全部分类/
科学普及/
现代电子技术

现代电子技术

2025年04期

本刊以电子技术为主体，探讨和报道信息产业及电子行业中新技术，新器件，新应用的学术论文及成果；提供国内外最新的电子技术发展动态及产品市场信息；为企业的新产品，新技术，新成果在产业及行业内的推广架起一座金桥。

扫码免费借阅

目录

快速导航

电子与信息器件 | 非金属材料变形场的超声测量研究

电子与信息器件 | 非金属材料变形场的超声测量研究

摘要：为了实现对非金属材料的实时监测，判断并识别其表面结构是否发生变形或破坏，以便及时采取可靠的预警措施，文中对受外力作用的亚克力板上布置的柔性压电片的电声特性进行了详细分析，搭建了一种可进行外力变形的装置和一套能进行超声检测的传感器系统。该传感器弥补了现有非金属检测设备成本高、操作复杂、难以实际应用的不足。将多块柔性压电片布置在非金属板上，选取最佳的激励频率对其中一块柔性压电片进行激励，通
电子与信息器件 | 滤波参数对逆变器输出波形的影响研究

电子与信息器件 | 滤波参数对逆变器输出波形的影响研究

摘要：为了探究滤波电感、电容、滤波器结构及磁芯材料对逆变器输出波形的影响，文中设计一种LLC型滤波结构。在双极性驱动方式下，LLC型滤波电感、电容参数增大，逆变器输出波形对称性更好。但随着参数持续增大，该滤波结构会引起输出波形起始波动时间延长，波动程度增大，电路阻抗、无功功率增加及波形过矫正。对LC型、LLC型、LCL型三种滤波结构的对比研究结果表明：在电感、电容参数为3 mH和14.1 μ
电子与信息器件 | 基于SCADA和投票分类模型的电力系统攻击检测技术

电子与信息器件 | 基于SCADA和投票分类模型的电力系统攻击检测技术

摘要：为检测电力系统中的网络攻击行为，文中提出一种基于电力数据采集与监视控制（SCADA）系统的攻击检测方法，探讨了机器学习方法作为检测电力系统攻击的可行性，并评估了其性能，讨论了机器学习模型作为攻击检测方法的意义。此外，还提出一种基于机器学习的投票分类模型（RES），其由RF、ET和SVM三种基本分类器构成，使用投票分类中的软投票方法，并且考虑了基本分类器的权重对投票分类模型的影响。通过在
电子与信息器件 | 基于CC1101的无线评分系统设计

电子与信息器件 | 基于CC1101的无线评分系统设计

摘要：为了解决各类竞赛活动评分数据收集困难、比赛过程不够公开透明、可能存在暗箱操作等问题，设计一种基于CC1101射频模块的无线评分系统。该系统以STC89C52单片机作为主控制器，将CC1101射频模块作为无线数据传输模块。整个系统由界面端软件、控制端软件、主机和多个从机构成，界面端用于显示评分结果，控制端用于设置和统计评分数据，主机用于转发从机发送的评分数据，从机用于评委输入评分数据。所
电子与信息器件 | 基于SIP的FPGA驱动电压补偿测试研究

电子与信息器件 | 基于SIP的FPGA驱动电压补偿测试研究

摘要：在基于SIP的现场可编程门阵列（FPGA）性能参数验证测试时，驱动电压测试会受到多种因素的影响，如PCB线阻、插座信号损耗以及测试温度等，这些因素导致ATE测试的实测值与真实值之间存在偏差。为了提高驱动电压的测试精度，提出一种基于卷积神经网络（CNN）与长短时记忆（LSTM）网络的误差补偿方法。将PCB线长、测试温度等参数作为特征输入到CNN⁃LSTM模型中，模型经过训练迭代后能够预测
电子与信息器件 | 具有高K背栅的无电压回跳RC⁃IGBT静态特性研究

电子与信息器件 | 具有高K背栅的无电压回跳RC⁃IGBT静态特性研究

摘要：针对传统RC⁃IGBT导通压降大、击穿电压低等问题，提出一种具有高介电常数（高K）背栅的RC⁃IGBT器件结构，其特点是位于底部集电极的背栅介质采用高介电常数材料。高K介质增大了正向导通时背栅周围的空穴浓度，不仅消除了电压回跳，还降低了导通压降。仿真结果表明：在高正向导通电流密度下（ICE=925 A/cm2），高K背栅RC⁃IGBT的导通压降为1.71 V，相比传统RC⁃IGBT降低
电子与信息器件 | 一种基于开尔文封装的SiC MOSFET器件键合线状态监测方法

电子与信息器件 | 一种基于开尔文封装的SiC MOSFET器件键合线状态监测方法

摘要：随着SiC MOSFET器件的广泛应用，其可靠性问题备受关注。键合线失效是SiC MOSFET器件故障的主要原因，因此需要对其进行状态监测以保证器件的正常运行。文中提出一种基于开尔文封装的SiC MOSFET器件键合线状态监测方法。当键合线失效时，其等效阻抗会发生变化，故在开尔文源极和功率源极之间注入恒定的高频脉动电流，将阻抗的变化转换为开尔文源极和功率源极两端电压的变化，通过该电压对
电子与信息器件 | 基于可编程非线性补偿的斜坡电压发生器

电子与信息器件 | 基于可编程非线性补偿的斜坡电压发生器

摘要：恒定斜率的线性斜坡电压经过电容后，可以生成小于1 nA的校准电流，而电流的稳定性很大程度上取决于斜坡电压发生器的性能。文中提出一种基于可编程非线性补偿的斜坡电压发生器，采用可控电流源对电容进行充电，获取非线性补偿信号，并结合多个模拟开关实现两个相同通道的交替补偿，从而生成更加平滑的斜坡电压。与过去基于两个数模转换器的斜坡电压发生器相比，所提发生器大大缩短了补偿时间，扩展了斜率的可调范围
计算机科学与应用 | 基于循环神经网络的多模态数据层次化缓存系统设计

计算机科学与应用 | 基于循环神经网络的多模态数据层次化缓存系统设计

摘要：为提升对多模态数据的管理效果，提高数据访问速度并减轻数据库负载，设计一种基于循环神经网络的多模态数据层次化缓存系统。在DRAM/NVM混合内存模块中，利用DRAM完成主存NVM的缓存。当DRAM存在缓存缺失时，利用访问监控模块内置高速采集卡来采集NVM上频繁访问4 KB数据块的历史访问记录，再将历史访问记录编码为访问向量后构建训练集，作为长短期记忆（LSTM）网络的输入，用于预测访问频
计算机科学与应用 | 基于时序数据的列车牵引系统故障预测方法

计算机科学与应用 | 基于时序数据的列车牵引系统故障预测方法

摘要：牵引系统作为列车动能转换的关键模块，如果发生故障会给整车正常运行带来重大安全隐患，所以对其进行故障预测具有重要意义。然而，传统预测方法存在高度依赖人工经验判断、不能包含大量故障特征、预测精度不足等问题。为此，文中提出一种基于时序数据的故障预测方法。利用XGBoost算法对列车牵引变流器系统的故障特征进行计算和筛选，确定与变流器故障相关性较强的关键特征；采用贝叶斯优化的LSTM模型自适应
计算机科学与应用 | 基于DVB和IP双结构传输模式的复合流式虚拟视频点播系统设计

计算机科学与应用 | 基于DVB和IP双结构传输模式的复合流式虚拟视频点播系统设计

摘要：当虚拟视频点播系统遇到高访问量时会使其服务器负荷过大，导致视频传输速度下降、播放不连续。因此，设计一种基于DVB和IP双结构传输模式的复合流式虚拟视频点播系统，以适应用户需求和网络条件，动态调整视频流的传输质量和分辨率。构建基于DVB和IP双结构传输模式的复合流式虚拟视频点播系统框架，终端用户通过基础服务层的Web页面提交视频点播申请后，从视频编排层获取点播视频；控制层的播出控制模块调
计算机科学与应用 | 被动分簇下云服务器通信串口故障数据识别

计算机科学与应用 | 被动分簇下云服务器通信串口故障数据识别

摘要：由于云服务器通信网中数据流量庞大且复杂，同时受到网络结构和配置的多样性以及动态变化的影响，传统的主动探测或人工分析方法难以准确识别漏洞弧段，导致故障数据识别的准确性和效率受到限制。因此，研究一种基于被动分簇的云服务器通信串口故障数据识别方法。由被动分簇算法确定云服务器通信串口的通信网的漏洞弧段，基于信息熵的量化方法，提取云服务器通信串口通信网漏洞弧段中节点流量数据的熵值特征，将其作为串
计算机科学与应用 | 基于云平台的远程智能电视整机质量监控系统

计算机科学与应用 | 基于云平台的远程智能电视整机质量监控系统

摘要：当前智能电视制造商为了降低生产和销售成本，往往采取全球化生产的模式。如何保证不同地区生产的智能电视的质量是制造商面临的一个重要问题，对不同生产区域的智能电视进行远程整机质量检测是解决这个问题的良好途径。基于现代云计算和物联网技术，设计一个基于云平台的远程智能电视整机质量监控系统。该系统由智能电视现场监测系统、云端远程监控系统和用户远程监控端三大部分组成。智能电视现场监测系统通过树莓派实
计算机科学与应用 | 基于概率相似度的不完备数据填补研究

计算机科学与应用 | 基于概率相似度的不完备数据填补研究

摘要：为提升数据的完整性，保证数据的效用程度，提出一种基于概率相似度的不完备数据填补方法。量化计算不完备数据的概率相似度矩阵，将计算结果和ROUSTIDA算法相结合进行不完备数据填补，获取完备数据集。在此基础上，构建决策规则，保证多属性缺失数据的填补性能，并且设定可辨识矩阵优化算法的不完备数据填补效果。测试结果显示，所提方法能够计算不同数据对象之间的相似度值，可有效完成数据填补，填补后数据的
能源技术 | 考虑碳排放推动下电能替代负荷的配电网扩展规划方法

能源技术 | 考虑碳排放推动下电能替代负荷的配电网扩展规划方法

摘要： “双碳”背景下，电源侧的清洁能源化和负荷侧的电能替代负荷将对配电网的规划产生深远影响，为此，提出一种考虑电能替代负荷的配电网扩展规划方法。首先，从社会经济、环保约束、政策支持、技术水平四个方面对各行业电能替代负荷发展的影响因素进行量化，从而得到关键特征值，并基于此提出一种基于DBO⁃SVM算法的电能替代负荷预测模型；其次，计及碳排放成本及约束，以综合成本最小、碳排放量最低为多目标建立考
能源技术 | 基于改进ReliefF⁃MSET算法的风电机组发电机异常预警方法研究

能源技术 | 基于改进ReliefF⁃MSET算法的风电机组发电机异常预警方法研究

摘要：发电机作为风电机组中的关键部件，其性能的优劣直接影响着风电场的效益和电能转换的稳定。为监测风电机组发电机异常状态，减少故障率并提高发电效率，通过对其SCADA历史数据分析，提出一种基于数据驱动的风电机组发电机异常预警方法。首先针对SCADA中海量数据，用改进ReliefF特征算法（SIG⁃ReliefF）筛选出用于识别与目标变量（在这种情况下可能是发电机故障）具有最强关联性的多个特征参
能源技术 | 基于平方和方法的电力系统稳定域估计

能源技术 | 基于平方和方法的电力系统稳定域估计

摘要：目前对电力系统稳定性分析主要使用小信号分析方法，但当大信号扰动发生时，电力系统内在的非线性无法忽略，小信号分析方法的有效性值得商榷。在大信号扰动时，构造合理的暂态能量函数并确定系统临界稳定对应的函数值（临界能量），从而确定稳定域并非易事。为此，提出一种基于多项式表达的平方和方法来估计电力系统的稳定域。该方法将电力系统通过多项式近似的方式表达，利用平方和方法将李雅谱诺夫函数的构造问题转化
能源技术 | 一种适用于独立光伏系统的新型三端口变换器的研究

能源技术 | 一种适用于独立光伏系统的新型三端口变换器的研究

摘要：针对独立光伏系统易受外界因素等影响导致供电不稳定的问题，需要采用三端口变换器储能补偿的方式来保障系统的稳定发电。文中采用功率流法并基于Boost变换器和双向DC⁃DC变换器拓扑，构建了一种应用于独立光伏系统的非隔离型三端口DC⁃DC变换器拓扑即BDC⁃Boost TPC。通过状态方程对该变换器的4种工作模式下的各开关模态进行详细分析，采用最小值竞争的控制策略设计了工作模式选择器，实现各
航空航天航海技术 | 基于LGMPA算法的多无人机协同任务分配方法

航空航天航海技术 | 基于LGMPA算法的多无人机协同任务分配方法

摘要：多无人机任务分配问题是一种多约束组合优化问题，为获得问题的最佳收益，建立一种符合战场环境的任务分配模型，并同步完成无人机与目标之间的航迹规划，以实际飞行距离替代直线距离，实现任务分配与航迹规划的紧耦合。为更好地求解任务分配模型，首先提出一种改进海洋捕食者算法（LGMPA），通过使用对数螺旋策略和高斯分布估计策略来提升算法的开发和探索能力；然后将改进算法离散化处理，应用于求解多无人机任务
航空航天航海技术 | 基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划

航空航天航海技术 | 基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划

摘要：飞行环境可能随时发生变化，如新的障碍物出现、天气条件变化等，导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此，提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图，从而确定Voronoi图弧权值。结合Voronoi图弧权值计算结果与无人机飞行航程、威胁、电池效能代价构建适应度函数，通过离散粒子群算法不断进行迭代寻优，得到集群无人机的最佳飞行路径
航空航天航海技术 | 基于DDE⁃BIT的无人机高速公路护栏损坏检测

航空航天航海技术 | 基于DDE⁃BIT的无人机高速公路护栏损坏检测

摘要：针对现有方法对无人机高速公路护栏损坏检测存在边缘信息提取效果差、识别精度低的问题，提出一种基于深度学习的变化检测模型DDE⁃BIT。首先，采用深度可分离卷积优化主干网络Resnet18，减少模型的参数数量，降低计算成本；然后，在主干网络输出部分引入ECA注意力模块，在仅增加少量参数的情况下提高模型的跨通道信息捕捉能力；最后，通过跳跃连接方式对BIT双时空图像转换器的输出特征进行堆叠，提
人工智能 | 基于AI的噪声环境下远距离高清音频采集研究

人工智能 | 基于AI的噪声环境下远距离高清音频采集研究

摘要：为提升远距离采集音频信号的强度，深度滤除音频信号噪声以提取有用音频部分，提出一种基于AI的噪声环境下远距离高清音频采集方法。构建远距离高清音频采集结构，分别通过模拟增益和数字增益技术进行音频信号增益处理，以提升音频信号强度。依据短时傅里叶变换提取音频增益信号频域特征，输入到长短期记忆网络中，实现音频信号深度噪声去除，得到高清音频频域信息；再通过短时傅里叶逆变换处理该信号，实现音频信号重
人工智能 | 基于深度学习的车牌识别算法设计

人工智能 | 基于深度学习的车牌识别算法设计

摘要：针对常规车牌识别算法难以进行不同长度的车牌字符识别以及运算量较大的问题，设计一种改进的轻量化YOLOv5s+CRNN算法以实现车牌识别。首先，对YOLOv5s模型进行轻量级设计优化，采用PP⁃LCNet网络来取代YOLOv5s的原始骨干网络，同时在Neck部分引入轻量级卷积结构DWConv以及一次性聚合VoV⁃GSCSP模块。实验结果显示，改进后的模型与原模型相比，在mAP值几乎不变的
人工智能 | 基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断

人工智能 | 基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断

摘要：在用户侧数据中，异常往往隐藏在复杂的时序关系中，传统的时序分析方法在处理用户侧数据中复杂的时序关系时存在困难，特征提取难以捕获关键特征，导致诊断精度低且易漏检。为此，研究一种基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断方法。深度并行时序网络分解层利用滑动窗口法分割用户侧数据，得到数个窗口序列。编码层依据层叠时序卷积神经网络与长短期记忆（LSTM）网络建立编码器，提取各窗口序列的时空特征
人工智能 | 改进SSA优化BP神经网络的变压器故障诊断

人工智能 | 改进SSA优化BP神经网络的变压器故障诊断

摘要：变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法（SSA）存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题，提出将改进的麻雀搜索算法（ISSA）优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先，引入非线性惯性权重和纵横交叉策略，从而提高算法的收敛速度和全局寻优能力；其次，将ISSA与传统SSA在收敛函数上进行对比分析，得到ISSA算法在迭代12次后以5
前沿交叉科学 | 电网阻抗自适应的混合式孤岛检测方法

前沿交叉科学 | 电网阻抗自适应的混合式孤岛检测方法

摘要：针对并网逆变器存在的孤岛效应，提出一种电网阻抗自适应的混合式孤岛检测方法。首先，采用被动法与主动法结合的混合式孤岛检测方法，基于分布式发电系统进行分析。其中被动法采用电压不平衡法，主动法采用零序电压正反馈法，主动法仅在被动法怀疑发生孤岛时启动，以避免因主动法导致的电能质量下降。其次，采用电压不平衡法，通过理论推导获得被动法设定阈值与电网阻抗的关联式，通过谐波注入法检测电网阻抗，从而有效
前沿交叉科学 | 融合语义感知与模型生成的异常医疗数据识别算法设计

前沿交叉科学 | 融合语义感知与模型生成的异常医疗数据识别算法设计

摘要：为了能够对海量电子诊疗信息中的异常数据进行识别，提出一种融合语义感知与模型生成的异常医疗数据识别算法。通过融入胶囊神经网络并改进Transformer网络，实现了对医疗电子病历结构和生成语义特征的感知提取；结合胶囊神经网络和Transformer网络的损失函数，加速了模型的收敛，从而提高了模型的异常数据识别准确率。在电子病历数据集上进行的实验结果表明，所提模型的准确率可达94.2%，高
前沿交叉科学 | 基于Stackelberg⁃Cooperative博弈的多微网负荷聚合商优化运行策略

前沿交叉科学 | 基于Stackelberg⁃Cooperative博弈的多微网负荷聚合商优化运行策略

摘要：未来电网形态不断演变，柔性资源类型全面开放，为利用其发电、用电的时空互补特性，提高能源利用水平，提出一种基于混合博弈的多微网负荷聚合商电、热共享的经济调度策略。首先构建Starberg⁃Cooperative博弈模型框架，阐述多微网运营商与多类型负荷聚合商之间的互动与合作，将多微网运营商作为领导者（leader），负荷聚合商联盟作为跟随者（follower），构建主从博弈的能源供给模型
前沿交叉科学 | 改进YOLOv8的钢材表面缺陷检测算法

前沿交叉科学 | 改进YOLOv8的钢材表面缺陷检测算法

摘要：为了更有效地识别钢材表面的细小和复杂缺陷，提出一种改进YOLOv8的钢材表面缺陷检测算法。首先，在原模型的Neck部分引入空间和通道重构卷积SCConv模块，提高模型对小尺度目标缺陷的识别能力；其次，将CA注意力机制模块融合到原始的Backbone中，使模型能够更好地关注目标缺陷的特征信息；接着，采用高效层聚合网络（RepGFPN）模块作为颈部网络，充分融合不同尺度的特征，提高特征融合
前沿交叉科学 | 面向复杂特征点云的高精高效配准方法

前沿交叉科学 | 面向复杂特征点云的高精高效配准方法

摘要：为满足工业生产对航空叶片精铸零件点云配准精度越来越高的需求，并提高配准的速度和精度，提出一种配准方法——组合裁剪迭代最近点（C⁃TrICP）。首先，使用曲率下采样算法对点云进行下采样，较好地保留原始点云的特征；然后，对裁剪迭代最近点（TrICP）算法进行改进，并与迭代最近点（ICP）及TrICP算法进行对比实验。结果表明：改进算法在各点云模型的配准上均能取得较好的结果，且相比于ICP算

过往期刊

更多

猜你喜欢

山东大学（威海）图书馆电子阅览室