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1.
5G蜂窝网络发展迅猛,其覆盖面积将逐渐增大,因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位,以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络,并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量,选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集,对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库,非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间,但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快,可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB,且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。 相似文献
2.
设计了一种轨道交通用的高频充电机,该充电机采用基于移相控制的全桥零电压开关(zvS)变换器的拓扑结构。对该充电机主要参数进行计算和系统建模,仿真结果满足系统要求。主控芯片采用TMS320F28335,算法采用带有电流前馈的比例积分(PI)控制方式,并设计了针对蓄电池负载的充电逻辑,样机试验结果满足系统要求。 相似文献
4.
随着科技的发展,铝合金在生活中的作用越来越重要。由于理化性能优异、耐蚀能力强,铝合金已经广泛应用于各工业焊接结构上,例如飞机、轻形汽车、大小化工容器等都采用了铝合金材料。钨极气体保护焊(GTAW)是一种很好的焊接方法,可以焊接大多数金属材料,尤其是有色金属,很好地发挥其优点。GTAW焊接铝合金,焊缝中的气孔不好控制,而焊缝中含有一定量的气孔,对焊缝的力学性能、塑韧性会有一定影响,这就限制了铝合金的应用。现简单介绍GTAW焊接铝合金如何控制焊缝中气孔,从而扩大铝合金在焊接结构上的应用。 相似文献
5.
6.
Diodes沟槽型超级势垒整流器提高下一代充电器效率 总被引:1,自引:0,他引:1
《电子设计工程》2015,(2):159
Diodes推出全新两款采用了旗下专利沟槽型超级势垒整流(Trench SBR)技术的器件SBRT15U50SP5及SBRT20U50SLP,能够实现下一代电池充电器对效率和温度的严格要求。两款全新沟槽型超级势垒整流器具有超低正向电压、低漏电流,并以较低的温度工作,有效满足充电器输出整流二极管的要求,从而易于处理36 k Hz断续模式充电器设计的较短电流脉冲。Diodes推出的两款器件包括适合10W智能手机充电器的15 A SBRT15U50SP5,以及为12.5 W平板电脑充电器而设的 相似文献
7.
随着FPGA技术和电力电机技术的发展,FPGA+ARM的集成方式已经成为FPGA的发展方向.针对一体化多轴运动控制与驱动的特点,选用了集成双核ARM CPU与FPGA结合的Xilinx Zynq-7020全可编程System-on-chip(SoC)作为硬件平台,一个ARM CPU完成多轴的位置环、速度环和电流环的算法以及多轴轨迹生成,能同时完成伺服高级算法如谐振等,另一个ARM CPU完成交互功能,发挥FPGA高速运算的功能,完成6轴电流环流水线控制以及双采样双更新电流环算法.提高了系统整体带宽,实现多轴ns级同步精度以实现更精确的位置轨迹,驱控一体内部数据通过共享内存以及高速内部总线的方式进行交换,其传输速度更快、传输信息更加丰富. 相似文献
8.
石墨烯(Graphene,GR)作为一种革命性的材料具有优异的理化特性,其优异的导电性对凝血电化学传感器的研制极其重要。目前大型凝血检测仪器操作复杂、耗时较长,且对活化部分凝血活酶时间(APTT)指标的POCT检测较少。针对这一现状,设计制作一种可以用于APTT指标检测,基于丝网印刷技术的GR改性增强型电化学传感器十分必要。通过凝血酶切割凝血酶底物实验验证计时电流法检测活化部分凝血活酶时间原理的可行性,测量血浆活化部分凝血活酶时间参数,同时使用SYSMEX CS 5100光学凝血仪验证测量结果。实验表明,丝网印刷GR改性电极具有良好的一致性,其阻抗测试变异系数为2.71%。凝血酶实验中,GR改性电化学传感器检测的电流响应强度较改性前的电化学传感器增加了16±1%,重复出峰时间和峰值电流变异系数分别为3.29%和3.13%。选取3组血样APTT值,能够清晰地显示出区分度,且每组APTT重复实验的出峰时间变异系数分别为3.20%,3.25%和2.84%,实验结果与医院的临床结果线性拟合决定系数R~2为0.978。GR改性增强型电化学传感器在APTT测试中显示出了较好地重复性,具有在多种场合下进行即时检测的潜力。 相似文献
10.
睡眠期间连续且准确的呼吸量监测有助于推断用户的睡眠阶段以及提供一些慢性疾病的线索。现有工作主要针对呼吸频率进行感知和监测,缺乏对呼吸量进行连续监测的手段。针对上述问题提出了一种基于商用无线射频识别(RFID)标签的无线感知用户睡眠期间呼吸量的系统——RF-SLEEP。RF-SLEEP通过阅读器连续收集附着在胸部表面的标签阵列返回的相位值及时间戳数据,计算出呼吸引起的胸部不同点的位移量,基于广义回归神经网络(GRNN)构建胸部不同点的位移量与呼吸量之间的关系模型,从而实现对用户睡眠期间呼吸量的评估。RF-SLEEP通过在用户肩膀处附着双参考标签,消除用户睡眠期间翻转身体对胸部位移计算造成的误差。实验结果表明,RFSLEEP对不同用户睡眠期间的呼吸量连续监测的平均精确度为92.49%。 相似文献