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电子测量技术
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孙圣和

月刊

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北京市东城区北河沿大街79号

电子测量技术/Journal Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊坚定不移地确保社会效益功能的发挥，刊登新技术、工艺、设计、设备材料为主要内容，推广交流步进技术、科研成果和实践经验及时传播新成就、新技术、新器材的信息，以利于社会主义生产建设。
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    基于FPGA和国产射频收发器的多通道信号源设计与实现

    何冉李鹏冯姣
    1-9页
    查看更多>>摘要：针对通信测试中需要模拟多种信号这一需求,提出一种大带宽、多通道的信号源硬件架构,以FPGA作为硬件控制核心以及基带信号发生器,利用FPGA中的高速串行收发器GTY,实现JESD204C接口协议,完成单Lane 16.5 Gbps的数据率传输.以CX8242K射频收发器为射频发射端,通过 Microblaze进行配置,实现了调制信号从基带到高中频的高质量产生.针对目标频段,进行了频率规划,并设计了时钟方案和多通道同步方案.最终实现了一款具备宽频带、高精度、低杂散的国产化多通道矢量信号源.经测试证明,该矢量信号源能正常生成各种矢量调制信号,并实现10 M～6 GHz范围内的载波频率调节,支持单通道发射信号最大带宽高达800 MHz,在实际工程测试中有很高的应用价值.

    矢量信号源FPGAJESD204CMicroblazeCX8242K

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    基于几何精度因子的磁目标参数解算优化方法

    陈碧聪张晓明张鸽蒋仕龙...
    10-18页
    查看更多>>摘要：基于三轴磁传感器阵列的磁性目标参数(位置、磁矩)求解常受传感器噪声等观测误差影响,导致结果可靠性不强.为降低观测误差、测量噪声等对解算结果的影响,本文中利用几何精度因子的原理对磁传感器阵列的布局进行优化,降低噪声等观测误差对磁性参数解算时的干扰能力.经仿真实验,比较三传感器在不同排布下观测平面的几何精度因子均值与方差,找到可靠的传感器阵列优化布局方案:参考圆半径r为观测平面的20%～30%;传感器阵列位于参考圆弧上,且以正三角形排布;参考圆所在平面与观测平面距离d为0.经试验验证,传感器阵列未以优化布局排布时,利用LM算法对三轴磁矩矢量的解算偏差[mx,my,mz]最大为:[0.034 4,0.027 9,0.028 8]A·m2,位置解算偏差[x,y,z]最大为:[3.37,3.14,3.31]cm;优化阵列布局后,其解算偏差[mx,my,mz]与[x,y,z]的最大值分别降低了[75.37%,78.66%,76.74%]与[72.67%,92.83%,85.76%].传感器阵列布局的优化对提高磁性目标参数解算精度具有一定的指导意义.

    传感器阵列优化几何精度因子磁性目标定位磁矩解算磁偶极子模型磁场

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    基于遗传模拟退火算法的无线电能传输系统

    吴金龙高楚珊唐小波
    19-24页
    查看更多>>摘要：针对磁耦合谐振式无线电能传输系统的各项参数变化对传输效率的影响及传输效率不高的问题.以提高系统的传输效率为目标,通过 Matlab仿真软件对频率、电阻、线圈互感等参数对传输效率的影响进行了分析,引入遗传模拟退火算法对系统工作频率、线圈匝数、线圈半径、线圈间距离以及负载阻值进行参数优化.最后在Python软件中对遗传模拟退火算法进行了仿真,得到了系统参数对应的一组最优解使得系统的最高传输效率可达94.27%.仿真结果表明该优化算法的可行性和有效性,能够有效地优化系统参数从而提高无线电能传输系统的传输效率,具有一定的实际应用价值.

    无线电能传输磁耦合谐振参数优化遗传模拟退火算法

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    基于ATmega32U4单片机的液体变焦透镜控制系统

    党嘉祎赵瑞代俊任驹...
    25-30页
    查看更多>>摘要：针对传统液体透镜控制系统成本高及不能满足个性化定制等问题,开发了一款用于液体透镜自动调焦的控制系统.系统选择ATmega32U4单片机为主控芯片,选择LTC2662芯片和 H桥电路作为电流输出模块用于控制液体透镜实现变焦,并提供手动和自动两种操作模式供用户选择.该系统电流输出模块可输出DC-300～300 mA的稳定工作电流,平均误差0.64%,电流稳定度为0.327 7%;而焦距控制软件的自动调焦平均耗时约1.3 s,图像分辨率可达45.3 lp/mm.与现有的液体透镜控制系统相比,该系统实现了对液体透镜焦距的自动调节,操作简单、性能稳定、成本较低,为液体透镜提供了更加灵活和个性化的定制选项.

    液体变焦透镜自动调焦ATmega32U4单片机

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    基于AFE-YOLOv7模型的航空保险丝绕向识别方法

    赵世伟段宇光曹希博王浩...
    31-38页
    查看更多>>摘要：针对典型维修场景中人工目视检查航空保险丝绕向效率低、标准不一致的问题,构建了航空保险丝绕向自动检测模型AFE-YOLOv7.以YOLOv7作为基本模型,将卷积块注意力机制CBAM集成到SPPCSPC空间池化金字塔模块,增强网络对不同通道间信息和空间信息的关注能力;在颈部网络和头部预测网络之间嵌入CA坐标注意力模块,增强网络对航空紧固件保险丝绕向方向和位置信息的感知能力;优化边界框损失函数为Focal-EIoU Loss,提高模型的鲁棒性.采用自建的航空保险丝绕向数据集,开展 AFE-YOLOv7模型的对比和消融实验,结果表明,AFE-YOLOv7达到了83.33%的最高精度,相比YOLOv7在精确度、召回率及mAP指标上分别提高了7.67%、8.68%及10.25%;与YOLOv5s等广泛使用的目标检测方法相比,能够更好地适应多场景下的保险丝绕向检测,30.1 fps的运行速度满足实时检测要求,推动了智慧民航的建设.

    YOLOv7保险丝绕向检测注意力机制损失函数

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    基于模糊滑模控制的MMC环流抑制研究

    徐鹏许超林肖科林刘雨洪...
    39-48页
    查看更多>>摘要：模块化多电平换流器(MMC)的内部环流增大了系统的损耗,加剧了桥臂电流的畸变进而增大了系统成本.针对SMC环流控制器存在的抖振、控制精度有限等问题,为进一步提升环流控制器性能,以传统滑模变结构控制为基础,提出了一种模糊滑模变结构环流控制器(FSMC).首先,介绍 MMC的工作特性,分析 MMC环流产生的机理.然后通过建模分析和解耦控制阐述模糊滑模环流控制器的控制原理.之后,在相同的条件下,通过将传统PI、SMC和FSMC环流抑制策略的 MMC系统,分别在交流侧输出扰动,负载突变两种不同工况下进行仿真研究.最后,通过仿真和实物结果表明,模糊滑模变结构环流控制器对环流的抑制效果和抗扰动的能力都要优于另外两种环流抑制器,提升了系统鲁棒性,有利于系统稳定、可靠,快速响应运行.

    模块化多电平变换器环流抑制FSMC控制器精确解耦

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    针对说话人识别对抗样本生成方法研究

    马栋林宋佳佳赵宏陈伟杰...
    49-57页
    查看更多>>摘要：针对基于生成式的对抗样本生成方法生成的对抗样本真实性较低和攻击效果欠佳的问题,提出一种基于AdvGAN和CGAN的对抗样本生成方法ACGAN.首先,针对特定目标进行攻击,ACGAN通过在训练和攻击阶段引入额外的目标标签,生成具有针对性的频域上的对抗样本.其次,在生成器和鉴别器中引入门控卷积神经网络,帮助ACGAN模型捕捉到更精确的数据特征,从而提高攻击成功率.最后,引入感知损失函数,最小化模型输出与目标输出在语音特征表示上的差异,提高生成样本的听觉质量.实验结果表明,在有目标攻击中相较于现有方法,ASR提高了1.5%,SNR和PESQ分别提高了10.5%和11.1%,证明了ACGAN在对抗样本生成领域的有效性和潜力.

    对抗样本生成器鉴别器门控卷积神经网络感知损失

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    光伏VSG中新型滑模锁相环的逆变性能研究

    安斌斌马家庆陈昌盛何志琴...
    58-66页
    查看更多>>摘要：为了研究光伏系统中不平衡电压下逆变器的性能,在虚拟同步发电机控制的基础上引入一种新的趋近律滑模控制锁相环.首先,在虚拟同步发电机中采用新型滑模锁相环调节解耦双同步参考坐标系分离出的电压正序分量;然后,利用解耦双同步参考坐标系和对称分量法分别对电压与电流的正负序分量进行分离;再对其单独控制并生成电压调制信号.仿真结果表明,在电网电压跌落和相位发生跳变时,新型滑模锁相环的锁相误差仅为0.019 7和2.401 5×10-10,远小于解耦双同步锁相环的1.485 3和1.640 5.新型滑模锁相环的引入能够增强系统的稳定性和鲁棒性,改善光伏逆变器在电压不平衡条件下的运行性能,为光伏系统逆变器的设计和优化提供了一定的参考.

    不平衡电压虚拟同步发电机新型滑模锁相环解耦双同步参考坐标系对称分量法

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    基于PSO-BP的嵌入式大气数据系统算法研究

    朱恒李荣冰何梓君程鉴皓...
    67-75页
    查看更多>>摘要：神经网络具有强大的函数拟合能力,可以被应用于嵌入式大气数据系统中进行大气数据估计.针对传统BP神经网络存在初始权值和阈值随机选取、训练过程局部最优、对训练数据需求量大等问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的神经网络,以提升FADS系统的预测精度.通过计算流体力学模拟,分别使用飞机在常规飞行和大迎角飞行状态下的压力数据来验证该算法的性能.结果表明,在训练数据有限的条件下,基于改进粒子群算法优化的神经网络在这两种飞行状态下均显著提高了大气数据的预测精度.常规飞行状态,静压、马赫数、迎角和侧滑角的预测误差分别降低了54.88%、60.46%、53.76%和62.12%;大迎角飞行状态下,预测误差分别降低了71.96%、47.52%、66.96%和53.41%.此外,在相同数据样本下,基于改进粒子群算法优化的神经网络在多次训练中误差波动更小,显示出更高的稳定性和可信度.

    嵌入式大气数据系统BP神经网络粒子群优化算法计算流体力学

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    基于全局注意力的Gam-EEGNet在SSVEP分类中的应用

    刘俊杰谢俊王虎胡博...
    76-83页
    查看更多>>摘要：稳态视觉诱发电位(SSVEP)作为脑机接口(BCI)系统中的重要信号类型,因其高稳定性和易操作性而广泛应用于BCI研究.在过去的研究中,已有许多方法在SSVEP信号分类中取得了显著进展,但依然面临着信噪比低、信号非平稳性和个体差异大的挑战.为进一步提升SSVEP分类的准确性和实用性,本文提出了一种结合全局注意力机制与紧凑脑电网络(EEGNet)的新型神经网络架构——Gam-EEGNet.EEGNet作为一种紧凑、高效且适应性强的基础模型,在SSVEP信号处理中具有重要作用.通过在EEGNet中引入全局注意力机制,Gam-EEGNet能够更精确地提取和表征SSVEP信号特征,从而有效降低个体差异和噪声的影响.实验采用了涵盖12种不同频率的SSVEP脑电数据,并将Gam-EEGNet与典型卷积神经网络(CCNN)、滤波器组-时间卷积神经网络(FB-tCNN)和滤波器组-时间卷积神经网络(SSVEPNet)等主流深度学习方法进行了分类性能对比.结果表明,Gam-EEGNet在不同时间窗口下的分类准确率和信息传输率(ITR)均优于其他方法,特别是在0.7 s的短时间窗口内,分类精度达到86.58%;在1 s时间窗内,多名被试者的平均识别准确率超过95%,ITR超过189 bits/min.此外,Gam-EEGNet在训练过程中表现出更好的收敛性和稳定性,具有更快的收敛速度和更低的训练误差.这些结果表明,Gam-EEGNet在SSVEP信号分类中展现出显著的性能提升,尤其适用于实时BCI系统中的快速响应场景,具有广泛的应用潜力.

    深度学习脑-机接口稳态视觉诱发电位全局注意力机制Gam-EEGNet模型

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