基于LF353的二阶Butterworth低通滤波电路的研究

本实验分为两部分,首先,将交流电经过桥式整流电路与LF353二阶Butterworth低通滤波电路组成的整流滤波电路,得到相应的波形;然后,使用一阶RC电路产生一个信号源,目的是得到较稳定的脉冲波,再将一阶RC电路与二阶低通电路连接,得到相应的波形。实验验证了：任何信号可以分解成正弦信号的合成。正弦信号是频率成分最为单一的一种信号,因这种信号的波形是数学上的正弦曲线而得名。任何复杂信号——例如音乐信号。都可以通过傅里叶变换分解为许多频率不同、幅度不等的正弦信号的迭加。     

对人工智能火热发展的冷思考

<正>2月16日,美国OpenAI发布文生视频大模型Sora。从OpenAI官网的介绍来看,Sora可以根据人类输入的文字生成播放顺畅的虚拟影片。这一文生视频技术的进步再次激发了社会各界关于人工智能（AI）将对人类社会产生何种影响的讨论。舆论在热议AI时代的美好前景同时,也担忧人类社会是否有足够的能力和韧性来适应技术变革。这种期待与焦虑交织的感受长期伴随着人们对AI技术发展及其影响的讨论。     

多层陶瓷LTCC带通滤波器设计

该文提供了一种基于低温共烧陶瓷(low temperature co_fired ceramic,LTCC)技术多层陶瓷微波带通滤波器的设计方法。首先通过ADS软件建立电路模型,使用4级UIR(uniformity impedance resonator)结构设计电路模型中的谐振结构,实现中心频率为625 MHz、带宽为50 MHz的带通滤波器。再使用Ansoft HFSS软件设计新型耦合结构,加强谐振级之间的耦合,进而降低通带内插入损耗(S21)和通带的波动,加强带外的抑制。最终实现了外形尺寸为5.0mm×5.0mm×1.5mm,插入损耗小于3.5dB,带宽为50MHz,带外70MHz处抑制大于40dB,带内波动小于1.0dB,电压驻波比(VSWR)小于1.5,且3 GHz内没有寄生的通带,中心频率为625 MHz较低频的带通滤波器。     

台达伺服在进口连续离子交换设备中的运用

在简单介绍连续离子交换设备转盘控制要求的基础上,本文重点讨论了如下问题：在转盘转动一个工位时,伺服电机因无法准确定位而产生误差。通过对误差的校正和设备的调试,完成了伺服参数的设定,成功地将国产台达伺服控制器应用到进口设备中。     

强化研磨喷射压力对轴承套圈硬度影响的研究

文章针对强化研磨加工过程中喷射压力对轴承套圈表面硬度的影响进行了初步研究,通过保持喷头直径、工件转数、喷嘴与套圈表面距离、加工时间等加工参数不变,改变喷射压力的大小,测量不同喷射压力下套圈的硬度值并进行对比实验.实验结果表明,通过强化研磨加工轴承套圈,可以有效地提高套圈的硬度,从而达到强化的目的.     

基于Freescale DSP的实验教学平台搭建

以Freescale MC56F8346型数字信号处理器（Digital Signal Processor,DSP）评估板为核心,开发了一款实验教学平台。该实验教学平台利用现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array,FPGA）拓展DSP的通用输入输出接口（General Purpose Input and Output,GPIO）资源,在外围拓展电路中加入电机、通信和人机交互等模块,使得实验教学平台不仅支持电机控制、数模转换等常见的硬件实验,还可以支持FIR滤波、FFT变换等经典的信号处理实验以及标准电流环输出等与工程实际应用紧密结合的实验,对提高本科生以及研究生对相关专业知识的理解具有十分重要的辅助作用。该平台已成功应用于本科生实验教学,并取得了良好的教学效果。     

电子设计自动化中的模块生成技术研究

模块生成技术是随EDA设计技术的应用而发展起来的一种新技术。它对EDA软件的广泛使用，设计产品的性能、质量，降低产品开发成本等有重要影响。根据当前EDA设计中所遇到的问题和EDA软件的不足，结合作者多年从事这方面的研究、设计，提出了应用于EDA设计中的模块生成技术的方法。较好地解决了EDA设计、仿真过程的新问题。     

一类具有线性感染率的病毒模型的动力学性质

考虑了一类带有线性感染率的病毒模型,分析了解的有界性,平衡点的性质,系统的持续生存性及稳定性.     

New clustering algorithm for interconnection of MANET and internet

1 .INTRODUCTIONRecentyearshavewitnessedtherapiddevelopmentsinmobilecommunicationandmultimedianetworktechniques.Thesetrendsaremotivatingagreatdealofinterestsinmakingsurethatmobilenetworkscanaccessinfrastructurenetworks (especiallyInternet)forthepurposeofex…     

基于域适应对抗网络的眼底图像联合分割方法

由于数据集之间存在域偏移问题,基于深度学习的语义分割网络在不同数据集之间进行视盘视杯分割性能存在很大差异,这使得不同的医学站点之间进行精确的图像分析和诊断具有一定的挑战性。针对这一问题,提出了一种U-Net结合域对抗网络(domain adversarial via U-Net network, DAUNet)的无监督域适应视盘视杯联合分割方法,并在视盘视杯分割领域取得了不错的性能。首先,利用对抗思想结合目标数据先验特征信息生成与目标数据集相似的数据,预先调整网络参数;其次,通过对抗学习源域和目标域的域变特征,从而降低域偏移的影响,提高分割性能。在REFUGE、Drishti-GS和RIM-ONE-r3共3个数据集之间进行跨数据集的域适应实验和消融实验。实验结果表明,DAUNet网络在以REFUGE作为源域,RIM-ONE-r3作为目标域上视杯的Dice系数,视盘的Dice系数和CDR的绝对错误率分别为0.648 6、0.789 8、0.072 5,优于CADA的分割结果。在消融实验中,视盘分割和视杯分割在有对抗下分别优于无对抗8.00%、4.59%。提出的U型域对抗网络综合了U-Ne...