摘要：为解决深度卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)难以训练的问题,提出一种快速、高效的双通道神经网络(dual-channel neural networks,DCNN),该神经网络由直通通道和卷积通道两种通道构成,直通通道负责保障深度网络的畅通性,卷积通道负责深度网络的学习。考虑到深层网络在训练时容易出现性能不稳定的问题,在卷积通道上引入卷积衰减因子,对其响应数据进行约束。设计一种"双池化层"对同一特征图进行降采样,不仅可以防止训练过拟合,还能保证各通道的维度一致性。在3个图像数据集CIFAR-10、CIFAR-100和MNIST上的实验结果表明,无论是神经网络的可训练深度、稳定性和分类精度,DCNN都明显优于现有的深度卷积神经网络。

摘要：针对机载气象雷达工作于风切变模式时的地杂波抑制问题,该文提出了一种双门限控制的自适应地杂波抑制方法。该方法在有效估计杂波谱中心和谱宽的基础上,利用每个距离单元的回波功率信息设计双门限控制的自适应凹口滤波器,在最大程度上滤除地杂波的同时,减小杂波残余对风切变信号的影响。仿真结果表明,该方法具有良好的杂波抑制效果,并能有效地提高风切变信号风速估计的准确性。

摘要：PSoC是一种可以实现集模拟电路、数字电路和微处理器于一体的小型化新型电子系统。基于我校电子技术实验课程的现状,将PSoC技术引入到电子技术实验实践教学中,在保证课程先进性的同时,有助于学生站在"系统"的高度认识电子电路,强化专业知识的关联性和完整性,弥补现有教学环节的不足。同时,PSoC可以为学生提供多元化的自主创新学习机会,便于学生掌握新技术、新方法,提高综合知识应用能力和工程素质。