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一种基于知识蒸馏的量化卷积神经网络FPGA部署[嵌入式技术][医疗电子]

设计了一种针对心电数据实时分类的量化神经网络，将权重量化为两位整数，运用知识蒸馏的方法使性能达到了期望的效果，并部署于FPGA开发板上。知识蒸馏后的量化网络比全精度网络的分类准确率提升了9%。在FPGA开发板上的运行结果符合预期，达到了需要的性能，可以对左束支传导阻滞（L）、右束支传导阻滞（R）、正常心拍（N）和室性早搏综合征（V）四种心电信号进行分类，相比于其他量化方式对存储参数的需求更小，资源使用更少，相比于CPU速度提升了1.5倍，运行时间达到实时性要求，适合于部署在小型、轻量化的资源有限的可穿戴设备上。

發(fā)表于：2024/4/29

一种电子标签的加速寿命试验可靠性预测方法研究[微波|射频][工业自动化]

随着微电子元器件设计能力和工艺技术的不断发展，器件的可靠性和寿命不断增加。射频识别电子标签具有需求量大、应用范围广、地域（使用温度）跨度大等特点，这就对产品本身的可靠性提出了较高的要求，研究器件在高低温下的退化特性具有重要的现实意义。基于Arrhenius理论提出了一种快速计算电子标签激活能的方法，对电子标签进行短时间的寿命加速试验，通过标签电场强度性能的退化数据预测寿命情况，快速求解电子标签的激活能，进而计算出不同温度条件下的加速因子，为电子标签在不同寿命评价标准下的加速试验时间提供理论依据。

發(fā)表于：2024/4/29

一种全空域圆极化相控阵天线的优化设计[微波|射频][通信网络]

针对全空域多目标通信的应用需求，设计了一种具有32单元的圆极化半球面相控阵天线。为满足低仰角目标通信需求，采用半球加圆柱的布阵方式，通过详细对比分析不同激活角域与单元增益下的阵列性能，确定最优的阵列设计。仿真结果表明，该天线从0°~90°扫描过程中，天线增益大于13.8 dBi，增益波动小于1.8 dB，能够适用于全空域多目标通信的场合。

發(fā)表于：2024/4/29

基于深度学习技术的水稻环境因素产量预测[模拟设计][其他]

水稻作为全球重要的粮食作物，准确预测水稻产量在农业发展中起着重要作用。由于水稻在环境因子与其生长机理的作用下往往呈现出非线性的特点，难以对其做出较为准确的预测，因此，提出CE-CGRU水稻产量预测模型，对非线性环境因子Copula熵（CE）方法进行提取特征并与CNN和GRU技术结合在一起。其目的是在水稻品种确定的条件下，识别产量预测的重要特征。根据使用浙江省临安区真实数据分析和比较所提出的模型的性能，构建了其他5个产量预测模型进行对比，分别是MLR、RF、LSTM、GRU和CNN-LSTM。结果显示，CE-CGRU模型的MAE、MSE和MAPE分别为0.677、0.87和5.029％，表明CE-CGRU模型具有更好的能力来捕捉水稻产量与环境因素之间的复杂非线性关系。此外，还对不同的特征选择方法以及不同时间步长进行了比较和分析。

發(fā)表于：2024/4/29

基于改进PSO算法的机器人路径规划研究[人工智能][工业自动化]

传统粒子群算法（PSO）容易早熟收敛，陷入局部最优，为此提出混沌动态多种群粒子群算法（CDMPSO），并将其应用在机器人三维路径规划中。通过引入混沌映射理论来提高粒子种群初始解的质量和分布均匀性，同时引入分组并行优化策略，依据适应度值采用中位数聚类的方法，将种群分为3个子种群并迭代进行实时动态调整，根据不同子种群的特点采用不同的方法来进行种群更新。在MATLAB软件中与传统PSO算法和自适应粒子群（APSO）算法进行对比实验，发现改进后的CDMPSO算法全局搜索范围更大，陷入局部最优次数更少，最终路径更短，从而验证了该改进算法是切实可行的。

發(fā)表于：2024/4/29

基于伪触发词的并行预测篇章级事件抽取方法[人工智能][消费电子]

篇章级事件抽取一般将事件抽取任务分为候选实体识别、事件检测和论元识别3个子任务，然后采用级联的方式依次进行，这样的方式会造成误差传递；另外，现有的大多数模型在解码事件时，对事件数量的预测隐含在解码过程中，且只能按照预定义的事件顺序及预定义的角色顺序预测事件论元，使得先抽取的事件并没有考虑到后面抽取的事件。针对以上问题提出一种多任务联合的并行预测事件抽取框架。首先，使用预训练语言模型作为文档句子的编码器，检测文档中存在的事件类型，并使用结构化自注意力机制获取伪触发词特征，预测每种事件类型的事件数量；然后将伪触发词特征与候选论元特征进行交互，并行预测每个事件对应的事件论元，在大幅缩减模型训练时间的同时获得与基线模型相比更好的性能。最终事件抽取结果F1值为78%，事件类型检测子任务F1值为98.7%，事件数量预测子任务F1值为90.1%，实体识别子任务F1值为90.3%。

發(fā)表于：2024/4/29

基于改进AOD-Net的图像去雾算法[模拟设计][工业自动化]

为了更好解决图像去雾后颜色失真、去雾不彻底和耗时等问题，提出了一种基于改进AOD-Net的图像去雾算法。首先，在原有的卷积模块中引入残差连接，并保留了第二个特征融合层第一层的特征信息，以增强网络的特征提取能力。其次，在第三个特征融合层后引入注意力模块，强化雾图中的关键特征信息，抑制无关背景干扰。最后，采用新的复合损失函数进行训练。实验结果表明，改进算法在公共数据集上的峰值信噪比提高了3.8 dB，结构相似性达到了93.6%。相较于其他去雾算法，该算法在去雾精度和处理效率方面均表现出色。

發(fā)表于：2024/4/29

超融合架构下电力通信网络管理故障研究分析[通信与网络][智能电网]

现网中的新旧设备共存、新老版本并存等实际情况，不同厂家网管平台的接口开放性、接口协议等差异性，给电力通信网络的有效管理带来了困难，尤其是更容易造成故障的频繁发生。基于不同网络设备的融合电力通信网络管理系统的核心技术，分析现有各类系统的部署环境，并对不同品牌厂商网管系统的网元管理模式、相关通信协议互通的可能性进行了分析，进而提出了一种新的电力通信网络管理故障控制策略，以尽可能地避免故障的发生，并随后对已发生故障作最优的处理，经实验验证，可有效避免故障的发生。

發(fā)表于：2024/4/29

基于电流场的阵列极板水下通信系统仿真分析[通信与网络][通信网络]

电流场通信是一种无线通信技术，通过传导电流在水体中传播。传统的水下电磁波通信存在信号衰减大、天线复杂、架设困难等问题。因此，结合电流场水下传播理论，提出了一种基于阵列极板的水下通信系统。使用有限元软件Comsol建立了阵列极板电场模型，并通过频域分析模拟了1×4阵列切面的电场和电势分布。同时，在1×4阵列和1×2阵列之间进行了信号接收效果的对比。在此基础上，分析了6组正负极接线方式对信号接收强度的影响。瞬态时域分析则用于模拟输入输出波形的变化。实验证明，在不增加发射功率的条件下，通过增加阵列排布数量，可以有效提高通信效果。同时，传输过程中信号波形基本保持不变，无相位偏移，从而证明了阵列极板水下通信的可行性。研究结果为新型电流场水下通信系统的建立提供了理论基础。

發(fā)表于：2024/4/29

基于系统级封装的RISC-V电路设计与实现[模拟设计][工业自动化]

为满足电子系统在性能、功耗、体积、重量和国产化等方面的需求，设计了一款基于系统级封装技术的RISC-V电路。该电路以采用自主指令集架构和国内工艺的处理器为核心，并集成了国产外围电路，实现了一款完全自主创新的、具备常用控制与通信接口的微系统电路。经过测试与验证，该电路各项功能和性能均达到设计指标，有效地提高了功能密度，很好地满足了电子系统在小型化、轻量化和低功耗等方面的需求。

發(fā)表于：2024/4/29

一种宽输入范围高PSR带隙基准电路设计[微波|射频][通信网络]

从DC-DC芯片电路的实际设计需求出发，设计了一款输入电压范围在2.5~15 V的带隙基准电路。通过预调节电路的设计，带隙基准核输出的基准电压转化为一个稳定的电流源，形成的负反馈结构给带隙基准核自身提供供电电压，提高了电源电压范围上限；通过电压选择电路，在电源电压低于5 V时使带隙基准核直接由电源电压供电，拓宽了电源电压范围的下限。同时，预调节电路和带隙基准核中共源共栅结构为电路带来了良好的电源抑制特性。设计基于0.25 μm BCD工艺，完成了原理图、版图设计以及仿真，结果表明设计在-55 ℃~125 ℃的温度范围内，可以输出稳定的0.8 V电压，温度系数为7.78 ppm/℃；低频条件下PSR达到159 dB，线性调整率为0.001 2%。

發(fā)表于：2024/4/29

一种SSD主控芯片数据加解密模块的设计与验证[模拟设计][信息安全]

为了增强固态硬盘（Solid State Disk， SSD）的数据安全，介绍了SSD主控芯片中一种满足《安全芯片密码检测准则》二级要求设计的数据SM4加解密模块。另外，为了验证模块设计的正确性，介绍了基于通用验证方法学（Universal Verification Methodology， UVM）设计的自动化验证平台，以设计功能点和代码覆盖率为衡量指标，数据加解密模块被该验证平台较充分地验证，最终达到片上系统（System on Chip， SoC）的流片交付标准。

發(fā)表于：2024/4/29

TSN时间敏感网络帧抢占的研究与电路实现[模拟设计][通信网络]

时间敏感网络（Time Sensitive Network， TSN）是一种新型网络技术，在传统的以太网技术基础上，对关键数据的实时性、可靠性和安全性方面进行了增强，可满足工业互联网、自动驾驶、医疗健康等领域的需求。针对TSN中的帧抢占技术进行了研究分析，实现了帧抢占电路。作为TSN网络交换芯片的重要部分，实现了TSN帧抢占等芯片实现的自主创新，在相关时间敏感领域具有较好的应用价值。

發(fā)表于：2024/4/29

融合蛋白质语言模型与深度神经网络的植物蛋白质相互作用预测研究[模拟设计][医疗电子]

预测植物中的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）具有重要的生物学意义。同时采用了4种编码方法及深度神经网络构建了蛋白质相互作用预测模型。结果表明，提出的融合蛋白质语言模型Ankh与深度神经网络的方法构建的PPI预测模型性能在3种植物数据集上均获得了最优的AUPR和AUC值，Sen及MCC值也均优于其他4种蛋白质相互作用预测模型。当模型在水稻、大豆的植物PPI数据集上进行测试时，所提出的模型AUPR值分别为0.802 5、0.730 1，AUC值分别为0.956 2、0.950 7。这些优异的结果表明，融合蛋白质语言模型Ankh的PPI模型可以作为植物蛋白质相互作用预测的一个有前途的工具。

發(fā)表于：2024/4/29

混合CNN-SVM的心音信号分类算法的研究[模拟设计][医疗电子]

针对当前心音信号识别算法检测精度不佳问题，提出了一种混合卷积神经网络-支持向量机模型（CNN-SVM）的心音信号分类方法。通过PASCAL挑战实验数据，整理出正常与不正常两类心音信号数据库，通过预处理滤波及MFCC、一二阶差分特征提取、PCA降维，输入CNN-SVM模型进行训练。并从准确率、召回率、特异性、精确率和F分数5个方面进行性能评估。为了验证此算法的有效性，将混合CNN-SVM模型与单一SVM、CNN模型分别进行了对比。实验结果表明，该方法能够以较高识别率将两种心音信号区分开，其平均识别准确率接近于99%，相较于单一CNN方法提高了2.48%，同样高于单一SVM算法。

發(fā)表于：2024/4/29