新型基区结构高反压功率晶体管的优化

依据电参数指标要求,针对高压-高增益硅功率晶体管基区结构和终端结构进行优化研究。提出了一种可用于改善集电极-发射极击穿电压(V_(BRCEO))和电流放大倍数(β)矛盾关系的带埋层的新型基区结构,并针对埋层基区结构对高压-高增益硅功率晶体管电性能及可靠性的影响进行了研究。仿真结果表明:新型基区结构不仅可以很好地折中晶体管β与V_(BRCEO)之间的矛盾关系,而且还能在较大的埋层基区宽度、埋层基区掺杂峰值浓度范围内使晶体管获得较低且一致性较好的饱和压降;具有新型基区结构的晶体管在改善正偏的情况下抗二次击穿能力具有明显优势。由仿真得到的器件结构参数,研制出的样片的β,V_(BRCEO)和集电极-基极击穿电压(V_(BRCBO))均满足电参数指标要求。     

环型线圈车辆检测器在电子警察系统中的应用

随着城市交通的不断发展,对智能交通系统的需求也日益增加.电子警察系统的应用可以提高机动车驾驶员的自觉性,增强安全意识,保证道路畅通.基于对电子警察系统的研究,报告了电子警察系统的现状,介绍了电子警察系统的构成和功能,详细介绍了环型线圈检测器的工作原理及其在电子警察系统中的应用,说明环型线圈检测器的工作过程以及在工作过程中应注意的问题,对电子警察系统的应用有一定的指导意义.     

传感器技术对物联网发展的意义

本文将从传感器在物联网中的技术地位、当前传感器在物联网领域内的应用、传感器技术在我国发展情况三个方面,来论述传感器对我国物联网发展的意义之所在。     

基于多维神经网络深度特征融合的鸟鸣识别算法

为了进一步提高夜间迁徙鸟鸣监测的准确率,提出一种基于多维神经网络深度特征融合的鸟鸣识别算法。首先,提取鸟鸣对数尺度的梅尔谱图作为VGG Style模型的训练特征,增强时频谱图的能量分布,通过Mix up数据混合生成虚拟数据以减少模型的过拟合。之后,将预训练的VGG Style作为特征提取器对每一段鸟鸣提取深度特征。鉴于不同维度模型的互补性,该文提出分别使用1维CNN-LSTM、2维VGG Style与3维DenseNet121模型作为特征提取器生成高级特征。对于1维CNN-LSTM,使用小波分解作为池化方法,分别对鸟鸣时、频域进行9层小波分解,生成多层LBP特征以获取更丰富的时频信息。最后,对CNN-LSTM与DenseNet121的全连接层进行优化,减少模型参数,提高实时性。实验结果表明,通过融合多维神经网络的深度特征,使用浅层分类器在含有43种鸟类的CLO-43SD数据集中,获得了93.89%的平衡准确率,相较于最新的Mel-VGG与Subnet-CNN融合模型,平衡准确率提高了7.58%。