多技術已經在邊緣運行，我們開始看到人工智能（AI）和物聯網（IoT）的結合，即人工智能物聯網（AIoT）。AIoT是一個術語，指將AI應用于IoT，這是一種比較新的現象，代表著在硬件設備之間實現許多簡單的數字連接。隨著AI越來越靠近邊緣，并進入諸如傳感器、攝像頭和移動設備等各種設備，它可以使嵌入式設備更智能，并且在許多情況下，不再需要大量基于云端的計算。相反，分析可以直接在設備中進行，從而消除了處理過程中的所有延遲。

發表于：2/28/2020

基于FPGA加速的卷積神經網絡識別系統[可編程邏輯][其他]

針對卷積神經網絡(CNN)在通用CPU以及GPU平臺上推斷速度慢、功耗大的問題，采用FPGA平臺設計了并行化的卷積神經網絡推斷系統。通過運算資源重用、并行處理數據和流水線設計，并利用全連接層的稀疏性設計稀疏矩陣乘法器，大大提高運算速度，減少資源的使用。系統測試使用ORL人臉數據庫，實驗結果表明，在100 MHz工作頻率下，模型推斷性能分別是CPU的10.24倍，是GPU的3.08倍，是基準版本的1.56倍，而功率還不到2 W。最終在模型壓縮了4倍的情況下，系統識別準確率為95%。

發表于：2/28/2020

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