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基于空間占用率判定的智能電梯控制系統(tǒng)設計[電子元件][其他]

針對傳統(tǒng)電梯控制系統(tǒng)存在的質量雖未達到電梯系統(tǒng)的閾值設定，但電梯內部空間被占滿，導致依據質量指標判定，響應外部請求而使門控進行無效打開的問題，對電梯控制系統(tǒng)進行優(yōu)化設計。系統(tǒng)釆用STM32單片機作為主控芯片，利用光敏傳感器進行電梯空間占用率的感知。采用LabVIEW搭建上位機，對電梯運行數據實時監(jiān)測。測試結果表明，該系統(tǒng)能夠準確檢測電梯空間占用率，并根據空間占用率進行電梯運行控制，解決了因無法判定電梯內部空間占有率而產生的門控無效打開問題，極大節(jié)約了電力資源，節(jié)省了乘客搭乘時間，提高了電梯的運行能效。

發(fā)表于：2021/7/5 16:25:00

一種應用于CAN收發(fā)器的寬輸入范圍的遲滯比較器設計[其他][其他]

為了將CAN(Controller Area Network)總線上的-12~12 V的信號轉化為0~5 V的串行數字信號，設計了一種應用于CAN收發(fā)器的寬輸入范圍的遲滯比較器。實現的方案是先使用電阻將電源和總線上的信號線性疊加得到5 V電壓內的信號，再使用全差分放大器進行鉗位，使用共模反饋穩(wěn)定共模工作點，最后使用對尾電流進行溫度補償的內部正反饋的遲滯比較器比較得到數字信號?；赩IS 0.4 μm BCD工藝，使用Hspice進行了仿真驗證。仿真結果表明：電路能夠將-12~12 V的電壓比較得到正確的數字信號。在常溫即25 ℃，TT工藝角下，遲滯門限為108.9 mV。在溫度從-40 ℃~125 ℃變化時，遲滯門限電壓變化小于9.16 mV，溫度系數為0.055 5 mV/℃。

發(fā)表于：2021/7/5 16:23:00

一種基于MEMS的小型化雙通帶寬帶濾波器芯片[MEMS|傳感技術][通信網絡]

基于Micro-Electro-Mechanical System(MEMS)工藝，采用雙層諧振腔濾波結構，分析并設計了一種基于MEMS的硅基Substrate Integrated Waveguide(SIW)雙通帶寬帶帶通濾波器芯片。設計的濾波器芯片在21.25～29 GHz以及43～47.5 GHz雙通帶頻帶內插入損耗小于3 dB，相對帶寬分別為30%以及10%，帶外抑制度大于20 dB，并且在雙通帶間產生了零點，尺寸僅為4.2 mm×1.1 mm×0.8 mm。該濾波器是平面堆疊結構，具有體積小、頻帶寬、易集成等優(yōu)點，有較好的應用價值。

發(fā)表于：2021/7/5 16:21:00

一種用于時間交織型SAR ADC的電容校正技術[其他][其他]

時間交織型SAR ADC對包括電容失配在內的通道間失配較敏感，其中電容失配既包括通道內的失配也包括通道間的失配，是影響時間交織型SAR ADC性能的重要因素。為了提升時間交織型SAR ADC的性能，基于對SAR ADC中DAC電容失配對時間交織型SAR ADC影響的分析，結合單通道低速工作SAR ADC的電容校正方法，提出了一套適用于時間交織型SAR ADC的電容校正方法，實現了超過9 dB的SFDR和超過2.5 dB的SNDR性能提升。

發(fā)表于：2021/7/5 16:19:00

高頻驅動電路與高效GaN HEMT電源模塊的實現[電源技術][其他]

為了滿足當前電源模塊高效大功率的要求，針對氮化鎵器件設計一款高頻驅動電路，并搭建形成高頻高效的電源模塊。電路通過調節(jié)死區(qū)最小化處理模塊與非重疊模塊，抑制功率器件的大電流直通現象，有助于提升電源模塊的效率；利用氮化鎵器件的高頻特性，使電源系統(tǒng)的工作頻率大幅提升。電源系統(tǒng)測試結果表明，1 MHz時輸出波形上升沿、下降沿時間分別為10 ns和5 ns；10 MHz時輸出波形上升沿、下降沿時間分別為14 ns和8 ns。系統(tǒng)可實現10 W左右的大功率輸出。1 MHz和10 MHz工作頻率下系統(tǒng)達到的效率分別為93.7%和83.5%。

發(fā)表于：2021/7/5 16:16:00

Faster RCNN和LGDF結合的肝包蟲病CT圖像病灶分割[測試測量][醫(yī)療電子]

針對人工閱片工作量大、閱片質量不佳且容易出現漏檢、錯判等問題，將Faster RCNN目標檢測模型應用于肝包蟲病CT圖像的檢測，并對目標檢測模型進行改進：基于圖片分辨率低、病灶大小不同的特點，使用網絡深度更深的殘差網絡(ResNet101)代替原來的VGG16網絡，用以提取更豐富的圖像特征；根據目標檢測模型得出的病灶坐標信息引入LGDF模型進一步對病灶進行分割，從而輔助醫(yī)生更高效的診斷疾病。實驗結果表明，基于ResNet101特征提取網絡的目標檢測模型能夠有效提取目標的特征，檢測準確率相比原始檢測模型提高2.1%，具有較好的檢測精度。同時，將病灶坐標信息引入LGDF模型，相比于原始的LGDF模型更好地完成了對肝包蟲病病灶的分割，Dice系數提高了5%，尤其對多囊型肝包蟲病CT圖像的分割效果較好。

發(fā)表于：2021/7/5 16:14:00

基于強化學習的特征工程算法研究[其他][其他]

特征工程可以自動地處理和生成那些判別性高的特征，而無需人為的操作。特征工程在機器學習中是不可避免的一環(huán)，也是至關重要的一環(huán)。提出一種基于強化學習(RL)的方法，將特征工程作為一個馬爾可夫決策過程(MDP)，在上限置信區(qū)間算法(UCT)的基礎上提出一個近似的方法求解二分類數值數據的特征工程問題，來自動獲得最佳的變換策略。在5個公開的數據集上驗證所提出方法的有效性，FScore平均提高了9.032%，同時與其他用有限元變換進行特征工程的方法進行比較。該方法確實可以得到判別性高的特征，提高模型的學習能力，得到更高的精度。

發(fā)表于：2021/7/5 16:12:00

從算法發(fā)展研究人工智能應用問題與對策[人工智能][其他]

基礎硬件的發(fā)展帶來了算力的提高，深度學習算法的出現和應用奠定了人工智能技術理論基礎，Google、百度等高科技公司將人工智能應用的作為重點領域而加大投入，從而加速了人工智能的落地。當前人工智能已成為引領信息產業(yè)革命的最重要的技術手段。與此同時，人工智能對人類的潛在威脅也在加劇。對人工智能算法進行分析，歸納算法發(fā)展過程及缺陷，并總結這些缺陷可能引發(fā)的技術問題和倫理問題。最后，對人工智能的應用，從算法和倫理角度給出一定的對策。

發(fā)表于：2021/7/5 16:10:00

2.3～2.7 GHz雙模式低噪聲射頻接收前端全集成芯片的設計[微波|射頻][其他]

基于GaAs pHEMT工藝設計了一款2.3～2.7 GHz雙模式低噪聲射頻接收前端全集成芯片。該接收前端芯片包含一個單刀雙擲(SPDT)收發(fā)開關及一個帶旁路功能的低噪聲放大器。一方面，采用帶源級電感負反饋的共源共柵結構實現了放大器模式，將SPDT開關作為放大器輸入匹配網絡的一部分，一體化優(yōu)化設計獲得最少元件及較高Q值的輸入匹配網絡，進而實現低噪聲、高增益和良好的輸入回波損耗匹配；另一方面，采用多組開關聯合實現了旁路功能用于衰減高輸入功率的射頻信號。測試結果表明，在2.3～2.7 GHz的寬頻帶范圍內，實現的接收前端芯片在LNA模式下的噪聲系數可達到1.53～1.64 dB的較低水平，且增益在18.1～19.2 dB之間，在2.5 GHz時輸入1 dB壓縮點為-1.5 dBm；在旁路模式下，插入損耗在工作頻段內維持在約6～7 dB的水平。

發(fā)表于：2021/7/5 16:07:00

Ka波段頻率源建模分析與設計[其他][其他]

利用鎖相環(huán)與多次倍頻的方式設計了一個Ka波段的用于小型化交會參數探測單元的頻率源。該頻率源輸出頻率為36 GHz，輸出功率大于15 dBm。在設計時使用數學建模的方法對鎖相環(huán)各個部分進行建模，然后得到系統(tǒng)的傳遞函數，通過對閉環(huán)系統(tǒng)的系統(tǒng)函數分析，得到能夠使系統(tǒng)穩(wěn)定工作的系統(tǒng)參數。最后使用裸芯片以微組裝的形式加工到RO4350和RO5880基板與腔體上，并完成測試。測試結果表明，使用數學建模的方式能夠得到穩(wěn)定工作頻率源。

發(fā)表于：2021/7/5 16:06:00