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dPMR接收機(jī)定時(shí)估計(jì)算法及FPGA實(shí)現(xiàn)[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

符號定時(shí)同步的準(zhǔn)確度對數(shù)字通信系統(tǒng)解調(diào)性能有極大影響，dPMR通信系統(tǒng)要求接收機(jī)的符號同步具有快速捕獲和良好跟蹤性能的特點(diǎn)。針對該要求，提出一種定時(shí)估計(jì)算法。該算法結(jié)合前導(dǎo)碼定時(shí)算法和數(shù)字平方濾波算法的優(yōu)點(diǎn)，首先捕捉突發(fā)信息的前導(dǎo)碼，使用前導(dǎo)碼定時(shí)算法實(shí)現(xiàn)高精度快速定時(shí)估計(jì)，之后以384個(gè)符號為間隔，使用數(shù)字平方濾波算法實(shí)現(xiàn)定時(shí)估計(jì)的跟蹤校正。同時(shí)提出一種結(jié)構(gòu)簡單的FPGA實(shí)現(xiàn)方案，相對于經(jīng)典的同步波形匹配濾波定時(shí)算法，不僅提升了接收機(jī)的解調(diào)性能且節(jié)約了硬件資源。

發(fā)表于：5/9/2019

高速接口JESD204B的靈敏放大器設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

采用UMC 28 nm CMOS工藝，在低電源電壓下設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種高速、低失調(diào)的靈敏放大器。在傳統(tǒng)差分放大器、AB類鎖存器等電路的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種新型結(jié)構(gòu)的靈敏放大器。利用Cadence軟件進(jìn)行電路設(shè)計(jì)和功能仿真。仿真結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的電路在1.05 V的低電源電壓、5/10 GHz時(shí)鐘下，其失調(diào)電壓分別為0.2 mV/0.8 mV，傳輸延遲分別為50 ps/42 ps，功耗分別為0.37 mW/0.44 mW。因此，所設(shè)計(jì)的靈敏放大器適用于高速接口JESD204B模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊。

發(fā)表于：5/8/2019

移動(dòng)圖形處理器的紋理Cache設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

為了提高移動(dòng)圖形處理器中統(tǒng)一架構(gòu)染色器的效率，減少其與片外存儲(chǔ)器間的訪問次數(shù)，提出了一種4端口紋理高速緩存結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)采用基于Mipamp算法的紋理映射和基于細(xì)化層次（Level of Detail，LOD）選擇不同單端口Cache的存儲(chǔ)方式，提高了紋理Cache的命中率。此外為了提高數(shù)據(jù)吞吐率，采用4端口并行讀取紋素。設(shè)計(jì)了FIFO緩沖區(qū)預(yù)取數(shù)據(jù)，降低訪存延遲。利用SV搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對紋理圖像進(jìn)行測試，結(jié)果表明紋理Cache的平均命中率為92.5%，數(shù)據(jù)吞吐率接近單端口Cache的4倍。

發(fā)表于：5/8/2019

時(shí)鐘模塊自動(dòng)修調(diào)電路設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

由于實(shí)際生產(chǎn)過程中的工藝偏差，時(shí)鐘模塊輸出的實(shí)際頻率和設(shè)計(jì)頻率相差比較大，因此在測試階段，需要對輸出頻率不在目標(biāo)范圍內(nèi)的時(shí)鐘模塊進(jìn)行修調(diào)?；诙址ㄏ鄬Ρ闅v法具有快速收斂的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)自動(dòng)修調(diào)電路并分析了異步脈沖同步帶來的修調(diào)誤差。自動(dòng)修調(diào)電路通過ATE(Automatic Test Equipment)提供的慢速脈沖對時(shí)鐘模塊輸出的時(shí)鐘計(jì)數(shù)，用二分法自動(dòng)改變trim值，從而達(dá)到快速修調(diào)的目的，節(jié)省了測試時(shí)間。

發(fā)表于：5/7/2019

K近鄰及其集成模型的股票價(jià)格預(yù)測[嵌入式技術(shù)][其他]

為了驗(yàn)證股票的價(jià)格運(yùn)動(dòng)與過去應(yīng)該是相似的這一假設(shè)，運(yùn)用K近鄰算法，將價(jià)格運(yùn)動(dòng)簡單劃分為漲跌兩類進(jìn)行預(yù)測，進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證。使用滑窗方法比較現(xiàn)在的價(jià)格運(yùn)動(dòng)與何時(shí)的歷史價(jià)格更為相似，將多個(gè)K近鄰模型組合成集成模型，實(shí)現(xiàn)模型的泛化和策略收益的調(diào)整。使用中證500指數(shù)的歷史價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測實(shí)證，2017年～2018年9月的預(yù)測結(jié)果顯示單個(gè)K近鄰模型策略獲得76.72%的收益，現(xiàn)在的價(jià)格運(yùn)動(dòng)與遙遠(yuǎn)的過去更為相似，集成模型能更好地控制風(fēng)險(xiǎn)。該模型利用K近鄰模型的含義驗(yàn)證了股票價(jià)格運(yùn)動(dòng)具有相似性，可以作為證券交易的擇時(shí)策略。

發(fā)表于：5/7/2019

兼顧可用性和可靠性的可視密碼最佳方案[嵌入式技術(shù)][信息安全]

自1994年Naor和Shamir提出可視密碼被提出以來，可視密碼的像素?cái)U(kuò)展和圖像對比度差一直是需要解決的問題。在m點(diǎn)加密的基礎(chǔ)上，在兼顧可用性和可靠性的前提下，提出了實(shí)現(xiàn)可視密碼的最佳方案，一方面能夠使分存圖像像素不產(chǎn)生擴(kuò)展，即分存圖像與加密圖像一樣大；另一方面，通過重構(gòu)使恢復(fù)后的圖像達(dá)到最好的對比度。

發(fā)表于：5/6/2019

基于深度集成學(xué)習(xí)的人臉智能反饋認(rèn)知方法[嵌入式技術(shù)][其他]

人臉識(shí)別技術(shù)是深度學(xué)習(xí)的重要研究領(lǐng)域。為了克服傳統(tǒng)開環(huán)人臉認(rèn)知模式以及深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的缺陷，模仿人類實(shí)時(shí)評測認(rèn)知結(jié)果自尋優(yōu)調(diào)節(jié)特征空間和分類認(rèn)知準(zhǔn)則的認(rèn)知模式，借鑒閉環(huán)控制理論思想，探索了一種基于深度集成學(xué)習(xí)的人臉智能反饋認(rèn)知方法。首先，基于DEEPID網(wǎng)絡(luò)建立人臉圖像由全局到局部具有確定映射關(guān)系的非結(jié)構(gòu)化特征空間；其次，基于特征可分性評測和變精度粗糙集理論，從信息論角度建立非結(jié)構(gòu)化動(dòng)態(tài)特征表征的人臉認(rèn)知決策信息系統(tǒng)模型，以約減非結(jié)構(gòu)化特征空間；再次，采用集成隨機(jī)權(quán)向量函數(shù)連接網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建簡約非結(jié)構(gòu)化特征空間的分類認(rèn)知準(zhǔn)則；最后，構(gòu)建人臉認(rèn)知結(jié)果熵測度指標(biāo)，為人臉特征空間和分類認(rèn)知準(zhǔn)則的自尋優(yōu)調(diào)節(jié)機(jī)制提供量化依據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，較已有方法，該方法有效地提高了人臉圖像的識(shí)別率。

發(fā)表于：5/6/2019

深度學(xué)習(xí)在無線電信號調(diào)制識(shí)別中的應(yīng)用綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

無線電信號的調(diào)制識(shí)別在無線電監(jiān)測及頻譜管理中有著至關(guān)重要的作用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)由于具有強(qiáng)大的表征學(xué)習(xí)能力，可以自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中提取出各種復(fù)雜的特征，因此，探索基于深度學(xué)習(xí)的無線電信號調(diào)制識(shí)別是目前無線電監(jiān)測領(lǐng)域主要的發(fā)展趨勢之一。介紹了深度學(xué)習(xí)在無線電信號調(diào)制識(shí)別中的一些應(yīng)用成果及存在的問題。結(jié)合工作的實(shí)際需求，對深度學(xué)習(xí)在無線電信號調(diào)制識(shí)別中提出了一些展望，如進(jìn)一步提高識(shí)別范圍和在低信噪比下的識(shí)別率；尋求新型深度學(xué)習(xí)調(diào)制識(shí)別混合架構(gòu)。

發(fā)表于：5/6/2019

檢查需要預(yù)防的大，中，小三類汽車潛在缺陷[模擬設(shè)計(jì)][汽車電子]

如今，現(xiàn)代汽車使用的數(shù)字代碼超過 10 萬行1，預(yù)計(jì)到2025 年，這一數(shù)字將增長 6 倍，并且在 10 到 12 年內(nèi)，車載電子設(shè)備預(yù)計(jì)將占據(jù)電動(dòng)汽車和自動(dòng)駕駛汽車一半的價(jià)值?？紤]到目前 30% 以上的現(xiàn)場故障都是由汽車的電子設(shè)備引起的，這些數(shù)字引人深思。

發(fā)表于：5/6/2019

數(shù)控電源整流二極管換流振蕩分析與抑制[電源技術(shù)][其他]

分析了采用全波整流方式的移相全橋零電壓（ZVS）開關(guān)DCDC電源變換器在副邊換流過程前后，其整流二極管上流過的反向恢復(fù)電流引起電路寄生電感電容間諧振的過程與機(jī)理，建立其等效簡化電路與振蕩幅值數(shù)學(xué)模型；再運(yùn)用上述模型分析了電路寄生電感電容參數(shù)對振蕩的影響；最后討論了兩種振蕩抑制措施，著重分析了副邊RCD吸收電路的抑制方案；給出了RCD吸收電路參數(shù)計(jì)算方法并在Saber與搭建的500 W的移相全橋樣機(jī)上進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)，證明了合理設(shè)計(jì)的RCD吸收電路能夠有效抑制振蕩。

發(fā)表于：4/26/2019

防火節(jié)能型手機(jī)充電器[電源技術(shù)][其他]

使用手機(jī)充電器充電后常常忘記拔充電器，或是充電器接入電源時(shí)產(chǎn)生的很大的浪涌電流，均會(huì)加速高壓電子元件的老化，容易發(fā)生故障引發(fā)火災(zāi)。充電器長期處于待機(jī)工作狀態(tài)時(shí)消耗100~800 mW電量。為此提出防火節(jié)能型手機(jī)充電器，這種充電器將待機(jī)功耗降低至13 mW，因此無需拔出充電器從而滿足用戶的使用習(xí)慣。而且該充電器可以吸收浪涌電流，同時(shí)還具有定時(shí)充電、過流及短路保護(hù)等功能，從而防止火災(zāi)的發(fā)生。

發(fā)表于：4/25/2019

基于半控整流電路的無線電能傳輸技術(shù)的研究[電源技術(shù)][其他]

提出了一種無線電能傳輸最大效率恒壓輸出技術(shù)，該技術(shù)采用半控整流電路替代接收回路常用的二極管整流電路，并利用Boost電路調(diào)節(jié)輸出電壓。通過同時(shí)在線調(diào)節(jié)半控整流電路和Boost電路的占空比，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)在負(fù)載和耦合線圈間互感變化時(shí)保持最大效率下的恒壓輸出。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提技術(shù)的可行性和理論分析的正確性。

發(fā)表于：4/25/2019

如何讓計(jì)算機(jī)工作環(huán)境更便捷？幾行簡單的命令即可[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

作為長期從事數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作的人，作者很喜歡便捷的工作環(huán)境，并為此探索出來一些小技巧。通過這些技巧，可以將日常一些重復(fù)性或者枯燥的簡單工作變得「自動(dòng)化」，使計(jì)算機(jī)的工作環(huán)境更加友好。

發(fā)表于：4/24/2019

OpenAI新研究補(bǔ)齊Transformer短板，將可預(yù)測序列長度提高30倍[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

Transformer是一種強(qiáng)大的序列模型，但是它所需的時(shí)間和內(nèi)存會(huì)隨著序列長度出現(xiàn)二階增長。近日，OpenAI研究人員開發(fā)出了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Sparse Transformer，該網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測長序列方面創(chuàng)造了新紀(jì)錄——無論預(yù)測的是文本、圖像還是聲音。

發(fā)表于：4/24/2019

贈(zèng)V100算力卡 | 百度首次公開PaddlePaddle全景圖，11項(xiàng)模塊新發(fā)布[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

4 月 23 日，首屆 WAVE SUMMIT 2019 深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會(huì)在北京舉辦，現(xiàn)場超千位開發(fā)者與來自百度、英特爾、清華大學(xué)等的科學(xué)家，就框架與深度學(xué)習(xí)展開了詳細(xì)的討論。

發(fā)表于：4/24/2019