基于STM32F407的轮式机器人定位控制系统的设计

传统的双码盘和陀螺仪定位系统由于受到地面环境因素的影响,导致其定位精度不高。本文提出了一种基于STM32F407ZGT6的轮式机器人定位控制位系统的设计方案,在传统的双码盘和陀螺仪的定位系统中加入了激光雷达和DT50激光测距仪作为辅助定位手段。采用STM32F407ZGT6作为本控制系统的核心处理器,并且给出了相关部分的硬件设计和系统总体的软件架构。从测试结果表明,该定位系统完成了轮式机器人的定位,完全达到了预期设计要求。     

光盘机大幅度削减换盘时间 HP的中档系统可以存储98GB

HP公司已经在其光盘机产品族中添加了一种新的中档系统,将盘片更换时间减少了40％。 这种新的HP SureStore Optical 80st光盘机提供的存储容量范围从40GB到98GB。用户可以选择2个或4个多功能驱动器以及32、64或76个卡盘槽。 那些主要用光盘机存储档案而对访问速度不甚关心的客户可以选用一个2驱76片的配置。要求快速访问的应用选用4驱64片的配置较好。 管理人员可以在需要时添加驱动器或卡盘。 这种80st光盘机包括了一个双盘片传输系统使其具有平均为6秒钟的盘片交换时间。     

基于锁定时间分析的锁相环频率合成器

提出了一种新的针对采用二阶无源滤波器的锁相环频率合成器锁定时间的估算公式,并通过仿真软件及实测结果对该公式进行了验证。基于该估算公式,设计了一种具有快速锁定功能的锁相环频率合成器。实验结果表明该锁相环频率合成器锁定时间小于7μs,具有快速锁定的功能。同时该锁相环还具有良好的相位噪声性能,对于32GHz输出信号相位噪声为-72dBc/Hz@1kHz以及-90dBc/Hz@1MHz。     

基于相位噪声分析的交通信息采集雷达设计

为了满足智能交通领域(ITS)信息采集需要,该文设计了一种K波段双模式交通信息采集雷达,其两个工作模式为调频连续波(FMCW)和单频连续波(CW)模式。由于对压控振荡器(VCO)直接作为CW测速雷达的振荡源的研究较少,所以该文对在单频连续波(CW)模式下VCO的相位噪声以及雷达作用距离对测速误差的影响进行分析。此外该文还通过测速对比实验,得出在短距离应用条件下,虽然以MMIC VCO为振荡源的双模雷达的测速精度不如以低相位噪声锁相环振荡器(PLL)为振荡源的单一CW雷达,但两者相差很小。通过分析和实验可以得出,相位噪声对速度误差的影响会随着作用距离的缩短而减小。该双模雷达工作在CW模式并进行短距离测速时,能满足一般民用交通雷达测速精度的要求。     

求三对角矩阵特征多项式一种简便方法

本文通过递推关系，直接给出求三角矩阵特征多项式的一种简便方法。该方法具有操作简单，计算量小的特点。并给出算例。     

基于差异化策略的自动控制课程设计探索

针对自动控制课程设计教学过程中的实验独立性、理论实践相结合等问题,本文构建了一种基于差异化策略的自动控制课程设计模式.该模式采用差异化教学思想,对课程设计的任务体系、实验对象、实验手段和考核方法等多个方面进行差异化改进.教学实践结果表明,该课程设计模式能够提高学生学习的积极性和独立性,增强学生理论与实践相结合的能力.     

求三对角矩阵特征多项式一种简便方法

本文通过递推关系 ,直接给出求三对角矩阵特征多项式的一种简便方法 .该方法具有操作简单 ,计算量小的特点 .并给出算例 .     

异质结AlGaAs/GaAs PIN二极管毫米波开关优化设计及其成像应用

以主动式毫米波全息成像的应用为背景,中国科学院上海微系统与信息技术研究所研制的异质结AlGaAs/GaAs PIN二极管毫米波开关为安检成像领域的关键核心器件,为此提出一种基于高、低阻抗变换线的补偿结构以优化高频处的匹配程度.设计合适的毫米波倍频链路、低插入损耗的带通滤波器以及低插入损耗和高隔离度的开关通道阵列,实现一款满足系统要求的输出功率和一致性且谐波抑制良好的发射前端.结果 表明,在28～34 GHz频段内,各通道的输出功率大于10 dBm,谐波抑制度大于22 dBc,通道间的隔离度大于23 dB,通道间的差异小于2 dB,满足主动成像发射端的要求.集成相应天线阵列和接收前端后进行成像实验,可以得到分辨率为0.5 cm的毫米波成像.     

毫米波矢量调制器及其在有源相控阵天线中的应用

矢量调制器芯片作为一种可以同时对载波进行相位和幅度调制的新型电路,能够替代传统的数字移相器和数字衰减器用在有源相控阵系统中.先设计了一款工作在Ka波段毫米波单片矢量调制器,在片测试结果显示可以实现- 12～-40 dB的幅度调制与360°的相位调制.然后设计了一个Ka波段1×8阵有源相控阵天线,改变矢量调制器的控制电压...     

利用截面序列多级特征全局关联性的毫米波图像隐匿物检测

基于毫米波图像的隐匿物检测技术在无接触式人体安检中具有重要意义。目前,毫米波设备已实现三维成像,但隐匿物检测算法通常将其简单压缩为二维图像进行目标检测,未能充分利用图像深度方向的信息。针对这一问题,提出一种毫米波图像隐匿物检测框架,将三维图像视为截面序列并充分利用其截面内特征沿序列（即深度方向）的内在逻辑关系。该框架由卷积神经网络与长短时记忆网络构成,前者用于提取截面的粗细粒度特征,后者用于提取上述特征沿深度方向的全局关联性,实现特征级信息融合,从而提高隐匿物二维定位准确率。实验结果表明,与现有主流毫米波图像隐匿物检测方法相比,所提模型能大幅提高检测精度。