简介：在FPGA进行硬件加速的基础上,采用10位的高速A/D转换器设计并实现了采样率5Gsps(Gigabitsamplespersecond)、带宽2GHz的宽带数字接收机的硬件实物原型.在所设计的硬件平台上,完成了FPGA硬件加速的FFT算法实现和超分辨率的信号检测算法实现,进而提高了接收机在接收多个信号时的瞬时动态范围(IDR).该设计较之前代在集成度、功耗、体积和动态性能等方面均有显著提升.经实验验证,在高达2GHz的频率范围内,接收机同时接收两个信号时,通过硬件加速的4096点FFT计算,其瞬时动态范围最大可达52dB.

简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

简介：本文简要介绍最近研制的普及型数字减影血管造影系统,该系统用普通微机及数字图象存储处理器实现数字减影血管造影。文中对系统的硬件组成,双帧造影图象存储处理器及其电路逻辑框图作了论述,同时对系统的软件结构与功能做简要的介绍。

简介：为了检测医用体外碎石机焦点位置的声场特性，判断是否符合国家标准要求，特采用直接测量的方法，使用针式水听器在时间和空间域内进行逐层扫描，寻找焦点位置并测量焦点位置的声压强度；通过能量图直观显示焦点位置的能量分布，通过测量采集到焦点位置连续10次冲击波的声场强度、脉冲上升时间、脉冲宽度．这样所得到的医用体外碎石机焦点声场特性符合国家标准的要求．

简介：设计了一种数字温度计,由单片机STC89C52、温度传感器DS18B20、四位一体共阳极数码管、按键、报警模块、升（降）温模块及电源模块组成.提出了由单片机与温度传感器组成的硬件设计方案,软件系统包括主函数、LED驱动子程序、温度设置子程序、报警处理子程序以及DS18B20温度采集子程序等部分.利用恒温槽和二等标准铂电阻温度计对数字温度计做了静态校准.最后评定了温度示值校准结果的不确定度.

简介：设计了一种分布式光伏电站数据通讯管理机,包括硬件系统和软件系统.硬件系统基于ARM嵌入式处理器设计,通过RS485/232串口对光伏电站终端设备的实时数据进行采集并解析处理,采用以太网/GPRS与光伏电站控制系统的服务器相连,实现数据的远程无线通讯和传输.软件系统基于多任务实时系统Linux,采用模块化设计,包含了任务管理、内存管理、时间管理和同步通信等功能模块.该通讯管理机具有对分布式光伏电站监控数据的实时采集、存储、分析处理、上传和转发等功能.

简介：为解决空气处理机组在故障检测过程中难以获得大量带有类标记样本,且故障样本数据标记代价较高的问题,本文结合支持向量机与半监督学习方法,提出了针对空气处理机组故障检测的半监督学习算法.首先利用序列前向选择选出重要的特征作为分类依据,将半监督学习方法引入支持向量机的学习过程中,并使用遗传算法寻找支持向量机的最佳参数.然后选择类标记置信度高的未标记样本加入训练样本集,利用未标记样本中有利于支持向量机的信息,提高学习性能.实验表明,提出的混合算法能够在故障标记样本比较少的情况下达到较高的故障诊断率.

简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

简介：在C-R2A数据处理机上,根据故障现象结合电路原理,用替换法查找故障,并进行元件代换。