摘要：可调谐激光吸收光谱(TDLAS)技术需要人工筛选二次谐波后拟合数据,且人为因素会影响拟合曲线的预测结果,因此该文设计了一种基于空洞卷积的甲烷浓度检测装置。首先,利用一维空洞卷积提取二次谐波信号特征;其次,利用反残差模块提高模型收敛速度,减少训练时间;再次,加入宽卷积核感受野模块,在保证检测准确率的前提下扩大感受野,减少模型参数;最后,将模型部署在Jetson Nano上实时检测甲烷浓度。实验结果表明,该方法检测准确率为99.89%,模型参数为12768个。与其他模型相比,该模型检测精度高、参数量少、实时性强,适用于实验室甲烷浓度实时检测。

摘要：一般光路中传输信号存在光功率影响、外界振动干扰、光路本征噪声和环境温度变化引起的热运动影响,并且光纤对环境干扰极其敏感,任何环境的扰动都会带来相应的相位误差;同时,如果对信号进行预处理滤波,容易导致一些微小信息丢失,增大重构误差。针对微米级振动测量中内部共模噪声影响测量精度且增大重构误差的问题,建立了一种基于全光纤Fabry–Perot(F–P)干涉的差分测量系统。首先,根据F–P干涉原理的相位方程及2×2单模光纤耦合器在传输过程中直通臂和耦合臂具有90°的相位差特性,通过推导得到结构中两输出端探测器接收的信号大小相等、方向相反。然后,经两信号做差可以增大总体信号幅值,削弱共模噪声对信号的影响,增强信号质量。通过实验对干涉信号进行重构位移分析,实验结果表明:在镜面2μm正弦振动中,合成信号的最大重构误差降低了0.4%;在粗糙表面1.4μm振动测量下,重构误差降低了2.8%;差分结构能降低测振重构误差,重构波形更加平缓。

摘要：基于声学和流体学等相关理论,研究了天然气管道发生泄漏时次声波产生的机理及信号特点和采集方法,并对声波在天然气管道内的传输速度的算法进行修正,通过GPS模块确定天然气泄漏时的次声波到达首、末站的时间差,从而对泄漏点进行准确的定位,最后给出了天然气管道泄漏检测系统的软、硬件设计方案。

摘要：通过对"EDA技术与应用"课程教学内容、实验教学手段、实践教学方法等几个方面的研究,根据近几年的教学经验,对"EDA技术与应用"课程的教学内容进行了定位。针对目前高校EDA(electronic designautomation,电子设计自动化)技术教学中的各种缺点,并结合实际的教学特点,提出几种改革创新方法。

摘要：针对现有视频监控器不能在同一时间、同一位置监控360°范围内全景图像的问题,本文利用FPGA设计了一种可以实现在摄像头静止情况下拍摄360°全景目标的监控系统。采用了以改进的摄像头和模数转换芯片SAA7113为采集方案,针对SAA7113芯片实现了总线配置、四路视频的VGA显示模块的设计。

摘要：电子设计自动化EDA是电子信息专业学生所必须掌握的设计方法。本文通过对"EDA技术与应用"课程的教学内容、教学方式和实验手段等几个方面的研究,根据近几年的教学经验,对本课程教学内容进行分析研究并定位。针对目前"EDA技术与应用"教学中的经验与教训,提出了几种改革创新方法。

摘要：物联网专业是新兴专业,具有较强的学科交叉性和实践性。传统的物联网实验台,实验箱等设备可拓展性差、实践教学效果不理想。结合企业供暖需求,基于物联网的室内温度监控系统设计研发了采集器、集中器和温度控制器等硬件设备,通过采集器将多个温度传感器和热流量表的数据传送给集中器,再通过集中器将多个采集器的数据传送给服务器,建立监控管理平台实时监控供暖区域的供暖情况。针对具体的用户,提出了基于数据驱动的温度控制策略,实现对室内温度的恒定控制,提高了温度控制精度。基于物联网的室内温度监控系统设计,使学生能够深入了解物联网知识体系框架,充分锻炼了学生的动手实践能力、自主学习能力和创新能力。

摘要：根据多相混输试验系统的具体工艺和生产控制要求,运用SIEMENS公司的WinCC组态软件实现了多相混输监控系统的设计。阐述了系统组成、上位机软件的设计与实现。该系统实现对多相混输工序生产状况的实时检测、故障报警、历史数据记录及查询等功能,提高了多相混输的工业自动化水平,有效保证了测试的质量。通过ACCESS数据库的ActiveX数据对象(ADO)连接,实现了对WinCC采集数据的灵活查询和复杂报表打印功能。该系统已投入运行,实践证明该系统功能强大,稳定可靠。

摘要：本文介绍了电力测功机的工作原理及特性,阐述了基于计算机的11kW电力测功机实验系统的软硬件设计,并对常规数据和信号的采集与处理细节作了简要说明,在C++Builder开发环境下进行上位机开发。通过系统实验发现,该电力测功机实验系统具有良好的动态及静态性能。

摘要：卷积神经网络(CNN:Convolutional Neural Network)计算量较大,为达到快速处理数据的目的,需借助硬件手段进行加速。因此,利用现场可编程门阵列(FPGA:Field Programmable Gate Array)并行计算的架构特性,提出了基于FPGA的并行计算加速策略。该策略采用的具体方法包括:合理分布片上内存与片下存储,降低数据读取延迟;采用多通道并行流水结构加速卷积操作;通过卷积层数据共享减少访存延迟。利用PYNQ-z2开发平台加速卷积神经网络YOLOv2,最终实现目标物体的检测识别,该设计的处理能力为27.03 GOP/s(Giga Operations Per Second,10亿次运算/s),与CPU(E5-2620V4)相比,处理能力是CPU的6.57倍,功耗是CPU的3%。