A pair of parallel differential magnetic‐field probes with high measurement accuracy and high electric‐field suppression ratio

Magnetic‐field probes can be used for electromagnetic interference measurement of high‐speed circuits. The main magnetic probe performance includes sensitivity, spatial resolution, electric‐field suppression ratio (EFSR), and measurement accuracy. In this article, a pair of differential magnetic‐field probes is proposed to improve measurement accuracy without reducing sensitivity. The proposed differential probes consist of two asymmetric loop probes, which are designed in the same plane and separated by a row of periodic vias. The proposed differential probes are fabricated under PCB process. High accuracy can be achieved by measuring difference between outputs of the two probes. In addition, EFSR can be improved by size optimization of the differential magnetic‐field probes. Simulation and measurement results show the operating bandwidth is from 100 MHz to 12 GHz, the measurement error is 3.4% and the EFSR is about 40 dB. The proposed probes have higher measurement accuracy and higher EFSR than the conventional single probe, and larger operation bandwidth than the stacked differential probes.     

磨料水射流切割速率平滑处理算法的仿真优化

在S型曲线加减速算法的基础上,设计开发了一种新的速度变化率与插补位置的非线性算法,得到一种新的速率平滑处理方法.并针对水射流切割速度对切割质量的主要影响因素,进行了一系列的速率处理方式变化、速率平滑处理下加减速距离变化的模拟实验,从而找到水射流切割速率与切割质量的关系和规律.     

基于三层B/S架构的数据资产全周期管理方法设计

数据资产是企业最为关键的战略资源.为优化企业数据资产利用模式、实现企业效益的最大化,基于三层B/S架构设计了数据资产全周期管理方法.首先分析数据资产价值影响要素,然后融合层次分析法和灰色关联分析法,利用关联度明确可比数据资产,继而建立数据资产价值评估模型.仿真结果表明:该方法具有高效的数据资产全周期管理效率,能够为企业经济效益的提升发挥积极作用.     

基于遥感影像的土地资源利用区划自动识别技术

针对遥感影像中存在着等级错乱的纹理特征,在实际识别中易出现识别精度过低的问题,因此研究出一种基于遥感影像的土地资源利用区划自动识别技术.通过计算机对获取的遥感图像进行分割并模拟遥感小班界线勾绘,提取土地资源的纹理特征,确定土地资源区域,利用多光谱影像中的纹理特征模拟区划中长分辨率的全色影像,构建识别方程,完成对自动识别技术的研究.实验识别区域转化为遥感图像后,采用相同参数的传统计算机自动识别技术与设计的自动识别技术实验结果表明:设计的自动识别技术的识别率在95％以上,精度数值最大.     

基于视觉感知机制的织物疵点轮廓检测

针对传统人工织物疵点检测存在的误检及低效等问题,提出了一种基于视觉感知机制的自适应织物疵点轮廓检测方法.首先,模拟视觉系统中视网膜感受野对视觉信息的处理机制对织物疵点图像进行滤波及疵点增强;其次,依据初级视皮层(V1)区对视觉信息响应的方向选择性机制构建织物疵点图像边缘检测模型,实现对织物疵点图像的边缘检测.最后,采用自适应阈值选择的方法对检测到的边缘进行二次处理,获得织物图像疵点的轮廓.为验证本文方法的有效性和准确性,对4类织物疵点图像进行测试,并定性和定量两方面进行比较分析,结果表明文中提出的方法能够较好地检测出织物疵点轮廓信息,不仅可以得到质量较高的织物疵点轮廓图像,而且在整个检测过程中能够自适应的选择参数,避免受人的主观因素影响,具有实际的应用价值.     

基于流量摘要的僵尸网络检测

随着僵尸网络的日益进化,检测和防范僵尸网络攻击成为网络安全研究的重要任务.现有的研究很少考虑到僵尸网络中的时序模式,并且在实时僵尸网络检测中效果不佳,也无法检测未知的僵尸网络.针对这些问题,本文提出了基于流量摘要的僵尸网络检测方法,首先将原始流数据按照源主机地址聚合,划分适当的时间窗口生成流量摘要记录,然后构建决策树、随机森林和XGBoost机器学习分类模型.在CTU-13数据集上的实验结果表明,本文提出的方法能够有效检测僵尸流量,并且能够检测未知僵尸网络,此外,借助Spark技术也能满足现实应用中快速检测的需要.     

小麦品种知识图谱构建与可视化研究

为探索知识图谱技术在农业智能生产中应用与落地, 解决复杂多样的农业生产数据的精准查询与可视化问题, 本研究以小麦品种知识为例, 利用爬虫技术, 爬取1852个小麦品种信息、735个微百科、102349个词条; 基于知识图谱技术, 设计品种知识图谱实体与关系, 对抓取数据进行清洗、抽取与融合, 经过实体识别、关系构造等处理, 构建实体258484个, 关系328933个. 在此基础上, 设计了小麦品种知识存储方式, 结构化数据存储在MySQL中, 非结构化数据存储在MongoDB中, 使用Neo4j图数据库存储知识图谱来提高知识的查询性能, 在此基础上实现小麦品种关系查询与实体识别, 提供品种数据精确表达与可视化, 表明利用知识图谱技术实现品种等信息的可视化是可行的, 该研究可以为知识图谱在农业中的应用提供技术参考和理论支撑.     

基于深度学习的电子鼻食品新鲜度检测与识别技术研究

实际生活中,食品储存情况复杂,对食品新鲜度的准确检测十分重要.将常见食品分为水果、蔬菜、肉类三个类别,并根据实际情况,对不同食品储存情况设计相应实验,利用设计的电子鼻系统对食品样本进行检测,将测试得到的样本数据用于建立线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型,最终利用不同模型对食品样本的状态:新鲜、水果腐败、蔬菜腐败、肉类腐败,作出分类识别.对于实际测试样本,LDA、SVM、CNN识别准确率分别为:45.00％、85.00％、90.00％,结果证明基于深度学习的电子鼻系统可对不同储存情况下的食品新鲜状态作出有效判断,可在一定程度上为受主观因素影响的感官评价提供客观参考,提高食品新鲜度判断准确性.     

基于视觉对比度机制的红外双极性小目标检测方法

红外小目标在实际场景中常呈现"双极性"的特点.局部对比度检测算法,如(Local Contrast Method,LCM)可以检测亮目标,但在检测灰暗目标方面适应性不足.在LCM算法基础上研究了一种利用双层滑动窗口结构计算局部对比度的检测算法.中值滤波器预处理图像后,采用双层滑动窗口遍历整幅图像;依据双重局部对比度计算获得图像的显著图,可以在一次图像遍历中检测出不同尺度的小目标;最后,采用自适应阈值分割方法获得目标位置.经实验验证,能克服LCM算法不能同时检测双极性目标的不足,在检测双极性目标时降低了40％的处理时长,且在相同虚警率条件下,正确检测概率提升了12.4％.     

基于FPGA硬件的单粒子翻转模拟技术

由于航空航天活动越发复杂,深空通信和姿态控制等航空航天电子系统大量采用集成电路芯片以提高各方面性能。随着集成电路工艺节点的进一步缩小,电路受到单粒子效应而发生错误的概率越来越大。评估集成电路对单粒子翻转（Single event upset, SEU）的敏感性对航空航天的发展具有重要意义。电路规模的增加和系统功能集成度的提高给评估速度带来了严峻挑战。本文提出了一种能适用于超大规模集成电路（Very large scale integration, VLSI）的快速故障注入方法。该方法可通过脚本自动分析电路,并修改逻辑使电路具备故障注入功能。实验结果表明,该方法实现的故障注入速度可以达到纳秒级,可大幅缓解电路规模和评估时间之间的矛盾,从而满足VLSI的评估需求。