为了提高一次充电后电动汽车的续驶里程，提高能源的利用率，针对由无刷直流电机驱动的电动汽车能量回馈制动系统进行了研究，对设计方案分硬件设计和软件设计两部分作了介绍。实际应用测试表明, 该方法有效地把制动时的能量转化成电能回馈到蓄电池存储起来，从而提高电动汽车的续驶里程。

针对现代武器装备故障预测样本少、故障预测精度低、维修保障困难等问题，提出一种基于灰色Verhulst-小波神经网络组合模型的装备故障预测方法。该方法综合了灰色Verhulst模型所需样本少的优点和小波神经网络良好的时频局域化性质和学习能力，克服了小样本故障数据在BP神经网络训练中的缺陷。实验结果表明，与相关研究方法比较，所提出方法具有较高的预测精度，对于武器装备故障预测与维修保障具有一定的理论价值和现实意义。

针对RFID标签生产ACA热压固化模块，设计了一套多路温度控制系统方案。硬件上以C8051F020单片机为核心，针对硬件电路的各功能模块，包括温度采集电路、加热驱动电路、单片机电路等进行了设计。同时在软件上，进行了温度数据采集以及滤波算法的实现，并采用积分分离式PID控制加热模块。经温度试验表明，系统具有高精度和良好的稳定性；同时移植于RFID标签生产设备，进行批量生产典型UHF标签9662的实验数据表明，标签产品良品率达到99.85%以上，一致性与稳定性满足要求，适于标签的批量生产。

针对数据采集与电子测量仪器领域对宽动态范围、高精度电压参数值获取的需求，设计了一种高精度智能交直流电压数据采集系统。该系统基于电压衰减电路，使用单片机STC89C52控制电压衰减器的系数实现量程自动切换；采用测量电压真有效值方案，实现AC/DC的转换；利用12位A/D转换器采集电压数据，在软件中分别应用限幅平均滤波法和线性拟合修正误差技术降低随机干扰和系统非理想特性引入的误差。实际运行结果表明：该系统具有精度高、误差小、操作简单、读数方便等优点，具有广泛的应用前景。

使用一套超声检测系统，通过检测有无焊缝的方式对车架VIN码区域进行真伪鉴别。采用算法将系统采集回的波形进行信号处理，拟合出判伤函数对其进行有无焊缝的判别。多次实验表明，该方法能更有效地对车架VIN码区域进行真伪鉴别。

针对机械早期故障的特点,设计了一种基于ARM9微处理器和Linux操作系统的便携式机械故障诊断仪。数据采集模块采用共振解调技术和24位高速A/D转换器AD7760，通过GPRS或以太网实现与远程监控系统的实时数据传输。采用基于形态提升小波的自适应多尺度算法对振动信号进行放大、降噪、自适应多尺度滤波,提取出微弱的冲击信号。通过故障轴承的实例分析，表明该诊断仪的诊断结果具有较高的可靠性。

在分析了穿刺手术机器人系统功能需求的基础上，搭建了主从遥操作系统的半实物仿真平台。在主从控制的基础上，提出一个利用虚拟夹具VF(Virtual Fixture)算法结合Proxy的方法的主动约束控制策略。实验结果表明，系统能够在给定运动约束的情况下完成相应的主从控制。

电路保护和电磁兼容一直以来都是困扰电子工程师进行电子产品设计的头等大事，随着电子设计高速、高可靠性和小型化的发展趋势，越来越多的工程师面临着系统规划、元器件选型、电路设计和测试的严峻挑战。为此，《电子技术用》杂志社将在2017年慕尼黑上海电子展同期举行2017电路保护和电磁兼容高峰论坛，旨在帮助工程师了解电路保护和电磁兼容的技术应用趋势和产品设计方法，通过技术创新来降低成本，同时提升电子产品的可靠性和价值。

桥梁因造价昂贵，服役时间长且维系人们的生命安全而倍受关注。为了避免因难于察觉结构和系统损伤引发灾难性的突发事故，桥梁结构健康监测尤为重要。

2017年1月12日“中国制造2025 企业家国际论坛”暨“现代制造创新驱动20 年”评选揭晓，旨在塑造最具影响力的产业品牌，评选出20年来为中国制造业发展做出杰出贡献的卓越企业和传奇人物等，福禄克17B+万用表众望所归，荣获20年经典产品奖。

2016年11月，SIGLENT发布了新一代入门级示波器SDS1000X-E，它的最高带宽为200 MHz，采样率 1 GSa/s，标配存储深度14 M点；值得一提的是，SIGLENT将之前只在其中高端系列示波器上采用的SPO超级荧光数字示波器技术，集成到了这款入门级产品中，使其具备了灵敏度高、触发抖动小的数字触发系统，高达40万帧/秒的波形捕获率和256级辉度等级显示； 同时SDS1000X-E还支持丰富的数据采集和处理功能，包括智能触发、串行总线触发和解码、历史模式（History）和顺序模式 （Sequence）、丰富的测量和数学运算、高达1M点的FFT等等，重新定义了入门级示波器

历时一年有余，紫光国芯入股台湾两封测企业的计划终未成功。

为实现对次声波的远距离监测，设计了一种基于STM32的高精度、高动态范围的无线次声波传输系统。系统前端采用基于Δ-Σ技术的24位精准模数转换器ADS1246和八阶椭圆形低通滤波器MAX293，因而实现较强的数据采集和处理能力。主控制器采用STM32，提高了系统的可靠性，同时降低了系统的功耗。通过网口连接路由器上网，实现数据的无线传输。上位机设计采用LabVIEW软件平台，通过串口与主控制器实现通信，完成系统的参数配置。

为了有效提取表面肌电信号SEMG(Surface Electromyographic)的特征，更好的识别人体上肢运动模式，提出了一种小波包核主元分析(WPKPCA)和支持向量机(SVM)相结合的新方法。通过虚拟仪器采集桡侧腕屈肌和肱桡肌两路表面肌电信号，应用小波包核主元分析法对表面肌电信号进行特征提取，采用支持向量机对表面肌电信号特征数据进行分类识别。实验结果表明，采用此方法能够从表面肌电信号中识别出握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻4种动作，更能有效提取表面肌电信号信息，动作识别率高达98%。

在分析BCM的特点和传统人工测试缺点的基础上，提出基于PLC的BCM的功能自动测试系统。该系统以DVP PLC为控制核心，配以相应的外围输入输出扩展电路，采用组态界面实现人工交互的功能，利用针床机构避免了人工的插拔操作，并具有语音提示功能，能有效地实现对BCM的功能的测试，具有操作简单、测试效率高、运行稳定等特点。