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OFDM系統(tǒng)改進的訓(xùn)練序列結(jié)構(gòu)及時頻同步算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

提出了一種改進的基于Zadoff-Chu(ZC)序列的正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)系統(tǒng)時頻同步算法。該算法構(gòu)造了一個具有共軛重復(fù)關(guān)系結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練序列，首先利用時域訓(xùn)練序列前后的共軛特性完成定時同步，同時得到整數(shù)倍頻偏估計，使定時結(jié)果不受頻率同步性能影響，然后在獲取精確的定時同步之后利用訓(xùn)練序列的重復(fù)性完成小數(shù)頻偏估計。理論分析和仿真結(jié)果表明，在高斯信道和多徑信道下，改進算法的定時估計和頻偏估計均方誤差較低，同時擴大了整數(shù)和小數(shù)頻偏估計范圍，降低了系統(tǒng)計算復(fù)雜度。

發(fā)表于：6/14/2019

聽懂聲音——ADI公司的人工智能如何大幅延長設(shè)備的正常運行時間[測試測量][工業(yè)自動化]

ADI 公司團隊在過去 20 年里一直致力于理解人類是如何解讀聲音和振動的。我們的目標是建立一個系統(tǒng)，能夠?qū)W習(xí)來自設(shè)備的聲音和振動，破譯它們的含義，以檢測異常行為，并進行診斷。本文詳細介紹了 OtoSense 的體系結(jié)構(gòu)，它是一種設(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng)，支持我們所說的計算機聽覺，讓計算機能夠理解設(shè)備行為的主要指標：聲音和振動。

發(fā)表于：6/13/2019

土壤及標簽貼附方式對RFID標簽性能影響[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

超高頻射頻識別(Ultra High Frequency Radio Frequency Identification，UHF RFID)應(yīng)用于土壤樣品管理可大幅度提升管理信息化水平，然而土壤及標簽天線貼附方式都對超高頻RFID標簽天線性能有影響。采用電磁仿真軟件Ansoft HFSS對超高頻RFID標簽天線的性能進行仿真分析，并通過天線理論探究了標簽貼附方式、樣品瓶中土壤含量對于標簽天線性能的影響。結(jié)果表明，標簽天線垂直放置時會導(dǎo)致標簽天線方向圖發(fā)生較大改變；土壤會影響標簽天線輸入阻抗，改變標簽天線識別距離，并引起標簽天線失諧；同時發(fā)現(xiàn)土壤與標簽相對位置的不同對標簽天線性能的影響也有所不同。

發(fā)表于：6/13/2019

基于諧波分離的電流信號頻率檢測裝置設(shè)計[測試測量][工業(yè)自動化]

電流、電壓頻率檢測在并網(wǎng)控制過程中起著重要作用，大的檢測誤差會引起鎖相、諧波補償、無功補償?shù)瓤刂扑惴ǖ氖　；诖?，以諧波分離為例，推導(dǎo)出多通道二階廣義積分器（Second-Order Generalized Integrator，SOGI）并聯(lián)運行情況下幅值衰減隨頻率檢測誤差的變化情況,詳細介紹了頻率檢測誤差給各次諧波分離帶來的影響。設(shè)計了一種中低頻高精度的電流信號頻率檢測裝置，硬件包括控制器外圍電路、采樣電路、傳感器電路、電壓跟隨器電路、電壓偏置電路等，軟件包括采樣程序、頻率檢測程序、誤差矯正等。仿真結(jié)果驗證了頻率誤差理論分析的正確性，電流頻率檢測實驗結(jié)果驗證了該設(shè)計方案的可行性以及該裝置的高精度特性。

發(fā)表于：6/13/2019

技術(shù)文章—智能工廠用智能無線方案發(fā)現(xiàn)漏水[其他][汽車電子]

汽車業(yè)往往引領(lǐng)制造業(yè)技術(shù)，因為汽車制造的規(guī)模和競爭力體現(xiàn)了通過自動化提高產(chǎn)量、質(zhì)量和持續(xù)性而優(yōu)化生產(chǎn)。

發(fā)表于：6/13/2019

基于AIS的雷達高精度誤差校準方法[測試測量][航空航天]

利用AIS進行雷達標校在軍事領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用。但在標校過程中發(fā)現(xiàn)，校后雷達精度很多時候沒有得到顯著提高。從誤差序列處理層面上對影響校后雷達精度的原因進行分析，提出一種基于AIS的雷達高精度誤差校準方法。新方法首次提出在傳統(tǒng)的校準流程中加入誤差分布分析這一環(huán)節(jié)，并對關(guān)聯(lián)、對準后的誤差序列進行兩次異常值篩選。通過實測數(shù)據(jù)證明，所提出的方法能夠得到較準確的系統(tǒng)誤差估計值，對雷達的系統(tǒng)誤差進行了有效的校準。

發(fā)表于：6/12/2019

基于FPGA的多通道同步實時高速數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計[可編程邏輯][汽車電子]

為了滿足精密設(shè)備監(jiān)測過程中對數(shù)據(jù)采集的精確性、實時性和同步性的嚴格要求，設(shè)計了一種基于FPGA的多通道實時同步高速數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。本系統(tǒng)采用Xilinx公司的Spartan6系列的FPGA作為核心控制器件，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集控制、數(shù)據(jù)緩存、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)傳輸和同步時鐘控制等功能。經(jīng)測試驗證，該方案具有精度高、速率快、可靠性好、實時性強、成本低等特點。

發(fā)表于：6/12/2019

充電樁高性價比測試方案[電源技術(shù)][汽車電子]

更高的續(xù)航里程，更短的充電時間是新能源汽車不斷追求的目標，這就使得直流充電樁的功率也不斷增大。直流充電樁由多個電源模組并聯(lián)實現(xiàn)大功率充電，在實際量產(chǎn)時由于其高電壓，高電流，大功率特性，它的測試一直是個難題。

發(fā)表于：6/12/2019

一種基于邏輯頁平均更新頻率的NAND閃存垃圾回收算法[模擬設(shè)計][其他]

針對NAND閃存的特點，提出一種基于邏輯頁平均更新頻率的NAND閃存垃圾回收算法。該算法采用無效頁年齡和作為回收塊選擇策略。同時，在FaGC和GCbAH算法基礎(chǔ)之上，重新定義數(shù)據(jù)熱度計算公式，采用邏輯頁平均更新頻率取代固定閾值作為冷熱數(shù)據(jù)的判定依據(jù)，實現(xiàn)了更準確的冷熱數(shù)據(jù)判定和分離。實驗結(jié)果表明，相較于GR、CB、CAT、FaGC和GCbAH算法，該算法在垃圾回收代價和磨損均衡方面均取得了更好的效果。

發(fā)表于：6/11/2019

基于單片MO-CDCTA的高集成低功耗高階有源低通濾波器的設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

針對高階濾波器體積大和功耗高的問題,提出了一種基于多輸出電流差分級聯(lián)跨導(dǎo)放大器的電流模式n階低通濾波電路。該電路不含任何電阻，僅使用1個新的多輸出電流差分級聯(lián)跨導(dǎo)放大器和若干接地電容，能實現(xiàn)任意階低通濾波器功能。使用CADENCE進行設(shè)計和調(diào)試，電路芯片面積僅0.04 mm2，仿真功耗僅4.18 mW，最大3 dB截止頻率500 MHz。三階巴特沃斯低通濾波器仿真與瞬態(tài)響應(yīng)實驗證明了理論的正確性。

發(fā)表于：6/11/2019

一種基于LTCC技術(shù)的新型Marchand巴倫濾波器[模擬設(shè)計][其他]

設(shè)計了基于Marchand巴倫結(jié)構(gòu)的小型化分布參數(shù)式巴倫濾波器。該巴倫濾波器基于低溫共燒陶瓷(LTCC)技術(shù)，充分利用該技術(shù)的多層優(yōu)勢，通過LTCC多層布線的實現(xiàn)方式縮小巴倫濾波器的體積。該巴倫濾波器的結(jié)構(gòu)采用了螺旋線寬邊耦合帶狀線結(jié)構(gòu)(SBCS)，同時采用獨特的螺旋交叉堆疊結(jié)構(gòu)，有效減少了巴倫濾波器的體積。設(shè)計的巴倫濾波器采用相對介電常數(shù)為9.8的介質(zhì)材料，其尺寸僅為2.0 mm×1.25 mm×0.95 mm，在1.805 GHz~2.17 GHz范圍內(nèi)回波損耗小于-12 dB，幅度不平衡度小于±1.2 dB，相位不平衡度小于±10°，完全能夠滿足當今通信設(shè)備小型化的需求。

發(fā)表于：6/10/2019

基于IBIS模型的FPGA信號完整性仿真驗證方法[可編程邏輯][其他]

討論了SRAM型FPGA信號完整性驗證的必要性，提出了一種基于IBIS模型和HyperLynx軟件的針對SRAM型FPGA器件信號完整性仿真驗證方法，并以Stratix-2和Virtex-4兩種類型的FPGA為例進行了實際仿真驗證，分析了信號的有效數(shù)據(jù)寬度、電平幅值和傳輸速率等仿真驗證結(jié)果，比較了這兩種器件的信號完整性優(yōu)劣，通過該仿真實例也驗證了這種FPGA信號完整性仿真驗證技術(shù)的可行性。隨后對模型參數(shù)進行了仿真對比，得出造成器件信號完整性差異的內(nèi)在機理，從而在設(shè)計上指導(dǎo)優(yōu)化器件信號完整性性能。

發(fā)表于：6/10/2019

一種超低功耗的RISC-V處理器流水線結(jié)構(gòu)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

隨著通信、芯片技術(shù)的高速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)將會是未來新一代信息技術(shù)的重要組成部分，也是促進生活智能化過程的強大動力。在IoT的終端設(shè)備應(yīng)用中，超低功耗的微控制器扮演著不可或缺的角色?；诔凸那度胧綉?yīng)用的設(shè)計目標，提出了一種基于RISC-V指令集架構(gòu)的處理器流水線結(jié)構(gòu)，考慮到功耗和性能的折中要求，采用了以兩級按序流水線為主體，輔以其他組件流水線長度可變的流水線結(jié)構(gòu)。并在VCS環(huán)境下驗證了微控制器的邏輯功能，同時通過SMIC180工藝庫在DC環(huán)境下完成了綜合仿真，得到了微控制器的面積占比報告。最后通過運行跑分程序測試，并與ARM Cortex-M微控制器比較，比較結(jié)果表明本作品同樣可應(yīng)用于IoT的低功耗場景。

發(fā)表于：6/9/2019

基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)中心KPI預(yù)測[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

時間序列預(yù)測是數(shù)據(jù)中心關(guān)鍵性能指標異常檢測的重要環(huán)節(jié)。針對時間序列，利用小波基函數(shù)作為隱含層節(jié)點傳遞函數(shù)來構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測；同時選取動量梯度下降法提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率；再根據(jù)粒子群算法訓(xùn)練得到最優(yōu)解作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始值；最后使用MATLAB進行仿真，以較高準確性對關(guān)鍵性能指標時間序列進行了預(yù)測。

發(fā)表于：6/9/2019

基于主題提取模型的交通違法行為文本數(shù)據(jù)的挖掘[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

長期以來，各類交通事故嚴重影響了人們生命財產(chǎn)安全和社會經(jīng)濟發(fā)展。交通事故分析是對交通事故資料進行調(diào)查研究，發(fā)現(xiàn)事故動向和各種影響因素對事故總體的作用和相互關(guān)系，以便定量地認識事故現(xiàn)象的本質(zhì)和內(nèi)在規(guī)律。通過對交通事故中記錄駕駛員違法行為的文本數(shù)據(jù)進行分析，提出了一種文本主題提取模型和技術(shù)，來挖掘交通事故中駕駛員風(fēng)險駕駛因素，解決以往交通事故統(tǒng)計中交通違法行為難以挖掘的問題，計算出影響交通事故的最大支配因素。最后以北京地區(qū)一般程序處理的交通事故為例，結(jié)合北京市交通管理專家經(jīng)驗，驗證該模型可應(yīng)用于交通事故中違法行為的主題提取，結(jié)論與長期治理經(jīng)驗相吻合。

發(fā)表于：6/6/2019