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使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

在現代汽車嵌入式系統中，高度安全的數據存儲是必不可少的，尤其是在面對日益高明的網絡攻擊時。本文將介紹設計師正確使用閃存的步驟。

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大功率射頻放大電路過沖損傷的研究與設計[微波|射頻][通信網絡]

大功率射頻放大電路因多種不易察覺的設計缺陷極易出現功率過沖情況，對硬件的可靠性和使用壽命造成不可忽視的影響，且嚴重干擾工作質量。針對大功率射頻放大電路過沖損傷問題，重點研究收發時序控制、頻率控制、ALC響應等對大功率射頻放大電路的可靠性和使用壽命的影響，提出大功率射頻放大電路收發時序控制、頻率控制、ALC響應的設計原則。典型運用和驗證表明，正確、可靠的收發時序控制、頻率控制、ALC響應能夠有效解決過沖損傷問題，提高產品的可靠性和使用壽命。

發表于：6/19/2025

基于FPGA的音頻Sigma-Delta調制器設計與實現[可編程邏輯][消費電子]

隨著數字音源的普及，數模轉換器（Digital to Analog Converter， DAC）成為音頻設備中不可或缺的元件，其精度往往決定著整個系統的信號保真度。基于此，利用噪聲整形技術對用于高精度音頻DAC的Sigma-Delta調制器進行設計和現場可編程門陣列（Field Programmable Gate Array， FPGA）實現。通過搭建測試系統，測試結果表明，所設計的Sigma-Delta調制器在輸入信號為1 411.2 kHz采樣頻率、1 kHz頻率、0 dBFS（Full Scale）幅度的正弦信號條件下，其輸出信噪比（Signal to Noise Ratio， SNR）可達107.4 dB；當輸入信號頻率在音頻頻帶內時（輸入信號幅度為0 dBFS），其輸出SNR穩定保持在104 dB以上；并可用于WAV音樂播放器中。

發表于：6/19/2025

一款雙頻段雙極化天線設計[微波|射頻][通信網絡]

設計了一款2.4 GHz和5.8 GHz頻段的雙頻雙極化天線，可應用于同步雙通道無線通信。首先利用特征模理論分析無U形縫隙加載的輻射結構的諧振特性，存在兩個不同的諧振模式；其次引入輻射結構加載U形縫隙，在高頻段得到兩個幅度相同，相位差為90°的諧振模式，實現了圓極化；最后在模式電流最大處引入耦合饋電，實現雙頻雙極化天線的設計并進行實測驗證。實測結果表明：天線在低頻處實現全向線極化，阻抗帶寬為2.1%（2.38 GHz~2.43 GHz）；在高頻處實現定向圓極化，阻抗帶寬為22.8%（4.90 GHz~6.16 GHz），軸比帶寬為2.4%（5.75 GHz~5.89 GHz）。測量結果和仿真結果基本吻合，驗證了設計的有效性。

發表于：6/19/2025

用于多機協同平臺的高隔離度收發一體射頻裝置[微波|射頻][通信網絡]

針對多機協同平臺的通信需求，提供了一種高隔離度、寬動態、快速響應的收發一體射頻裝置設計方法。介紹了收發一體機的射頻電路架構設計，從工程應用角度詳細分析了AGC電路、隔離度、線性度等關鍵技術指標。研制了一種高隔離度的收發一體4×2射頻開關矩陣，通過裝機測試試驗，收發隔離度指標大于99 dB，接收動態范圍大于65 dB，收發一體射頻裝置的各項射頻指標可靠穩定，滿足多機通信使用需求，為后續多機數據交換設備的研制提供了參考。

發表于：6/19/2025

基于物聯網邊云協同的電網靈活性資源聚合商博弈優化調度方法[模擬設計][物聯網]

提出了一種基于云邊協同的能量管理雙層優化算法，旨在優化電網運營商與用戶聚合商的調度。該算法通過邊緣計算提升用戶聚合商的計算能力，降低能源系統運行成本和計算復雜度。采用修正最優值函數的啟發式算法求解雙線性優化問題，實驗表明，該框架提高了協同效率，為能源管理系統提供了技術支持。

發表于：6/19/2025

基于改進CenterNet的發票檢測算法[模擬設計][其他]

為了提高發票檢測準確性和效率，提出了一種基于CenterNet的發票檢測算法。首先，算法模型采用類似CSPDarkNet作為主干網絡，將Triplet Attention引入CSP結構中形成TA-CSP結構，主干網絡末端引入ASPP以提高網絡的感受野范圍，使模型能夠更好地理解圖像的上下文信息；其次，在網絡的Neck部分，采用CBAM來引導高低層特征融合，利用高層特征圖中語義信息對低層特征圖進行監督，以抑制低層特征圖中的背景噪聲；再次，在網絡的Head部分，算法在CenterNet網絡的基礎上增加4個通道的特征圖輸出，在發票檢測的同時實現發票朝向的預測；最后，在損失函數中增加朝向損失項，以解決發票朝向的優化。在測試數據集上的實驗結果表明，本文算法mAP優于CenterNet和YOLOv5s算法達到84.3%，有效提高了發票檢測準確率和魯棒性。

發表于：6/19/2025

基于Unity3D的虛擬鄉村漫游系統設計與實現[模擬設計][其他]

針對當前鄉村旅游基礎設施薄弱、宣傳手段有限及現有鄉村漫游系統功能單一的現狀，以臨安區青山殿村為示范，運用Blender三維建模技術，結合Unity3D平臺打造沉浸式場景交互設計，通過LOD優化、分區加載及視錐剔除策略，開發出高度沉浸、強互動的虛擬鄉村漫游系統。該系統不僅兼容Web平臺，還支持VR單車漫游，讓用戶體驗更真實、便捷，旨在推動鄉村文化傳播，促進旅游資源的可持續開發與利用。

發表于：6/19/2025

突發通信快速定時恢復設計與實現[通信與網絡][通信網絡]

采用反饋結構定時恢復的數字接收機環路鎖定時間存在不確定性，無法滿足突發通信快速同步的需求。為快速獲取定時誤差，同時兼顧實現的復雜度和資源，提出了一種2倍采樣下前饋結構的定時恢復方法。首先，根據同步段檢測的相關峰值，利用拋物線估計得到定時誤差；然后，通過四點分段拋物線插值將采樣數據進行重構，恢復出定時同步的數據；最后，采用現場可編程門陣列硬件平臺對該方法進行了實現及驗證。實驗結果表明，該方法計算量小、實現復雜度低，誤碼率在10-5時較理想采樣仿真性能只損失0.05 dB，實現性能損失在0.2 dB以內。

發表于：6/18/2025

基于廣義Matern硬核點過程的兩層異構蜂窩網絡的性能分析[通信與網絡][通信網絡]

廣義Matern硬核點過程（Generalized Matern Hard-Core Point Process， GMHCPP）是在硬核點過程的基礎上通過引入競爭函數和刪減函數來限制保留概率的一種排斥點過程。針對兩層異構蜂窩網絡模型中宏基站與微基站的性能進行了深入研究，獲得了該模型的覆蓋概率和平均可達速率的近似表達式。首先，基于宏基站的性能差異及其排斥性生成保留概率函數，進而，將宏基站的部署以GMHCPP建模。然后，采用蒙特卡羅模擬方法對基站分布進行仿真，并繪制出了平均干擾信號比與路徑損耗因子的關系圖，根據該函數圖，擬合得到了用泊松點過程近似時GMHCPP的增益因子表達式。最后，將增益因子代入覆蓋概率和平均可達速率公式，對兩層異構蜂窩網絡模型的性能指標進行了仿真與分析。

發表于：6/18/2025

面向多源異構數據的知識圖譜可視化融合方法[人工智能][其他]

為解決數據冗余沖突與關聯缺失問題，研究面向多源異構數據的知識圖譜可視化融合方法，提升數據融合的可靠性。利用網絡本體語言為多源異構數據建立對應的領域本體庫與全局本體庫，使得知識實體抽取和知識融合在同一框架下進行；通過長短期記憶網絡-條件隨機場模型，在本體庫約束下，從多源異構數據中抽取符合領域定義的知識實體；利用基于層次過濾思想的知識融合模型，可視化融合抽取的知識實體，解決多源異構數據中冗余信息和不一致性問題，形成準確、完整、可靠的多源異構數據可視化融合知識圖譜，有助于發現潛在的數據關聯，補全數據關聯缺失。實驗結果表明：隨著數據缺失比例的提升，尺度系數與屬性覆蓋度均開始下降，最低尺度系數與屬性覆蓋度是0.86與0.87，均顯著高于對應的閾值；所提方法在處理四個數據源時，視覺清晰度達93%~97%，信息融合度達92%~96%，均優于對比方法。說明該方法可有效抽取多源異構數據知識實體，建立知識圖譜，實現多源異構數據可視化融合；在不同數據缺失比例下，該方法多源異構數據可視化融合的尺度系數與屬性覆蓋度均較大，即數據可視化融合效果較優；同時有效提升了數據可視化效果和信息整合程度。

發表于：6/18/2025

復雜景觀圖像的語義多狀態圖像風格遷移[人工智能][其他]

復雜景觀圖像包含具有不同特征的各種對象，傳統的風格遷移方法無法在同一圖像中對不同對象進行局部風格遷移。CycleGAN可以通過偽監督策略在沒有配對樣本的情況下實現風格遷移。但是CycleGAN無法實現對復雜風景圖像中不同類別對象的風格遷移；同時CycleGAN在復雜場景中的泛化能力不足且復雜度高。因此，提出了一種基于語義類別的復雜風景多狀態圖像生成方法，即語義類別風格遷移（Semantic Category Style Transfer，SCST），能夠有效地結合局部特征實現復雜風景的圖像生成。同時提出了上下文感知的風格遷移模型GCycleGAN。實驗結果表明本文提出的GCycleGAN的性能優于CycleGAN、DualGAN和Munit等基于深度學習的圖像生成模型。

發表于：6/18/2025

基于特征選擇和優化CNN-BiLSTM-Attention對SF6斷路器漏氣故障診斷[人工智能][智能電網]

SF6（六氟化硫）斷路器是保障電網穩定運行的重要設備，但其在長期使用中容易發生漏氣問題，既影響設備性能，又威脅電網的安全性。為精準診斷SF6斷路器的漏氣故障，提出了一種基于Gini指數特征選擇和貝葉斯優化（Bayesian Optimization， BO）的CNN-BiLSTM-Attention組合模型。首先，針對影響SF6斷路器漏氣的內外部因素，進行特征映射與重要性分析，并采用KMeans-SMOTE技術解決數據分布不均的問題。其次，利用基于Gini指數的方法篩選關鍵特征，并通過貝葉斯優化精調CNN-BiLSTM-Attention模型的超參數以提升分類性能。實驗結果表明，設備缺陷、運行年限、運維水平、天氣和溫度是導致漏氣的主要因素。與其他模型相比，所提方法在漏氣故障的0/1分類任務中展現出更高的分類精度和魯棒性。研究不僅驗證了方法的有效性，還揭示了引發SF6斷路器漏氣的關鍵因素，為設備巡檢和運維管理提供了科學支持，進一步提升了電網運行的安全性與可靠性。

發表于：6/18/2025

電力系統較大波動數據條目自適應檢索方法研究[模擬設計][智能電網]

針對電力系統數據具有復雜性、多樣性特點，導致檢索難度過高的問題，設計了電力系統較大波動數據條目自適應檢索方法。依據電力系統出力變化率，選取二分量一維混合高斯模型，構建電力系統波動概率分布模型。對比概率分布模型模擬的電力系統波動數據與量測數據，依據判定閾值辨識電力系統較大波動數據條目，構建數據條目檢索庫。利用哈希函數獲取檢索庫內較大波動數據條目的哈希特征，生成二值碼。較大波動數據條目檢索時，生成用戶檢索詞的二值編碼，計算檢索詞二值碼與檢索庫內條目二值碼的漢明距離，并對其加權處理，利用加權漢明距離排序數據條目，獲取較大波動數據條目的自適應檢索結果。實驗結果表明，該方法能夠依據用戶輸入的檢索詞，自適應檢索電力系統較大波動數據條目，檢索結果的歸一化折損累積增益均高于0.9，檢索時間低于500 ms。

發表于：6/18/2025

基于機器閱讀理解的電力安全命名實體識別方法[模擬設計][智能電網]

為解決現有命名實體識別方法在電力安全規程等領域文本中識別效果不佳的問題，提出了一種基于機器閱讀理解的電力安全命名實體識別方法。首先，使用預訓練模型對待識別文本進行編碼處理得到文本向量表示。其次，利用層次化注意力機制捕捉嵌套實體間的層次關系，重新分配文本序列的注意力權重；在此基礎上，利用分類器預測文本中實體范圍，得到最終實體識別結果。將該方法在ACE 2005與OntoNotes 4.0公開數據集上進行驗證，對比主流方法其取得最優的識別效果，在電力安全領域實體識別場景下，該方法可達到89.3%的識別準確率，實現電力安全領域命名實體的精準識別。

發表于：6/18/2025

數據驅動的商業負荷集群動態聚合研究[模擬設計][智能電網]

商業負荷集群的動態聚合對提高電網的調度靈活性、優化需求側管理以及促進可再生能源消納具有重要意義。基于典型相關分析（CCA）選取商業負荷特征，并結合DBSCAN 和 K-means等聚類算法對負荷進行分類，以構建適用于不同場景的負荷集群。進一步，提出了三種負荷聚合標準，即基于調節速度、負荷穩定性和經濟性的標準，并分析不同標準下的商業負荷聚合特性、適用性及其在電力調度中的潛在應用。

發表于：6/18/2025

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