基于三模冗余设计的低成本高可信微纳通用计算机

引入商用现货技术成为微纳卫星设计的发展趋势。针对微纳卫星电子系统低成本、小型化、高可靠的应用发展需求,分析对比国内外微纳卫星星载计算机设计特点,提出一种基于三模冗余设计的低成本、高可信微纳通用计算机体系架构,利用接口标准化、软件分层化设计和三模冗余、硬件看门狗等加固设计,构建了一套通用、稳定、可靠的电子系统,并展望了其在科学实验与新技术演示验证、分布式空间系统、军事等方面良好的应用前景。     

基于LGSPP-Bayes的故障检测与辨识方法

针对主元分析(Principal component analysis, PCA)和局部保持投影(Locality preserving projections, LPP)方法在降维过程中分别只能保留数据集的整体信息和局部信息,提出一种基于局部整体结构保持投影的贝叶斯故障检测与辨识方法(Local and global structure preserving projections and bayes, LGSPP-Bayes)。首先,将正常工况操作下的原始数据通过局部整体结构保持投影方法投影到低维特征空间,得到高维到低维的数据转换矩阵;然后通过设计贝叶斯分类器来进行故障检测;最后当检测到故障后通过计算贝叶斯分类函数的大小来识别故障种类。将LGSPP-Bayes方法应用于TE过程,仿真结果表明对故障的检测优于其他方法,并且可以很好地将故障种类识别出来。     

基于CC2530的环境监测系统的设计与实现

针对传统环境监测系统布线复杂、功耗高、设备维护不便等问题,设计一个以CC2530芯片为核心的ZigBee无线环境监测系统;该系统以CC2530为主控芯片,基于ZigBee协议栈构建无线网络实现协调器节点和现场终端节点之间数据的收发,利用串口通信技术实现协调器节点和PC机之间的通信;从系统的整体设计方案、系统的硬件设计、系统的软件设计和系统的性能测试4个方面对系统进行简单介绍;经实验证明,该系统性能稳定、实时性强、功耗低、可扩展性强,可广泛应用于对环境参数要求比较高的场合。     

基于PXI的空气主轴回转及倾角误差测试系统设计

在对高精度精密离心机性能进行评价时,离心机空气主轴的回转误差和倾角误差是两个关键的考核指标;为了能够同时对空气主轴的回转误差和倾角误差进行测量,在三点法回转误差测量与分离技术的基础上,提出了一种两层三点法回转误差测量方法;针对该方法,设计了测试系统的软硬件结构,并基于PXI总线搭建了测试系统的硬件部分,在Labview开发环境下开发了误差测量与分离软件;利用该系统对在10-6级精密离心机的空气主轴回转级倾角误差进行了测试,验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于GHZ态的身份认证与密钥分配方案

在量子密钥分配协议中存在这样一个基本假设,即攻击者不能同时获得量子信道和经典信道上的信息;为解决这一假设性难题,对量子的纠缠特性进行了研究,提出一种基于GHZ三重态的身份认证与密钥分配方案,该方案在建立一次量子信道后利用GHZ三粒子的关联性实现通信双方与仲裁第三方三者之间的身份认证,然后利用远程传态实现通信密钥分配以及新认证密钥的分配,确保通信方身份不可伪造与通信信息安全,最后结合常见的攻击方式论证了该方案的安全性。     

基于DSP+ARM的便携式电能质量分析仪的设计

基于目前主流高端电能质量分析仪的设计方法,文章设计了一种基于DSP+ARM架构的电能质量分析仪,并且利用小波变换的原理对电压暂降、电压骤升以及电压暂 时中断等问题进行检测和MATLAB仿真分析;首先文章设计了电能质量分析仪的硬件架构和HPI接口,然后利用小波变换、Mallat算法对波形进行降噪处理,降噪后利用小波变换的模极大值算法结合Mallat算法检测出了发生暂态变化的起始时间和终止时间,再利用骤变后的电压有效值计算公式可判定骤变类型为暂降、暂升还是暂时中断;仿真的结果表明小波变化能较精确的分析出暂态故障的发生时刻以及暂态故障的类型;该结果可以为智能电表算法研究提供较可靠的理论依据。     

基于改进的遗传算法优化BP神经网络并用于红酒质量等级分类

针对以往的红酒生产过程中,红酒质量分类过程复杂且低效,因此研究一种高效可靠的智能分类识别方法很有必要。这里在红酒的多种物理化学成份测定的基础上,使用人工智能理论中的神经网络构建分类模型,实现对红酒质量的高效分类。并用改进的遗传算法对BP神经网络中的缺陷做了一定的优化。对比传统BP网络分类效果,结果表明,改进后的神经网络收敛速度更快,提高了分类的正确率。对红酒加工企业具有积极的实际参考价值。     

基于模式搜索的自适应干扰抵消器算法的研究

为了减小同址干扰对接收机性能的影响,设计了一种基于正交矢量合成的自适应干扰抵消器;根据其中控制单元提取出的数据的特点,提出了将模式搜索算法(PSA)作为控制器算法,并对其进行了改进;利用实际测量的数据进行了仿真分析,结果表明,相比于PSA算法、模拟退火算法、遗传算法,改进后的PSA算法具有更快的收敛速度,同时收敛精度相差无几;最终的实现结果也证明了该方法可满足性能要求。     

基于Top-hat变换的OSAHS图像边缘检测算法

提出了一种基于多方向、多尺度Top-hat变换的图像边缘检测方法,应用于阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合症(Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome, OSAHS)早期病理图像的边缘检测及诊断。首先,构造不同方向、不同尺度的Top-hat算子增强图像的对比度,利用形态学梯度进行边缘检测,然后把各个算子检测到的图像边缘按照一定的权重进行组合,得到理想的边缘,以便准确地获得病理图像的相关参数,进而实现医学电子诊断。本文以口腔图像、咽喉声带处图像、鼻道内部图像的处理为例,这三组图像的处理结果表明,与传统的边缘算子相比较,该方法能使图像的边缘信息更完整、更准确,图像的边缘闭合度可达到97.67%。     

“六西格玛”方法在机载测试参数误差分析中的应用

科研试飞中,为真实反映飞机各项技术指标的实际状态,机载测试系统需提供精确的数据,而测试的中间环节较多,所测的各种参数结果势必会有误差。为满足试飞任务的精确需求,本文通过从测试系统误差的来源入手,来分析机载测试参数产生误差的各个环节,以压力参数为例,运用“六西格玛” 方法中的测量参数误差的定义、测量、分析、改进及控制五项流程,以三架机的压力传感器的校准历史数据为样本,对精度结果作了详细分析,得出了事先确认参数具体压力变化区间,根据测试系统精度分布特点选用更合适范围的传感器来保证精度要求,将6西格玛”方法用于压力参数误差分析可行的结论。并提出,将其推广到其它各类测试参数的误差分析,将有利于在现有条件下更合理地配套测试仪器设备,更好地满足参数测试精度需求。