基于FPGA的两种DDS实现

阐述了两种DDS的原理,频率合成方式（DDFS）和直读方式（DDWS）,给出了FPGA实现方式,分析了DDS的几个关键的技术指标,并通过Matlab仿真。频率合成方式是比较常用的DDS产生方式,对它做了详细的原理性介绍和实现说明,重点通过仿真详细对比了两种实现方式在性能指标上的优劣,为后人的选择提供技术参考。     

一种新结构的硅基无源环形波导式谐振腔

提出了一种新结构的光学环形谐振腔。该谐振腔由四根直波导和四个拐弯角处集成的全反射镜围成一个方形环构成，这种结构免去了以前的波导式环形谐振腔中必需包含的弯曲波导。设计了谐振腔的输入和输出结构，并通过计算机辅助设计软件对该设计进行了优化。     

Ad hoc网络管理方案研究

Ad hoc网络管理相对传统网络的管理而言明显要难得多,主要是因为节点移动造成网络拓扑结构动态变化以及网络应用的环境和范围具有多样性;同时还因为网络维持是通过节点共同参与完成的,但网络节点存在诸多的限制:如有限的电池能量、较小的存储和计算能力、变化的链路质量、无线资源匮乏等.本文分析比较了基于位置管理、基于移动性感知以及基于代理和策略驱动的网络管理方案,并指出了管理方案下一步的发展方向.     

陶瓷封装激光打标工艺研究

激光打标作为一种新型的标记技术,在半导体行业有着愈发重要的应用。文章简单介绍了激光打标机原理及控制系统,并通过对陶瓷封装过程中镀镍柯伐盖板表面的打标工艺试验及结果分析,研究了激光功率、频率、速度、延时等参数对标记效果的影响。研究结果表明,激光功率和速度对标记效果的影响呈线性规律,频率无线性规律可寻,但存在一最佳值区域;延时参数的设置不当会导致某些点标记过重或线条缺笔、字符变形等。     

LEO卫星网基于时间和距离的位置更新策略

针对LEO卫星网中的动态位置区划分提出的一种基于时间和距离的位置更新策略,不同以往的处理方式,提出的更新策略中动态位置区更新半径随着用户的运动速度和业务繁忙程度而改变,对高速用户和低速用户分别采用不同的更新半径,当系统的业务繁忙程度改变时更新半径也相应的改变,仿真结果表明文中提出的位置更新策略对于移动用户比较多并且业务突发情况,能有效的减少位置管理开销,节省了系统资源。     

焊料空隙对条形量子阱激光器温度分布的影响

针对量子阱半导体激光器建立了内部的热源分布模型,利用有限元方法模拟计算得到了条形量子阱半导体激光器的三维稳态温度分布,分析了芯片与热沉间的焊料空隙对芯片内部稳态温度分布的影响.模拟结果表明焊料空隙的位置和尺寸都将影响到芯片内部的温度分布,焊料空隙的存在将导致空隙上方的芯片内部出现局部热点.随着焊料空隙的增大,芯片内热点区域增大,温度增高.位于芯片的条形电极中心下方的焊料空隙引起的芯片内部局部温升最大,并且沿腔长方向光出射腔面上温度相对较高,易引起光出射腔面上正反馈的电热烧毁,与实验结果吻合.     

基于一种新的交换矩阵的离散分数阶傅立叶变换实现

分数阶傅立叶变换比傅立叶变换更具有一般性,多年来引起人们深入研究.由于连续的分数阶傅立叶变换在工程实现时都要抽样离散化,直接对连续分数阶傅立叶变换的核离散化会失去很多重要的性质,因此人们研究它的离散实现并保持它具有与连续分数阶变换同样的性质.本文提出了一种新的交换矩阵实现离散分数阶傅立叶变换,其变换的离散核矩阵与连续变换的分数阶傅立叶变换核有相似性,诸如酉特性、可加性、正交性和可逆性.仿真结果证实了所提出的分数阶傅立叶变换核与连续分数阶傅立叶变换核的相似性以及两种变换对矩形信号这种典型信号的分数阶傅立叶变换的相似性.     

互联网背景下智慧酒店的发展现状与前景

随着现在全球信息化和新一代的移动服务终端的新型信息技术的飞速发展还有这些在旅游业的应用,"智慧旅游"这一新的理念逐渐进入我们的生活.同时,作为旅游业的三大支柱产业之一的酒店业也迎来了新的挑战和机遇,不仅仅为酒店业提供了庞大的市场,也促成酒店业的升级,智慧酒店也是逐渐开始受到人们的重视.而智慧酒店的建设水平也是参差不齐,智慧酒店的建设缺乏标准的定义.智慧酒店在未来的发展会按照更规范和更具规模的走向同时展开.智慧营销的方式也更具多样性.酒店设施也近一步进行升级,结算的方式更加多样化,管理也越加智能化和数字化.     

电能计量器具全性能检验流程自动监控系统的建立

本文为了解决上述问题,重点研发了一套自动监控系统,详细描述了系统的设计原理,以及如何将系统应用于电能计量器具全性能检验流程中,实现流程全程监控、数据实时上报,结果准确展现.     

改进生成式对抗网络的图像数据集增强算法

针对现有深度学习中图像数据集缺乏的问题,提出了一种基于深度卷积生成式对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN)的图像数据集增强算法。该算法对DCGAN网络进行改进,首先在不过多增加计算量的前提下改进现有的激活函数,增强生成特征的丰富性与多样性;然后通过引入相对判别器有效缓解模式坍塌现象,从而提升模型稳定性;最后在现有生成器结构中引入残差块,获得相对高分辨率的生成图像。实验结果表明,将所提方法应用在MNIST、SAR和医学血细胞数据集上,图像数据增强效果与未改进的DCGAN网络相比显著提升。