基于MCX314as的运动控制器设计

文章介绍了用C8051F120单片机和MCX314as组成运动控制器的方案.该方案应用存储器扩展的方法为运动控制芯片MCX314as和液晶显示模块MT22G06B的内部寄存器分配地址空间.从而实现C8051F120单片机对运动控制芯片和液晶模块的控制作用.文章还给出了MCX314和MT22G06B的驱动程序架构.     

基于工具软件的数字IP软核评测平台设计

本文探索了可供EDA工具度量的数字IP评测指标以及这些指标的评测方法,提出了数字IP评测平台的总体设计方案,该仿真平台的开发和建立将为IP评测技术的工程实用化打下基础.     

基于肤色马氏距离图的人脸检测

介绍利用肤色信息、特征脸与径向基概率神经网络相结合的方法进行人脸检测,能准确快速地检测出彩色图像中的人脸区域.首先构造皮肤YUV颜色模型,检测彩色图像中的皮肤区域,并计算出该区域相对于皮肤的马氏距离图;根据其马氏距离图利用主成分分析法构建特征脸子空间;构造出径向基概率神经网络,以马氏距离图在各特征脸子空间的投影系数为网络的输入.计算出该区域是否是人脸图像.实验证明,这种方法是有效的.     

一种计及频率偏移的谐波与邻近间谐波估计方法

新能源大规模并网会诱导电力信号中出现关于基波/谐波对称的邻近间谐波对或单个邻近间谐波。对信号中各频率成分进行参数估计时,往往需要获知邻近间谐波的类型以构建准确的计算模型。而当电网频率偏离额定值时,频谱泄露干扰将使该要求难以实现。为此,本文提出一种在频率偏移时依然有效的邻近间谐波类型判据及基于此判据的谐波与邻近间谐波参数估计方法。首先,通过分析频率偏移与泄露谱线的映射关系,抑制基波与谐波的频谱泄露以提取邻近间谐波谱线;然后,通过对比不同类型邻近间谐波的频谱差异,提出利用谱线比值作为邻近间谐波类型判据;最后,基于邻近间谐波类型信息,构建邻近间谐波谱线方程以精准估计谐波及邻近间谐波参数。本文所提方法在频率偏移时仍能准确判断邻近间谐波的类型,并能实现更精准的参数估计,仿真验证了本文方法的准确性。     

高重频激光对多激光制导武器干扰机理研究北大核心CSCD

本文基于仿真计算方法,研究高重频激光对多激光制导武器的干扰机理。发现重复频率与波门宽度是影响总干扰有效概率的主要因素,干扰反应时间与激光制导信号样式对总干扰有效概率的影响较小,重复频率取整数值则会增大干扰有效概率的不确定性。针对性提出了“一对多”干扰、提前干扰、重复频率避免取整数等改进措施,研究结论可为提升高重频激光对多激光制导武器干扰效果提供参考。     

中国电力中长期市场分时段交易价格形成机制及模型

电力中长期市场分时段交易是中国电力市场改革的重要举措之一。针对当前电力中长期市场分时段交易价格形成机制不合理、不完善的问题,提出了中国电力中长期市场分时段交易价格形成机制及其模型。首先,分析影响中国电力中长期分时段交易价格形成的因素,提出电力中长期交易的4种典型场景;然后,综合考虑生产成本和用户效用,探索性地提出适用于中长期分时段交易的系统平均成本定价、用户失负荷价值定价、系统边际成本定价和发电企业失负荷价值定价4种成本定价机制,构建了基于成本定价的分时段交易定价模型;最后,以某省实际数据为例进行测算,验证了模型的有效性。     

基于过采样和随机森林的高压隔离开关发热故障诊断

云团运动的不确定性使得光伏系统输出功率较难准确估计,从而影响新能源并网的可靠性和经济性。为了有效利用卫星的云观测数据,提出了基于云图特征的超短期光伏发电功率预测模型。利用卷积神经网络对卫星云图进行特征提取,且和通过相关性分析后的4种气象特征进行融合,作为光伏发电功率预测模型输入。在此基础上,通过卷积神经网络解析这些特征之间的空间联系,并使用长短期记忆网络实现对光伏输出功率的时间序列预测。此外,考虑到一个自然日中不同时段数据对预测影响不同,引入多头注意力机制来确定关键时间点与关键特征,由此进一步提高所提模型精度。使用光伏电站实际数据以及对应的卫星云图和天气数据,对所提模型的预测效果进行验证。算例分析结果表明,该模型预测精度高且时效性好,特别对于正午辐照较大以及云团运动波动剧烈的时段,模型仍能保证较高的预测精度。     

InAs基范德华异质结界面电荷转移特性第一性原理计算的研究进展

由低维InAs材料和其他二维层状材料堆叠而成的垂直范德华异质结构在纳米电子、光电子和量子信息等新兴领域中应用广泛。探索跨结界面的电荷转移机制对于全面理解该类器件的非凡特性至关重要。第一性原理计算在揭示界面电荷转移特性与各种能量稳定型InAs基范德华异质结的电、光、磁等原理物理特性和器件性能变化之间的内在关系方面发挥着不可比拟的作用。文中梳理、总结和探讨了近年来InAs基范德华异质结间界面电荷转移特性的理论研究工作与潜在的功能应用,提出在理论方法和计算精度方面大力发展第一性原理计算的几个途径,为更好地开展InAs基范德华异质结的基础科学研究和应用器件设计提供可借鉴的量化研究基础。     

大坝变形预测的最优因子长短期记忆网络模型

面对海量的大坝安全监测数据,快速合理地确定大坝变形预测模型的变量因子能够有效提高模型预测的效率和精度。为此,本文提出一种基于最小绝对值收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operation,LASSO）变量选择和长短期记忆（long short-term memory,LSTM）网络的大坝变形预测模型。首先,通过大坝变形机理分析确定影响大坝变形的相关影响因子集。然后,通过LASSO算法剔除不显著的因子,筛选出最优影响因子作为模型输入变量,并利用LSTM网络建立大坝变形预测模型。最后,以皂市水利枢纽工程的碾压混凝土重力坝为例,对本文方法进行了验证和讨论。结果表明,本文方法具有较高的预测精度,其平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）与均方根误差（RMSE）均相对较小;与常规预测模型相比,基于LASSO算法的变量选择使模型建立过程更加简单高效,有利于海量监测数据的处理分析。     

新型LTCC高隔离低插损3dB90°电桥设计

基于宽边耦合带状线结构,该文设计了一种基于低温共烧陶瓷(LTCC)技术的高隔离低插损3 dB 90°电桥。该电桥使用螺旋耦合线有效地减小了器件尺寸,同时以对称式结构建模更便于后期的优化调整。在宽边螺旋耦合带状线垂直方向引入一个伸入式可调隔离电容,极大地提高了该电桥的隔离度,使其可达27 dB,且插入损耗≤0.2 dB,较之传统的定向耦合器结构,其在提升性能的同时大幅减小了器件尺寸。对耦合线直角拐弯处的电场强度进行分析与优化,采用45°斜切的方式使拐角处的电场强度与直线处大致相等。对上接地金属板进行环形镂空处理,这将改善带内的幅度平衡度。该文设计的3 dB 90°电桥通带为0.96~1.53 GHz,插入损耗≤0.2 dB,幅度平衡度≤±0.7 dB,相位平衡度为90°±1°,隔离度≥27 dB,其具有良好的应用市场。