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基于ESP32嵌入式Web服務(wù)器的手機(jī)化儀表設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，單片機(jī)性能升級且功能變得豐富，利用單片機(jī)創(chuàng)建Web服務(wù)器，使用瀏覽器作為客戶端進(jìn)行訪問變得可行。借鑒其思路，提出一種嵌入式Web服務(wù)器＋瀏覽器架構(gòu)的無軟件化手機(jī)儀表設(shè)計(jì)方法。先用JavaScript語言將常用的手機(jī)儀表元素設(shè)計(jì)為一個(gè)能嵌入到單片機(jī)存儲系統(tǒng)中的50 KB大小的庫，然后在其基礎(chǔ)上形成C風(fēng)格手機(jī)儀表HTML網(wǎng)頁生成函數(shù)，最后再通過單片機(jī)Web服務(wù)器將封裝后的C風(fēng)格手機(jī)儀表HTML網(wǎng)頁生成函數(shù)轉(zhuǎn)換為手機(jī)瀏覽器支持的HTML網(wǎng)頁進(jìn)行顯示和用戶操作。該設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)將儀表軟件安裝在下位機(jī)，客戶端零安裝、零配置訪問儀表界面。

發(fā)表于：11/14/2025 2:25:31 PM

基于聚類的HTTP/HTTPS協(xié)議資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

發(fā)表于：11/14/2025 2:16:32 PM

基于邊緣算力和改進(jìn)YOLOv10算法的智能垃圾分類系統(tǒng)[人工智能][其他]

為充分發(fā)揮邊緣算力，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、高效的垃圾識別與檢測，提出了一種輕量化垃圾檢測模型。模型使用ShuffleNetv2作為特征提取網(wǎng)絡(luò)，通過通道重排和深度可分離卷積減少計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保留重要信息。并采用Ghost網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)C3模塊，以降低計(jì)算負(fù)擔(dān)提高融合效率。為進(jìn)一步減小模型參數(shù)量，通過減少模型深度優(yōu)化計(jì)算效率。設(shè)計(jì)了基于累積投票的垃圾分類機(jī)制，當(dāng)垃圾類型識別次數(shù)達(dá)到設(shè)定閾值時(shí)進(jìn)行分類，并通過串口傳輸結(jié)果與控制系統(tǒng)聯(lián)動。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的模型減少內(nèi)存占用71.4%，精度損失僅為0.16%，推理速度加快，能耗顯著降低，確保分類結(jié)果高效傳輸。

發(fā)表于：11/14/2025 1:50:32 PM

面向空間應(yīng)用的UBP-LKH樹組播密鑰管理方案研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著空間信息技術(shù)的快速發(fā)展，組播通信需求逐步向衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)延伸，然而傳統(tǒng)基于地面設(shè)備的組播密鑰管理方案在星載環(huán)境中面臨性能瓶頸與安全隱患。針對衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)計(jì)算資源受限的特性，提出基于邏輯密鑰（Logical Key Hierarchy，LKH）樹結(jié)構(gòu)調(diào)整的無索引的B+LKH（Unsearchable Balance Plus Logical Key Hierarchy，UBP-LKH）樹方案：通過設(shè)計(jì)雙閾值觸發(fā)機(jī)制，利用組播密鑰管理系統(tǒng)（Multicast Key Management System， MKMS）的計(jì)算資源空閑時(shí)段實(shí)施下限重構(gòu)（樹壓縮）與上限重構(gòu)（樹擴(kuò)展），動態(tài)優(yōu)化密鑰樹層級結(jié)構(gòu)以降低加密次數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明，在中小型組播規(guī)模（5~127個(gè)節(jié)點(diǎn)）下，該方案較經(jīng)典LKH樹有最多20%的加密效率提升，且優(yōu)化幅度隨樹高與成員個(gè)數(shù)呈負(fù)相關(guān)。該研究為星載環(huán)境提供了可擴(kuò)展的組播密鑰管理模式，兼具資源適配性與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：11/14/2025 1:39:33 PM

基于DSP的實(shí)時(shí)姿態(tài)感知系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動化]

提出一種基于TMS320F28375S數(shù)字信號處理器（DSP）的高精度實(shí)時(shí)姿態(tài)測量系統(tǒng)，通過融合三軸磁通門傳感器與微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）加速度計(jì)的六軸慣性數(shù)據(jù)，結(jié)合自適應(yīng)卡爾曼濾波算法，實(shí)現(xiàn)俯仰角±0.1 °、航向角±0.5°的高精度測量。系統(tǒng)采用Δ-Σ型模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADS131M04）實(shí)現(xiàn)128 kSPS同步采樣率，并利用DSP內(nèi)置的三角函數(shù)加速單元（TMU）將姿態(tài)解算周期壓縮至0.8 ms。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在模擬動態(tài)干擾環(huán)境下，系統(tǒng)姿態(tài)更新率達(dá)1kHz，功耗低于1.5 W，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方案，滿足無人機(jī)、自動導(dǎo)引車（AGV）等移動平臺的實(shí)時(shí)控制需求。

發(fā)表于：11/13/2025 5:31:51 PM

基于三階角度觀測器的旋變軟解碼系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][汽車電子]

新能源汽車電驅(qū)系統(tǒng)通常使用旋轉(zhuǎn)變壓器獲取電機(jī)轉(zhuǎn)子位置，但其電路復(fù)雜且芯片昂貴，成本昂貴。傳統(tǒng)二階鎖相環(huán)在對轉(zhuǎn)子加速跟蹤時(shí)存在穩(wěn)態(tài)誤差，實(shí)際工況中常有輸入的正余弦一相丟失導(dǎo)致軟解碼發(fā)生旋變故障。對此提出一種基于三階角度觀測器的角度觀測器來提高位置解碼精度，同時(shí)采用鎖相環(huán)算法跟蹤解碼故障時(shí)的剩余信號，恢復(fù)丟失信號完成故障后的解碼。最后通過MATLAB仿真證明了算法的可行性和有效性。采用英飛凌TC387的DSADC模塊進(jìn)行實(shí)際實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證解碼效果，結(jié)果表明該系統(tǒng)對加速度達(dá)到穩(wěn)定跟蹤，同時(shí)在某相信號缺失后可保持良好的解碼效果。

發(fā)表于：11/13/2025 4:31:51 PM

一種基于片上變壓器隔離的高CMTI編解碼電路[模擬設(shè)計(jì)][汽車電子]

隨著第三代寬禁帶半導(dǎo)體材料的發(fā)展，GaN和SiC等新型功率開關(guān)管得到了廣泛的應(yīng)用，新型功率管較快的開關(guān)速度使得驅(qū)動器開關(guān)的瞬態(tài)電壓dV/dt最高至200 V/ns，造成功率管的誤開啟。為提高隔離驅(qū)動的共模瞬變抗擾度（Common Mode Transient Immunity，CMTI），設(shè)計(jì)了一種結(jié)構(gòu)簡單的高CMTI的編解碼電路，采用OOK（On-Off Krying）調(diào)制結(jié)構(gòu)，編碼電路采用負(fù)跨導(dǎo)振蕩器結(jié)構(gòu)將信號的高電位編碼為差分振蕩信號，解碼電路采用共模點(diǎn)提升電路將差分信號的共模點(diǎn)穩(wěn)定在VDD/2，僅通過比較器就可將輸入信號還原。仿真結(jié)果表明，該編解碼電路輸入信號的速度可達(dá)143 Mb/s，差分振蕩信號頻率為644 MHz，典型傳輸延時(shí)為1.2 ns，應(yīng)用在某款隔離驅(qū)動芯片中，經(jīng)過實(shí)測CMTI最高可達(dá)400 V/ns。

發(fā)表于：11/13/2025 4:14:11 PM

一種應(yīng)用于GNSS射頻接收機(jī)的高增益、低噪聲LNA+Mixer[微波|射頻][航空航天]

提出了一種基于標(biāo)準(zhǔn)0.18 μm 互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（Complementary Metal Oxide Semiconductor， CMOS）工藝的射頻前端集成電路設(shè)計(jì)方案，針對全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System， GPS）L1和北斗B1雙模導(dǎo)航系統(tǒng)的應(yīng)用需求，提升了低噪聲放大器（Low-Noise Amplifier， LNA）與下變頻混頻器的關(guān)鍵性能指標(biāo)。在電路架構(gòu)方面，針對低噪聲放大器，創(chuàng)新性地采用感應(yīng)源退化技術(shù)，通過外部電容與柵源電容并聯(lián)有效降低了噪聲系數(shù)；而對于下變頻混頻器模塊，則選用了具有結(jié)構(gòu)優(yōu)勢的無源單平衡拓?fù)洌诒ＷC轉(zhuǎn)換增益的同時(shí)顯著改善了線性度指標(biāo)并降低了1/f噪聲干擾。測試結(jié)果顯示，該方案在1.8 V電壓下實(shí)現(xiàn)60 dB鏈路增益和2 dB噪聲系數(shù)，整體功耗僅22 mW。系統(tǒng)集成測試中，當(dāng)輸入功率為-100 dBm時(shí)，輸出中頻功率達(dá)3.15 dBm。

發(fā)表于：11/13/2025 4:05:00 PM

基于Crossbar多端口緩存共享的交換架構(gòu)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)帶寬不斷提升，對網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中交換容量、轉(zhuǎn)發(fā)延遲、內(nèi)存利用率等關(guān)鍵指標(biāo)提出了更高的要求。采用基于Crossbar多端口緩存共享的交換架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)報(bào)文的存儲、調(diào)度、排序和轉(zhuǎn)發(fā)。采用共享緩存架構(gòu)并使用描述符定義數(shù)據(jù)包，實(shí)現(xiàn)了多端口下多個(gè)隊(duì)列的共享隊(duì)列緩存，每端口支持 8 個(gè)優(yōu)先級隊(duì)列，實(shí)現(xiàn)有序的調(diào)度，減少多隊(duì)列的阻塞問題。在多SRAM的緩存管理中采用分頁式鏈表的方法，實(shí)現(xiàn)了動態(tài)共享緩存，提高數(shù)據(jù)存取效率、降低轉(zhuǎn)發(fā)延遲?；赬ilinx公司的XCZU3EG驗(yàn)證平臺上完成了FPGA原型驗(yàn)證，完成了多端口結(jié)構(gòu)的功能驗(yàn)證和性能測試，平均端口速率達(dá)6.08 Gb/s，實(shí)現(xiàn)交換延遲可控。

發(fā)表于：11/13/2025 3:55:00 PM

融合多模態(tài)分組特征處理模塊的腦腫瘤分割方法[人工智能][醫(yī)療電子]

當(dāng)前腦部腫瘤分割模型大多在通道維度上簡單拼接多模態(tài)MRI圖像，未充分利用其多模態(tài)信息。為此，基于3D UX-Net，提出融合多模態(tài)分組特征處理模塊的MGF-UX Net模型。該模型通過模態(tài)特征抽取與融合兩大模塊，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)特征的有效利用。模態(tài)特征抽取模塊針對四種MRI模態(tài)特性，采用專門的特征提取網(wǎng)絡(luò)，以最大化保留有效信息；模態(tài)特征融合模塊基于先驗(yàn)知識，將四個(gè)模態(tài)劃分為兩組，并通過模態(tài)分組交叉注意力（MGCA）機(jī)制進(jìn)行深度融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在BraTS2021數(shù)據(jù)集上，MGF-UX Net的平均DSC和HD95分別達(dá)到91.01%和4.975 mm，在腦腫瘤分割任務(wù)中各項(xiàng)指標(biāo)優(yōu)于現(xiàn)有對比模型。

發(fā)表于：11/13/2025 3:47:53 PM