声表面波射频识别系统的FMCW信号源设计

频率调制连续波(FMCW)的产生(即FMCW信号源)是声表面波射频识别系统频域采样阅读器的重要组成部分。为了满足扫频速度、带宽和线性度等要求,采用直接数字频率合成器(DDS)与锁相环(PLL)混频,并结合IQ调制的方式设计了超高频FMCW信号源。实际制作了信号源电路,DDS芯片输出I、Q两路正交信号,并分别以差分形式传输至IQ调制芯片进行上变频。测试了DDS输出信号的差分、正交特性,分别对信号源产生的单频信号和扫频信号进行了测试。最后搭建系统对声表面波标签进行测试。测试结果表明信号源设计的有效性。     

敏感数据全生命周期安全防护方案探讨

数据成为国家和企业的重要战略资源,与企业运营、个人用户利益息息相关,为了实现数据安全保护,需要从数据的全生命周期入手,构建完善的数据安全防护体系。在数据安全建设过程中,既要包括权限管控、日志审计、数据脱敏等基础安全防护能力,也要探索机器学习、实时处理、人工智能等新技术在安全中的应用。     

拉盖尔-高斯光束在含拓扑绝缘体周期薄膜中的传输特性

基于平面角谱扩展法和4×4矩阵传输理论,研究了拉盖尔-高斯光束(LGB)在含拓扑绝缘体(TI)周期性层状薄膜中的反射和透射特性,对线偏振的LGB入射到周期性层状薄膜中的反射场和透射场的强度分布进行了分析和详细讨论。研究结果表明,TI的拓扑磁电极化率(TMEP)和薄膜的周期个数对强度分布有很大影响,通过改变TMEP或周期个数可以操纵涡旋光的光场。所提方法不仅可以推广到其他含TI的多层介质体系,而且对进一步研究TI光子晶体中的光子能带结构和带隙具有一定的意义。     

小型高带外抑制超宽带滤波器设计

为了提高滤波器的带外噪声抑制,并兼顾小型化,提出了一种新型超宽带滤波器设计。首先,利用分路电磁耦合结构在通带两侧实现了2个传输零点,通过调节中间金属片与螺旋缺陷地可实现对2个零点的单独调节,由此实现了高带外抑制,且有利于滤波器的小型化;然后,利用基片集成波导与周期性缺陷地结构,在进一步提高频率选择性的同时,实现了较好的阻带性能;最后,设计并加工了一款工作频率为8.1 GHz、带宽为67%的滤波器。结果表明,仿真与测试结果吻合良好,证明了该设计方法的可靠性。     

用于超快宽带激光防护的共轭扭曲并苯高性能光限幅材料

高性能的光限幅对激光防护应用来说非常重要。虽然光限幅相关的研究持续了几十年,但是绝大多数的已知光限幅材料无法兼顾低限幅阈值、高线性透过率和宽带、超快响应。从实验和理论上报道一种基于共轭扭曲并苯分子的多功能光限幅材料。研究结果显示,借助等效三光子吸收,该材料能够在480~700 nm的光谱范围内实现光限幅并具备快速的响应能力。此外,样品还同时具备低限幅阈值（0.15 J/cm2）和极高的线性透过率（532 nm时92%）。该光限幅材料集以上所有优点于一身,在用于人眼和光子器件的超快激光防护领域具有巨大的前景。     

应用型人才培养模式下Java EE平台课程教学改革与实践

应用型人才培养是国家针对应用型高校的教育发展要求,是应用型本科院校转型发展的必由之路。Java EE平台课程是计算机科学与技术专业应用型人才培养的核心课程。本文分析了当前课程体系现状存在的问题,提出了Java EE平台课程建设改革的主要内容和方法。     

用 Matlab 实现恒定电场的可视化

用静电比拟方法将恒定电场问题转化为静电场问题后,可用Matlab求解并实现可视化。电力线图能反映场的宏观概况和细节分布,具有清晰的物理含义。Matlab绘制电力线图需要指定准确的起点,简单问题可通过分析对称性直接得到电力线的起点,对称性差的问题要根据电场公式迭代计算确定电力线起点。数字图像处理技术可用来增强恒定电场的图形效果。可视化教学能为抽象电磁理论带来直观性,从而提升教学效果。     

基于GAN的改进RPN输电线路细小金具缺陷检测方法

输电线路在常年使用过程中会受到外界环境的影响,各种部件可能出现不同程度的破损,这给电力系统的稳定运行带来了巨大挑战,因此,输电线路各部件的检测对电力系统稳定运行起着关键作用。随着无人机巡检的广泛应用,基于机器视觉和深度学习的目标检测技术在输电线路缺陷检测领域得到了应用。针对输电线路细小金具图像质量差、样本数量少及类别不平衡而导致缺陷识别精确度低的问题,提出了一种基于GAN的改进RPN输电线路细小金具缺陷检测方法。利用生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）理论搭建了深度卷积网络的细小金具图像生成模型,通过生成器和判别器生成目标图像,丰富训练样本数据集,再基于Faster-RCNN目标检测网络训练细小金具缺陷识别模型;其次将Faster-RCNN中基于交叉熵的RPN分类损失替换为Focal loss,并保留所有前景及背景anchors来训练RPN,提高了细小金具中困难负样本在Faster-RCNN的区域建议网络（Region Proposal Networ, RPN）中的分类损失权重。实验结果表明,论文所提方法能够显著提高缺陷识别精确度,对电力巡检智能化缺陷诊断具有一定的参考价值。