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ITECH直流電源在人工智能領域的應用[電源技術][物聯(lián)網]

智能巡檢機器人和智能分揀機器人在產線物流中已經逐步代替人工完成較為重復繁重的工作，機器人工作電路較為復雜，包含機械驅動電路，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元器件的情況有高有低，對于大部分的IC芯片尤其是應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，結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[模擬設計][通信網絡]

設計了一種結構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構設計了具有超寬帶工作特點的五邊形微帶天線結構，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形窄縫結構，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，其他工作頻段內具有良好的輻射特性。實測結果和仿真數(shù)據吻合較好，驗證了設計的正確性。

發(fā)表于：4/15/2019

GaAs基雙相壓控衰減器MMIC設計[模擬設計][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。電路采用平衡式結構，以獲得小的輸入、輸出回波損耗；衰減器部分采用T型衰減結構和π型衰減結構級聯(lián)的方式；并聯(lián)支路采用多柵開關管串聯(lián)的形式，減小寄生，提高線性度。仿真結果表明，所設計的壓控衰減器在工作頻帶（13～16 GHz）內，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

基于流水線技術的全數(shù)字鎖相環(huán)設計[嵌入式技術][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的全數(shù)字鎖相環(huán)。采用電子設計自動化技術完成了該系統(tǒng)的設計，并對所設計的電路進行了計算機仿真與分析。仿真結果證明，該鎖相環(huán)中數(shù)字濾波器的參數(shù)能夠根據相位誤差的大小進行動態(tài)調節(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

【半導體裝備供應商巡禮】東電電子：日本半導體設備國產化的見證者[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

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

發(fā)表于：4/12/2019

基于卷積神經網絡的火災視頻圖像檢測[模擬設計][其他]

隨著計算機技術的發(fā)展，融合計算機視覺、機器學習、深度學習等技術的火災圖像處理技術得到了廣泛的研究和應用。針對傳統(tǒng)圖像處理方法預處理過程復雜且誤報率高等問題，提出一種基于深度卷積神經網絡模型進行火災檢測的方法，其減少了復雜的預處理環(huán)節(jié)，將整個火災識別過程整合成一個單深度神經網絡，便于訓練與優(yōu)化。針對識別過程中類似火災場景對火災檢測產生干擾的問題，利用火災的運動特性，創(chuàng)新性地提出利用火災視頻前后幀火災坐標位置變化來排除燈光等類似火災場景對檢測的干擾。對比了眾多深度學習開源框架后，選擇Caffe框架進行訓練及測試，實驗結果表明，該方法實現(xiàn)了對火災圖像的識別和定位，適應于不同的火災場景，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神經網絡改進UKF的組合導航算法[模擬設計][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，導致導航精度降低的問題，提出一種利用慣性導航系統(tǒng)（INS）與GBAS著陸系統(tǒng)（GLS）進行改進的組合導航算法，將組合導航系統(tǒng)輸出位置信息之間的差值作為BP神經網絡改進的無跡卡爾曼濾波器（UKF）的量測值，通過最優(yōu)加權的方法得到系統(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，提高導航精度。

發(fā)表于：4/12/2019

內容分發(fā)網絡預取技術綜述[通信與網絡][其他]

內容分發(fā)網絡（Content Delivery Network，CDN）已成為近年來研究熱點領域之一，為減少用戶訪問時延從而提高網絡服務質量，相關研究在CDN緩存技術的基礎上引入內容預取技術來克服緩存技術的滯后性并提高CDN中資源利用率。按照預取時研究的對象不同，根據CDN預取技術的分類，概括并比較了不同分類的優(yōu)勢與不足，并對各種評價標準進行了詳細分析，最后指出了融合新型網絡與技術的CDN預取的研究方向。

發(fā)表于：4/11/2019

一種基于憶阻特性的監(jiān)督神經網絡算法及電路設計[可編程邏輯][其他]

針對如何將憶阻器融入人工神經網絡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)督神經網絡算法。該設計以憶阻器模塊作為神經網絡中的權值存儲模塊，構建誤差反饋機制的監(jiān)督學習。將該憶阻神經網絡電路應用于圖像分類問題，并進行了資源占用和處理速度的優(yōu)化。實驗結果表明其分類結果良好，在Cyclone II：EP2C70F896I8平臺上，整體網絡算法占用11 773個邏輯單元（LEs），訓練耗時0.33 ms，圖像的測試耗時10 μs。這一工作對憶阻器和神經網絡的結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

基于稀疏譜擬合的超分辨方位估計[模擬設計][其他]

考慮到各陣元接收的實際環(huán)境噪聲可能是相關的，以及風成噪聲和遠處航船噪聲等因素的影響，環(huán)境噪聲強度的空間分布可能具有方向性。利用非均勻環(huán)境噪聲模型，結合稀疏譜擬合算法，提出了一種基于稀疏譜擬合的超分辨方位估計算法。該算法利用空間信號的稀疏性和線性噪聲模型擬合誤差的l2-范數(shù)聯(lián)合最小化，實現(xiàn)非均勻環(huán)境噪聲條件下的超分辨方位估計。通過計算機仿真討論了正則參數(shù)和線性噪聲模型階數(shù)對算法性能的影響，海上試驗結果表明了該算法較傳統(tǒng)算法和稀疏譜擬合算法具有更低的旁瓣級和更好的方位分辨能力，同時有效驗證了該算法在非均勻環(huán)境噪聲背景下的超分辨方位估計性能。

發(fā)表于：4/10/2019

基于聯(lián)合字典稀疏表達的目標識別算法研究[模擬設計][其他]

在使用高分辨距離像開展目標識別時，傳統(tǒng)方法很少利用樣本的稀疏性。為了克服此類識別所面臨的繁瑣的分析難題，簡化識別過程，稀疏分析其實是一種不錯的壓縮樣本數(shù)據，提升剖析效果的方法。因此，提出一種基于聯(lián)合字典及快速分解策略完成雷達一維距離像稀疏分析，進而鑒識目標的算法。為了提升識別策略的實用性，算法還嘗試依信噪比調控其內稀疏分解參數(shù)，以改善算法抗噪性能。實驗測評表明：相較同類識別策略，該算法求解更為便捷，適用范圍有所拓展；相比不同類型的常規(guī)識別策略，該算法抵御噪聲的能力有所提升，識別效果更優(yōu)。

發(fā)表于：4/10/2019

基于MNIST的憶阻神經網絡穩(wěn)定性研究[模擬設計][其他]

為了探究憶阻器的穩(wěn)定性問題對憶阻神經網絡性能的影響，基于等效電阻拓撲結構的憶阻器模型，搭建了一個將憶阻器作為突觸的BP神經網絡，并利用MNIST數(shù)據集對該網絡進行訓練和測試。憶阻器的穩(wěn)定性問題通過設置憶阻器參數(shù)波動來模擬，最終發(fā)現(xiàn)憶阻器一定程度內的性能波動會促進神經網絡的收斂，但波動過大則會降低網絡的收斂速度。為了表征波動的臨界程度，測得了基于憶阻器模型的各參數(shù)的最大波動范圍，并進一步計算出憶阻器件工藝層次參量的取值范圍，為憶阻神經網絡硬件化中憶阻器件的工藝制造和選用提供了參考。

發(fā)表于：4/9/2019

一種基于隨機森林算法的多障礙物超聲測距方法[測試測量][工業(yè)自動化]

在超聲波測距技術中，傳統(tǒng)的信號處理算法難以對距離遠、回波弱的信號進行分析，也不能同時對多個障礙物進行測距。為解決這一問題，提出一種基于隨機森林算法的超聲測距方法，先提取信號的時域特征(相對峰值幅度)和頻域特征(頻譜相對面積)，然后利用隨機森林算法判斷出探測區(qū)域內的障礙物并計算出目標距離。經過測試，該算法可有效完成10 m之內的多個障礙物距離測量，測量誤差在3 cm之內，可以滿足諸如自動駕駛等應用場景的要求，具有較高的實用價值和理論參考意義。

發(fā)表于：4/8/2019