设计应用 Buck变换器近远端反馈的仿真分析与应用[电源技术][其他] Buck型变换器中主要有近端和远端反馈两种侦测模式,随着补偿精度要求的提高,补偿点位置的选取对负载芯片工作稳定性的影响越来越大,依靠经验来选择补偿方式已不能满足设计要求。通过对实际路径阻抗和芯片电压容限等因素分析,针对Buck变换器的近端和远端反馈进行仿真对比,以实测静态和动态响应数据验证仿真结果,为反馈模式的选择提供一种量化分析方法。 发表于:2018/3/13 下午1:27:00 被动同心转向式多履带全向移动机器人设计[嵌入式技术][工业自动化] 采用四组被动同心转向结构的履带单元,设计了一种多履带式全向移动机器人,该机器人不仅具有全向移动的能力,也具备运行平稳、载重能力强等特点。机器人使用ST Nucleo-F446RE开发板为控制器,采用旋转电位器测量每组履带单元的偏转角度,通过电机驱动器独立控制8个履带运动,从而实现机器人的全向移动。实验采集了各个履带的运动速度和每组履带单元的偏转角度,通过航位推测法计算机器人在两种运动中的轨迹,验证了机器人的全向移动能力。 发表于:2018/3/13 下午1:13:00 CT影像中毛玻璃型肺结节提取方法的研究[嵌入式技术][医疗电子] 毛玻璃(GGO)型肺结节目前研究的比较少,但其恶性可能性也比较大。针对GGO型结节的对比度较血管和实体型结节的对比度低,直接使用阈值法不能很好地提取GGO型肺结节,直接使用多尺度圆点滤波器不能提取非球形形状的GGO型肺结节的问题,提出了一种基于形状特征和滤波器增强的阈值法相结合的方法来提取GGO型结节。首先使用形状指数方法提取具有全部或部分球形结构的GGO型结节,然后对剔除了血管、球形结构结节的图像应用滤波增强法来拉伸毛玻璃结节和肺实质的对比度,利用阈值方法提取不具有球形结构的毛玻璃结节。为了提高检测的准确率,对肺结节的特征进行提取与分类,并选择最佳特征组合,放入支持向量机分类器提取更精确的肺结节,并对算法进行评估和对比。实验结果表明,该方法能有效降低GGO型肺结节的漏检率,提高检测的敏感性、特异性,优于现有的两种方法。 发表于:2018/3/12 上午10:30:00 基于Cortex-A53平台的激光雷达SLAM实现[嵌入式技术][航空航天] 针对移动机器人实现同时定位与地图构建(SLAM)的高硬件成本问题,提出了在Cortex-A53处理器平台上实现激光雷达SLAM的方法。完成了Cortex-A53处理器平台上软件平台的构建,并结合激光雷达采集的数据实现了SLAM,对相关程序进行了优化使得处理器的性能满足程序的运算量。实践结果证明,在Cortex-A53处理器平台上可以构建较高精度的地图以及实现室内环境下的导航、避障,从而降低了移动机器人实现SLAM的硬件成本。 发表于:2018/3/12 上午10:21:00 基于FEKO软件的目标RCS计算及数据分析[嵌入式技术][航空航天] 雷达工程师通常需要计算和分析目标的雷达散射截面(RCS)数据,通过RCS的一维概率密度函数及二维密度分布图来分析目标的隐身特性。另外,通过雷达对目标的扫描角度旋转及入射平面波频率变化获得的RCS数据,通过二维逆傅里叶变换可获得目标的逆合成孔径雷达成像。FEKO是一款三维电磁场分析软件,给出了基于FEKO软件计算目标的RCS,并利用软件的Lua脚本语言分析目标RCS一维概率密度函数、RCS二维密度分布及逆合成孔径雷达成像技术。 发表于:2018/3/9 下午3:23:00 一种基于PCNN的电力设备故障区域提取方法[电源技术][智能电网] 针对红外自动监控电力设备是否存在故障问题,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)同步点火特性,提出一种基于PCNN的红外图像感兴趣区域提取方法。首先针对原始的动态阈值振荡问题,采用神经元点火信息构建新的动态阈值,并建立连接系数与点火区域信息之间的内在关系,从而使得神经元自适应地发生点火。为了进一步确保每一次迭代中所捕获的神经元与点火区域的相似性,在模型框架内融合了一种聚类规则,进而有效更新动态阈值,并给出了停止迭代的方法。实验表明,该提取区域方法性能优于传统阈值、normalized cuts以及经典PCNN模型等方法。 发表于:2018/3/9 下午2:52:00 一种D2D通信中利用社交属性进行分组转发的策略[通信与网络][汽车电子] 利用终端直连(D2D)技术进行分组转发的策略虽然能够提升蜂窝整体性能,但也同时存在安全性和有效性较差的问题,而社交属性的加入将有助于这些问题的改善。因此,提出一种利用社交属性的D2D分组转发策略,加入社交属性的同时利用中餐馆(CRP)算法进行分组。仿真表明,该策略可以在考虑安全性的同时提升频谱效率,减轻基站负载。 发表于:2018/3/8 上午9:33:00 基于神经网络的含噪动态源分离算法[通信与网络][其他] 针对含噪声且源信号数目动态变化条件下的混合信号分离问题进行了研究,提出了一种新型在线盲源分离算法,该算法包括两部分:一是基于最小描述长度(MDL)的动态源数目估计算法,该算法能实时精确地估计出瞬时源数目;另一个是基于偏差去除的变步长神经网络算法,该算法采用前馈神经网络结构,在学习准则中加入了相应于噪声的偏差去除项,并在此基础上给出了变步长策略。仿真实验表明,新型算法在含噪静态源和动态源中都具有优异的分离性能,并且优于现存的针对动态源的盲源分离算法。 发表于:2018/3/8 上午9:10:00 基于前导序列的PLC系统定时同步技术研究[通信与网络][工业自动化] 电力线建设初期并没有考虑通信的要求,其信道环境恶劣,子载波间的正交性就会遭到破坏,同时在接收端会出现符号定时偏差,引起符号间干扰,因此对OFDM符号的频率偏差和符号偏差进行有效的估计和补偿具有非常重要的意义。根据G3-PLC特有的帧结构,利用其前导序列之间的相关性,采用两重相关检测方法对系统频偏及符号偏差进行了有效的补偿,最后通过Monte Carlo方法对其进行了仿真验证。结果显示,所采用的同步算法可以很好地对系统失步进行补偿,并且算法实现简单,信道适应性强。 发表于:2018/3/7 下午3:39:00 基于非加权图的大型社会网络检测算法研究[通信与网络][其他] 社区检测和划分已经成为大规模社会网络中一个非常关键的问题。然而,大多数现有的算法受限于计算成本,其适用性十分有限。为了提高社区划分质量和计算效率,提出了一种基于非加权图的社区网络检测算法。首先,算法采用两个新的参数来度量社区并实现社区检测,即聚类系数和共同的邻居相似性,并通过理论分析和公式推导证明其有效性。最后采用真实社会网络数据集进行了大量的模拟,实验结果表明,与传统的生成树算法以及CBCD算法相比,提出的方法更加有效,且计算运行时间具有线性复杂度,适用于大规模社会网络的社区检测。 发表于:2018/3/7 下午2:53:00 <…407408409410411412413414415416…>