基于RS485总线的主从通信方法

随着航空电子技术的发展,航空电子系统功能和复杂度不断增加,目前普遍采用主控计算机和多个功能设备配合完成航空电子系统的系统控制,主控计算机和外部从设备之间的交互越来越多,提高通信可靠性的重要度不言而喻。RS485总线是一种常用的多通道总线,具有分是复用的特点,在航空领域有着广泛的应用。然后收外部噪声和电磁干扰等因素影响,RS485总线在数据传输过程中存在数据丢失或相应慢等问题,影响了通信的可靠性。本文提出的基于RS485总线的主从通信方法,通过设置通信状态机保证了通信的可靠性。     

基于SCAE⁃ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断

直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。     

基于Gabor融合特征与深度自动编码器的笑脸识别方法

Gabor特征的人脸表情识别具有良好的识别性能,但同样存在特征维数大的缺点,该文提出用Gabor融合特征的方法来进行降维以解决维数大的缺点。深度自动编码器具有对人脸自学习的能力,能精确提取有用的信息,也有非线性降维的作用。考虑到Gabor融合特征降维幅度不大,便加入自动编码器进行二次降维,将经过二次降维的特征输入深度自动编码器进行笑脸识别。该文在实验过程中采用两个数据库(公开的GENKI数据库,实验采集的数据库)进行实验。实验结果表明经过Gabor融合特征的实部作为深度自动编码器的输入的识别率比传统方法和未经降维Gabor特征识别率高。     

基于门控联合池化自编码器的通用性文本表征

为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks, RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-max AAE)用于学习中英文的文本语义表征。该文的自编码器完全通过多头自注意力机制(multi-head self-attention mechanism)来构建编码器和解码器网络。在编码阶段,提出了均值—最大化(mean-max)联合表征策略,即同时运用平均池化(mean pooling)和最大池化(max pooling)操作来捕获输入文本中多样性的语义信息。为促使联合池化表征可以全面地指导重构过程,解码器采用门控操作进行动态关注。通过在大规模中英文未标注语料上训练模型,获得了高质量的句子编码器。在重构文本段落的实验中,该文模型在实验效果和计算效率上均超越了传统的RNNs模型。将公开训练好的文本编码器,使其可以方便地运用于后续的研究。     

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。     

DVB-T调制器外码编码器的FPGA设计

设计并实现了一种DVB—T调制器的外码编码器，着重介绍了码流自适应接口、能量扩散、RS编码器及卷积交织器的设计方法，该设计方案最终在Altera的FPGA上进行验证。     

用AT89C52和感应同步器替代旋转式编码器实现直线测量的方法

本文介绍一种以单片机和感应同步器替代旋转式编码器实现直线测量的方法，论述了位移信号的检测，硬件，软件处理电路的原理。     

DVB标准RS码译码的新技术

根据RS译码算法原理[1],结合DVB(数字视频广播)系统中译码的具体指标要求以及芯片模块化的思想,通过对BM算法实现的优化和改进,采用FPGA技术实现了RS译码电路,通过了QUARTUSII仿真测试以及试验板调试.由于采用了流水线技术、新的无求逆的BM算法以及关键环节的优化设计,使得该译码器速度快,占用资源少,译码速率可达20 Msps.