一种高精度增强瞬态响应的锂离子电池充电器的设计

本文提出了一种改进的驱动锂离子电池充电器功率管的新型阻抗衰减缓冲(buffer)结构,并对电流环路的稳定性进行了详细的理论推导和分析。后端仿真表明,可编程电流高达800mA,浮空电压为4.2V,在4.5V～6.5V不同电源电压和不同器件模型下的精度为±0.4%。目前这款充电器产品已在上华(CSMC)0.5μmN阱工艺流片试制之中。     

基于OBDD的有向图的存储与操作研究

本文讨论了一种基于OBDD的有向图的存储结构,给出了基于OBDD的有向图的操作方法及搜索算法.实验结果表明,该存储结构与传统的邻接表的存储结构相比,在处理大规模的有向图时,具有较高的存储效率.     

RINEX数据结构对GAMIT基线解算和效率的影响

RINEX数据格式是利用GPS接收机的数据进行GAMIT基线解算的一个重要环节.说明RINEX格式的主要观测数据文件和导航信息文件的内容和特征,分析针对Hemisphere GPS接收机的二进制格式数据转换为RINEX格式后,再使用C#编程简化转换后的RINEX数据采样频率,简化后的数据经GAMIT各模块进行基线解算,在解算结果比较中发现起算坐标的准确性会影响基线解算的精度,同时大数据量采样间隔的提高基本不影响一般短基线而且能提高解算效率,但在高精度预警测量上采样间隔不易提高.     

一种高精度增强瞬态响应的锂离子电池充电器的设计

本文提出了一种改进的驱动锂离子电池充电器功率管的新型阻抗衰减缓冲（buffer）结构,并对电流环路的稳定性进行了详细的理论推导和分析。后端仿真表明,可编程电流高达800mA,浮空电压为4.2V,在4.5V～6.5V不同电源电压和不同器件模型下的精度为±0.4%。目前这款充电器产品已在上华（CSMC）0.5μmN阱工艺流片试制之中。     

美军MUOS 系统通信链路无线信道特性分析

摘要：针对美军移动用户目标系统(mobile user objective system,MUOS)卫星通信无线信道传输特性分析问题, 运用统计模型分析策略对其进行研究。在分析美军MUOS 系统(移动用户目标系统)的UHF 频段(ultra high frequency band)和Ka 频段(K-above band)2 种通信链无线信道传播损耗、多径衰落特性等的基础上,研究MUOS 系统2 种通 信链路无线信道传播特性。分析结果表明：UHF 频段无线信道具有复杂的时变衰落特性,其传播特性受移动终端所 处的物理环境、场景影响较大;Ka 波段与UHF 频段相比干扰较小,其传播特性主要受到大气效应的影响,其中雨 衰影响最为显著。该研究可为后续开展该系统链路干扰技术研究提供参考。     

基于小波域影响锥的小波萎缩去噪算法

信号的奇异点和不规则结构往往携带了一些重要的信息,而小波变换是检测信号奇异点和跳变沿的一种有效的工具。为了更好地从噪声污染的信号中消除干扰和保留信号原始特征,根据奇异点影响锥的范围和小波域模极大值线传播特性,提出了一种新的算法来寻找奇异点影响锥内的小波系数,并进行去噪处理。仿真实验表明：与传统的阈值去噪方法相比,该算法实现简单并且有着更好的滤波性能。     

企业质量经济分析系列文章之六 产品成本分析

本文介绍了产品成本的概念和相关的分析方法,同时探讨了提高企业管理水平的有效途径。     

设计过程质量经济分析

随着科技的进步,经济的发展,产品换代速度的加快,企业面临的竞争也越来越大,在设计阶段开展质量经济分析,将有助于企业把握机会,获取良好的经济效益。     

基于多层脑功能网络特征的动作意图识别

基于脑电信号完成对步态特征的解码分析并就动作意图做出可靠识别和预测,是基于脑机接口的人机混合康复训练系统和智能助行机器人中的核心问题。为实现对站立、坐下以及静止状态这些最基本步态过程的分类识别,提出了基于多层脑功能网络分析的特征表示方法,结合对各类脑功能网络特征的统计分析,确定对不同动作敏感的网络特征量,并结合支持向量机、线性判别分析、逻辑回归以及朴素贝叶斯算法完成对不同动作过程的分类识别。实验结果表明,所提出的方法可较好地实现对上述动作意图的识别,针对13名被试者对站立、坐下和静止状态的识别准确率均高于71%,最高达到77%。对多层动态脑功能网络的分析结果表明,下肢运动过程的发生会弱化脑区间的相互依赖关系,导致网络拓扑连接结构变得逐渐稀疏。研究结果对理解下肢运动过程中大脑认知过程变化,开展基于脑机接口的下肢康复策略研究和康复系统开发具有一定的参考价值。     

基于Powell-Sabin细分的参数曲面重建方法

将复杂几何体网格转换为参数曲面是CAD几何引擎设计中的关键问题.针对赋予四边形粗剖分结构的三角网格模型,提出一种基于Powell-Sabin细分的参数曲面重建方法.首先利用均值参数化方法建立每个粗四边形结构M_T到参数域D的映射,同时得到D的三角剖分Δ;然后对Δ进行一次Powell-Sabin细分得到加细三角剖分Δ^S,并且利用M_T的几何信息构造二元一次样条函数空间S(Δ^S)中的插值函数S;对D均匀采样之后,利用插值函数S得到规则型值点作为参数曲面表面点的近似;最后建立具有光顺性质的能量函数,求解出双三次B样条曲面的控制点网格,完成曲面重建.实验给出了柱面、鞍面等基础曲面和人头模型等自由曲面的重建结果.数值结果表明,与自适应算法相比,所提方法能够捕获由给定三角网格呈现的几何细节,重建复杂模型的点距均方误差减小38%.