Wi-Fi与机器学习结合的综合分析

最新视频

一种小型化机载记录组件设计

针对目前飞行器智能化及信息化进程推进尤其是无人机越来越多的应用，对机载设备的尺寸重量要求越来越严格，机载数据存储设备成本高、功能单一、体积和重量大的矛盾越来越严峻。针对这一现状，设计和开发了一种小型机载记录组件平台。平台设计采用一体化设计思想，将存储记录做到普通电子盘的尺寸大小，既满足存储、浏览、回放、管理数据的能力，又可以进行数据分析功能。系统采用国产化FMQL10S400为主处理器，完成小型化设计，通过测试和仿真达到了体积小、功耗低、热耗散低的要求，满足机载应用场景，可满足有人和无人等不同场景下应用要求。

发表于：2026/7/6

一种大功率高集成智能功率驱动模块设计

针对大功率无刷直流电机驱动需求，提出了一种采用厚膜混合集成工艺的智能功率驱动模块设计，该模块最大工作电压为500 V，最大输出电流为30 A。内部包括防直通死区电路设计、输入输出电气隔离设计，以及隔离DC/DC变换器、高端悬浮供电电路等，避免了功率部分对前级电路的损害，同时采用全金属密封封装形式，保证了模块的可靠性，提升了模块的散热能力，并且外围电路简单，可以有效缩短电机伺服驱动系统研制周期。

发表于：2026/7/6

基于多源数据融合的EHI模型构建与实时诊断技术

针对炼化设备传统维护策略存在“过修”或“失修”问题，构建了基于多源数据融合的设备健康度指数（Equipment Health Index，EHI）模型。该模型整合缺陷、报警、维修等多维数据，利用深度神经网络进行非线性融合与实时评估。工程验证表明，该技术能精准量化设备健康状态，比传统方法具有更高的评估准确率与预警提前量，为智能运维提供了有效支撑。

发表于：2026/7/6

多放大器并联结合小波分解的场磨电场传感器信号调理优化设计

随着特高压直流输电技术的不断发展，电力系统对直流输电线路下方地面的合成电场的监测需求显著增加。然而，传统电场测量方法容易受到噪声干扰，影响测量精度。根据电场测量中的噪声干扰来源，提出了一种基于放大器并联优化的信号调理电路和Morlet小波分解的信号处理方法。通过优化设备测量时的信噪比，显著提升了场磨式电场仪的抗干扰能力和测量准确度。实验结果表明，所提出的放大器并联优化信号调理电路及小波分解的信号处理方法能有效消除测量过程中的干扰信号，提高测量电路的信噪比，保留信号的细节并保持信号的响应速度，从而提高了特高压直流输电地面电场的测量精度。

发表于：2026/7/6

基于Wreal model的数模混合验证的平台实现方法

目前集成电路的模拟电路在数字验证期间大多采用行为级模型（Behavior Model）的形式进行基本的连接性的验证。但随着当今世界在集成电路方面的电路的复杂度越来越高，规模越来越大，SoC或者MCU集成的模拟模块也越来越多，越来越复杂，数模验证的复杂度剧增。大部分公司对于数模交互的功能、时序等只能等到回片测试才能验证设计的正确性。阐述了一种基于Wreal model的数模混合验证的方法，用来实现数模交互的大部分功能的可验证性，提升验证的完备性，以及完成数模电路间时序的验证等。

发表于：2026/7/6

基于上下文感知网络的场景图生成方法

场景图生成的核心任务是从图像中挖掘多目标间的结构化关系，其本质是对视觉数据要素的语义化组织与关联。现有方法在数据流通过程中未能充分筛选和利用目标上下文信息，导致关系预测的鲁棒性与精度受限。为此，提出消息上下文感知网络（MCAN），通过构建从粗到细的数据要素融合机制，提升场景图生成中上下文信息的质量与利用率。该模型利用门控循环单元（GRU）捕获目标间长程依赖关系，通过多头注意力机制实现上下文数据要素的细粒度筛选，并结合残差融合策略增强视觉表示的稳定性。在Visual Genome数据集上的实验表明，MCAN在三个子任务上平均性能提升2.1%，有效验证了其在多模态数据流通中的噪声抑制与信息增强能力。消融实验进一步揭示了各模块在数据要素融合中的贡献。

发表于：2026/6/22

基于FPGA的SpaceWire接口与RGMII接口之间的桥接设计

提出了一种基于FPGA的SpaceWire接口与RGMII接口之间的桥接设计。上位机可通过SpaceWire接口以特定吞吐量注入数据包，并以以太网MAC层协议数据形式从FPGA的RGMII接口输出。同时，该设计支持从RGMII接口接收以太网数据包，并通过SpaceWire总线传输至上位机。桥接方案兼容10/100/1000 Mb/s以太网数据速率，支持全双工和半双工模式。设计采用VHDL语言编码，在赛灵思Vivado 2018.3平台上进行综合与布局布线，使用ALDEC Active-HDL 13和Vivado 2018.3进行仿真，并在赛灵思 Kintex-7 FPGA器件上实现。验证基于包含处理器系统、FPGA板卡及其他外设的硬件平台。以太网MAC层由三速以太网MAC IP核版本9.0实现，FPGA逻辑支持ICMPv6 Echo Request/Reply（PING）协议的解析与响应，以及UDP数据包的封装与转发。此外，设计引入部分寄存器三模冗余策略，以降低航空航天环境中单粒子翻转的影响。

发表于：2026/6/22

SARIMA嵌入的时序知识图谱推理

聚焦周期场景下的时序知识图谱（TKG）推理，提出EI-SAR模型，将SARIMA模型的时间分解能力与时序知识图谱嵌入（TKGE）结合，将实体与关系的时间序列分解为非季节性趋势、季节性趋势及随机残差；同时设计对称KL散度评分函数以融合残差特性，并构建负采样损失结合SARIMA残差惩罚项的混合损失优化模型。实验结果显示，在YAGO11k、Wikidata12k、ICEWS05-15三个公开TKG数据集的推理中，EI-SAR性能表现优异；在专属生态工业时序知识图谱数据集EITKG的链路预测中，该模型显著优于当前主流TKGE模型，因此，EI-SAR可为资源循环、生态修复等周期场景任务提供技术支撑。

发表于：2026/6/22

基于XGBoost的打叶复烤过程参数智能化预测方法

烟草复烤工艺的关键参数对最终产品质量至关重要，传统依赖经验的参数调控方式存在稳定性差、响应滞后等问题，难以满足现代工业生产需求。为此，基于XGBoost机器学习算法，构建烟草复烤工艺参数智能预测模型。首先，分析复烤工艺流程与关键质量指标，建立高效的数据采集与特征工程方法。随后，优化XGBoost模型参数，并结合特征选择策略，提高预测精度与模型鲁棒性。实验结果表明，该方法在工艺参数预测上具有较高准确性和稳定性，相较于传统方法和其他机器学习模型，显著提升了复烤工艺的智能化水平。研究成果为烟草加工过程的数字化和智能优化提供了有效支持，有助于提高产品质量与生产效率。

发表于：2026/6/8

基于供应链的物流产品数据资源管理研究

随着供应链数字化进程加速，物流产品作为目前供应链的典型物理载体，对其数据资源的高效管理成为优化供应链效率、降低成本的关键。为更好实现物流产品精准调度与共享，减少资源浪费，加强供应链韧性，从供应链全链路视角出发，面向物流产品数据资源全生命周期管理研究，构建了一套基于供应链业务的物流产品数据管理体系，提供有价值的数据资产，改善目前物流产品数据质量，完成对物流产品数据的治理任务，并为后续物流产品数据资源管理系统的研究提供思路。

发表于：2026/6/8