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基于FPGA的LVDS无时钟数据传输方案设计与实现[其他][其他]

针对离线式弹载数据采集存储设备小型化需求，设计了一种基于FPGA的LVDS(Low-Voltage Differential Signaling)无时钟高速数据传输系统。在不外挂接口芯片的情况下，用板载时钟代替差分时钟，仅使用一对差分管脚即可完成一路LVDS无时钟数据传输，系统中数据接口较多时可以很大程度上减少板卡体积。通过提高FPGA内部SERDES(Serializer-Deserializer)反串行化比例以及数据进行8B/10B编码解决鉴相器失效的问题，并以此为板载时钟提供准确的相位信息来对齐串行数据和模拟时钟，最后按照模拟时钟将串行LVDS数据反序列化，从而达到板载时钟代替LVDS随路时钟的目的，以此实现基于FPGA无随路时钟的LVDS高速传输。试验表明，该系统能够可靠、有效工作，具备一定工程实用价值。

發(fā)表于：2021/6/1 下午5:13:00

基于Wi-Fi和人脸识别技术的智能锁系统设计[人工智能][通信网络]

针对传统门锁存在的安全问题，设计了一款将Wi-Fi技术与人脸识别技术相结合的智能锁系统。该系统采用STM32F103作为核心控制器件，CC1101作为通信传输模块，有效降低功耗的同时实现了信息的交互。同时提出MULBP人脸识别算法，相较于改进前增强了图像灰度均值与每行、每列以及对角线元素的关系，得到的全新LBP算子值更能够反映出局部纹理特征，再与2DLDA算法相结合找到投影矩阵，使样本更容易被区分，更便于特征提取。结果表明，这种融合算法在降低特征维数的同时也提高了识别率，使得系统达到了智能防盗的目的。

發(fā)表于：2021/6/1 下午5:08:00

基于QFD的智能音箱测评体系建立[人工智能][消费电子]

智能音箱作为智能家居入口终端之一，是智能家居的重要组成部分，因此各测评机构相应开展了关于智能音箱的测评工作。但由于大部分测评机构主要以智能音箱本身的技术要求进行测评工作，未能充分结合客户需求，导致测评结果无法有效满足客户和市场需求。将质量功能展开(Quality Function Deployment，QFD)引入智能音箱测评体系建立，从客户需求角度建立测评体系，可为业界提供参考。

發(fā)表于：2021/6/1 下午5:04:00

用于SoC电源噪声测量的低温漂VCO[其他][其他]

提出了适用于片上系统(SoC)电源噪声测量的带两级温度补偿的基于环路压控振荡器(ring VCO)的量化器。通过粗略和精细两级温度补偿电路得到更低温漂的ring VCO。在粗略补偿一级中，将正比于温(PTAT)的电流注入尾限流管控制的ring VCO中，用来补偿VCO中较大的温度系数；在精细补偿一级中，用一个VCO复制电路来感知温度的变化，并将感知到的温度变化信息传递给量化器中的VCO，从而进一步自适应调整VCO量化器的振荡频率。基于40 nm工艺，设计一款工作在1.1 V电源电压下的两级温度补偿ring VCO，并对其进行了电路仿真，其输出信号的振荡频率约为4.3 GHz，在-40 ℃～125 ℃的温度变化范围内，实现了15.5 ppm/℃的温漂值。

發(fā)表于：2021/6/1 下午4:55:00

基于AXI总线的可配置LVDS控制器设计与验证[模拟设计][工业自动化]

针对不同应用场景下LVDS通信协议体现在数据位宽、帧格式和存储方式的选择差异性和数据收发灵活性，提出一种基于AXI总线的可配置LVDS控制器设计与验证方案。为了实现对LVDS控制器的精确控制，增加基于APB接口的可配置寄存器模块，在SoC系统上由软件控制数据传输，有效提高了数据收发的灵活性；为了提高传输效率并广泛适应场景需求，将与内存交互的接口定义为AXI协议接口；为了避免传输数据错误和数据包丢失等现象，在自定义协议中加入奇偶校验功能并在电路中加入数据包检查机制。随后，采用高效的回环验证方案针对LVDS控制器进行功能测试。实验结果表明该LVDS控制器基于AXI接口准确高效地实现了对端设备之间的数据收发功能，这种可配置的数据传输电路设计和验证方案灵活可行，便于广泛应用到视频图像数据传输系统中。

發(fā)表于：2021/6/1 下午4:50:00

基于 HVCMOS工艺的H桥驱动电路版图设计[其他][其他]

介绍了基于HVCMOS工艺的低成本、高集成度、强驱动性能功率集成电路(Power IC，PIC)H桥的设计实现。建立的金属互连线评估模型可在设计早期对H桥物理版图方案进行优差性判断，不依赖设计后仿真,从而提高设计效率。H桥不同互连线设计方案的比较结果表明，多插指阵列器件互连线(M2及以上层金属)与器件本体的金属层M1垂直、梯形状互连结构，能够提高互连线沿电流流向的有效长宽比，减小寄生电阻。

發(fā)表于：2021/6/1 下午4:46:00

基于边缘计算中极端姿态和表情的人脸识别[人工智能][通信网络]

随着信息技术的发展，人脸识别在支付、工作和安防系统中应用的越来越多。在边缘计算系统中，为了处理的速度，通常选择较小的神经网络进行人脸识别，这样会导致识别率低。并且在实际应用中大多都是对于图片质量较高的人脸可以很好地识别，但对于受光照影响较大、表情和姿态变化大的图片识别率不是很高。因此，选择SqueezeNet轻量级网络，该网络层数小，可以很好地运用于边缘计算系统中。采用了预处理的方法来对图片进行预处理，然后改进了SqueezeNet网络的损失函数以及加入了ResNet网络中的残差学习方法。最后通过对LFW和IJB-A数据集进行测试，该研究方法明显提高了识别率。

發(fā)表于：2021/6/1 下午4:41:00

一种基于图神经网络的电信诈骗识别方法[通信与网络][通信网络]

通信技术的普及给人们带来便捷的同时，电信欺诈行为也急剧增加。由于诈骗行为特征、号码类型等与正常业务具有极高相似性，传统基于统计的电信欺诈检测方法难于筛选。提出将用户通信关系转换为一组拓扑特征，建立通信社交有向图，将具有统计特征的顶点表示用户，具有关系特征的边表示他们之间的活动。在通信社交图基础上，通过图卷积模块捕获用户的通信行为规律和通信社交关系特征，通过池化读出机制聚合通信社交网络的潜在特征，以识别电信欺诈行为。真实通信历史数据验证表明了该方法的有效性。

發(fā)表于：2021/6/1 下午4:36:00

面向5G的SON 3GPP标准进展[通信与网络][5G]

为支持广泛的QoS级别，需要自动调整5G网络以响应网络状况，以保持最佳的性能效率。5G网络将拥有比前几代蜂窝移动通信网络更多的小区，因此自组织网络(Self-Organizing Network，SON)对于运营商管理复杂的5G网络更为重要。介绍了3GPP工作组SA5和RAN针对5G SON的研究工作，并对自动邻居关系、PCI配置、容量和覆盖率优化、负载平衡优化、移动鲁棒性优化、RACH优化等关键优化技术进行详细阐述。

發(fā)表于：2021/6/1 下午4:29:00

基于卷积神经网络的2D人体姿态估计综述[其他][其他]

随着深度学习的快速发展，2D人体姿态估计作为其他计算机视觉任务的研究基础，其检测速度和精度对后续应用落地具有实际意义。对近年来基于卷积神经网络的2D人体姿态估计的方法进行梳理介绍，将现有方法分为人体检测关节点回归融合算法和人体关节点检测聚类算法，同时对当前的主流数据集及其评价准则进行总结，最后对2D人体姿态估计当前所面临的困难以及未来的发展趋势做以阐述，为姿态估计相关研究提供一些参考。

發(fā)表于：2021/6/1 下午4:23:00