一种抗单粒子翻转的D触发器

以互锁存储单元(DICE)结构为基础,采用0.35μm CMOS工艺,设计了一种具有抗单粒子翻转的带置位端的D触发器。通过将数据存放在不同节点以及电路的恢复机制,使单个存储节点具有抗单粒子翻转的能力。通过Spectre仿真,测试了触发器的抗单粒子翻转能力。在版图设计中采用增大敏感节点距离和MOS管尺寸的方法进一步提高了D触发器抗单粒子翻转的能力。     

用对偶映射原理规划和分析机器人轨迹运动

在研究机器人广义位姿的基础上,依据从基坐标系列任一坐标系的旋转变换可以通过绕基坐标系中的瞬时转动轴的等效旋转来实现的原理,提出用等效角位移矢量来描述机器人姿态以及用姿态旋量及其 Pl(u|¨)cker线坐标来描述机器人的位姿.依据对偶数代数理论中关于三维欧氏空间中的有向直线与三维对偶空间中的点具有一一对应关系的对偶映射原理,在对偶空间中对姿态旋量所映射的点进行规划,从而找到一种机器人位姿轨迹生成和运动分析新方法,文末算例说明上述原理和推导的正确性.     

基于簇头选择的移动传感网拓扑控制算法研究

针对移动传感网节点的移动性、能量有限性、动态变化性特点,提出了一种移动传感网分簇拓扑控制算法NACA.NACA算法吸收最小ID算法简便的优点,将其改进,提出新概念响应率,同时考虑了能量有限、移动速度和邻居节点数目等因素.通过实例分析,将NACA算法和WCA算法、HD算法进行比较,分析表明该算法初次收敛快,能够使得移动传...     

基于神经网络和遗传算法的高炉喷煤操作参数优化

本文对实际喷煤过程进行了深入研究与分析，建立了以减少氮气消耗量为目标同时满足煤粉喷吹率要求的喷煤控制系统优化模型，并将神经网络与遗传算法有效的结合起来求解此优化模型。现场应用表明，通过优化操作，系统降耗效果显著。     

基体表面粗糙度对HVOF粒子沉积行为的影响

目的 研究超音速火焰喷涂时,45#碳钢基体表面粗糙度对WC-12Co粒子在其表面的沉积变形行为的影响.方法 基于Johnson-Cook塑性材料模型与Thermal Isotropy-Phase-Change热材料模型,采用LS-DYNA进行建模分析.结果 不同45#碳钢基体表面粗糙度下,WC-12Co粒子的沉积行为存...     

基于AT89C2051自动缓式输液器的设计

自动缓式输液器是以AT89C2051单片机为核心．通过控制输液的时间和量的大小,缓解患者输液痛苦,提高药物效率。     

LR-WPAN Mesh网络双重能效优化设计

针对IEEE 802.15.5低速无线个域网(LR-WPAN)标准缺乏能效均衡设计的问题,提出LR-WPAN Mesh网络双重能效优化方法.在自适应树建立和拓扑引导分布式链路状态路由环节中引入合理的能效评估要素,优化拓扑结构和路由选择.实验结果表明,双重能效优化方法可使网络寿命延长97％,并使网络的能耗更加均衡.     

弱边缘电荷耦合器件羊毛图像二值化算法

为解决弱边缘图像二值化产生羊毛几何尺寸失真问题,通过对基于灰度和梯度指数的边缘细化算法研究,结合经典的全局阈值法和局部阈值法,提出了一种电荷耦合器件（CCD）羊毛图像自动二值化算法。该算法将sobel算子和斜坡边缘模型引入现有边缘细化算法中,既增加寻找边缘点环节又改进灰度调整因子,达到提高处理效率和避免人为干预的目的;在分析最大类间方差法和Bernsen法的基础上,结合全局和局部阈值处理各个子图像,从而强化边缘细节,降低失真度。实验结果表明,与传统方法相比,该算法对于弱边缘图像二值化具有良好的性能。     

解决足球机器人运动死锁问题的模糊决策方法

在分析足球机器人比赛中常见的机器人运动死锁现象的基础上,采用双层模糊控制器判断本方机器人是否需要退让,从而主动解决运动死锁问题．通过本方机器人、对方机器人和球的位置关系建立了一系列模糊规则,并通过实验检验了该方法的有效性．     

基于特征增强金字塔网络的阿尔茨海默症早期诊断研究

阿尔茨海默症（Alzheimer’s disease, AD）作为一种不可逆转的神经退行性疾病,能在其发病初期进行干预治疗对病情的控制和改善具有重要意义。近年来,研究者广泛地使用深度学习方法对AD的核磁共振成像（Magnetic resonance imaging, MRI） 进行分析并做出早期诊断。但AD早期的脑部结构变化与正常人差别较小,目前单一尺度的分析方法难以有效捕捉到这些细小差别的特征。针对以上问题,本文提出特征增强金字塔网络（Feature enhanced pyramid network, FEPN）进行AD的MRI早期诊断,通过设计的浅层特征重提取模型利用上下文信息补充高层特征,并计算融合权重指导高低层特征图的融合,增强了上下文信息交互和多尺度特征融合的匹配度。对比实验采用Kaggle公开的Alzheimer数据集对该方法进行验证,实验结果表明,相比于其他同类方法,FEPN有效提升了4种AD脑状态（非痴呆、非常轻度痴呆、轻度痴呆、中度痴呆）MRI的分类精度。