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基于時(shí)差法的雙聲道超聲波水流量計(jì)[其他][其他]

針對(duì)中小管徑單聲道超聲波流量計(jì)由于聲道少而易受流場(chǎng)分布不均勻的影響，提出了一種基于時(shí)差法的雙聲道超聲波水流量計(jì)。流量計(jì)的硬件系統(tǒng)由STM32L431低功耗模塊、高精度計(jì)時(shí)模塊TDC-GP22等組成。根據(jù)雙聲道管段結(jié)構(gòu)，提出了基于卡爾曼濾波算法的數(shù)據(jù)融合方法，將兩個(gè)聲道的測(cè)量數(shù)據(jù)融合并完成濾波處理，提高了流量計(jì)的測(cè)量精度。實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，流量計(jì)測(cè)量誤差在2.5%以內(nèi)，卡爾曼融合濾波算法可以有效提高流量計(jì)測(cè)量精度。

發(fā)表于：1/13/2023

基于ZYNQ的陣列渦流無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)[其他][其他]

圓柱形金屬試件的陣列渦流檢測(cè)可以通過(guò)幾個(gè)圍繞試件布局的陣列線圈組成的探頭來(lái)完成，陣列渦流探頭由完全相同的8個(gè)線圈組成并在一定的空間結(jié)構(gòu)下完成對(duì)金屬試件的探測(cè)。設(shè)計(jì)1個(gè)基于Zynq-7020的陣列渦流檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)借助激勵(lì)通道的8個(gè)模擬開(kāi)關(guān)可以對(duì)一個(gè)或多個(gè)線圈進(jìn)行激勵(lì)，借助一個(gè)8選1模擬開(kāi)關(guān)可以對(duì)8個(gè)陣列線圈進(jìn)行分時(shí)采集，通過(guò)數(shù)字相敏檢波算法完成對(duì)信號(hào)的提取。試驗(yàn)結(jié)果表明，此系統(tǒng)可以保存、傳輸、處理陣列探頭的激勵(lì)信號(hào)和感應(yīng)信號(hào)，并完成測(cè)量陣列探頭靈敏度的試驗(yàn)任務(wù)。

發(fā)表于：1/13/2023

基于ESN的鋰電池SOC評(píng)估方法與仿真研究[電源技術(shù)][其他]

以新能源車載鋰電池為研究對(duì)象，建立基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)（ESN）預(yù)測(cè)鋰電池的荷電狀態(tài)（SOC）評(píng)估模型。采用交叉驗(yàn)證方法優(yōu)選回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，以此解決網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)選擇困難。通過(guò)帶遺忘因子的遞歸最小二乘法訓(xùn)練建立的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)時(shí)更新輸出權(quán)值矩陣以此提高網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性和精度。通過(guò)模型仿真分析驗(yàn)證了預(yù)測(cè)算法的可行性，進(jìn)一步對(duì)比分析了所建立的ESN預(yù)測(cè)模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、徑向基（RBF）網(wǎng)絡(luò)算法在UDDS、US06和NYCC工況條件下的鋰電池SOC評(píng)估預(yù)測(cè)效果，結(jié)果表明所建立的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型方法用于鋰電池SOC評(píng)估預(yù)測(cè)的性能和效果優(yōu)于BP算法和RBF算法，具有較好的應(yīng)用前景，可以為鋰電池SOC長(zhǎng)期長(zhǎng)效預(yù)測(cè)評(píng)估提供參考。

發(fā)表于：1/13/2023

一種基于Hierarchy LUT的可重構(gòu)S-box實(shí)現(xiàn)方法[其他][其他]

基于查找表方法構(gòu)建的Substitution box （S-box）在可重構(gòu)分組密碼實(shí)現(xiàn)中廣泛使用，然而因消耗的資源過(guò)大，其面積利用效率低。為提高可重構(gòu)S-box面積利用效率，提出一種基于4R/1W存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的分層查找表（Hierarchy LUT），構(gòu)建可重構(gòu)S-box。所提出的4R/1W存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)能減少存儲(chǔ)單元的例化數(shù)量，提高存儲(chǔ)密度。在40nm CMOS工藝下，實(shí)現(xiàn)基于Hierarchy LUT的可重構(gòu)S-box，其面積利用效率得到改善，對(duì)比Table Lookup Unit （TLU）和Memory Sharing的可重構(gòu)S-box方案，效率分別提高了51.76%和6.88%。

發(fā)表于：1/13/2023

基于EMIF總線接口的橋芯片設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][消費(fèi)電子]

EMIF是DSP（數(shù)字信號(hào)處理器）器件上的外部存儲(chǔ)接口，基于TMS320VC5510電路的EMIF接口，提出了一種橋芯片的設(shè)計(jì)方法。該橋芯片包含了多個(gè)低速外設(shè)如I2C、UART以及SDIO接口，同時(shí)集成了IDO、ADC模擬IP，設(shè)計(jì)進(jìn)行了充分的EDA仿真和FPGA驗(yàn)證，并進(jìn)行了流片驗(yàn)證，實(shí)裝測(cè)試結(jié)果表明EMIF接口可與橋芯片通信無(wú)誤，實(shí)現(xiàn)了TMS320VC5510電路的外設(shè)擴(kuò)展功能。該橋芯片的設(shè)計(jì)方法大大增加了市場(chǎng)上SoC設(shè)計(jì)的靈活度，有效地降低了設(shè)計(jì)周期，節(jié)約了設(shè)計(jì)成本。

發(fā)表于：1/13/2023

基于CMOS閾值電壓設(shè)計(jì)的電壓基準(zhǔn)源[電源技術(shù)][其他]

基于TSMC 0.18 µm標(biāo)準(zhǔn)CMOS工藝，提出了一種新型無(wú)電阻低溫漂電壓基準(zhǔn)源。通過(guò)采用CMOS閾值電壓（Vth）和與溫度成正比的電壓（VPTAT）作為基礎(chǔ)線性溫度單元加權(quán)求和的方式，消除了電壓基準(zhǔn)源輸出中殘留的非線性溫度分量，最終得到高精度的電壓基準(zhǔn)輸出。其中CMOS閾值電壓由無(wú)電阻結(jié)構(gòu)產(chǎn)生，VPTAT的產(chǎn)生和與CMOS閾值電壓的加權(quán)求和由非對(duì)稱差分運(yùn)放完成。實(shí)測(cè)結(jié)果證明，在-55 ℃~125 ℃溫度范圍內(nèi)，電壓基準(zhǔn)源輸出為1.23 V，溫度系數(shù)為4.5 ppm/℃。在無(wú)濾波電容的情況下，基準(zhǔn)電源抑制比可達(dá)-93 dB。

發(fā)表于：1/13/2023

eFuse失效分析與可靠性電路設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

電編程熔絲（eFuse）基于電子遷移原理，通過(guò)熔斷熔絲使其電阻特性發(fā)生不可逆改變來(lái)實(shí)現(xiàn)編程操作。提高可靠性是eFuse系統(tǒng)和電路優(yōu)化設(shè)計(jì)的核心目標(biāo)。從eFuse工作原理以及失效模式分析入手，重點(diǎn)介紹了影響其可靠性的系統(tǒng)原因和主要機(jī)理及過(guò)程，并在綜合常規(guī)電路設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上，結(jié)合考慮各種工作模式下和具體模塊中存在的影響可靠性的因素，最后提出了具有針對(duì)性的電路設(shè)計(jì)解決方案。

發(fā)表于：1/13/2023

自適應(yīng)跨平臺(tái)PSS中間件架構(gòu)及開(kāi)發(fā)[可編程邏輯][消費(fèi)電子]

芯片工藝、規(guī)模不斷在提升，所包含的功能越來(lái)越復(fù)雜。多核、多線程中央處理器（Central Processing Unit，CPU），多維度片上網(wǎng)絡(luò)（Network on Chip，NoC），高速、高密度接口，各類外設(shè)等IP（Intellectual Property）集成在芯片上系統(tǒng)（System on Chip，SoC），使芯片開(kāi)發(fā)階段的仿真驗(yàn)證場(chǎng)景極其復(fù)雜，對(duì)芯片特別是SoC開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證完備性帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。當(dāng)前在芯片開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，便攜式測(cè)試和激勵(lì)標(biāo)準(zhǔn)（Portable Test and Stimulus， PSS）是在UVM（Universal Verification Methodology）驗(yàn)證方法學(xué)基礎(chǔ)上進(jìn)一步解決隨機(jī)化和跨平臺(tái)的復(fù)雜組合場(chǎng)景定義和代碼生成難題。

發(fā)表于：1/13/2023

基于Darknet23和特征融合的交通標(biāo)志檢測(cè)方法[測(cè)試測(cè)量][智能交通]

道路交通標(biāo)志檢測(cè)是智能交通的重要環(huán)節(jié)之一，針對(duì)交通標(biāo)志檢測(cè)存在背景復(fù)雜、目標(biāo)較小、檢測(cè)速度慢等問(wèn)題，選取工業(yè)界青睞的YOLOv3模型提出一種改進(jìn)的檢測(cè)方法。利用雙向特征金字塔結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)圖像低、中、高層特征語(yǔ)意信息的雙向融合，提升低層預(yù)測(cè)目標(biāo)的分類和高層預(yù)測(cè)目標(biāo)的定位能力；將原模型的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，提出Darknet23網(wǎng)絡(luò)，以提高網(wǎng)絡(luò)的提取能力和減少計(jì)算量；根據(jù)目標(biāo)形狀的特點(diǎn)，使用K-means聚類算法得到用于訓(xùn)練合適的錨點(diǎn)框，并在邊框回歸中引入靈活性更強(qiáng)的L_(α-CIOU)損失函數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)朝著預(yù)測(cè)框與真實(shí)框重疊度較高的方向去優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在CCTSDB數(shù)據(jù)集上mAP@0.75達(dá)到86.10%、mAP@0.5：0.05：0.95達(dá)到70.017%，相比原網(wǎng)絡(luò)分別提升10.17％和5.656％，參數(shù)量減少3 622 091，速度提升8.27 f/s，且優(yōu)于SSD和Faster RCNN等主流的檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)。

發(fā)表于：1/13/2023

基于BERT-CNN的新聞文本分類的知識(shí)蒸餾方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代進(jìn)入人類的生活之后，人們的生活中出現(xiàn)很多無(wú)法識(shí)別的文本、語(yǔ)義等其他數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的量十分龐大，語(yǔ)義也錯(cuò)綜復(fù)雜，這使得分類任務(wù)更加困難。如何讓計(jì)算機(jī)對(duì)這些信息進(jìn)行準(zhǔn)確的分類，已成為當(dāng)前研究的重要任務(wù)。在此過(guò)程中，中文新聞文本分類成為這個(gè)領(lǐng)域的一個(gè)分支，這對(duì)國(guó)家輿論的控制、用戶日常行為了解、用戶未來(lái)言行的預(yù)判都有著至關(guān)重要的作用。針對(duì)新聞文本分類模型參數(shù)量多和訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的不足，在最大限度保留模型性能的情況下壓縮訓(xùn)練時(shí)間，力求二者折中，故提出基于BERT-CNN的知識(shí)蒸餾。根據(jù)模型壓縮的技術(shù)特點(diǎn)，將BERT作為教師模型，CNN作為學(xué)生模型，先將BERT進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練后再讓學(xué)生模型泛化教師模型的能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在模型性能損失約2.09%的情況下，模型參數(shù)量壓縮約為原來(lái)的1/82，且時(shí)間縮短約為原來(lái)的1/670。

發(fā)表于：1/13/2023

智能道路標(biāo)牌系統(tǒng)設(shè)計(jì)綜述[模擬設(shè)計(jì)][智能交通]

智能標(biāo)牌系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)智能交通和智能城市快速發(fā)展的重要工具。傳統(tǒng)的道路標(biāo)牌只能用固定的文字、符號(hào)、顏色向交通參與者單方面?zhèn)鬟f信息，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流的有效控制和滿足人們的出行需求，智能標(biāo)牌的出現(xiàn)彌補(bǔ)了這些缺陷。首先對(duì)傳統(tǒng)道路標(biāo)牌的現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，針對(duì)智能標(biāo)牌在人們出行和未來(lái)城市道路發(fā)展方面的影響，從信息感知、信息通信、低功耗不同角度分析了傳統(tǒng)標(biāo)牌的不足和智能標(biāo)牌的發(fā)展需求，闡述了智能標(biāo)牌中的關(guān)鍵技術(shù)，最后對(duì)未來(lái)的發(fā)展做了展望與總結(jié)。

發(fā)表于：1/13/2023

實(shí)時(shí)控制和通信領(lǐng)域的 IT/OT 融合如何推動(dòng)工業(yè)自動(dòng)化[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

在之前的實(shí)時(shí)控制系列文章中，我們探討了用于感應(yīng)、驅(qū)動(dòng)和處理的實(shí)時(shí)控制 (RTC) 儀器。而要將它們貫穿起來(lái)需要借助“指揮”：實(shí)時(shí)通信。在本文中，我們將以基于實(shí)時(shí)通信和控制的工業(yè) 4.0 作為討論的出發(fā)點(diǎn)。

發(fā)表于：1/12/2023

出色的音頻性能如何實(shí)現(xiàn)？即插即用的數(shù)字D類放大器少不了[嵌入式技術(shù)][消費(fèi)電子]

新一代即插即用的數(shù)字D類音頻放大器的性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的模擬D類放大器。更重要的是，數(shù)字D類放大器還具有低功耗、低復(fù)雜性、低噪聲和低成本的優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：1/12/2023

ADI太陽(yáng)能模擬器方案[模擬設(shè)計(jì)][其他]

近年來(lái)隨著太陽(yáng)能應(yīng)用的不斷發(fā)展，關(guān)于太陽(yáng)能利用、轉(zhuǎn)換的相關(guān)產(chǎn)品，尤其是太陽(yáng)能電池板的使用量也逐漸增加。過(guò)去，這些產(chǎn)品都是在自然環(huán)境下進(jìn)行測(cè)試，受制于氣候條件，因此存在測(cè)試周期長(zhǎng)、數(shù)據(jù)的可重現(xiàn)性差等不足。太陽(yáng)能模擬器是模擬太陽(yáng)光譜和光強(qiáng)的一種光源設(shè)備，可以在高精度擬合太陽(yáng)光譜分布的前提下，實(shí)現(xiàn)不同的太陽(yáng)輻照度等條件，滿足測(cè)試研究對(duì)太陽(yáng)輻照的特殊需求。使用太陽(yáng)能模擬器能夠克服氣候多變性所造成的不便，全年24小時(shí)在室內(nèi)對(duì)太陽(yáng)能產(chǎn)品進(jìn)行測(cè)試。

發(fā)表于：1/12/2023

數(shù)字檔案分布式應(yīng)用平臺(tái)設(shè)計(jì)研究[其他][其他]

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代背景下，數(shù)字檔案建設(shè)正快速推進(jìn)。但是，目前已有的數(shù)字檔案應(yīng)用系統(tǒng)在存儲(chǔ)容量、分布式容災(zāi)備份、有序共享及可溯源、確保安全性等方面存在明顯瓶頸。如何利用包括區(qū)塊鏈技術(shù)和分布式技術(shù)在內(nèi)的新一代信息技術(shù)研發(fā)新的數(shù)字檔案分布式應(yīng)用平臺(tái)已成為研究熱點(diǎn)。首先，對(duì)數(shù)字檔案分布式應(yīng)用平臺(tái)進(jìn)行了需求分析。其次，進(jìn)行了數(shù)字檔案分布式應(yīng)用平臺(tái)所需的區(qū)塊鏈分布式存儲(chǔ)模型及數(shù)字檔案移交模型等關(guān)鍵模型設(shè)計(jì)、區(qū)塊鏈賬本設(shè)計(jì)和分布式存儲(chǔ)集群設(shè)計(jì)。接著，設(shè)計(jì)了基于Fabric聯(lián)盟鏈和IPFS技術(shù)的數(shù)字檔案分布式應(yīng)用平臺(tái)，并給出了檔案移交及其密鑰生成的智能合約算法實(shí)現(xiàn)等環(huán)節(jié)。最后進(jìn)行了系統(tǒng)測(cè)試。相關(guān)工作為數(shù)字檔案的海量分布式存儲(chǔ)及容災(zāi)備份、有序共享及可溯源提供了新的、更可靠的技術(shù)保障。

發(fā)表于：1/10/2023