可编程模拟器件与技术新进展

简述可编程模拟器件的基本原理、典型应用和开发方法,介绍并比较主要的模拟可编程实现技术与主流器件系列,指出现存的主要问题并展望其未来发展方向.     

航拍用遥控直升机安装调试飞行手记

“人靠衣装,马靠鞍”,拥有一个吸引人眼球的外表,将会为产品赚足了印象分。初在专业杂志上看到大量有关CaliberZG的宣传介绍文章时,我便心动不已,于是有了购买的冲动。拿到实机,从外包装到各部件的精细加工(外形、颜色的精美设计),再到它不菲的价格,更是让我领略到了它的“旗舰”风范。CaliberZG以冷静的蓝色调替代了Caliber系列以往“热情”的桔红色。在后面的试飞中它充分体现出了安静、低噪和动力充沛的特性。CaliberZG的机壳设计宽大、粗犷,它采用了玻璃纤维、碳纤维复式一次成形的设计,这样的机壳线条流畅、风阻小。     

基于CC1000的无线全双工数据收发器设计

针对无线点对点通信提出一种基于RF收发芯片CC1000的全双工数据收发器设计的实现方案。通过射频电路设计和控制电路设计两部分,说明收发器硬件电路设计的实现,着重阐述CC1000在全双工数据收发器设计中的关键设计及其应用;针对软件控制实现部分的关键时序进行分析和讨论,同时给出收发器发送和接收两部分详细的软件程序流程图。该方案成功实现了低功耗、高灵敏度的无线数据传输,为短距离通信提供了参考。     

高性能整数倍稀疏网络行为识别研究

目的 行为识别在人体交互、行为分析和监控等实际场景中具有广泛的应用。大部分基于骨架的行为识别方法利用空间和时间两个维度的信息才能获得好的效果。GCN(graph convolutional network)能够将空间和时间信息有效地结合起来,然而基于GCN的方法具有较高的计算复杂度,结合注意力模块和多流融合策略使整个训练过程具有更低的效率。目前大多数研究都专注于算法的性能,如何在保证精度的基础上减少算法的计算量是行为识别需要解决的关键性问题。对此,本文在轻量级Shift-GCN(shift graph convolutional network)的基础上,提出了整数倍稀疏网络IntSparse-GCN(integer sparse graph convolutional network)。方法 首先提出奇数列向上移动,偶数列向下移动,并将移出部分用0替代新的稀疏移位操作,并在此基础上,提出将网络每层的输入输出设置成关节点的整数倍,即整数倍稀疏网络IntSparse-GCN。然后对Shift-GCN中的mask掩膜函数进行研究分析,通过自动化遍历方式得到精度最高的优化参数。结果 消融实验...     

CUDA技术及其在数字图像拼接中的应用

将CUDA技术应用于数字图像拼接领域,阐述了图像拼接的基本理论及其关键技术、多分辨率图像融合的关键算法以及CUDA技术的基本原理和开发方法,并编写了软件以实现图像快速拼接。采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配,使用稳健的RANSAC算法求出图像间变换矩阵的值,并将图像映射到拼接平面,最后使用基于CUDA的SIFT算法实现了图像的无缝拼接。该方法提高了图像拼接的效率,克服了传统图像拼接方法因计算量大而等待时间长的缺点。实验结果表明,CUDA在数字图像处理的实际应用中卓有成效,有广阔的应用前景。     

基于改进RetinaNet的船舶检测算法

目前基于深度学习算法的目标检测技术在合成孔径雷达（SAR）图像船舶检测中取得了显著的成果,然而仍存在着小目标船舶和近岸密集排列船舶检测效果差的问题。针对上述问题,提出了基于改进RetinaNet的船舶检测算法。在传统RetinaNet算法的基础上,首先,将特征提取网络残差块中的卷积改进为分组卷积,以增加网络宽度,从而提高网络的特征提取能力;其次,在特征提取网络的后两个阶段加入注意力机制,让网络更加专注于目标区域,从而提升目标检测能力;最后,将软非极大值抑制（Soft-NMS）加入到算法中,降低算法对于近岸密集排列船舶检测的漏检率。在高分辨率SAR图像数据集（HRSID）和SAR船舶检测数据集（SSDD）上的实验结果表明,所提改进算法对于小目标船舶和近岸船舶的检测效果得到了有效提升,与当前优秀的目标检测模型Faster R-CNN、YOLOv3和CenterNet等相比,在检测精度和速度上更加优越。     

一种模糊核聚类算法的改进

从计算方法角度对算法进行改进,引入高斯核函数,改良归一化条件并对迭代过程加以简化,从而改进了模糊核C均值算法.算法性能速度较经典的聚类算法有了较大改进,聚类结果更为快速稳定,并可在多种数据结构条件下进行有效的聚类,计算时间显著减少,克服了传统的模糊核C-均值算法计算时间较长,在样本集不理想的情况下可能导致结果不好等不足.实验结果证实了该改进算法有效性.     

我国玻璃行业的新型代表——纳米自清洁太阳能玻璃

根据中科院江雷博士首创的“二元协同纳米界面结构理论”,中科赛纳玻璃技术有限公司（以下简称中科赛纳）率先开发出了真正意义上的、可实现工业化和满足实际需求的纳米自清洁太阳能玻璃。二元协同纳米界面材料,是指具有不同、甚至完全相反理化性质的纳米相区,在某种条件下具有相互协同作用,从而在宏观上呈现出超常界面物性的材料。该纳米自清洁太阳能玻璃的成功开发,赢得了玻璃行业众多厂家及权威专家的认可。     

基于多目标自适应遗传算法的逻辑电路门级进化方法

提出一种改进的遗传算法,通过网表级编码、多目标评估和遗传参数自适应等措施,可依据多个设计目标,以较少的运算量自动生成和优化逻辑电路．在数字乘法器、偶校验器等进化设计实验中,通过比手工设计和同类方法更优的新奇设计结果展示了该方法的有效性和先进性．     

基于FPGA的两相步进电机细分驱动器设计

采用步进电机驱动的机构中,为了提高定位精度,文章提出了一种高性能的步进电机细分控制系统设计,该系统由FPGA和专用集成电路IXMS150 PSI构成,在FPGA中嵌入Cos/Sin表,通过查表控制步进电机两项绕组电流,实现了高精度的步进电机细分控制系统,提高了步进电机的运行精度,消除了低速震荡现象,该系统可用于机器人,打印机和光学平台等精密位置控制系统。