FPGA-based implementation of classification techniques: A survey

Recently, a number of classification techniques have been introduced. However, processing large dataset in a reasonable time has become a major challenge. This made classification task more complex and expensive in calculation. Thus, the need for solutions to overcome these constraints such as field programmable gate arrays (FPGAs). In this paper, we give an overview of the various classification techniques. Then, we present the existing FPGA based implementation of these classification methods. After that, we investigate the confronted challenges and the optimizations strategies. Finally, we highlight the hardware accelerator architectures and tools for hardware design suggested to improve the FPGA implementation of classification methods.     

Monitoring and optimizing the state of pollution of high voltage insulators using wireless sensor network based convolutional neural network

In this paper, a wireless sensor network (WSN) is combined with Convolutional Neural Network (CNN) forming a hybrid framework to detect the pollution state in high voltage insulators. The WSN is formed by the collection of sensor readings from each high voltage insulator over the transmission tower. The collected sensor readings from the sensor network is sent to the processing unit or detection unit, where CNN is used for the purpose of detecting the partial discharged high voltage insulator. The CNN is used with partial discharge diagnosis model to detect the dischargers in high voltage insulators. The extraction of relevant features from the CNN helps to improve the detection. The experimental validation are conducted on the proposed model with collected training datasets and real time testing datasets. The proposed method is compared with existing models to test the partial discharges in high voltage insulators, namely Artificial Neural Network, Fuzzy and Ant Colony Optimization. The result shows that the proposed method is effective in detecting the partial discharges than the existing methods in terms of False Acceptance Rate and Missing Detection Rate.     

[K1,1,2,2×Sn]的交叉数

确定图的交叉数是一个NP-完全问题。目前关于完全多部图与星图的积图交叉数的结果较少。根据完全多部图[K1,1,2,2]的结构特点,引入收缩的方法,得到了积图[K1,1,2,2×Sn]交叉数与完全多部图[K1,1,2,2,n]交叉数的关系为[cr(K1,1,2,2×Sn)=cr(K1,1,2,2,n)+4n]。     

泡沫铁制备工艺的研究

在聚氨酯海绵基体上镀覆一层金属薄膜,然后镀铁,高温烧结.探讨了克服铁沉积层严重的氢脆和应力因素,制备高结合力、高熔点、高抗压强度的泡沫铁,并提出一套完善的制备工艺.     

浅析湘西民族风味特色餐厅产品设计

现代餐饮企业的竞争趋势表现为产品的专业化程度越来越高,湘西民族风味特色餐厅是对传统民族风味的挖掘、传承和弘扬,从而形成鲜明的经营特色,使之在竞争激烈的餐饮业中脱颖而出。湘西民族风味特色餐厅产品的设计应当在综合把握湘西民族风味特色的基础上,着重于特色菜品的设计、特色餐厅环境的设计以及特色餐厅服务的设计。     

张量低秩表示和时空稀疏分解的视频前景检测

针对视频中前景检测的问题,提出了一种基于张量低秩表示(Tensor Low-Rank Representation,TLRR)和时空稀疏分解的检测方法。由于视频序列中的前景除具有稀疏性外,本身还具有空间上的连续性以及时间上的持续性,本文提出采用时空稀疏范数对前景特性进行深入发掘。利用张量低秩表示方法将原始视频用张量形式进行分解,充分利用了原始数据的行信息和列信息,且将原始的背景、前景二分解泛化为背景、前景和噪声的三分解,使用非精确增广拉格朗日乘子(Inexact Augmented Lagrange Multiplier,IALM)方法进行最优化求解,并对算法进行了分析。设计实验对本文新方法的有效性进行了验证和比较,并对影响算法效果的重要参数ρ进行了进一步研究实验。实验结果表明:该方法能够有效检测出视频中的运动前景,其准确性相对已有方法有一定提高。     

基于运动蓄电的智能温控衣设计

针对目前市场上的温控衣只能通过市电充电,导致在寒冷的边疆等充电不便的条件下不能长时间使用的现状,设计了一种能运动蓄电、手机调温的智能温控衣。运动蓄电采用人体运动切割磁感线,产生电能给蓄电池充电;手机调温采用蓝牙通信技术,实现温控衣与智能手机的通信;STM32芯片作为控制核心,利用增量式PID算法使温控衣的温度始终保持在用户所设定的温度。测试结果表明,当运动速度达到2m/s(>2m/s)时,机械能转换电能的效率达到(超过)电源适配器充电的效果,解决了温控衣仅依赖市电充电的问题。     

湖南刺葡萄酒主要呈香物质的分析

采用顶空固相微萃取（HS-SPME）结合气相色谱-质谱联用技术（GC-MS）,对湖南省3个品种刺葡萄（米葡萄、涩葡萄和甜葡萄）酒的挥发性组分进行了检测,并根据定量结果和各物质的感官阈值对每种物质的香气活性值（OAV）进行计算。结果表明,3个品种刺葡萄酒中共检出挥发性组分90种,主要包括高级醇类、酯类、萜烯类及C6类化合物等。OAV＞1的挥发性组分有21种,包括β-大马士酮、异戊酸乙酯、丁酸乙酯等。基于雷达图的分析结果表明,3个品种刺葡萄酒的香气轮廓较为相似,主要呈现果香、花香和甜香。     

基于LabVIEW的集成电路测试分析仪

为满足高校实验室对数字集成芯片的测试需求,利用LabVIEW软件和单片机技术,设计实现了集成电路测试分析仪。与常见的集成电路测试仪相比,系统的特色在于依托LabVIEW强大的数据分析和图形显示功能,不仅能完成常规74系列芯片的功能测试,还提供了任意输入数据编辑和波形显示功能,有利于初学者准确掌握和深入理解芯片的逻辑功能。设计中利用SN754410设计了管脚上电电路,使用USB／串口转换电路实现上位机与控制器间通信。实验表明,系统功能测试正确,运行稳定,波形图显示直观便捷,为芯片测试和数字逻辑验证提供了有力工具。     

CDEGS在复杂大型接地网优化设计中的应用研究

如何有效地降低接地电阻、最大接触电压和最大跨步电压是复杂大型接地网设计经常碰到的一个难题。应用CDEGS仿真分析传统经验法设计的一个500 kV变电站接地网存在危险过电压、资源浪费等现象,通过大量仿真研究,找到该地网设计的最佳方案。CDEGS在土壤、地网建模等方面有着精确、灵活的优势,应用它进行复杂大型接地网设计能够取得良好技术经济效益,保证地网运行安全可靠。