县级有线电视网络管理与执法

20 0 1年 5月 ,我们在博兴县进行了有线电视网络安全检查 ,发现有线电视网络管理和执法工作中存在亟待解决的问题。如何针对问题的原因以及所造成的不良后果 ,采取行政和法律的手段 ,解决好安全运行的管理和违法问题 ,是有线电视事业发展中值得研究的课题。1　有线电视网络管理存在的问题1.1　重建设而轻管理博兴县有线电视已发展至 2 5 0 0 0户 ,发展之迅速 ,有目共睹 ,但有线电视网络管理滞后的问题 ,以及重建设轻管理的问题 ,已引起我们的注意。概括其主要问题 :一是干线人为破坏现象屡次发生 ,我县近几年就发生 10多起干线因车辆超高等…     

SiGe HBT射频噪声模型研究

对现代的双极型晶体管而言,载流子在基极和集电极的空间电荷区（CB SCR）传输延迟可比基极渡越时间,甚至要大于后者。为了更精确地表征了SiGe HBT的射频噪声性能,对van Vliet模型做了扩展,使其包含基极集电极空间电荷区的延迟效应。用2个与噪声相关的延迟时间对transport模型进行了扩展,使得在没有非准静态Y参数的情况下仍然可以对基极和集电极电流噪声进行精确建模。最后,在JC=12.2 mA/μm2,AE=0.12×18μm2条件下,分别对2种模型的基极和集电极噪声电流谱及其归一化相关系数做图并与计算得出的解析值相比较,验证了模型的有效性。     

多测站遥测原始数据精准对接方法

针对大射程导弹试验对遥测数据对接的处理要求,分析了现有数据对接方法的不足和局限性,提出了基于互累积量的遥测数据帧时延估计方法,并实现遥测原始数据的精准对接.试验数据测试表明,该方法能够精确估计遥测数据的帧时延,实现对接遥测数据的帧时间修正,保证遥测数据帧时间和数据的连续性与一致性,剔除大量噪声数据,提供高质量的全程遥测数据.     

锂电池维护仪的设计与实现

每隔半年对贮存的锂电池进行维护时,由于无专业的维护设备,耗费大量人力成本.针对这种情况,设计了具有锂电池维护、充电、放电、性能测试、电压测量等功能的锂电池维护仪,解决了锂电池维护过程中存在的不便.通过试验验证,锂电池维护仪操作简单,各项性能满足设计要求,实现了锂电池维护的自动化,提高了生产效率.     

用CS5460和μPD75P3116实现功率和电能计量

本文介绍了用CS5460和μPD75P3116单片机实现功率和电能计量的方法,给出了系统的工作原理、硬件设计、软件设计等.     

中大口径榴弹采用ICT检验注装药底隙方案研究

注装药底隙是常规榴弹的致命缺陷,现通常采用抽样检查。文中通过对缺陷的产生和目前国内外检验方案的分析入手,经可靠性计算,并结合我国工业实际,以提高验收可靠性的思路来设计,提出了新的动态调整型验收方案:在生产初期进行全数检验,当达到一定合格数量后,再实施抽样检验。该方案能在不提高检验成本的情况下降低军方的使用风险,提高ICT验收可靠度。     

基于桥接T型光电探测器阵列的功率合成研究与设计

针对行波探测器阵列(TWDA)仅提高了光电探测器 的输出功率而输出带宽未得到改善的问题,本文提出了一种区别 于TWDA的基于桥接T型光电探测器阵列新结构。本设计采用基于constant-R结构的桥接T型 结构代替TWDA中的传统 constant-K结构的方法,从而形成人工传输线结构。即耦合微带线提供串连电感和所需要 的互感 ,电容并联于其中一条微带 线上,再将单个光电二极管嵌入到此人工传输线上,构成单个阵列单元,再按照阵列式结构 将这些阵列单元有效级联起来构 成桥接T型光电探测器阵列。仿真结果表明,所提出的桥接T型光电探测器阵列能够使多个光 电探测器功率合成的同时提高 工作带宽,虽然桥接T型光电探测器阵列合成功率相比于传统TWDA合成功率有稍许减少,但 在工作带宽上却提高了2倍, 减少的稍许合成功率可以通过增加级联数目加以补偿。     

基于MSC双声路SAW器件的设计仿真平台

利用模块化设计思想,在Matlab编程环境下实现了基于多条耦合器双声路声表面波器件的设计仿真平台。为了提高MSC双声路SAW器件的性能,该平台将多条耦合器、分裂指及假指设计方案融合到器件设计中。多条耦合器不仅实现了两个变迹换能器传递函数的乘积,而且消除了体声波对器件性能的影响。假指消除了通过变迹换能器引起的波前畸变。分裂指可以最小化换能器内部的声波反射问题。通过一个频率为203.559MHz的基于多条耦合器双声路声表面波器件的设计和实际测试结果的对比分析,证明了该设计仿真平台不仅可以进行器件版图结构的设计和模拟,而且设计平台所得到的版图和数据可以用于器件的掩膜版制作和器件封装尺寸参考。另外,该仿真设计平台可以很好地实现对器件的脉冲特性、频率响应特性的模拟和仿真。     

轻量级(2+1)D卷积结构的动态手势识别研究

目前,基于卷积神经网络的动态手势识别方法取得了巨大的进展,但神经网络模型具有很大的参数量,计算成本和内存占用较大,很难应用在设备资源有限的场合.以减少计算量和参数量为出发点,提出了一种轻量级(2+1)D卷积结构.该结构在(2+1)D卷积结构的基础上,将其中的3D卷积替换为3D深度可分离卷积,在输出向量维度不变的前提下,进一步减少了(2+1)D卷积结构的计算量和参数量.为了弥补时空特征在表征动态手势上的不足,融合注意力机制模块,专注于对运动特征的提取,结合轻量级(2+1)D卷积结构提取的时空特征,可以更好地表征手势动作.实验结果表明,注意力机制模块的插入,在不增加太多额外计算和空间成本的前提下,进一步提高了模型的识别精度.基于以上结构构建的模型,在20BN-jester、EgoGesture和IsoGD数据集上分别取得了96.62%、91.83%和60.1%的识别精度,模型参数量和浮点计算量分别为5.05M和12.81GFLOPs,相比于其他手势识别模型,计算成本和内存占用大大减少,实时手势识别速度达到每秒70帧.