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基于幾何特征的圖像畸變校正方法[顯示光電][消費(fèi)電子]

為解決傳統(tǒng)畸變校正存在操作復(fù)雜等困難，提出一種基于幾何特征的畸變校正方法，該方法對徑向畸變的相機(jī)模型進(jìn)行分析，利用單張圖像計(jì)算圖像徑向幾何畸變中心及畸變系數(shù)。通過對圖像中的曲線進(jìn)行穩(wěn)健評估，經(jīng)過兩次不同方向上曲線的彎曲程度求解，找到光學(xué)圖像的最佳幾何畸變中心，接著利用遞推最小二乘法來計(jì)算徑向幾何畸變的多項(xiàng)式系數(shù)，得出最優(yōu)的畸變系數(shù)，對失真圖像進(jìn)行校正。實(shí)驗(yàn)通過仿真及實(shí)際圖像測試，結(jié)果表明該方法無需標(biāo)定板，僅采集單幅真實(shí)場景圖像，便能有效校正成像測量系統(tǒng)中的徑向幾何畸變，并能對圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的畸變校正。

發(fā)表于：9/17/2025

淺談Wi-Fi 6E與Wi-Fi 7的關(guān)鍵器件——BAW濾波器新技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

2020年4月，美國聯(lián)邦通信委員會(FCC)投票通過將6GHz頻譜劃為免許可頻段供Wi-Fi使用，這標(biāo)志著Wi-Fi正式進(jìn)入“三頻”時(shí)代

發(fā)表于：9/16/2025

針對態(tài)勢展示連續(xù)性的持續(xù)數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

針對綜合指揮顯示系統(tǒng)對穩(wěn)定性、可靠性和靈活性不斷提升的要求，基于Qt框架設(shè)計(jì)了一套集數(shù)據(jù)處理、界面管理和多任務(wù)支持于一體的指揮顯示框架，以滿足復(fù)雜航天任務(wù)的多樣化需求。同時(shí)，采用了基于持續(xù)數(shù)據(jù)保護(hù)的多進(jìn)程頁面交互顯示技術(shù)，通過主進(jìn)程與獨(dú)立頁面顯示進(jìn)程的結(jié)合，顯著提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。此外，還應(yīng)用了連續(xù)性態(tài)勢展示技術(shù)，改進(jìn)了自適應(yīng)周期時(shí)間桶算法，通過優(yōu)化事件同步與回退機(jī)制，進(jìn)一步提高了任務(wù)回放的精度和效率。通過上述技術(shù)改進(jìn)，滿足新一代軟件系統(tǒng)指揮顯示系統(tǒng)的需求，為復(fù)雜航天任務(wù)的成功執(zhí)行提供了有力支持。

發(fā)表于：9/16/2025

面向5G演進(jìn)的通信感知一體化技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

通感一體化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）作為5.5G/6G通信系統(tǒng)的核心技術(shù)，通過深度融合通信與感知功能，突破傳統(tǒng)系統(tǒng)的功能邊界，實(shí)現(xiàn)頻譜、硬件資源的共享與協(xié)同，推動通信網(wǎng)絡(luò)向多維感知能力演進(jìn)。系統(tǒng)探討了ISAC的核心原理、技術(shù)挑戰(zhàn)及未來方向。技術(shù)層面，ISAC利用無線信號傳輸與反射特性，通過聯(lián)合波形設(shè)計(jì)、多站協(xié)同感知架構(gòu)及自干擾消除技術(shù)，實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知與數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝诤希浒l(fā)展面臨通感波形聯(lián)合優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)資源動態(tài)調(diào)度、多站同步與標(biāo)準(zhǔn)化等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。典型應(yīng)用場景涵蓋智能交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及空天海地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，需滿足亞米級感知精度、毫秒級時(shí)延及高可靠性等指標(biāo)需求。未來技術(shù)演進(jìn)聚焦四大方向：太赫茲頻段器件與智能超表面優(yōu)化、AI驅(qū)動的通信-感知聯(lián)合框架、意圖驅(qū)動的云-邊-端動態(tài)架構(gòu)以及輕量化安全機(jī)制構(gòu)建。通過攻克通感聯(lián)合信息論、能效模型等基礎(chǔ)理論，并推動產(chǎn)學(xué)研協(xié)同驗(yàn)證，ISAC將加速物理世界與數(shù)字空間的深度融合，成為全域智能網(wǎng)絡(luò)的核心使能技術(shù)。

發(fā)表于：9/16/2025

一種基于數(shù)據(jù)匹配的COM惡意調(diào)用溯源研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對高級持續(xù)性威脅（Advanced Persistent Threat，APT）利用組件對象模型（Component Object Model，COM）接口進(jìn)行行為混淆，導(dǎo)致傳統(tǒng)溯源方法難以有效追蹤的問題，提出了一種基于數(shù)據(jù)匹配的實(shí)時(shí)溯源系統(tǒng)COMLink。該系統(tǒng)利用COM調(diào)用中客戶端與服務(wù)器進(jìn)程間數(shù)據(jù)交換的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)特性，通過前綴相似度算法實(shí)現(xiàn)對敏感行為的線程級精確溯源。COMLink能夠跨進(jìn)程追蹤C(jī)OM調(diào)用鏈，即使在惡意軟件利用受信任進(jìn)程執(zhí)行惡意行為時(shí)也能有效溯源。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，COMLink在包含6個(gè)已知可利用COM接口的測試環(huán)境中，能夠以82%的準(zhǔn)確率追蹤基于COM的攻擊行為，COMLink對系統(tǒng)性能的影響可忽略不計(jì)，性能損失小于2%，顯著提升了APT檢測和歸因能力。

發(fā)表于：9/16/2025

基于無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的地質(zhì)斷層識別與深度估算[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

為解決Werner反卷積解在地質(zhì)構(gòu)造深度估計(jì)中結(jié)果不確定性的問題，采用無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)K-means聚類算法對Werner解進(jìn)行優(yōu)化分析。通過構(gòu)建包含兩個(gè)巖墻體的合成磁場模型進(jìn)行測試，并添加隨機(jī)噪聲增加復(fù)雜性。將合成數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)的Werner解分別輸入聚類算法進(jìn)行分析，結(jié)果表明，該算法在合成模型中準(zhǔn)確識別出兩個(gè)深度分別為5 m和8 m的地質(zhì)體，在實(shí)際數(shù)據(jù)中識別出三個(gè)深度分別為536 m、635 m和530 m的地質(zhì)體，與該區(qū)域前期勘探結(jié)果相符。研究證實(shí)，該算法不僅能有效確定地質(zhì)體的數(shù)量，還能準(zhǔn)確估算其深度位置，即使在存在噪聲的情況下依然表現(xiàn)穩(wěn)定。

發(fā)表于：9/16/2025

基于SiC IPD技術(shù)的小型化大功率Gysel功分器設(shè)計(jì)[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

功分器作為射頻前端重要的無源器件，不斷朝著小型化、大功率方向發(fā)展。為此，提出一種基于SiC IPD技術(shù)的新型Gysel功分器，采用π形和Bridged T-coil等效電路將分布式電路轉(zhuǎn)換成集總式拓?fù)洌瑢?shí)現(xiàn)功分器的小型化設(shè)計(jì)。通過奇偶模分析方法給出集總等效電路的理論推導(dǎo)，并進(jìn)行HFSS全波仿真。集總電感和電容采用半導(dǎo)體工藝制造，加工精度高，感值容值精準(zhǔn)，器件性能穩(wěn)定。此外，基板采用具有良好的散熱能力的SiC材料，有利于提升器件的功率容量。測試結(jié)果表明，功分器在6.3~7.7 GHz范圍內(nèi)回波損耗大于10 dB，插損小于0.9 dB，端口隔離度在5~9 GHz范圍內(nèi)大于15 dB，電波長尺寸為0.10×0.05（λg×λg@f0），具有較高的工程應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：9/16/2025

億門級層次化物理設(shè)計(jì)時(shí)鐘樹的研究[EDA與制造][工業(yè)自動化]

傳統(tǒng)的展平式物理設(shè)計(jì)已不能滿足VLSI的設(shè)計(jì)需求，層次化物理設(shè)計(jì)已成為VLSI設(shè)計(jì)的主流方法。在VLSI層次化物理設(shè)計(jì)過程中，頂層寄存器和子模塊內(nèi)寄存器的時(shí)鐘樹偏差對整個(gè)芯片時(shí)序收斂有很大的影響。針對億門級層次化頂層物理設(shè)計(jì)時(shí)鐘樹無法讀取到子模塊中的時(shí)鐘樹延時(shí)，導(dǎo)致最終頂層寄存器和子模塊內(nèi)寄存器時(shí)鐘偏差過大的問題，提出了在頂層時(shí)鐘樹綜合階段設(shè)置子模塊實(shí)際時(shí)鐘延遲的方法，有效地減小頂層寄存器和子模塊內(nèi)寄存器的時(shí)鐘偏差，為后續(xù)的時(shí)序優(yōu)化提供了有效保障。

發(fā)表于：9/16/2025

設(shè)計(jì)參數(shù)對射頻SOI開關(guān)功率承受能力影響研究[微波|射頻][工業(yè)自動化]

通過比較分析研究射頻開關(guān)管寬度與堆疊級數(shù)變化和柵極與體區(qū)偏置電阻對射頻開關(guān)性能的影響，主要包括前兩級射頻開關(guān)管寬度、不同級數(shù)射頻開關(guān)管寬度、逐步變化射頻開關(guān)管寬度和偏置電阻等設(shè)計(jì)參數(shù)，對射頻開關(guān)插入損耗、隔離度和功率承受能力的影響。研究結(jié)果為射頻開關(guān)電路設(shè)計(jì)提供參考。

發(fā)表于：9/16/2025

基于CS32F407的雙通道旋變解碼系統(tǒng)設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][汽車電子]

為提高旋轉(zhuǎn)變壓器電機(jī)轉(zhuǎn)子位置信號的測量精度，設(shè)計(jì)開發(fā)了一種基于CS32F407的雙通道旋變解碼系統(tǒng)。系統(tǒng)由2路旋轉(zhuǎn)變壓器編碼信息采集輸入電路、2路正弦激勵信號輸出電路、MCU控制單元、通信單元、接口單元、電源電路組成。以CS32F407 MCU為處理核心，通過兩路SPI接口采集粗機(jī)和精機(jī)解碼芯片CAD2S1210數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)的多極旋變解碼算法解算機(jī)械軸角，并通過USART接口上傳位置信息至顯控單元。系統(tǒng)支持21 bit位置精度和2 kHz激勵信號頻率，經(jīng)實(shí)際樣機(jī)驗(yàn)證，位置誤差小于0.01°，運(yùn)行穩(wěn)定性滿足-40 ℃~60 ℃環(huán)境要求。結(jié)果表明，該系統(tǒng)測量精度高、抗干擾性強(qiáng)，可推廣至航空、工業(yè)控制等復(fù)雜場景。

發(fā)表于：9/16/2025

基于數(shù)據(jù)變換與模型集成的電力需求預(yù)測[模擬設(shè)計(jì)][智能電網(wǎng)]

電力需求預(yù)測作為能源規(guī)劃與電網(wǎng)調(diào)度的重要環(huán)節(jié)，對實(shí)現(xiàn)能源系統(tǒng)穩(wěn)定性和可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。提出了一種基于數(shù)據(jù)變換融合與模型集成的電力需求預(yù)測方法。通過結(jié)合Copula和Yeo-Johnson變換，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)一化和特征間相關(guān)性的保持；利用XGBoost算法分析特征重要性，構(gòu)建了基于特征權(quán)重優(yōu)化的LSTM網(wǎng)絡(luò)模型；同時(shí)，采用貝葉斯優(yōu)化與線程池技術(shù)對超參數(shù)進(jìn)行高效優(yōu)化，進(jìn)一步提升了模型性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)LSTM模型相比，融合模型的均方根誤差降低了約11.85%，顯著提升了預(yù)測精度和泛化能力。該方法為復(fù)雜時(shí)間序列預(yù)測任務(wù)提供了可靠的解決方案，對電力需求預(yù)測的理論研究與實(shí)際應(yīng)用具有重要參考價(jià)值。

發(fā)表于：9/16/2025

GPS+多線激光雷達(dá)的自主路徑規(guī)劃方法[人工智能][汽車電子]

為了提高被檢車輛的通過率，提出一種基于差分GPS+多線激光雷達(dá)的區(qū)域內(nèi)車輛目標(biāo)全自動自主路徑規(guī)劃的信息采集方法。首先，依據(jù)停車場環(huán)境簡圖，規(guī)劃出停車場拓?fù)鋱D，提出并建立一種基于固定權(quán)值標(biāo)志的停車場電子地圖；其次，根據(jù)多線激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)，采用提出的自適應(yīng)聚類法，檢測出停車場中的車輛目標(biāo)；最后，基于差分GPS的移動機(jī)器人定位，結(jié)合停車場電子地圖和檢測出的車輛目標(biāo)，提出的全局+局部的路徑規(guī)劃算法，動態(tài)地完成移動機(jī)器人的路徑規(guī)劃。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證，該方法可以有效地改善車輛目標(biāo)通過率。

發(fā)表于：9/16/2025

一種基于混合專家模型的多模態(tài)工單數(shù)據(jù)智能處理方法[人工智能][其他]

智能工單系統(tǒng)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心支撐平臺。當(dāng)前，智能工單系統(tǒng)面臨多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的跨模態(tài)冗余及語義沖突問題，傳統(tǒng)基于單模態(tài)處理架構(gòu)的大語言模型（Large Language Model，LLM）存在關(guān)鍵信息漏檢率高、數(shù)據(jù)清洗效果差的缺陷，嚴(yán)重制約了工單系統(tǒng)智能化發(fā)展。針對該問題，混合專家模型（Mixture of Experts，MoE）可通過動態(tài)路由機(jī)制自適應(yīng)分配多模態(tài)數(shù)據(jù)至特定專家網(wǎng)絡(luò)，在提升跨模態(tài)特征融合精度的同時(shí)顯著優(yōu)化計(jì)算效率。基于此，提出一種基于混合專家模型的多模態(tài)工單數(shù)據(jù)智能處理方法。首先基于DeepSeekMoE架構(gòu)設(shè)計(jì)了一種語義分析模型，以實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)的特征解耦與關(guān)鍵內(nèi)容提取。其次提出基于Thinker-Talker的多模態(tài)特征融合架構(gòu)，有效提升冗余數(shù)據(jù)利用率與語義一致性。最后設(shè)計(jì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗與結(jié)構(gòu)化表單生成算法，完成原始數(shù)據(jù)的降噪清洗與語義增強(qiáng)，輸出符合規(guī)范的結(jié)構(gòu)化工單。消融實(shí)驗(yàn)表明，該方法在私有化數(shù)據(jù)集上的信息提取精度達(dá)92.7%，較傳統(tǒng)工單處理方式的標(biāo)準(zhǔn)符合度提升36.2%，為智能工單系統(tǒng)多模態(tài)數(shù)據(jù)處理提供了可擴(kuò)展的技術(shù)范式。

發(fā)表于：9/16/2025

德州儀器模擬設(shè)計(jì)｜使用第二級濾波器來減少電壓紋波[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動化]

　　本期，為大家?guī)淼氖恰妒褂玫诙墳V波器來減少電壓紋波》，將對比三種控制架構(gòu)在相同輸出電壓紋波下的表現(xiàn)，并提供了使用相同電氣規(guī)格的測試數(shù)據(jù)以及輸出電壓紋波、解決方案尺寸、負(fù)載瞬態(tài)和效率的比較結(jié)果。

發(fā)表于：9/8/2025

讓高性能計(jì)算芯片設(shè)計(jì)與CXL規(guī)范修訂保持同步[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

　　在當(dāng)今的高性能計(jì)算領(lǐng)域，確保處理器、存儲和加速器之間快速可靠的通信對系統(tǒng)性能和可擴(kuò)展性至關(guān)重要。因此，就誕生了Compute Express Link®（CXL®）標(biāo)準(zhǔn)：其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一致的內(nèi)存訪問、低延遲的數(shù)據(jù)傳輸，以及不同先進(jìn)架構(gòu)之間的無縫互操作性。

發(fā)表于：9/8/2025