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電路設計軟件系列教程(六)，Protel DXP電路設計軟件之設計規(guī)則(下)[EDA與制造][消費電子]

電路設計軟件使用價值較大，網(wǎng)上針對電路設計軟件的教程也相對較多。本網(wǎng)站電路設計軟件教程優(yōu)勢在于，相關教程多為系列教程。同樣，本文針對電路設計軟件Protel DXP的講解承接于上文《電路設計軟件系列教程(六)，Protel DXP電路設計軟件之設計規(guī)則(上)》，大家在閱讀本文前，請先閱讀上篇哦，以下為正文部分。

發(fā)表于：1/16/2020

基于激光多普勒的索力測量系統(tǒng)設計與研究[測試測量][工業(yè)自動化]

根據(jù)激光多普勒測振工作原理，設計了一種小型低頻高精度激光多普勒測振系統(tǒng)并用于橋梁斜拉索索力測量。首先分析外差式聲光移頻激光多普勒測振系統(tǒng)的頻率穩(wěn)定特性，提出直接數(shù)字頻率合成驅(qū)動串行雙移頻器構(gòu)成的外差式激光多普勒測振計，并利用自適應濾波器消除測振系統(tǒng)中環(huán)境振動帶來的干擾。利用自行研制的低頻測振系統(tǒng)開展了低頻測振實驗與拉索實測。實驗表明，基于DDS的移頻系統(tǒng)有很高的頻率穩(wěn)定度，測振計的本底噪音分布平坦，且測振系統(tǒng)有很強的抗震能力和高分辨率，可以用于工程現(xiàn)場快速索力測量工作。

發(fā)表于：1/16/2020

基于DDR2的高速圖像數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)設計[測試測量][工業(yè)自動化]

在高速圖像數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)中，針對圖像數(shù)據(jù)“高吞吐量”與“大容量”數(shù)據(jù)緩存的應用需求，提出了一種基于DDR2 SDRAM的高速圖像數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)設計方案。為了滿足圖像數(shù)據(jù)的高吞吐率要求和數(shù)據(jù)緩存的大容量需求，采用了FPGA內(nèi)部FIFO資源搭配片外DDR2的分級緩存機制；為了方便對圖像數(shù)據(jù)的讀寫與地址的管理，對DDR2內(nèi)部存儲空間進行了重新分布。經(jīng)測試，該系統(tǒng)可在上位機實時顯示圖像數(shù)據(jù)，且穩(wěn)定可靠。

發(fā)表于：1/16/2020

基于AIO模型的高效通信架構(gòu)在光伏終端數(shù)據(jù)采集的應用[通信與網(wǎng)絡][智能電網(wǎng)]

在國家節(jié)能環(huán)保政策扶持下，光伏發(fā)電發(fā)展迅速，但是其特殊的地理分散式發(fā)電主站結(jié)構(gòu)，在發(fā)電運行過程中的控制下發(fā)、數(shù)據(jù)采集等方面，與傳統(tǒng)的集中式發(fā)電有明顯的差異。因此，需要一種高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu)，實現(xiàn)廣域分布式發(fā)電終端的高效數(shù)據(jù)通信。AIO是一種面向網(wǎng)絡通訊的異步非阻塞框架，對比其他傳統(tǒng)的網(wǎng)絡通信模型，在轉(zhuǎn)發(fā)效率、并發(fā)能力、資源利用率方面都有比較明顯的優(yōu)勢，非常適合作為光伏發(fā)電領域中高效穩(wěn)定數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕鉀Q方案。

發(fā)表于：1/16/2020

基于脈動陣列的卷積計算模塊硬件設計[可編程邏輯][其他]

針對FPGA實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中卷積計算的過程中，高并行度帶來長廣播、多扇入/扇出的數(shù)據(jù)通路問題，采用脈動陣列來實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中卷積計算模塊，將權(quán)重固定到每個處理單元中，并按照輸入和輸出特征圖的維度來設置脈動陣列的大小，最后通過Vivado高層次綜合實現(xiàn)卷積計算模塊的硬件設計。實驗結(jié)果表明，本設計在實現(xiàn)1級流水化時序要求的同時，具有較低的資源占用和良好的擴展性。

發(fā)表于：1/15/2020

高線性度CMOS模擬乘法器設計與仿真[模擬設計][其他]

設計和仿真了一種高線性度CMOS模擬乘法器。采用有源衰減器對輸入信號進行預處理，CMOS Gilbert乘法單元對信號進行乘法運算，同時設計了偏置電路。在±1.8 V電源電壓下，輸入范圍為±0.6 V時，通過優(yōu)化器件參數(shù)，乘法器輸出幅度小于±25 mV且具有高線性度。乘法器-3 dB帶寬為181 MHz，有著良好的倍頻特性。此外，對乘法器的溫度特性進行了仿真，討論了線性度與輸出幅度之間的關系，優(yōu)化設計了乘法器版圖。在較寬輸入范圍內(nèi)，本文乘法器線性度明顯高于參考文獻。

發(fā)表于：1/15/2020

基于MPLS VPN OPTION C的網(wǎng)絡跨域冗余性研究[通信與網(wǎng)絡][智能電網(wǎng)]

MPLS VPN技術(shù)是解決現(xiàn)階段數(shù)據(jù)通信網(wǎng)多業(yè)務、嚴隔離、高穩(wěn)定性的技術(shù)之一，目前此項技術(shù)已經(jīng)在電力系統(tǒng)中得到廣泛應用，由于電力系統(tǒng)的組織機構(gòu)等特性決定了電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡架構(gòu)的龐大。在電力數(shù)據(jù)通信網(wǎng)中，總部骨干級、省網(wǎng)接入級、地市接入級等多級網(wǎng)絡體系并存，在當前局面下MPLS VPN OPTION C跨域技術(shù)構(gòu)建了國網(wǎng)數(shù)據(jù)通信網(wǎng)多級業(yè)務網(wǎng)絡體系之間信息互通的橋梁。提升MPLS VPN OPTION C的網(wǎng)絡跨域的冗余性和維護MPLS VPN OPTION C架構(gòu)體系的穩(wěn)定是保障各類電力數(shù)據(jù)網(wǎng)業(yè)務平穩(wěn)運行的前提條件，更是日常數(shù)據(jù)網(wǎng)通信網(wǎng)運維保障工作的重中之重。

發(fā)表于：1/15/2020

一種低壓恒跨導軌對軌CMOS運算放大器設計[模擬設計][其他]

介紹了軌到軌恒定跨導運算放大器輸入級電路設計。所提出的電路通過使用虛擬輸入差分對動態(tài)地改變輸入差分對的尾電流來獲得恒定跨導gm。引起總跨導gm變化的因素是輸入對和虛擬輸入對在共模輸入電壓變化時不能同時生效，當輸入對關閉時輸入對的尾電流晶體管處于三極管區(qū)域當共模電壓變化時，虛擬輸入對將在輸入對之前從截止區(qū)域進入亞閾值區(qū)域。在低電源電壓設計中，此因素的影響更突出。為了解決這個問題，采用添加補償電流源到每個虛擬輸入差分對的尾電流晶體管，以降低跨導gm的變化。所設計的運算放大器輸入級的gm變化誤差約為±2％。

發(fā)表于：1/14/2020

一種高穩(wěn)定性的無片外電容的LDO的設計[電源技術(shù)][其他]

考慮到LDO應用在無分立器件的情況下，針對在無片外電容和無片外電阻的情況下對LDO進行研究設計，在無外接電容的情況下，LDO同樣能夠輸出穩(wěn)定電壓，以應用在DC-DC轉(zhuǎn)換器中為內(nèi)部電路模塊進行供電。并通過調(diào)整LDO內(nèi)部運算放大器結(jié)構(gòu)以及對運算放大器進行米勒補償來調(diào)整其零極點，同時在運算放大器內(nèi)部進行電源隔離的處理，可以顯著提高其電源抑制比。最后利用華虹0.18 μm的BCD工藝進行仿真。仿真結(jié)果表明，此結(jié)構(gòu)具有高穩(wěn)定性，可以輸出穩(wěn)定電壓。

發(fā)表于：1/14/2020

配電網(wǎng)項目投資與線路臺區(qū)的關聯(lián)分析[其他][智能電網(wǎng)]

配電網(wǎng)工程在國家穩(wěn)增長、調(diào)結(jié)構(gòu)、惠民生中發(fā)揮重要作用，近些年國家電網(wǎng)公司對配電網(wǎng)工程投資力度逐漸加大，但隨之也出現(xiàn)了部分項目與實際需求有差異、投資不合理等現(xiàn)象。針對線路運營數(shù)據(jù)的關鍵指標構(gòu)建了綜合評價指標體系，利用組合賦權(quán)法確定指標權(quán)重，最終得到線路投資迫切程度的得分情況。然后通過文本挖掘技術(shù)對在建項目處理后，達到配電網(wǎng)項目投資情況與線路打分結(jié)果的關聯(lián)分析。進而查看在建項目對線路薄弱環(huán)節(jié)是否存在整改計劃，實現(xiàn)了對在建項目的投資合理性分析，為電網(wǎng)企業(yè)科學合理地進行配電網(wǎng)投資提供借鑒，發(fā)揮運監(jiān)中心在企業(yè)閉塞環(huán)節(jié)優(yōu)化、風險防控、管理提升工作中的積極作用。

發(fā)表于：1/14/2020

同步關鍵的分布式系統(tǒng)時，新型Σ-Δ ADC架構(gòu)可避免中斷的數(shù)據(jù)流[測試測量][工業(yè)自動化]

　　本文介紹了基于SAR ADC的系統(tǒng)和基于sigma-delta (∑-Δ) ADC的分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)同步的傳統(tǒng)方法，且探討了這兩種架構(gòu)之間的區(qū)別。我們還將討論同步多個Σ-Δ ADC時遇到的典型不便。最后，提出一種基于AD7770采樣速率轉(zhuǎn)換器(SRC)的創(chuàng)新同步方法，該方法顯示如何在不中斷數(shù)據(jù)流的情況下，在基于Σ-Δ ADC的系統(tǒng)上實現(xiàn)同步。

發(fā)表于：1/13/2020

一種高性能脈沖信號處理電路模塊[EDA與制造][其他]

針對電力電子器件驅(qū)動脈沖信號性能指標多、要求高、處理難度大的問題，設計并制作一種高性能脈沖信號處理電路模塊，采用EDA高速電路技術(shù)完成設計，LTspice對電路系統(tǒng)仿真并進行實驗測試，測試指標相比國內(nèi)研究現(xiàn)狀有顯著提高，實現(xiàn)1 MHz的高速脈沖正向整流，輸出電平可控，脈寬調(diào)節(jié)范圍達到20%至60%，上下沿時間控制在25 ns以內(nèi)，其中下降沿時間低至13 ns，傳輸延時調(diào)節(jié)范圍20 ns至110 ns，2 MHz脈沖信號各項指標也得到大幅提升，從而有效提高驅(qū)動電路與主電路效率。進一步優(yōu)化器件的選擇與布局并采用更精密的制作工藝，有望處理頻率高達5 MHz的脈沖信號，使電力電子電路更加集成與高效。

發(fā)表于：1/13/2020

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡人臉檢測算法[嵌入式技術(shù)][信息安全]

傳統(tǒng)人臉檢測算法往往不能自動地從原始圖像中提取有用的檢測特征，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以輕易地提取高維度的特征信息，廣泛用于圖像處理領域。針對上述缺點，采用簡單高效的深度學習Caffe框架并通過AlexNet網(wǎng)絡訓練，數(shù)據(jù)集為LFW人臉數(shù)據(jù)集，得出一個模型分類器，對原始圖像數(shù)據(jù)進行圖像金字塔變換，并通過前向傳播得到特征圖，反變換得出人臉坐標，采用非極大值抑制算法得出最優(yōu)位置，最后達到一個二分類的人臉檢測結(jié)果。該方法可以實現(xiàn)不同尺度的人臉檢測，具有較高的精度，可用于構(gòu)建人臉檢測系統(tǒng)。

發(fā)表于：1/13/2020

基于終端綁定的移動運行維護現(xiàn)場數(shù)據(jù)加密傳輸驗證方法[通信與網(wǎng)絡][智能電網(wǎng)]

在現(xiàn)有通信管理系統(tǒng)（TMS）的基礎上做出創(chuàng)新和延伸，引入移動運行維護及物聯(lián)網(wǎng)概念與相關技術(shù)，研究移動運行維護技術(shù)在現(xiàn)有電力通信運行、維護中的應用，建立一種移動運行維護現(xiàn)場數(shù)據(jù)驗證的方法，通過數(shù)據(jù)傳送的技術(shù)通過電力公司數(shù)據(jù)傳輸數(shù)據(jù)加密和現(xiàn)場遠程檢驗反饋技術(shù)，優(yōu)化智能化方法，對現(xiàn)場安全運行守護和遠距離驗證，保證現(xiàn)場可運營的安全維持、規(guī)范、高效、工作環(huán)境優(yōu)化，為國網(wǎng)電力通信網(wǎng)、遠程支援、規(guī)格化管理和工作決策提供合理有效的輔助支撐。

發(fā)表于：1/13/2020

基于Transformer模型的中文文本自動校對研究[嵌入式技術(shù)][其他]

提出將Transformer模型應用于中文文本自動校對領域。Transformer模型與傳統(tǒng)的基于概率、統(tǒng)計、規(guī)則或引入BiLSTM的Seq2Seq模型不同，該深度學習模型通過對Seq2Seq模型進行整體結(jié)構(gòu)改進，從而實現(xiàn)中文文本自動校對。通過使用公開數(shù)據(jù)集對不同模型進行對比實驗，采用準確率、召回率與F1值作為評價指標，實驗結(jié)果表明，Transformer模型相比較于其他模型，在中文文本自動校對的性能上有了大幅提升。

發(fā)表于：1/10/2020