基于锁相环实现信号相频突变的跟踪

锁相环是一种相位误差自动控制系统,在通信领域有着广泛的应用。通过设计锁相环路,实现对输入信号的频率和相位突变时的跟踪。首先介绍锁相环路的基本原理,然后对一阶和二阶锁相环的动态跟踪特性进行分析,最后采用仿真软件Multisim 13.0设计仿真电路,针对一阶、二阶PLL的输入信号频率和相位突变时的情况进行仿真研究,实际仿真结果与理论分析相吻合。仿真结果表明,设计的锁相环路实现了对输入信号频率和相位突变后的跟踪。     

通向卓越之路

<正>从2010年年初到2014年年底,五年时间,公司进行了一场规模巨大、前所未有的管理变革。这场变革给公司带来了巨大的影响,同时也为正处于转型中的其他国有企业提供了实践经验。世界著名管理大师彼得德鲁克提出,"我们无法左右变革,我们只能走在变革的前面"。当我国的用电增速从两位数降至一位数,经济常态不再以高速增长的姿态出现在人们面前时,"三集五大"体系建设这样的变革就显得非常富有先见之明。在面     

基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法

针对目前目标检测和目标跟踪算法对无人艇运算配置要求高、速度慢等问题,该文一种提出基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法。利用MobileNets结构结合SSD目标检测算法构建轻量级卷积神经网络,实现无人艇的水面目标检测。目标检测结果作为相关滤波CF目标跟踪算法的初始输入,并在目标跟踪过程的保障其有效性。通过MODD水面船只视频数据实验表明,SSD-CF方法融合目标检测与目标跟踪算法,可有效地降低对运算力的要求,提升目标检测跟踪速度和目标位置的稳定连续性。     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。