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電感參數(shù)可視化測量方法研究[測試測量][智能電網(wǎng)]

電感器有很多參數(shù)，其中最重要的兩個參數(shù)決定了電感器的性能：電感值和飽和電流。既有的電感參數(shù)測量方法要么能比較精確地測量電感值，要么能用其他輔助手段測量飽和電流，但都不能同時測量電感值和飽和電流。結合數(shù)字存儲示波器特殊的單次觸發(fā)和圖形顯示技術，設計簡易的電阻電感串聯(lián)測量電路，根據(jù)電感值的測量定義，測量出電感兩端的電壓值以及取樣電阻的電流變動值，從而計算出電感值。數(shù)字存儲示波器顯示測量曲線的拐點，即可求出電感飽和電流。通過實驗驗證，此方法能得到精確的電感值，同時能得到直觀的飽和電流值。方法原理簡單，設計合理，易于操作，是在實驗室缺少LCR測試儀的情況下一個經(jīng)濟有效的電感參數(shù)測量方法。

發(fā)表于：5/31/2023 2:05:45 PM

基于改進模糊PID位置隨動系統(tǒng)控制[測試測量][工業(yè)自動化]

針對直流有刷電機在使用傳統(tǒng)模糊PID控制器進行位置隨動控制時，由于負載轉矩變化導致系統(tǒng)跟隨性能下降以及負載轉矩未知的問題，提出了基于負載觀測器的改進模糊PID控制器代替?zhèn)鹘y(tǒng)模糊PID控制器，在傳統(tǒng)模糊控制結構的基礎上增加負載觀測器，實時觀測系統(tǒng)負載轉矩，并利用負載轉矩實時調節(jié)系統(tǒng)控制器參數(shù)，提升了系統(tǒng)在負載轉矩突變時的位置跟隨能力。仿真結果表明：負載觀測器能實時、準確地觀測負載轉矩，改進模糊PID控制器對負載擾動有較強的抑制能力，并有效減小了系統(tǒng)的調節(jié)時間和穩(wěn)態(tài)誤差。

發(fā)表于：5/31/2023 1:59:12 PM

基于USB2.0總線的NAND Flash檢測及控制方法[測試測量][工業(yè)自動化]

在高速大容量存儲裝置設計中多采用NAND Flash存儲器，針對目前采用串口檢測壞塊、實現(xiàn)數(shù)據(jù)讀寫的方法存在檢測速度慢、等待時間長等缺點，提出了基于USB2.0總線的NAND Flash檢測與控制方法。利用FPGA邏輯控制功能和高速USB接口芯片設計通信和控制電路，并通過上位機軟件實現(xiàn)對Flash的命令、操作控制，由用戶通過PC應用程序完成對NAND Flash的讀寫、擦除檢測及壞塊標定。經(jīng)實驗應用驗證，該方法檢測、讀寫速度快，使用靈活，能準確、有效實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速讀寫、擦除及壞塊標定，可廣泛應用于存儲測試裝置的設計研制中。

發(fā)表于：5/31/2023 1:52:17 PM

基于木馬特征風險敏感的硬件木馬檢測方法[測試測量][信息安全]

針對現(xiàn)有硬件木馬檢測方法中存在的木馬檢出率偏低問題，提出一種基于木馬特征風險敏感的門級硬件木馬檢測方法。通過分析木馬電路的結構特征和信號特征，構建11維硬件木馬特征向量；提出了基于Borderline-SMOTE的硬件木馬特征擴展算法，有效擴充了訓練數(shù)據(jù)集中的木馬樣本信息；基于PSO智能尋優(yōu)算法優(yōu)化SVM模型參數(shù)，建立了木馬特征風險敏感分類模型。該方法基于Trust-Hub木馬庫中的17個基準電路展開實驗驗證，其中16個基準電路的平均真陽率（TPR）達到100%，平均真陰率（TNR）高達99.04%，與現(xiàn)有的其他檢測方法相比，大幅提升了硬件木馬檢出率。

發(fā)表于：5/31/2023 1:44:50 PM

基于OpenMV的共享單車規(guī)范停車檢測[人工智能][智能交通]

為了解決城市中共享單車亂停亂放的問題，提出了一種基于OpenMV的共享單車規(guī)范停車系統(tǒng)。系統(tǒng)主要由OpenMV開發(fā)板、BC20通信定位模塊以及OneNET云服務器等組成。其中OpenMV完成對停車狀態(tài)的檢測與識別，借助BC20內置的網(wǎng)絡模塊與OneNET云服務器進行數(shù)據(jù)交互，并將檢測結果反饋至小程序客戶端，從而實現(xiàn)對共享單車的停車檢測和控制。系統(tǒng)通過大量的測試，實驗結果表明系統(tǒng)運行穩(wěn)定，識別準確率為94.1%，可以實現(xiàn)共享單車的規(guī)范停車自動檢測，具有良好的市場應用前景與價值。

發(fā)表于：5/31/2023 1:34:42 PM

基于單頁語義特征的垃圾網(wǎng)頁檢測[人工智能][通信網(wǎng)絡]

為解決垃圾網(wǎng)頁檢測中特征提取難度高、計算量大的問題，提出一種僅基于當前網(wǎng)頁的HTML腳本提取語義特征的方法。首先使用深度優(yōu)先搜索和動態(tài)規(guī)劃相結合的記憶化搜索算法對域名進行單詞切割，采用隱含狄利克雷分布提取主題詞，基于Word2Vec詞向量和詞移距離計算3個單頁語義相似度特征；然后將單頁語義相似度特征融合單頁統(tǒng)計特征，使用隨機森林等分類算法構建分類模型進行垃圾網(wǎng)頁檢測。實驗結果表明，基于單頁內容提取語義特征融合單頁統(tǒng)計特征進行分類的AUC值達到88.0%，比對照方法提高4%左右。

發(fā)表于：5/31/2023 1:29:26 PM

基于動態(tài)圖卷積的點云補全網(wǎng)絡[人工智能][通信網(wǎng)絡]

大多數(shù)傳統(tǒng)的深度學習點云補全學習方法僅僅使用了全局特征而忽略了局部特征，為了更好地提取和使用點云的局部特征，提出了一個基于深度學習的端到端點云補全網(wǎng)絡。在點云補全網(wǎng)絡（PCN）的基礎上，編碼部分引入針對局部特征改進的動態(tài)圖卷積（DGCNN），使用多個不同維度的邊卷積提取較為豐富的局部特征，并按照距離弱化遠點的特征；然后用深度殘差網(wǎng)絡連接的思想優(yōu)化網(wǎng)絡結構以實現(xiàn)多尺度特征的融合，并加入平均池化彌補全局池化造成的信息損失；在解碼部分引入折疊網(wǎng)絡（FoldingNet），使輸出的點云更加完整。實驗結果表明，該點云補全網(wǎng)絡相對PCN等點云補全網(wǎng)絡有部分提升，驗證了新方法的有效性。

發(fā)表于：5/31/2023 1:24:32 PM

紋理特征提取方法綜述[其他][其他]

圖像紋理特征提取是圖像紋理分類與分割的基礎，廣泛應用于醫(yī)學圖像、遙感圖像等領域。對近期的主流紋理特征提取方法以及融合方法進行了分析與總結，并探討了紋理特征提取方法未來的研究方向。首先詳細介紹了12個主流的公開紋理數(shù)據(jù)集的特點及其適用場景；接著總結了近幾年出現(xiàn)的一些紋理特征提取方法，并根據(jù)特征融合方式從多個角度對紋理特征融合方法進行了分類介紹；最后總結了紋理特征提取存在的難點和挑戰(zhàn)，并對未來的紋理特征提取方法研究方向進行思考和討論。

發(fā)表于：5/31/2023 1:19:13 PM

空基網(wǎng)絡定向天線對準與跟蹤技術綜述[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

為了滿足寬頻帶、大容量、遠距離和多成員等未來通信需求，定向天線逐漸廣泛地投入應用。由于定向天線只在某些特定方向上收發(fā)電磁波，相比于全向天線其隱蔽性和抗干擾性強，增加了輻射功率的有效利用率，因此能擴大通信距離，更好地適應多節(jié)點的復雜環(huán)境。但同時該特性也使得“定向天線對準”成為了研究熱點，尤其是為了緩解通信頻段變高后傳播損耗帶來的影響，定向天線波束收窄，導致對準難度進一步加??；而空基環(huán)境中通信雙方高速運動，如何保持實時跟蹤也成為關鍵問題。因此針對空-空應用場景，綜述定向天線對準及跟蹤過程中指向求解、角度測量和波束跟蹤等方法，并討論分析了各方法的優(yōu)缺點；總結出以軌跡預測為輔助，基于坐標-信號聯(lián)合跟蹤控制方案的系統(tǒng)架構，說明了定向天線對準及跟蹤技術的潛在挑戰(zhàn)和未來的發(fā)展方向。

發(fā)表于：5/31/2023 1:14:53 PM

計算法學的體系思考與未來展望[其他][其他]

作為一門伴隨計算方法在法學中的深入應用而產(chǎn)生的新興交叉學科，計算法學對于發(fā)現(xiàn)法律系統(tǒng)運行規(guī)律、豐富法學研究方法、構建互聯(lián)網(wǎng)法治基礎至關重要?！坝嬎惴▽W”從興起以來便得到了各大高校、科研機構的廣泛關注，并已涌現(xiàn)出諸多成果。計算法學在我國的理論研究與實踐應用仍有探索空間，其概念體系需要得到更好的建構，計算法學研究方法、計算法學的未來發(fā)展亦需匯聚更多共識。展望未來，構建計算法學知識體系、創(chuàng)新計算法學研究工具、探索計算法學新興問題、培養(yǎng)計算法學復合型人才，將是計算法學學科不斷建立健全的必由之路。

發(fā)表于：5/23/2023 4:25:55 PM