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基于外推補(bǔ)償技術(shù)改進(jìn)結(jié)構(gòu)的低成本FIR濾波器實現(xiàn)[模擬設(shè)計][其他]

外推補(bǔ)償技術(shù)利用 FIR濾波器沖激響應(yīng)的準(zhǔn)周期特性進(jìn)行系數(shù)外推，并將近似誤差補(bǔ)償回去，從而有效降低了多常系數(shù)乘法的復(fù)雜度，但延時鏈的增加是其固有特性，3種改進(jìn)結(jié)構(gòu)通過改變延時鏈位置來減小其位寬。綜合結(jié)果表明，改變輸入端延時鏈位置的改進(jìn)結(jié)構(gòu)能夠進(jìn)一步降低FIR濾波器的硬件實現(xiàn)成本，具有較好的實用性。

發(fā)表于：6/9/2017

基于QFD和DSM的軟件需求變更影響分析方法與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

軟件需求變更是導(dǎo)致軟件項目失敗的主要因素。之前學(xué)者們在分析軟件體系結(jié)構(gòu)的變更風(fēng)險時，體系結(jié)構(gòu)間依賴值的獲取主要是依靠經(jīng)驗預(yù)估，而不是基于模塊的進(jìn)一步劃分和相關(guān)耦合參數(shù)的關(guān)聯(lián)推導(dǎo)。針對這一問題，提出利用DSM和QFD模型對組件進(jìn)一步細(xì)劃分成粒度更小的關(guān)鍵設(shè)計參數(shù)（類或?qū)ο螅?，分析參?shù)間的依賴程度，推導(dǎo)出模塊間的關(guān)聯(lián)度，接著對模塊開發(fā)順序進(jìn)行重組，從而在一定程度上控制需求變更風(fēng)險。最后，通過將某公司集裝箱管理系統(tǒng)進(jìn)行模塊切分和重組對所提方法的可行性和正確性進(jìn)行了驗證。

發(fā)表于：6/8/2017

基于QFD和DSM的軟件需求變更影響分析方法與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

軟件需求變更是導(dǎo)致軟件項目失敗的主要因素。之前學(xué)者們在分析軟件體系結(jié)構(gòu)的變更風(fēng)險時，體系結(jié)構(gòu)間依賴值的獲取主要是依靠經(jīng)驗預(yù)估，而不是基于模塊的進(jìn)一步劃分和相關(guān)耦合參數(shù)的關(guān)聯(lián)推導(dǎo)。針對這一問題，提出利用DSM和QFD模型對組件進(jìn)一步細(xì)劃分成粒度更小的關(guān)鍵設(shè)計參數(shù)（類或?qū)ο螅?，分析參?shù)間的依賴程度，推導(dǎo)出模塊間的關(guān)聯(lián)度，接著對模塊開發(fā)順序進(jìn)行重組，從而在一定程度上控制需求變更風(fēng)險。最后，通過將某公司集裝箱管理系統(tǒng)進(jìn)行模塊切分和重組對所提方法的可行性和正確性進(jìn)行了驗證。

發(fā)表于：6/8/2017

一種改進(jìn)的變步長常模判決反饋盲均衡算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對基于CMA的DFE盲均衡算法收斂速度慢、收斂后穩(wěn)態(tài)剩余誤差大的缺點,提出了一種改進(jìn)的基于CMA的DFE盲均衡算法。該算法通過引入均方誤差作為調(diào)整步長的參量，構(gòu)造出指數(shù)型變步長函數(shù)，把基于CMA的DFE盲均衡算法中前饋濾波器和反饋濾波器更新方程中的固定步長值變?yōu)榭勺冎担ζ涫諗啃宰隽朔治觥Ｓ嬎銠C(jī)仿真表明，改進(jìn)算法具有較快的收斂速度和更小的剩余誤差。

發(fā)表于：6/8/2017

基于ZYNQ的POWERLINK雙協(xié)議組網(wǎng)研究與實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

動力定位系統(tǒng)主要用來解決船舶深海動力定位問題，系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)實時性和安全性有著極高的要求。同時動力定位系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點多且網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，部分單元控制器和數(shù)據(jù)采集器往往需要收發(fā)兩個網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)。在深入比較分析各種實時以太網(wǎng)的基礎(chǔ)上，選擇了具有實時性和安全性的工業(yè)以太網(wǎng)POWERLINK為研究對象，采用ZYNQ為硬件平臺，提出了在ZYNQ上建立兩個MicroBlaze軟核分別運(yùn)行兩個獨立POWERLINK協(xié)議的新方法。該方法能解決控制器雙網(wǎng)絡(luò)平臺復(fù)用問題，同時還能實現(xiàn)POWERLINK主從站的任意組合，達(dá)到優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和降低成本的效果。最后組建了POWERLINK雙協(xié)議網(wǎng)絡(luò)并利用wireshark進(jìn)行抓包測試，測得兩組網(wǎng)絡(luò)實際參數(shù)與設(shè)計參數(shù)相同且數(shù)據(jù)交互傳輸正確，實驗結(jié)果證明了該方案的可靠性和正確性。

發(fā)表于：6/8/2017

基于組合脈沖的交通信號節(jié)能控制研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

當(dāng)前降低交通信號控制系統(tǒng)能耗的主要方法是采用更低能耗的信號燈或信號機(jī)，但受制于新技術(shù)的進(jìn)步及推廣，且需更高的應(yīng)用成本。為此，文章綜合研究信號機(jī)和信號燈的連接控制，充分利用信號燈的交流供電控制線，提出了一種基于組合式觸發(fā)脈沖信號的信息傳遞方式，并用于交通信號控制系統(tǒng)的功率調(diào)控。通過信號機(jī)對信號燈的遠(yuǎn)程調(diào)控，實現(xiàn)了對單路口多組信號燈降低功率的集中控制、遠(yuǎn)程管理及智能配置；該控制方法有利于系統(tǒng)節(jié)能減排的有效實現(xiàn)及交通信號的優(yōu)化管理。

發(fā)表于：6/8/2017

基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化動力配煤模型的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，但在傳統(tǒng)的研究中，隱含層節(jié)點、學(xué)習(xí)因子和動量因子往往采用試湊法得到相對較佳值，而試湊法在浪費(fèi)較多時間的同時，可能得不到理想的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出，這對研究造成了一定的困難。文中采用智能算法來解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題。遺傳算法作為一種隨機(jī)搜索算法，能夠快速尋找到全局最優(yōu)解，可以應(yīng)用于本優(yōu)化問題。因此，文章采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上述參數(shù)，將改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于動力配煤非線性模型的研究。結(jié)果表明，采用遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的預(yù)測能力，對煤質(zhì)的發(fā)熱量預(yù)測誤差優(yōu)于線性平均模型誤差，并且仿真表明動力配煤模型為近似線性的非線性模型， BP網(wǎng)絡(luò)的輸出值誤差波動較小，結(jié)果理想。

發(fā)表于：6/8/2017

深度學(xué)習(xí)最佳深度的確定[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

確定最佳深度可以降低運(yùn)算成本，同時可以進(jìn)一步提高精度。針對深度置信網(wǎng)絡(luò)深度選擇的問題，文章分析了通過設(shè)定閾值方法選擇最佳深度的不足之處。從信息論的角度，驗證了信息熵在每層玻爾茲曼機(jī)（RBM）訓(xùn)練達(dá)到穩(wěn)態(tài)之后會達(dá)到收斂，以收斂之后的信息熵作為判斷最佳層數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)。通過手寫數(shù)字識別的實驗發(fā)現(xiàn)該方法可以作為最佳層數(shù)的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

發(fā)表于：6/8/2017

基于脈動陣列的HEVC8×8整數(shù)DCT變換的設(shè)計與實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

文章基于脈動陣列實現(xiàn)HEVC（High Efficiency Video Coding）中8×8的整數(shù)DCT（Discrete Cosine Transform）變換，改進(jìn)通常使用的蝶型算法。整體架構(gòu)基于脈動陣列的思想,并采用中間值數(shù)據(jù)重組的設(shè)計，使得變換模塊可同時實現(xiàn)行列變換操作。只需得到列變換的第一個值便可開始行變換，充分利用了PE單元，減少變換時間并提高計算模塊的并行性。文中方法不僅適用于DCT變換，也可用于其他的8×8矩陣相乘，具有通用性。綜合結(jié)果表明，該設(shè)計最高可工作在203.8 MHz的頻率上，與其他算法相比時間上只需35個周期，且資源消耗較少。文中方法非常適合于HEVC視頻編碼對實時性的要求，為HEVC編碼標(biāo)準(zhǔn)的硬件實現(xiàn)提供了參考。

發(fā)表于：6/8/2017

面向并發(fā)錯誤檢測機(jī)制的故障靈敏度零值分析[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

通過研究零值分析的基本原理與故障靈敏度分析的本質(zhì)，提出了針對現(xiàn)有并發(fā)錯誤檢測機(jī)制安全性的通用評估模型。為減小攻擊分析的復(fù)雜度，提出了一套完整的區(qū)分模型選取準(zhǔn)則。為驗證提出的故障靈敏度零值分析方法的高效性，構(gòu)建了故障靈敏度分析平臺，并對提出的攻擊方法進(jìn)行驗證分析。實驗結(jié)果表明，提出的零值分析方法具有計算復(fù)雜度低、準(zhǔn)確性高、實現(xiàn)簡單的優(yōu)點。

發(fā)表于：6/8/2017

一種帶參考注入信號的TIADC時間失配校準(zhǔn)算法[模擬設(shè)計][其他]

提出了一種帶參考注入信號的校準(zhǔn)算法，用于校準(zhǔn)時間交織模數(shù)轉(zhuǎn)換器（Time-Interleaved Analog-to-Digital Converter，TIADC）的時間失配誤差。該算法引入?yún)⒖甲⑷胄盘?，參考注入信號通過采樣保持電路（sample hold circuit，S/H）后，利用TIADC的各子通道時鐘依次控制S/H，對其輸出后的值進(jìn)行運(yùn)算獲得時間誤差，再將時間誤差反饋回多相時鐘產(chǎn)生器，利用可變延遲線實現(xiàn)時間失配的補(bǔ)償。該算法運(yùn)算簡單，消耗的硬件資源低，對輸入信號沒有限制，可以擴(kuò)展到任意通道。算法應(yīng)用于一個4通道12 bits的TIADC，當(dāng)輸入信號的歸一化頻率fin/fs=0.485 0，設(shè)定的最大誤差為1.0%Ts時，MATLAB仿真結(jié)果表明，經(jīng)過本算法校準(zhǔn)后的SFDR從31.009 4 dB提高到了95.627 0 dB，SNDR從31.074 9 dB提高到了73.480 5 dB，證明了該校準(zhǔn)方案的有效性。

發(fā)表于：6/8/2017

視頻幀間分組及超分辨率重建的自適應(yīng)性研究[嵌入式技術(shù)][其他]

由于視頻場景變化較快、配準(zhǔn)誤差、噪聲、低分辨率圖像數(shù)量不足等原因，會使傳統(tǒng)基于壓縮感知的采用視頻幀固定分組形式的視頻編解碼器的重構(gòu)效果較差，同時也使超分辨率重建出現(xiàn)病態(tài)問題。為解決這些問題，文章提出一種基于壓縮感知的自適應(yīng)幀圖像分組的視頻編解碼器，同時又在超分辨率重建算法中提出了L曲線的自適應(yīng)時空正則化系數(shù)計算方法，可以自適應(yīng)地計算正規(guī)化系數(shù)。由實驗結(jié)果表明，該算法能夠很好地解決上述問題從而重構(gòu)出視覺效果良好的視頻幀圖像。

發(fā)表于：6/8/2017

基于多尺度的水下圖像顯著性區(qū)域檢測[模擬設(shè)計][汽車電子]

圖像顯著性檢測在目標(biāo)識別、目標(biāo)跟蹤、視覺信息挖掘等研究中具有重要價值，而水下圖像研究又是海洋相關(guān)學(xué)科的基礎(chǔ)。文章針對水下圖像特性，提出一種結(jié)合Retinex圖像增強(qiáng)和超像素分割算法的多尺度顯著性區(qū)域檢測方法，以獲取均勻、清晰的顯著圖。在每個尺度上進(jìn)行超像素顯著性估計和貝葉斯概率估計，將不同尺度的顯著圖進(jìn)行加權(quán)求和與導(dǎo)向濾波，得到平滑且邊緣清晰的顯著圖。根據(jù)水下不同倍數(shù)的衰減距離建立數(shù)據(jù)集，驗證了該算法具有較強(qiáng)的魯棒性。

發(fā)表于：6/8/2017

開關(guān)柜局部放電檢測儀器的設(shè)計[電源技術(shù)][其他]

根據(jù)國家電網(wǎng)公司頒布的以地電波檢測作為開關(guān)柜帶電檢測手段的相關(guān)規(guī)定，提出了一種基于ARM9平臺的便攜式開關(guān)柜局部放電檢測儀。該儀器采用峰值檢測電路對局部放電信號進(jìn)行特征參數(shù)提取，避免了傳統(tǒng)上采用 A/D 采樣后產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)量，方便手持系統(tǒng)更好地對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實時處理。

發(fā)表于：6/8/2017

一種新型分布式智能燒嘴控制器設(shè)計[嵌入式技術(shù)][其他]

介紹了一種新型分布式智能燒嘴控制器。針對數(shù)據(jù)傳輸和工況環(huán)境的不同要求，MCU主控制器可以不斷升級，以適應(yīng)事務(wù)控制的擴(kuò)充和處理速度的提高。對火焰大小的檢測提出了使用離子定向移動來判斷，并且創(chuàng)新地提出了用μA電流的大小來數(shù)字化火焰的大小，通過三角形斬波技術(shù)實現(xiàn)正?；鹧娣秶慕缍?。采用阻容移相技術(shù)和光耦的規(guī)律性開啟簡單有效地實現(xiàn)了對點火信號的特殊占空比要求。引入ProfibusDP技術(shù)實現(xiàn)了智能燒嘴控制器的從站化，使得遠(yuǎn)端控制室能夠方便地掌握當(dāng)前燒嘴的工作狀況。在軟件程序設(shè)計上注重冗余設(shè)計和故障緊急處理機(jī)制。這種新型的分布式燒嘴控制器具有廣闊的使用前景。

發(fā)表于：6/8/2017