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設計應用

大擺幅輸出的高速線性行波驅動器

大擺幅輸出的高速線性行波驅動器[其他][其他]

基于0.13 μm SiGe BiCMOS工藝設計了高速線性行波馬赫-曾德爾調制器(Mach-Zehnder Modulators，MZM)驅動器。驅動器主要由三個部分組成，分別是輸入級、輸出級和直流消除(Direct Current Offset Compensation，DCOC)。輸入級在差分對的發射極引入可變電容和可變電阻來實現增益可調的功能，在輸出節點采用了并聯電感峰化技術來提高帶寬；輸出級中采用了擊穿電壓倍增技術來獲得大擺幅輸出電壓，以及采用了并聯電感峰化技術來提高帶寬；DCOC通過在行波MZM驅動器的輸出和輸入之間建立反饋以消除直流失調，并且采用了一階低通濾波器以保證環路穩定。仿真結果顯示，驅動器的增益可以在較大的范圍內可調，DCOC環路的相位裕度高達82°，最高工作速率為100 Gb/s，輸出Vpp約為4 V，可以很好地驅動行波MZM。

發表于：7/1/2022 2:50:00 PM

C-R型多通道10 bit SAR-ADC設計

C-R型多通道10 bit SAR-ADC設計[模擬設計][其他]

采用0.13 μm工藝，設計并實現了一款單端CR型分級的10 bit SAR-ADC。在設計中，CR型分級的采用顯著降低了芯片面積，高5位的溫度計碼控制有效消除時鐘潰通等誤差，自舉開關的設計提高了采樣精度，前置放大器的高精度靜態比較器有效降低失調、提升了轉換精度。設計的ADC內核尺寸為580 μm×290 μm，后仿真結果顯示，在采樣率1 MS/s下，輸入正弦信號200 kHz時，ENOB可達9.5位，EO=1 LSB。

發表于：7/1/2022 2:46:00 PM

Yolo神經網絡在集成電路焊盤布局規則檢測上的應用研究

Yolo神經網絡在集成電路焊盤布局規則檢測上的應用研究[模擬設計][通信網絡]

為探索深度學習在集成電路設計自動化上的應用，以電源和接地焊盤的排列規則作為檢查案例，研究了Yolo v3神經網絡在版圖檢查上的可行性。采用Python腳本批量生成版圖樣本圖片，并使用LabelImg進行標簽標記。使用TensorFlow框架編寫了基于Yolo v3的版圖檢查器。結果顯示，版圖檢查器在判斷焊盤布局正確性上實現了高精確率與高召回率。此外，還通過調整版圖的大小、形狀、對稱性與焊盤數目的方式對檢查器進行了進一步測試。檢查器仍表現卓越，體現出良好的擴展性。研究表明Yolo v3可以很好地找出焊盤布局的錯誤。深度學習在集成電路版圖檢查中的潛力大，值得繼續探索。

發表于：7/1/2022 2:42:00 PM

基于SiP技術的某分組件及測試系統設計與實現

基于SiP技術的某分組件及測試系統設計與實現[模擬設計][工業自動化]

系統級封裝SiP已成為突破摩爾定律的主要技術路線，是未來武器裝備小型化和多功能化的重要依托，在武器裝備研制和應用領域具有廣闊的市場和前景。針對區域信號目標識別系統輕量化、小型化、集成化、低功耗等要求，設計一種基于SiP技術的某分組件并為此開發一套自動化測試系統，通過該自動化測試系統對200多套產品進行試驗，得出該產品性能穩定、可靠；輕量化、小型化、低功耗等要求也滿足客戶要求。

發表于：7/1/2022 2:38:00 PM

基于YOLOv3-tiny的視頻監控目標檢測算法

基于YOLOv3-tiny的視頻監控目標檢測算法[其他][其他]

目標檢測算法在視頻監控領域有著較大的實用價值。針對當前在資源受限的視頻監控系統中實現實時目標檢測較為困難的情況，提出了一種基于YOLOv3-tiny改進的目標檢測算法。該算法在YOLOv3-tiny架構的基礎之上，通過添加特征重用來優化骨干網絡結構，并提出全連接注意力混合模塊來學習到更豐富的空間信息，更適合資源約束條件下的目標檢測。實驗數據表明，該算法相比于YOLOv3-tiny在模型體積降低39.2%，參數量降低39.8%，且在VOC數據集上提高了2.7%的mAP，在提高檢測精度的同時顯著降低了模型資源占用。

發表于：7/1/2022 2:33:00 PM

基于YOLOv5l的囊型肝包蟲病病灶檢測研究

基于YOLOv5l的囊型肝包蟲病病灶檢測研究[其他][醫療電子]

針對臨床醫生在診斷肝包蟲病時需要通過個人經驗判斷囊型肝包蟲病分型，研究基于目標檢測算法的肝包蟲病灶自動檢測與分類模型，實現對肝包蟲病超聲影像的自動識別與分類。使用YOLOv5l模型作為囊型肝包蟲病病灶目標檢測的模型，利用本地肝包蟲病超聲影像數據集對網絡模型進行訓練。基于YOLOv5l模型與隨機梯度下降算法(SGD)優化算法的肝包蟲病病灶自動檢測分類模型可以很好地對5種類型的病灶進行有效的檢測，平均精度均值(mAP)為88.1%，經過測試，該模型的測試速度可達40 f/s。實驗結果表明，基于YOLOv5l與SGD算法的肝包蟲病病灶自動檢測分類模型能夠較好地識別病灶的具體位置，可以很好地輔助醫生診斷肝包蟲病。

發表于：7/1/2022 2:29:00 PM

基于改進YOLOv5的車輛屬性檢測

基于改進YOLOv5的車輛屬性檢測[測試測量][汽車電子]

車輛屬性檢測是一個基礎任務，其屬性檢測結果可以被應用到很多下游的交通視覺任務。提出了一種基于YOLOv5的車輛屬性檢測改進算法。針對檢測目標較小的問題，加入了卷積注意力模塊，讓網絡模型把更多的注意力放在小目標對象上；針對數據集樣本種類較少的問題，改進了YOLOv5的馬賽克數據增強方式；使用自門控激活函數Swish，起到抑制噪聲、加快收斂速度并提升模型魯棒性的作用。此外，還在公開車輛數據集VeRi-776的基礎上進行了詳細的車輛屬性標注，構建了一個車輛屬性數據集。實驗結果表明，改進后的算法比原始YOLOv5的平均精確率提升了4.6%，能夠準確地檢測到車輛圖像的通用屬性，可以供下游任務使用。

發表于：7/1/2022 2:25:00 PM

直流微電流測量的研究進展

直流微電流測量的研究進展[其他][其他]

直流微電流測量技術廣泛應用于核輻射檢測、靜電檢測、空間輻射探測等領域，是一項特色極值量測量技術，涉及高阻抗運放電路設計、泄漏電流防護等多項技術。直流微電流測量技術研究主要從電阻式和電容式反饋電路著手，分析測量電路的工作原理和傳遞函數，重點分析漏電流、熱電勢、運算放大器和電阻參數對測量誤差的影響，推導電路傳遞函數并仿真分析，最終提出減小各項參數對測量結果影響的方案。對近年來國內外直流微電流測量的方法進行了綜述，分析了電流電壓轉換法、電流頻率變換法和調制解調放大法。對國內外直流微電流測量儀器的現狀進行調查，世界上出現了很多高精度的微弱電流測量儀器，使微弱信號測量得到很大的提升。

發表于：7/1/2022 2:20:00 PM

物聯網安全標準體系框架研究

物聯網安全標準體系框架研究[其他][物聯網]

結合物聯網發展標準化需要，概述了國際國內物聯網安全標準化組織，從技術和應用視角對物聯網安全標準進行了分類，設計了物聯網安全標準體系框架，并針對性提出了物聯網安全標準化推進建議。

發表于：7/1/2022 2:16:00 PM

基于深度學習的視頻行為分類方法綜述

基于深度學習的視頻行為分類方法綜述[其他][其他]

過去幾年，視頻行為分類從手工選擇特征方式逐步向采用深度學習端到端網絡模型方式轉變。討論了傳統手工選擇特征的行為分類方法以及基于深度學習的行為分類方法，著重對包括基于卷積神經網絡、長短期記憶網絡和時空融合網絡等不同的深度學習方法進行了論述，并對常用視頻行為分類數據集做了概述，對視頻行為分類方法的發展進行總結和展望。

發表于：7/1/2022 2:12:00 PM

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