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基于CPCI總線和LVDS的高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的設(shè)計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

為了實時準(zhǔn)確地接收處理大容量的高速數(shù)據(jù)，在深入研究CPCI總線的基礎(chǔ)上，提出了一種基于CPCI總線和LVDS的高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的實現(xiàn)方法。以PCI9054為橋接器件，F(xiàn)PGA為微控制器，設(shè)計了將PCI Target單周期模式讀寫指令和DMA突發(fā)模式傳輸數(shù)據(jù)相結(jié)合的傳輸模式，在保證數(shù)據(jù)可靠傳輸?shù)耐瑫r，提高了數(shù)據(jù)的傳輸速度。經(jīng)實踐測試，該設(shè)計工作穩(wěn)定，傳輸準(zhǔn)確，成功地完成了預(yù)期傳輸任務(wù)。

發(fā)表于：4/16/2019

基于XGBoost的硬件木馬檢測方法[模擬設(shè)計][信息安全]

在環(huán)形振蕩器網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)上，提出一種基于XGBoost的硬件木馬檢測方法，并利用交叉驗證方法進行模型優(yōu)化。該方法能夠利用訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)建XGBoost分類模型，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)模式對數(shù)據(jù)進行分類，從而實現(xiàn)將原始電路與木馬電路分離的目的。以RS232-T100、RS232-T800為木馬電路，進行FPGA實驗，實驗結(jié)果表明：對RO在0.1 ms積分時間下的木馬數(shù)據(jù)，檢測率達到100%、99.20%，驗證了本方法的有效性。此外，在與傳統(tǒng)方法和其他機器學(xué)習(xí)方法比較時，基于XGBoost的檢測方法表現(xiàn)出了更高的檢測率，能對多維度向量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)作特征重要性分析，而非降維，能最大限度地保留木馬檢測所需的關(guān)鍵特征。

發(fā)表于：4/16/2019

區(qū)塊鏈下電力數(shù)據(jù)的統(tǒng)一監(jiān)管與共享交易模型*[電源技術(shù)][其他]

傳統(tǒng)模式下能源數(shù)據(jù)正面臨著易篡改、復(fù)制和泄密等安全風(fēng)險，難以實現(xiàn)可信可靠的數(shù)據(jù)監(jiān)管和共享。因此，以私有鏈、聯(lián)盟鏈和公有鏈三種類型區(qū)塊鏈搭建能源數(shù)據(jù)監(jiān)管和交易邏輯架構(gòu)，著重分析了區(qū)塊鏈支撐數(shù)據(jù)的分布式存儲、防篡改、可溯源監(jiān)管和交易機制。并且以不同發(fā)電廠的數(shù)據(jù)類型為例，結(jié)合發(fā)電集團大數(shù)據(jù)分析結(jié)果模型，提出基于區(qū)塊鏈的電力數(shù)據(jù)統(tǒng)一監(jiān)管與共享交易模型，設(shè)計基于摘要目錄樹集中式檢索的電力數(shù)據(jù)共享交易第三方平臺，形成了區(qū)塊鏈下以“弱化第三方數(shù)據(jù)集中托管中心，強化點對點交易”為特點的數(shù)據(jù)共享交易機制。

發(fā)表于：4/16/2019

【技術(shù)分享】開關(guān)量/模擬量/脈沖量，學(xué)習(xí)PLC必須掌握的知識[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

　　PLC中無非就是三大量：開關(guān)量、模擬量、脈沖量。只在搞清楚三者之間的關(guān)系，你就能熟練的掌握PLC了。

發(fā)表于：4/15/2019

ITECH直流電源在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用[電源技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

智能巡檢機器人和智能分揀機器人在產(chǎn)線物流中已經(jīng)逐步代替人工完成較為重復(fù)繁重的工作，機器人工作電路較為復(fù)雜，包含機械驅(qū)動電路，傳感器電路，通訊電路，電源電路等，而各個電路中又包含了大量的IC芯片以做到邏輯控制和數(shù)據(jù)分析等功能，這些芯片的性能好壞直接決定了機器人工作的效率和可靠性，很多IC芯片往往都有電源引腳作為電平控制輸入或者使能信號，輸入電壓或者功率根據(jù)元器件的情況有高有低，對于大部分的IC芯片尤其是應(yīng)用到傳感器電路和邏輯控制運算的IC芯片來說，工作環(huán)境的要求是十分的嚴(yán)苛的，而對于為IC芯片提供這些信號的電源來說，高速度，高精度往往是必不可少的因素。

發(fā)表于：4/15/2019

一種新的FIR濾波器系數(shù)量化方法[模擬設(shè)計][其他]

FIR濾波器系數(shù)的量化方法不僅影響到濾波器性能，還直接影響到整個電路系統(tǒng)的性能。分析了傳統(tǒng)濾波器系數(shù)量化方法對濾波器性能的影響，提出了基于濾波器增益的系數(shù)量化方法，給出了MATLAB及FPGA實現(xiàn)后的ModelSim仿真測試數(shù)據(jù)，結(jié)果表明這種方法最多可將濾波輸出幅度提高近一倍，信噪比提高近6 dB。

發(fā)表于：4/15/2019

一種雙陷波超寬帶微帶天線[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計了一種結(jié)構(gòu)簡單且具有良好工作性能的雙陷波超寬帶微帶天線。通過采用缺陷地和阻抗變換結(jié)構(gòu)設(shè)計了具有超寬帶工作特點的五邊形微帶天線結(jié)構(gòu)，滿足VSWR≤2的頻帶覆蓋3.1 GHz~10.6 GHz；分別在輻射貼片和饋線上嵌入矩形窄縫和U形窄縫結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)WLAN頻段(5.15 GHz~5.85 GHz)和X波段通信下行頻段(7.25 GHz~7.75 GHz)陷波工作性能，其他工作頻段內(nèi)具有良好的輻射特性。實測結(jié)果和仿真數(shù)據(jù)吻合較好，驗證了設(shè)計的正確性。

發(fā)表于：4/15/2019

GaAs基雙相壓控衰減器MMIC設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

基于0.25 μm砷化鎵贗配高電子遷移率晶體管工藝，設(shè)計一款工作在13～16 GHz的雙相壓控衰減器。電路采用平衡式結(jié)構(gòu)，以獲得小的輸入、輸出回波損耗；衰減器部分采用T型衰減結(jié)構(gòu)和π型衰減結(jié)構(gòu)級聯(lián)的方式；并聯(lián)支路采用多柵開關(guān)管串聯(lián)的形式，減小寄生，提高線性度。仿真結(jié)果表明，所設(shè)計的壓控衰減器在工作頻帶（13～16 GHz）內(nèi)，輸入、輸出回波損耗小于-14 dB,插入損耗為-12.5 dB,衰減范圍達到20 dB以上，輸入1 dB壓縮點大于30 dBm，芯片尺寸為1.8 mm×1.2 mm。

發(fā)表于：4/13/2019

基于流水線技術(shù)的全數(shù)字鎖相環(huán)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][其他]

為了提高全數(shù)字鎖相環(huán)的系統(tǒng)運行速度、降低系統(tǒng)功耗，同時提高鎖相系統(tǒng)的動態(tài)性能與穩(wěn)態(tài)性能，提出一種基于流水線技術(shù)的全數(shù)字鎖相環(huán)。采用電子設(shè)計自動化技術(shù)完成了該系統(tǒng)的設(shè)計，并對所設(shè)計的電路進行了計算機仿真與分析。仿真結(jié)果證明，該鎖相環(huán)中數(shù)字濾波器的參數(shù)能夠根據(jù)相位誤差的大小進行動態(tài)調(diào)節(jié)，既可加快鎖相速度，又能增強系統(tǒng)的穩(wěn)定性。利用流水線技術(shù)優(yōu)化的整體電路能夠減小系統(tǒng)延遲，降低系統(tǒng)總功耗。該鎖相環(huán)可作為功能模塊嵌入到片上系統(tǒng)，具有十分廣泛的用途。

發(fā)表于：4/13/2019

【半導(dǎo)體裝備供應(yīng)商巡禮】東電電子：日本半導(dǎo)體設(shè)備國產(chǎn)化的見證者[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

以技術(shù)貿(mào)易公司起家的東電電子，最初承擔(dān)為NEC、東芝、日立等日本半導(dǎo)體企業(yè)引進美國先進技術(shù)的任務(wù)。在伴隨著日本半導(dǎo)體企業(yè)的發(fā)展過程中，東電電子創(chuàng)始人感覺到了日本半導(dǎo)體時代的來臨。

發(fā)表于：4/12/2019

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)視頻圖像檢測[模擬設(shè)計][其他]

隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，融合計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的火災(zāi)圖像處理技術(shù)得到了廣泛的研究和應(yīng)用。針對傳統(tǒng)圖像處理方法預(yù)處理過程復(fù)雜且誤報率高等問題，提出一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行火災(zāi)檢測的方法，其減少了復(fù)雜的預(yù)處理環(huán)節(jié)，將整個火災(zāi)識別過程整合成一個單深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，便于訓(xùn)練與優(yōu)化。針對識別過程中類似火災(zāi)場景對火災(zāi)檢測產(chǎn)生干擾的問題，利用火災(zāi)的運動特性，創(chuàng)新性地提出利用火災(zāi)視頻前后幀火災(zāi)坐標(biāo)位置變化來排除燈光等類似火災(zāi)場景對檢測的干擾。對比了眾多深度學(xué)習(xí)開源框架后，選擇Caffe框架進行訓(xùn)練及測試，實驗結(jié)果表明，該方法實現(xiàn)了對火災(zāi)圖像的識別和定位，適應(yīng)于不同的火災(zāi)場景，具有很好的泛化能力和抗干擾能力。

發(fā)表于：4/12/2019

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進UKF的組合導(dǎo)航算法[模擬設(shè)計][航空航天]

針對在進近著陸的過程中，儀表著陸系統(tǒng)（ILS）易受到外界環(huán)境及空域的干擾，導(dǎo)致導(dǎo)航精度降低的問題，提出一種利用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）與GBAS著陸系統(tǒng)（GLS）進行改進的組合導(dǎo)航算法，將組合導(dǎo)航系統(tǒng)輸出位置信息之間的差值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進的無跡卡爾曼濾波器（UKF）的量測值，通過最優(yōu)加權(quán)的方法得到系統(tǒng)的全局最優(yōu)估計值。相比于傳統(tǒng)的聯(lián)邦濾波算法，該算法能有效降低測量噪聲，減小飛機進近著陸時的誤差，提高導(dǎo)航精度。

發(fā)表于：4/12/2019

內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)預(yù)取技術(shù)綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（Content Delivery Network，CDN）已成為近年來研究熱點領(lǐng)域之一，為減少用戶訪問時延從而提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量，相關(guān)研究在CDN緩存技術(shù)的基礎(chǔ)上引入內(nèi)容預(yù)取技術(shù)來克服緩存技術(shù)的滯后性并提高CDN中資源利用率。按照預(yù)取時研究的對象不同，根據(jù)CDN預(yù)取技術(shù)的分類，概括并比較了不同分類的優(yōu)勢與不足，并對各種評價標(biāo)準(zhǔn)進行了詳細(xì)分析，最后指出了融合新型網(wǎng)絡(luò)與技術(shù)的CDN預(yù)取的研究方向。

發(fā)表于：4/11/2019

一種基于憶阻特性的監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及電路設(shè)計[可編程邏輯][其他]

針對如何將憶阻器融入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法并進行硬件實現(xiàn)的問題，提出了一種在現(xiàn)場可編程邏輯門陣列（FPGA）平臺上實現(xiàn)的基于憶阻特性的監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。該設(shè)計以憶阻器模塊作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值存儲模塊，構(gòu)建誤差反饋機制的監(jiān)督學(xué)習(xí)。將該憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路應(yīng)用于圖像分類問題，并進行了資源占用和處理速度的優(yōu)化。實驗結(jié)果表明其分類結(jié)果良好，在Cyclone II：EP2C70F896I8平臺上，整體網(wǎng)絡(luò)算法占用11 773個邏輯單元（LEs），訓(xùn)練耗時0.33 ms，圖像的測試耗時10 μs。這一工作對憶阻器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合提出了一個有益的參考。

發(fā)表于：4/11/2019

Trinamic提供世界上最小的PANdrive?智能電機解決方案，實現(xiàn)精確運動[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

Trinamic提供世界上最小的PANdrive?智能電機解決方案，實現(xiàn)精確運動

發(fā)表于：4/10/2019