摘要：音质问题是现有声频定向系统普遍存在的问题,国内外声频定向系统常使用压电式换能器作为输出。针对该材料的换能器建立其相关电路等效模型,选择高效的功率驱动方式,设计优化了后级匹配电路。从理论和实践两方面分析了匹配网络带来的总谐波失真(THD),确定了匹配网络品质因数Q值对THD的影响,为减小系统总谐波失真,改善音质提供了依据。

摘要：随着现代导航、电子、通信、电力等科学技术的进步,越来越多的工程和科学领域需要时间同步。对时钟系统的精度要求也越来也高,而现有高精度时钟同步设备价格较高,限制了时钟同步设备的推广和发展。本文设计实现了一种高精度授时输出时钟同步设备,以较低成本实现了高精度时间同步输出,精度可达纳秒级,有极好应用前景。

摘要：针对LED光污染以及电力资源浪费等问题,设计实现了一种基于单片机的LED亮度调节方法,该设计可根据光强检测自动调节LED显示亮度,确保显示清晰的同时尽可能减少光污染形成,同时可以提高LED转换效率,节约用电。本设计经实际使用验证,具有灵活性强、经济实用、稳定性好等特点,针对该方案改进扩展可为更多应用场景提供解决方案。

摘要：滤波器是通信系统中最常用的器件之一，广泛应用于射频信道、基带信号处理和干扰抑制等，是现代任何一种通信系统中必不可少的部分。本文对几种超短波频段常用的射频前端滤波方式作了一些设计、仿真和比较，并重点介绍了一种新型矩阵式滤波器组的设计思路和仿真结果。

摘要：课程思政是专业课教学环节中的关键组成部分,已经成为当前教学设计中的热点话题。文章以创建螺栓内容为例,从案例内容、教学方法和设计、思政教学评价思考等方面对思政教学实施过程进行介绍,总结了课程思政建设的相关经验与方法,为机械类专业课程思政建设与应用提供思路。

摘要：针对传统选矿行业存在的信息不透明、维护效率低下等问题,引入了物联网和数据分析等技术,设计并开发了一款智能管控平台,旨在提升分选设备的管理效率与作业质量。该平台通过部署传感器实时监测设备状态,结合云端数据分析,实现设备的智能管理和维护。平台采用前后端分离架构,前端为Vue构建响应式界面,后端依托Java与Spring Boot框架开发,部署于云服务器,以确保高性能与扩展性。案例应用表明,智能管控平台在选矿行业具有显著的应用效果,为企业的安全生产和降本增效提供了重要支持。

摘要：星敏感器在轨工作期间周期性地受到以太阳光为主要来源的杂散光干扰,导致恒星或感知目标捕获失效,轻者姿态数据无效,重者面临被非合作目标定向攻击。在杂散光抑制过程中,遮光罩可将太阳光消减至10-5~10-6量级,从而有效减少太阳光对像面的污染。然而,在遮光罩研制过程中,因散射模型精度不高、挡光环刃口厚度无法有效测量,导致实际遮光罩消光性能达不到预期设计要求。文中在粗糙度为1.0μm铝合金基材上测量Magic black消光涂层,并拟合出偏差小于10%的散射模型;针对挡光环刃口的特殊构造,提出利用同轴远心光路检测刃口厚度,检测精度优于1.2μm;最后以遮光罩消光比定量测试以及外场杂散光观星测试考核遮光罩杂散光抑制性能。结果表明,用拟合后的BRDF散射模型,比朗伯散射体精度提升40%;刃口检测可保障遮光罩消光性能,使得遮光罩消光比理论仿真与实际测试偏差小于12%;暗室杂散光测试使得在24°太阳光入射时像面平均灰度为55.80;外场观星杂散光测试时精度变化量不超过0.5″。该星敏感器遮光罩检测方法可为其他光电类敏感器提供理论基础与技术支持。

摘要：基于TOF(time of flight)相机设计一种融合目标二维灰度信息与三维点云信息的位姿估计算法框架,解算追踪星与非合作目标之间的相对位姿.该算法框架使用TOF相机获取的目标的灰度图像和三维点云数据,采用基于弧段的椭圆提取方法和ICP(iterative closest point)点云迭代方法求解非合作目标的相对位姿信息.融合了基于灰度图像的图像处理算法与基于点云的位姿优化迭代算法提高了位姿解算算法的精度与鲁棒性,通过地面测试试验验证了所提算法框架的性能.在轨试验表明本文所提算法框架可以稳定有效地解算超近程空间非合作目标的相对位姿,为追踪星GNC分系统提供可靠导航信息且TOF相机输出相对位姿精度优于2°、5 cm.

摘要：针对VCSEL型脉冲激光雷达电路在上电阶段产生大的浪涌电流的现象,研究了一种浪涌降低方法,通过增加上电控制,将上电方式由直接上电改为间接上电,使得瞬间释放的大的浪涌电流间断释放,每次产生的浪涌电流远小于瞬间释放的大电流。通过试验验证,可以将瞬间上电产生的17.3A浪涌电流,减小到每次上电小于5A,并且没有引入新的限流电阻等器件。此方法能够在不改变光源工作性能的基础上,有效地抑制上电浪涌电流,保护了供电模块。

摘要：为解决传统方法对存在背景噪声干扰的光斑图像分割效果不理想的问题,设计了一种基于梯度卷积的光斑图像分割算法。首先对光斑、背景、噪声的空间灰度分布特性进行分析。而后根据目标与干扰在空间灰度梯度分布特性的差别,构造适应目标尺度的梯度卷积模板,与光斑的梯度图进行卷积,从而在增强光斑特性的同时抑制了背景干扰及噪声。最后,在噪声抑制图像的基础上结合阈值分割和目标特性判别得到最终的分割结果。通过与传统光斑分割算法进行对比实验发现,该算法抗噪能力更强,有效解决了背景与噪声干扰下光斑目标的分割问题。