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設計應用

面向工控的協(xié)議解析方法應用研究

面向工控的協(xié)議解析方法應用研究[其他][其他]

根據(jù)工控環(huán)境特點，通過分析現(xiàn)有的協(xié)議解析方法，提出了兩種面向工控的協(xié)議解析方法，分別為針對網(wǎng)絡通信數(shù)據(jù)包的網(wǎng)絡報文序列解析法和基于對目標應用程序進行二進制分析的協(xié)議解析法，實現(xiàn)了對工控協(xié)議的語義級解析。最后進行了相關(guān)實驗，證明了方法的有效性。

發(fā)表于：2/20/2021 5:09:00 PM

基于TGAM的無線腦電監(jiān)測系統(tǒng)

基于TGAM的無線腦電監(jiān)測系統(tǒng)[其他][其他]

針對飛行人員日常模擬訓練時監(jiān)測裝置便攜式、無線化的特殊要求，設計并實現(xiàn)了一種基于腦波模塊TGAM的無線腦電監(jiān)測系統(tǒng)。采用Nordic 2.4G超低功耗無線平臺，實現(xiàn)了采集設備與監(jiān)測電腦之間的無線傳輸。系統(tǒng)具有低功耗、小型化、易使用的特點，可實時監(jiān)控飛行員模擬訓練期間的腦電圖并反饋專注度和冥想度指標。

發(fā)表于：2/20/2021 11:18:00 AM

二值VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速器優(yōu)化設計

二值VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速器優(yōu)化設計[模擬設計][其他]

基于FPGA的二值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速器研究大多是針對小尺度的圖像輸入，而實際應用主要以YOLO、VGG等大尺度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡作為骨干網(wǎng)絡。通過從網(wǎng)絡拓撲、流水線等層面對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡硬件進行優(yōu)化設計，從而解決邏輯資源以及性能瓶頸，實現(xiàn)輸入尺度更大、網(wǎng)絡層次更深的二值VGG神經(jīng)網(wǎng)絡加速器。采用CIFAR-10數(shù)據(jù)集對基于FPGA的VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速器優(yōu)化設計進行驗證，實驗結(jié)果表明系統(tǒng)實現(xiàn)了81%的識別準確率以及219.9 FPS的識別速度，驗證了優(yōu)化方法的有效性。

發(fā)表于：2/20/2021 11:10:00 AM

融合多特征TFIDF文本分析的汽車造型需求提取方法

融合多特征TFIDF文本分析的汽車造型需求提取方法[其他][其他]

針對汽車造型智能設計領(lǐng)域中如何有效提取用戶需求的問題，提出一種融合多特征TFIDF(詞頻-逆向文件頻率)文本分析的汽車造型需求提取方法。首先，通過基于互信息與邊界自由度獲取大量未登錄的專業(yè)詞匯，優(yōu)化和修正簡單分詞后的詞匯；然后針對經(jīng)典TFIDF算法的局限性，引入詞匯特征因素與情感特征因素，獲取用戶需求特征候選集；最后根據(jù)設定的閾值得到有效的用戶需求。實驗結(jié)果表明，融合多特征TFIDF文本分析算法在特征提取方面有一定優(yōu)勢，能有效提取文本中關(guān)于汽車造型的用戶需求。

發(fā)表于：2/8/2021 11:47:00 AM

一種基于鴿群優(yōu)化算法的入侵檢測技術(shù)

一種基于鴿群優(yōu)化算法的入侵檢測技術(shù)[其他][其他]

群體智能在解決非確定性多項式(NP)問題或搜索空間過大的問題時有著顯著優(yōu)勢。將鴿群優(yōu)化(Pigeon Inspired Optimization，PIO)算法應用于入侵檢測系統(tǒng)的特征選擇中。提出基于Sigmoid的PIO(SPIO)和基于Cosine余弦相似度的PIO(CPIO)算法對入侵檢測數(shù)據(jù)集KDDCUP99進行特征選擇，并用機器學習的方法進行實驗，建立模型并評估結(jié)果。

發(fā)表于：2/8/2021 11:31:00 AM

5G終端天線結(jié)構(gòu)設計綜述

5G終端天線結(jié)構(gòu)設計綜述[通信與網(wǎng)絡][5G]

主要介紹5G天線的現(xiàn)狀，展示了近十年來幾種主流的智能終端天線的設計方式，以MIMO天線、頻率可重置天線和縫隙天線為主，闡述了它們的工作模式、原理和相應優(yōu)缺點，并對天線設計中去耦合和帶寬拓展兩個重要技術(shù)做了詳細介紹，最后對未來5G天線的發(fā)展趨勢和可能改進進行了展望。

發(fā)表于：2/7/2021 1:33:00 PM

TSV可靠性綜述

TSV可靠性綜述[其他][其他]

對硅通孔(Through Silicon Via，TSV)技術(shù)的可靠性進行了綜述，主要分為三個方面：熱應力，工藝和壓阻效應。TSV熱應力可靠性問題體現(xiàn)在不同材料之間的熱膨脹系數(shù)差異較大，過大的熱應力可能導致界面分層和裂紋;TSV工藝可靠性體現(xiàn)在側(cè)壁的連續(xù)性以及填充銅的質(zhì)量;有源區(qū)中載流子的遷移率會受到TSV熱應力的影響。在TSV周圍規(guī)定一個保持區(qū)域(Keep-Out Zone，KOZ)。KOZ設置為載流子遷移率不超過5%的區(qū)域。當載流子遷移率超過5%，可能會導致電路的時序被破壞，使集成電路失效。

發(fā)表于：2/7/2021 1:23:00 PM

一種新型多雷達多目標粒子濾波檢測前跟蹤算法

一種新型多雷達多目標粒子濾波檢測前跟蹤算法[測試測量][通信網(wǎng)絡]

針對多雷達多目標檢測跟蹤中，當目標間距較近時，易出現(xiàn)的目標點跡偏移問題，提出了一種新型多雷達多目標粒子濾波檢測前跟蹤算法(NM-PF-TBD)。算法采用雙層粒子濾波結(jié)構(gòu)，在目標跟蹤層中對某一目標跟蹤時，首先基于上周期其他目標點跡，重新計算傳感器探測信息，其次，基于修正后的傳感器探測信息計算粒子權(quán)值，然后，基于粒子群中不同權(quán)重粒子的分布情況，刪除有害粒子，補充有益粒子，避免重采樣后的跟蹤粒子群中心偏移，從而保證目標點跡不發(fā)生偏移。仿真結(jié)果表明,與其他算法相比，本文所提算法能夠在遠距離觀測多個較近目標時，準確關(guān)聯(lián)目標點跡，提高目標精度。

發(fā)表于：1/27/2021 8:59:00 AM

使用最小二乘迭代相移方法測量透明元件

使用最小二乘迭代相移方法測量透明元件[測試測量][其他]

為了更精確地測量透明平板前后兩個面的面形相位發(fā)布，提出了一種基于最小二乘迭代的相移算法。通過一次最小二乘相移算法后，可以得到相應的透明平板面形圖，但是由于初始得到的相位值存在誤差，因此得到的面形圖精度并不會很高。因此需要通過得到的面形圖推導出準確的相位值，本算法通過最小二乘發(fā)多次迭代的方法，計算出較準確的初始相移值。對該方法進行仿真實驗后，可知此算法的測量精度較高且抗噪能力比較好，仿真得到面形圖的PV值與RMS值誤差值均小于0.006λ。在實際測量結(jié)果中，得到測量結(jié)果的PV值誤差小于0.09λ，RMS誤差小于0.02λ。測量到的面形與物體真實面形接近，測量精度較高。

發(fā)表于：1/26/2021 10:14:00 AM

基于雙目視覺的智能送餐機器人系統(tǒng)設計

基于雙目視覺的智能送餐機器人系統(tǒng)設計[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著中國社會老齡化問題的日益加劇，勞動力的短缺將會嚴重阻礙社會經(jīng)濟的發(fā)展。智能機器人慢慢地融入到人類的生產(chǎn)生活中，逐漸開始代替人類發(fā)揮出越來越大的作用。針對傳統(tǒng)的送餐機器人所存在的在送餐循跡過程中路徑偏差較大的問題，設計并實現(xiàn)了一款基于雙目視覺的智能送餐機器人系統(tǒng)。整個系統(tǒng)的硬件電路由圖像采集模塊、電源模塊、電機驅(qū)動模塊等組成。軟件上通過立體匹配算法來設計最優(yōu)路徑。通過實驗驗證，方案是切實可行的，可靠地實現(xiàn)了餐廳送餐的智能化，具有很好的應用和推廣價值。

發(fā)表于：1/26/2021 10:07:00 AM

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