超级电容器均压方法的研究

超级电容器组单体电压不均衡会造成单体使用寿命的缩短、储能密度的降低以及系统可靠性的下降。针对超级电容器组单体电压不均衡的缺陷,介绍了一种新颖的电压均衡电路,该电路电荷的转移不通过超级电容,同时也不需要对超级电容两端的电压进行测量,从而明显降低了系统的复杂性。详细分析了均衡电路的工作原理,并对均衡电路进行了实验测试,实验结果证明该电压均衡电路结构简单、均压速度快且易于实现。     

一种基于Verilog HDL的OBS汇聚模块的实现方案

对光突发交换(OBS)网络的边缘节点进行了研究,给出了一种新型的OBS边缘节点汇聚模块的实现方案.与以往基于软件仿真的方法不同,该方案以FPGA芯片EP2C20Q240C8为平台,采用Verilog HDL语言编写实现.时序分析结果显示:该汇聚模块能够实现两种基本的汇聚算法(FAP和FBL),同时占用芯片资源和时延情况分析结果也能满足OBS网络的传输需求.     

基于腔输入-输出过程的原子Bell态分析器和GHZ态分析器

如何能够在不破坏纠缠态且能将其辨认区分出来是量子信息处理过程中一个很重要的问题,方案首先利用相干光与腔-原子系统的输入-输出过程构造受控相移门,然后利用受控相移门和零差探测技术构造宇称分析器,最后利用宇称分析器和Hadamard等操作构造非破坏性的原子Bell态分析器和原子GHZ态分析器。方案的优势在于:（1）利用到相干光源和零差探测技术,比以往方案中的单光子源和单光子探测较易实现;（2）构造的原子Bell态分析器和原子GHZ态分析器是非破坏性的。方案用到的所有方法和技术在目前的实验上都是可以实现的。     

基于离散余弦变换和稀疏表示的人脸识别

传统的基于稀疏表示的人脸识别方法是基于人脸的整体特征的,这类方法要求每位测试者的人脸图像要有足够多幅,而且特征维度高,计算复杂,针对这一问题,提出一种基于离散余弦变换和稀疏表示的人脸识别方法,对人脸图像进行分块采样,对采样样本使用离散余弦变换和稀疏分解,然后使用一种类似于词袋的方法得到整幅图像的特征向量,最后使用相似度比较的方法进行分类识别。实验表明,在此提出的方法比传统的基于稀疏表示的人脸识别方法在训练样本较少时效果更好。     

基于嵌入式视觉的在线检测系统的研究

针对中小型企业生产过程中存在零件缺陷检测自动化程度低而现有视觉识别系统成本高的问题,研究设计了一种基于嵌入式视觉识别技术及stm32单片机的低成本在线零件缺陷检测系统,该系统集成了图像识别算法与自动控制逻辑,能够通过识别出零件的尺寸,判断出零件是否存在缺陷,再通过自动控制系统,实现零件优劣的分拣。     

宽域氧传感器控制器开发与试验

宽域氧传感器(UEGO)是柴油发动机后处理系统的重要传感器。UEGO传感器结构特殊,需要控制器协同工作。本文以MC9S12XS128为核心设计了一种控制器,采用比例积分微分(PID)加热策略维持传感器的温度,实现对过量空气系数λ的采集与显示。最后利用测试台架对传感器进行了标定,验证了数据有效性。     

SMT优化系统的设计与实现

文章针对基于SMT系统优化的旅行商问题进行了分析和研究,对SMT系统优化进行了系统分析设计,介绍了如何减少X—Y工作台运动,提出两种针对环球HSP贴片机最优路径的优化算法,并基于一种方法编程实现了基本方案。最后在HSP贴片系统上使用本解决方案,大幅度提高了生产效率,证明了本解奥方案的优越性和高效性,同时也为用其它算法解决SMT系统优化问题提供了一种可参考的思路。     

飞思卡尔DSP系列为下一代无线基站部署提供更高的性能支持

随着行业向速度更高、延迟更低且以数据为中心的3G-LTE移动网迁移,OEM厂商需要能够提供更高吞吐量的DSP,以满足日益复杂的基站计算要求。飞思卡尔最新的DSP通过其MAPLE-B基带加速计增强版本满足该需求。灵活的MAPLE-B2加速计在小块硅中提供高水平的吞吐量,从而在优化成本和功耗的同时在高级天线处理算法的实施中实现低延迟。     

典型卫星轨道辐射环境及在轨软错误率预计模型分析

使用最新版本的Space Radiation 7.0软件对典型卫星轨道(包括地球同步轨道、中地轨道和低地轨道)的空间辐射环境进行提取和计算,分析不同空间天气和屏蔽条件下的轨道离子通量-能量谱和通量-线性能量沉积(LET)谱特点。以一款SOI SRAM为例,结合地面加速器重离子试验获得的单粒子翻转截面-LET值关系曲线,预计该器件的在轨软错误率(SER),并分析关键参数对预计结果的影响规律和内在机理。结果表明,使用Space Radiation软件的四种输入模式获得的预计结果可相差5倍左右;灵敏区厚度的增大导致在轨SER降低数个数量级,原因为灵敏区厚度的设置与灵敏区平均投影面积和符合条件的空间离子通量的大小直接相关;漏斗长度的大小对预计结果有一定的影响。最后,对SER预计模型的适用性和发展趋势进行了讨论。