高速宽间隔混沌序列跳频器的设计与实现

本文讨论了一种新型跳频器的设计方案,还通过DSP的实现证明了它在实践上的可行性和在性能上的优越性.该方案完成了跳频通信系统中极为重要的两个功能:伪随机码的产生和跳变频率的合成,并将它们有机地结合在一起.     

宁波电子商务产业现状与发展策略

文章就宁波电子商务经济快速发展的现状与优势,分析电子商务产业发展中的大平台、大体系、技术队伍等电子商务发展的瓶颈问题,提出了通过电商运行与管理、电商IT平台与云计算、移动电商、智慧物流与供应、跨境贸易与互联网金融等基础平台与产业体系建设,多部门联动建立产业标准与运行机制,多学科专业复合培养产业技术队伍,推进宁波市电子商务产业可持续发展的策略与建议。     

Au/n-ZnO/p-SiC紫外探测器的研制和特性分析

采用宽禁带半导体n-ZnO和金属Au作肖特基接触,n-ZnO和同为宽禁带半导体p-SiC形成异质结,Ti,Ni,Ag合金作背底形成欧姆接触,研制出Au/n-ZnO/p-SiC结构的紫外探测器.测试分析了该器件的光谱响应特性,响应范围为200～400nm,在室温和一定反偏压下,响应峰值为313nm,半宽为65nm.同时测试分析了该器件的I-V特性,室温下,反向工作电压大于5V,反向击穿电压为70V.实验表明,此结构紫外探测器具有良好的紫外响应特性以及较低的反向漏电流和结电容.     

冲激信号在信号分析中的应用

冲激信号是常用信号中一种非常重要的信号,主要分析了它在信号卷积运算、信号傅里叶变换和连续信号抽样中的应用．     

保细节自适应超分辨率融合算法

超分辨率融合是把配准好的低分辨率图像信息进行综合,形成高分辨率栅格上的均匀采样．为了改善图像超分辨率融合效果,对鲁棒超分辨率融合算法进行改进分析图像局部模式,给出角点和连接点的识别方法,进而设计了保细节自适应适用度函数,提出了保细节自适应超分辨率融合算法实验结果表明,算法不仅对配准误差具有鲁棒性,而且能很好地保存图像的边缘和细节特征,提高了融合图像的质量．     

宽带激光熔覆铸造WCp /Ni基合金复合涂层结合界面组织特征

研究了宽带激光熔覆铸造WCp /Ni基合金复合涂层结合界面组织特征。结果表明结合界面微区组织特征为细小的共晶体组织、过渡层组织以及白亮带组织。白亮带及过渡层中主要含有Fe ,Cr,Ni,Si等元素。白亮带主要是单相的γ - (Fe ,Cr ,Ni,Si)固溶体组织。从熔覆区→过渡层→白亮带的平均显微硬度值呈梯度分布。复合涂层结合界面主要元素、微观组织结构和显微硬度呈梯度分布的特征 ,提高了涂层与基材之间的匹配性 ,缓解应力集中 ,避免裂纹形成 ,实现了基材与涂层良好的冶金结合。     

面向扶梯不安全行为的改进型深度学习检测算法

以YOLOv5s网络模型为基础,引入注意力机制CBAM模块,基于Ghost卷积模块重构网络模型的卷积操作,提出一种面向扶梯不安全行为的改进型深度学习检测算法.然后,在自主收集的扶梯不安全行为数据集上对其进行训练评估.结果表明,所提算法在检测精度有所提高的同时,大幅减少了检测所需的参数量和计算量.     

基于深层次特征增强网络的SAR图像舰船检测

针对合成孔径雷达图像中舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于深层次特征增强网络的多尺度目标检测框架.利用Darknet53提取原始图像特征,自上而下建立四尺度特征金字塔;特别设计基于注意力机制的特征融合结构,自下而上衔接相邻特征层,构建增强型特征金字塔;利用候选区域及其周边上下文信息为检测器计算分类置信度和目标分数提供更高质量的判定依据.所提算法在SSDD公开数据集和SAR-Ship自建数据集上的平均检测精度分别为94.43%和91.92%.实验结果表明,该算法设定合理且检测性能优越.      

通航机场场面运动目标检测方法

针对传统YOLOv3(you only look once-v3)算法目标检测精度较低、收敛速度较慢等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法,分别对主干网络和损失函数进行了改进。采用迁移和冻结相结合的训练方法,以提升目标检测的精确度和速度。基于改进的YOLOv3算法对西南某通航机场3种不同场景下的运动目标检测效果进行了对比分析。结果表明,改进的YOLOv3算法对正常天气场景下的场面运动目标检测效果要明显优于雾天和雨天场景,对飞机目标的检测效果明显优于车辆和行人目标;3类目标的检测精度、召回率、平均精度值(mean average precision, mAP)分别达到92.96%、80.51%、91.96%,GPU处理速度为74.0帧/s,较传统YOLOv3算法和YOLOv4算法性能均有明显提升。     

基于采样率变换与FFT的GPS系统C/A码捕获改进算法

针对全球定位系统民用粗码信号快速捕获算法速度慢、不易于硬件实现的不足,提出了基于采样率变换和FFT的GPS信号C/A码捕获算法。利用采样平均的方法把采样率为5Msps的输入信号降低为1.024Msps,然后利用FFT进行粗捕,得到粗略的伪码相位,最后对粗略的伪码相位周围的原始数据进行循环相关处理得到精确的伪码相位估计值,降低了对后续跟踪环的动态要求。仿真结果表明该算法运算量小可以快速实现C/A码的粗捕,得到高精度的捕获结果,同时该算法可以利用现有1024点的FFT处理核(IP),便于在硬件上实现。