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一種基于指令流水線的數(shù)據(jù)匹配算法[模擬設計][工業(yè)自動化]

基于正則表達式的數(shù)據(jù)匹配技術在基礎數(shù)據(jù)治理和清洗方面有著重要的應用價值。然而，在高性能計算領域的數(shù)據(jù)處理過程中因算法匹配吞吐率低，無法滿足大數(shù)據(jù)處理環(huán)境下對算法的高性能要求，造成其應用范圍受限。針對此現(xiàn)象，提出一種基于指令流水線的數(shù)據(jù)匹配算法，稱之為γFA：利用Intel架構內(nèi)置的向量指令流水式讀入若干字符段，通過大寬度向量比較函數(shù)進行字符段與非信任字符集的流水比值處理并轉換成整型向量，通過位置定位函數(shù)累加定位出所有整型向量的首個非信任字符位置，計算出可略過的總字符數(shù)，減少正則表達式匹配引擎因處理非信任字符集導致訪問低速內(nèi)存而帶來巨大的時間開銷，實現(xiàn)正則表達式匹配算法的性能提升。實驗結果表明，γFA算法的吞吐率是原始DFA算法的15.88~53.06倍，相比于ßFA算法，吞吐率提升了35.12%~63.26%，取得較好的性能加速效果。此外，通過對γFA算法進行優(yōu)化后，性能可接近100 Gb/s，為原始DFA匹配算法性能的15.88~64.94倍，相比于γFA算法性能提升了2.15%~43.09%。

發(fā)表于：2/20/2025

基于FPGA的多路SGMII接口以太網(wǎng)設計與測試[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡]

嵌入式處理器受功耗、尺寸、成本限制，一般集成1個或2個以太網(wǎng)控制器，不能滿足某些特定現(xiàn)場對多路以太網(wǎng)數(shù)據(jù)同時傳輸?shù)男枨蟆Ｌ岢鲆环N基于現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）的以太網(wǎng)設計，利用FPGA高速、并行處理優(yōu)勢，集成的串行/解串器（SerDes）資源情況，擴展出多路以太網(wǎng)接口進行數(shù)據(jù)同時收發(fā)。與外部物理層（PHY）芯片通信采用串行以太網(wǎng)（SGMII）接口，可以有效減少印制線路板（PCB）尺寸和布線數(shù)量。提出一種針對底層鏈路傳輸可靠性的多級測試方法，最終通過上板調(diào)試驗證，12路以太網(wǎng)接口在1 000 Mb/s速率下傳輸穩(wěn)定、數(shù)據(jù)無誤碼。

發(fā)表于：2/19/2025

基于IP包拆分重組技術的混合語音壓縮編碼算法研究[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

針對某特殊通信網(wǎng)業(yè)務系統(tǒng)中，在10 kb/s的窄帶信道上傳輸1路標準G.729編碼格式的VoIP語音數(shù)據(jù)的特殊通信場景，提出一種基于IP包拆分重組技術的混合語音壓縮編碼算法，將G.729壓縮后的語音數(shù)據(jù)進行解壓縮，再通過AMBE進行二次壓縮，結合IP包拆分重組技術，保留語音數(shù)據(jù)中有效載荷，剔除多余開銷數(shù)據(jù)，減小語音數(shù)據(jù)傳輸所需帶寬。仿真實驗驗證了該方法的有效性，當G.729和AMBE的語音壓縮編碼速率分別為8 kb/s、2.4 kb/s，載荷長度為20 ms，IP包打包周期為8包時，實驗表明無論在何種光路狀態(tài)下，平均句子可懂度達85%以上，話音信號等級達3級以上，滿足話音傳輸系統(tǒng)要求。

發(fā)表于：2/19/2025

基于RINSIM2.0仿真平臺的安全級儀控系統(tǒng)的仿真應用研究[測試測量][工業(yè)自動化]

介紹了VVER堆型全范圍模擬機基于國產(chǎn)化RINSIM2.0仿真平臺的改造開發(fā)過程。由于原Linux平臺與國產(chǎn)化平臺在操作系統(tǒng)、編譯器等方面存在顯著差異，針對仿真模型、西門子安全級儀控（TXS）系統(tǒng)、通信接口、堆芯儀控系統(tǒng)以及教練員站等方面進行了深入的開發(fā)與改造并完成RINSIM2.0仿真平臺集成。詳細介紹了西門子安全級儀控系統(tǒng)在國產(chǎn)化平臺的開發(fā)過程，在此基礎上開展了瞬態(tài)測試驗證，測試結果表明，國產(chǎn)化RINSIM2.0仿真平臺的計算結果與原平臺基本一致，驗證了仿真平臺國產(chǎn)化開發(fā)工作的成功，為中國核電VVER堆型全范圍模擬機的數(shù)字化轉型和集約化管理奠定了堅實基礎。

發(fā)表于：2/19/2025

基于SGMD-LSTM的GIS局部放電故障診斷方法[測試測量][工業(yè)自動化]

為準確對氣體絕緣開關設備（GIS）局部放電進行故障診斷，提出一種基于辛幾何模態(tài)分解（SGMD）與改進長短神經(jīng)網(wǎng)絡（LSTM）的故障診斷方法。引入SGMD對局部放電信號進行分解；對信號進行多維特征提取，構造時-頻-熵值混合特征向量；通過魚鷹-柯西變異的麻雀優(yōu)化算法（Osprey-Cauchy-Sparrow Search Algorithm， OCSSA）對LSTM的隱含層節(jié)點數(shù)和學習率進行自適應尋優(yōu)；最后使用OCSSA-LSTM進行局部放電識別。實驗結果表明，OCSSA在收斂精度、速度上有較大提升，表現(xiàn)優(yōu)異；與其他故障診斷模型對比，OCSSA-LSTM故障診斷模型準確率最高可達97.5%，對實際GIS運維數(shù)據(jù)也能準確識別。

發(fā)表于：2/19/2025

一種便攜式穩(wěn)譜源探測器的研制[測試測量][工業(yè)自動化]

目前國內(nèi)專業(yè)化測井公司大多擁有內(nèi)置源上千枚，國家對放射源的管控極其嚴格，穩(wěn)譜源管控成為安全管理的關鍵環(huán)節(jié)。儀器在維修或運輸過程中丟失或被盜，如不能及時發(fā)現(xiàn)，可能導致人員誤照射或放射源失控風險。現(xiàn)有的放射源探測器由于涉源儀器高密度金屬外殼屏蔽、選用晶體體積小等原因，均不能檢測出儀器內(nèi)部穩(wěn)譜源信號。為解決該問題，研制了一種便攜式能譜源探測器，該裝置采用高分辨率大體積碘化鈉（NaI）晶體和光電倍增管（PMT），采用該類別檢測器獨有的峰值采樣原理，實現(xiàn)了對屏蔽后的納居里級穩(wěn)譜源快速、準確的檢測。研制的穩(wěn)譜源探測器不僅操作簡便、探測效率高，而且能夠在不拆卸儀器、儀器不工作的情況下，有效識別儀器內(nèi)部的穩(wěn)譜源。

發(fā)表于：2/19/2025

多級可配置CIC濾波器設計[微波|射頻][通信網(wǎng)絡]

針對超大規(guī)模集成電路的發(fā)展以及Sigma Delta模數(shù)轉換器的廣泛應用，提出一種面向24位Sigma Delta模數(shù)轉換器的多級可配置級聯(lián)積分梳狀（Cascade Integral Comb，CIC）濾波器結構。濾波器結構借助級數(shù)調(diào)節(jié)和分時復用技術減少運算邏輯和存儲邏輯單元，從而實現(xiàn)降低面積的目的。通過MATLAB Simulink搭建CIC濾波器模型進行仿真，并實現(xiàn)電路設計，仿真結果表明該濾波器可實現(xiàn)64~8 192倍8種降采樣可調(diào)和2級或3級級聯(lián)可調(diào)?；?80nm COMS標準單元工藝庫進行ASIC版圖設計，與傳統(tǒng)CIC濾波器比較，數(shù)字電路在面積上具有顯著優(yōu)勢。

發(fā)表于：2/19/2025

DSP片上Flash測試系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[模擬設計][工業(yè)自動化]

在DSP芯片的可靠性篩選考核試驗中，片上Flash擦寫耐久和數(shù)據(jù)保持測試是最重要的試驗之一。針對內(nèi)建自測試和外部自動化機臺測試的局限性，提出了一種DSP片上Flash測試系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)方法。在分析了Flash故障類型和測試算法的基礎上，給出了硬件原理圖和軟件實現(xiàn)流程，并搭建了實物平臺進行效果評估。測試結果表明：該系統(tǒng)可實現(xiàn)多工位DSP片上Flash自動化測試，無需人工參與。同時工作狀態(tài)可實時顯示，測試過程中的數(shù)據(jù)和結果自動保存在外部存儲器中，便于后期進行測試結果統(tǒng)計分析。

發(fā)表于：2/19/2025

一種用于時間交織ADC的低時間失配采樣方法[模擬設計][工業(yè)自動化]

為了應對時間交織型模數(shù)轉換器中時間失配導致的性能下降問題，提出了一種高效的分層串聯(lián)采樣方法。該采樣方法的思路是將與采樣精度相關的時鐘源集總在主采樣開關位置，緩解由于多路子采樣開關控制時鐘存在時間失配導致采樣精度下降的問題。此外，還設計了一種高速自舉式采樣開關，具有開啟速度快、線性度高的特點。該采樣方法基于22 nm CMOS工藝搭建電路并進行后仿真驗證。仿真結果表明該采樣方法對時間失配不敏感，在0.9 V電源電壓，輸入信號頻率為2 GHz下，采樣網(wǎng)絡的信號噪聲失真比（SNDR）達到72 dB。

發(fā)表于：2/18/2025

針對總劑量效應4H-SiC功率器件的加固設計方法[模擬設計][工業(yè)自動化]

介紹了總劑量效應對4H-SiC功率器件的影響以及對應的加固方案。首先介紹了4H-SiC功率器件的電氣特性以及工作時面臨的輻照環(huán)境。接著根據(jù)輻射對器件特性的影響，識別輻射缺陷，并建立了退化機制。然后，分析了單極性器件和雙極性器件的輻照的特性。最后，針對器件在輻照環(huán)境中的退化機理，分別從工藝、器件結構、版圖與電路方面提出了加固設計方法。

發(fā)表于：2/18/2025

基于深度學習的電廠跑冒滴漏視頻識別應用研究[人工智能][工業(yè)自動化]

為解決火電廠設備在運行過程中會存在“跑冒滴漏”現(xiàn)象，通過視覺識別技術及深度學習的應用，提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的電廠跑冒滴漏視頻識別模型，并對模型進行優(yōu)化和改進。該方法基于火電廠攝像頭進行現(xiàn)場圖像的采集，進行數(shù)據(jù)預處理和優(yōu)化，同時按照缺陷形態(tài)建立對應數(shù)據(jù)集。然后，通過語義分割、數(shù)據(jù)增強、注意力機制、更改激活函數(shù)等技術與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合，對YOLOv5算法進行深層次優(yōu)化，包括訓練策略的改進和模型評價調(diào)整，增強了模型算法對復雜場景識別理解能力，可有效提高視頻識別精度與速度，有助于提高火電廠巡檢的自動化、智能化水平，具有較好的工程應用前景。

發(fā)表于：2/18/2025

面向密集行人場景的YOLOv8n改進算法[人工智能][智能交通]

為了解決傳統(tǒng)算法在密集行人場景中識別精度不足和檢測不準確的問題，提出一種基于YOLOv8n的改進型密集行人檢測模型。首先，引入SPPELAN模塊替換骨干網(wǎng)絡中的SPPF模塊，以提升模型對多尺度目標的特征感知能力。其次，設計一種殘差注意力機制，提高模型對細微特征的提取能力，進而提高檢測精度。最后通過添加DySample算子、改進的小目標檢測層提高模型對小尺度目標的定位識別能力。實驗結果顯示，改進的模型相較于YOLOv8n在CrowdHuman數(shù)據(jù)集上的召回率、mAP50和mAP50-95分別提升了2.5%、2.9%和2.4%，并且該模型在WiderPerson和CityPersons數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)異。實驗結果表明，該算法能更好適用于密集行人檢測任務。

發(fā)表于：2/18/2025

數(shù)字軌道交通系統(tǒng)DRT綜述[模擬設計][智能交通]

簡要綜述了數(shù)字軌道交通（Digital Rail Transit ，DRT）系統(tǒng)作為一種電子導向膠輪系統(tǒng)在城市軌道交通領域的研究應用現(xiàn)狀，分析了上海電氣集團智能交通科技有限公司（簡稱上海電氣）的i-DRT系統(tǒng)的技術研發(fā)，以及與上海申沃客車有限公司（簡稱申沃客車）在現(xiàn)有公交車型中的合作應用，評估了目前DRT系統(tǒng)的技術原理以及技術優(yōu)勢及挑戰(zhàn)，提出了未來研究的方向和建議，以期為后續(xù)研究提供參考。

發(fā)表于：2/18/2025

量子計算技術在電池材料化學模擬中的實用化探索[電源技術][汽車電子]

量子計算技術的迅速發(fā)展，為解決新能源領域中的實際問題帶來了加速潛力，特別是在復雜電池材料的模擬與設計上。與此同時，隨著可再生能源和電動交通等新興產(chǎn)業(yè)的快速崛起，對高效、精準地計算新能源電池材料特性的需求愈發(fā)迫切，傳統(tǒng)計算方法在此類高復雜度問題上存在求解精度不足、資源消耗量大等諸多困難。而量子計算以其獨特的計算方式和潛力，為進一步解決相關問題提供了新穎的思路和解決方案。概述了量子化學模擬的基礎計算原理，對用于電池材料化學特性模擬中常用的量子算法進行了總結，探討了多款量子化學模擬使用的新型軟件包工具，并結合各汽車企業(yè)的應用案例，闡述了量子化學模擬在電池領域的實際應用情況。本研究為電池材料模擬、基態(tài)能量計算和性能優(yōu)化提供了新的思路和方法，有望助力新能源電池材料的優(yōu)化發(fā)展。

發(fā)表于：2/18/2025

借助低功耗網(wǎng)狀網(wǎng)絡技術降低網(wǎng)關能耗[通信與網(wǎng)絡][物聯(lián)網(wǎng)]

互聯(lián)網(wǎng)寬帶業(yè)務歷來競爭激烈，終極目標在于實現(xiàn)最高吞吐量。然而，可持續(xù)發(fā)展意識日漸增強，包括歐盟關于待機模式的生態(tài)設計法規(guī)等能源法規(guī)日趨嚴格，正在改變互聯(lián)網(wǎng)服務提供商（ISP）的游戲規(guī)則。

發(fā)表于：2/14/2025