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基于深度學(xué)習(xí)的可視化圖表分類方法研究

基于深度學(xué)習(xí)的可視化圖表分類方法研究[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

可視化圖表的分類研究對(duì)于圖表理解和文檔解析具有很大的意義。分別通過爬蟲和軟件生成的方式,構(gòu)建了兩個(gè)包含16類常見圖表的數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集在數(shù)量、類型和樣式豐富性上具有一定的優(yōu)勢(shì)。在3個(gè)數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)對(duì)比了Transformer架構(gòu)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的模型,結(jié)果表明Transformer架構(gòu)在圖表分類任務(wù)上具有一定優(yōu)勢(shì)。基于Swin Transformer模型,設(shè)計(jì)了多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略,在增加模型泛化性的同時(shí)也引入了分布差異;通過對(duì)不同策略訓(xùn)練出的模型預(yù)測(cè)進(jìn)行均值融合,同單模型相比分類性能有較大提升。在6個(gè)測(cè)試集上對(duì)集成模型進(jìn)行了測(cè)試,分類準(zhǔn)確率均大于0.9;對(duì)于圖像質(zhì)量高、視覺形式簡單的生成圖表,模型分類準(zhǔn)確率接近1。

發(fā)表于:5/27/2024 3:28:20 PM

一起DCS網(wǎng)絡(luò)異常事件分析研究

一起DCS網(wǎng)絡(luò)異常事件分析研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

某火力發(fā)電廠發(fā)生了一起因DCS網(wǎng)絡(luò)故障引起控制器全部重啟,從而導(dǎo)致發(fā)電機(jī)組非計(jì)劃停運(yùn)的異常事件。對(duì)現(xiàn)場事件處置與排查思路進(jìn)行了復(fù)盤,通過模擬測(cè)試、日志分析、現(xiàn)場檢查等方法,定位了導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)異常的原因是匯聚交換機(jī)與一處接入交換機(jī)之間光纖的單向鏈路故障。對(duì)光纖單向鏈路故障引起DCS網(wǎng)絡(luò)短時(shí)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)暴的過程進(jìn)行了詳細(xì)分析。該網(wǎng)絡(luò)故障可為具有類似網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)DCS系統(tǒng)的日常運(yùn)行維護(hù)及事故防范提供借鑒。

發(fā)表于:5/27/2024 3:28:17 PM

基于Modbus協(xié)議的濕度檢定系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于Modbus協(xié)議的濕度檢定系統(tǒng)設(shè)計(jì)[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

為了提高濕度計(jì)量的工作效率和數(shù)字化安全管理水平,設(shè)計(jì)了一種基于Modbus協(xié)議的濕度檢定系統(tǒng)。該系統(tǒng)依托Modbus RTU協(xié)議模式、精密露點(diǎn)儀數(shù)據(jù)格式和Agilent34401A數(shù)字萬用表可編程儀器的標(biāo)準(zhǔn)命令協(xié)議,實(shí)現(xiàn)了濕度發(fā)生器自動(dòng)控制,提高了檢定效率和數(shù)據(jù)安全性。濕度檢定系統(tǒng)檢定結(jié)果的擴(kuò)展不確定度為1.3%。采用測(cè)量儀器特性評(píng)定和傳遞比較法對(duì)系統(tǒng)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,測(cè)量結(jié)果均驗(yàn)證通過,表明系統(tǒng)可進(jìn)行業(yè)務(wù)化應(yīng)用。

發(fā)表于:5/27/2024 3:28:14 PM

三種石英晶體諧振器頻率測(cè)試方法對(duì)比分析研究

三種石英晶體諧振器頻率測(cè)試方法對(duì)比分析研究[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

測(cè)試石英晶體諧振器頻率的傳統(tǒng)方法有間接計(jì)算法、信號(hào)源起振法和網(wǎng)絡(luò)分析儀法,三種方法各有大的缺陷。根據(jù)石英晶體諧振器頻率的特點(diǎn),提出三種新的測(cè)試方法:示波器測(cè)試法、頻率計(jì)測(cè)試法和頻譜儀測(cè)試法。這三種方法在基本測(cè)試原理、設(shè)備配置要求、測(cè)試精度和適用環(huán)境等方面存在差異。對(duì)三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)比較,并針對(duì)不同應(yīng)用條件提出了選用建議:如果只單純測(cè)量石英晶體諧振器頻率,選用頻譜儀測(cè)試法;如果需要測(cè)量頻率的同時(shí)還需要知道頻率的特性等內(nèi)容,宜選用頻率計(jì)測(cè)試法;示波器測(cè)試法則可用在對(duì)石英晶體諧振器頻率定性的粗測(cè)。此外,還根據(jù)各自的優(yōu)勢(shì)探討了儀器協(xié)作測(cè)試的可能性。

發(fā)表于:5/27/2024 3:28:13 PM

基于Innovus改善芯片繞線資源的電源網(wǎng)絡(luò)布線方法

基于Innovus改善芯片繞線資源的電源網(wǎng)絡(luò)布線方法[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著集成電路的集成度越來越高,芯片的面積越來越小,芯片內(nèi)單元密度會(huì)隨之增加,這將為芯片的后端物理設(shè)計(jì)帶來諸多的挑戰(zhàn)。其中芯片面積的減小直接影響布線資源,導(dǎo)致布線擁塞,以此造成芯片線路無法繞通以及時(shí)序和串?dāng)_的問題。提出了一種改進(jìn)的電源網(wǎng)絡(luò)的布線方法,極大提升了信號(hào)線的走線空間利用率,有效解決了高集成度芯片的短路問題。

發(fā)表于:5/27/2024 3:28:10 PM

一種低峰均功率比的數(shù)字梳狀譜模塊設(shè)計(jì)

一種低峰均功率比的數(shù)字梳狀譜模塊設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

為了提高多通道接收機(jī)的通道間誤差校準(zhǔn)效率,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種低峰均功率比的數(shù)字梳狀譜校準(zhǔn)源模塊。該模塊基于FPGA+DAC的硬件結(jié)構(gòu),采用軟件DDS原理方式來產(chǎn)生梳狀譜信號(hào)。為了降低梳狀譜信號(hào)的峰均功率比,利用遺傳算法對(duì)信號(hào)的各個(gè)子載波的初始相位進(jìn)行了優(yōu)化,計(jì)算出一組優(yōu)于代數(shù)次優(yōu)解的初始相位組合,將峰均功率比從次優(yōu)解的4.98 dB降低到了3.98 dB,同時(shí)提高了梳狀譜信號(hào)的子載波功率和帶外雜散抑制,優(yōu)化了梳狀譜模塊的信號(hào)質(zhì)量。該模塊在梳狀譜信號(hào)輸出范圍170 MHz~230 MHz,頻譜間隔1 MHz情況下,子載波功率為-35.5 dBm,帶外雜散抑制為64 dBc,完全滿足校準(zhǔn)源指標(biāo)要求。

發(fā)表于:5/27/2024 3:28:08 PM

基于ADS的微系統(tǒng)電源完整性仿真及優(yōu)化

基于ADS的微系統(tǒng)電源完整性仿真及優(yōu)化[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著芯片制造技術(shù)和封裝技術(shù)的發(fā)展,電子產(chǎn)品內(nèi)部的器件集成度和信號(hào)速度在持續(xù)提高,微系統(tǒng)成為一種新興的形式,這導(dǎo)致了對(duì)電源完整性的要求不斷提高。不合理的電源完整性設(shè)計(jì)將會(huì)給電源質(zhì)量和信號(hào)質(zhì)量帶來極大的干擾,甚至?xí)瓜到y(tǒng)崩潰。針對(duì)所設(shè)計(jì)的多芯片微系統(tǒng)設(shè)計(jì)進(jìn)行了電源完整性的仿真,并利用基板、PCB去耦電容網(wǎng)絡(luò)協(xié)同去耦的方式對(duì)電源分配網(wǎng)絡(luò)阻抗進(jìn)行了優(yōu)化,解決了微系統(tǒng)內(nèi)部的空間有限與去耦電容需求量大的矛盾,保證了微系統(tǒng)的電源完整性。

發(fā)表于:5/27/2024 3:28:06 PM

基于FPGA的視頻圖像去霧算法的優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)

基于FPGA的視頻圖像去霧算法的優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

在惡劣天氣條件下采集的圖像存在對(duì)比度差、清晰度下降等問題。圖像質(zhì)量的惡化制約著計(jì)算機(jī)視覺的準(zhǔn)確性和自動(dòng)化任務(wù)的效率。給出了一種基于限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)與改進(jìn)多尺度Retinex (Multi-Scale retinex,MSR)的圖像去霧算法。該算法將輸入的含霧降質(zhì)圖像先經(jīng)過CLAHE算法處理,再用MSR算法處理,對(duì)圖像MSR算法處理時(shí),引入Gamma校正因子估計(jì)入射光,并對(duì)算法中的環(huán)繞函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果表明,所提出算法處理后的圖像相比原圖,圖像的信息熵、平均梯度和標(biāo)準(zhǔn)差等方面均有提升;并設(shè)計(jì)硬件電路,成功在FPGA上演示了視頻實(shí)時(shí)去霧,提高了視頻圖像去霧的實(shí)時(shí)性。對(duì)板級(jí)資源與功能消耗進(jìn)行了數(shù)字化的分析,證明所設(shè)計(jì)硬件系統(tǒng)屬于低功耗范疇。

發(fā)表于:5/27/2024 3:28:00 PM

應(yīng)用于收發(fā)鏈路多模塊級(jí)聯(lián)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法

應(yīng)用于收發(fā)鏈路多模塊級(jí)聯(lián)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

為解決波束賦形芯片中子電路模塊由于寄生效應(yīng)而導(dǎo)致的級(jí)聯(lián)失配問題提出了一種優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。該設(shè)計(jì)方法通過主動(dòng)引入相鄰器件阻抗?fàn)恳?yīng),并使其與級(jí)聯(lián)阻抗失配相抵消從而實(shí)現(xiàn)阻抗“預(yù)失配”的設(shè)計(jì)方案。對(duì)“預(yù)失配”的技術(shù)原理以及設(shè)計(jì)流程進(jìn)行了簡要分析,并通過加工一款采用優(yōu)化設(shè)計(jì)方案的4通道X/Ku波段的射頻收發(fā)芯片,驗(yàn)證了該設(shè)計(jì)方案的可實(shí)現(xiàn)性與有效性。在8 GHz~18 GHz頻帶范圍內(nèi),該芯片與基于端口駐波設(shè)計(jì)體系的原芯片相比,收發(fā)鏈路增益分別為6.5 dB和14 dB,提升了超過2 dB。發(fā)射鏈路輸出功率21 dBm,發(fā)射效率為15.7%,分別提升了1 dB和9%。接收鏈路噪聲系數(shù)為8.72 dB,降低了1.2 dB。收發(fā)鏈路最大移相均方根誤差為5.12°和5.25°,分別下降了3.17°和1.75°。

發(fā)表于:5/27/2024 3:28:00 PM

一種改進(jìn)的基于Mask R-CNN的玉米大斑病實(shí)例分割算法

一種改進(jìn)的基于Mask R-CNN的玉米大斑病實(shí)例分割算法[人工智能][其他]

玉米作為我國主糧作物,其生產(chǎn)常受大斑病、小斑病、銹病等病害及蟲害影響,導(dǎo)致其產(chǎn)量與品質(zhì)下降,威脅農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全。近年來,視覺檢測(cè)技術(shù)因其高準(zhǔn)確性已成為病害防控的重要工具。以Mask R-CNN為基礎(chǔ)框架,通過融入DyHead、Groie和OHEM模塊進(jìn)行優(yōu)化,旨在提升對(duì)細(xì)微病灶圖像的分割效能。改良后的模型在病害圖像分割任務(wù)上展現(xiàn)出卓越性能,平均精度(mAP)提升4%,尤其在小目標(biāo)分割上準(zhǔn)確率提高8.5%,相較于YOLOv5、YOLACT++等同類模型優(yōu)勢(shì)顯著。通過消融實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了各新增模塊的有效性,證實(shí)該模型為精準(zhǔn)檢測(cè)玉米大斑病提供了有力的技術(shù)支持與理論依據(jù)。

發(fā)表于:5/27/2024 3:28:00 PM

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