现代电子系统设计论文
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现代电子电路与系统的分析设计与实现方法现代电子电路与系统的分析、设计与实现方法是指在设计电子电路和系统时,采用的一系列技术和工具,以确保电路和系统能够达到设计要求,并满足性能、可靠性和经济性等各方面的需求。
在现代电子技术的快速发展下,电子电路和系统设计面临着越来越多的挑战,因此分析、设计和实现方法变得越来越重要。
下面是一些常用的现代电子电路与系统的分析设计与实现方法:1. 基于硬件描述语言的设计:硬件描述语言(HDL)是一种用来描述电子系统硬件行为的语言。
通过使用HDL,设计人员可以对电路进行更高层次的抽象描述,从而更容易进行电路的分析和验证。
常用的HDL包括VHDL和Verilog。
2.元件级设计:元件级设计是指在电路设计中将电路拆分为可独立分析和设计的基本元件。
通过对各个元件的分析和设计,可以实现对整个电路的分析和设计。
3.数字信号处理(DSP)技术:数字信号处理技术在现代电子电路和系统中应用广泛。
通过使用DSP技术,可以对电路中的信号进行精确和高效的处理,以满足各种应用需求。
4.模拟电路分析与设计:模拟电路的分析与设计主要涉及电路的建模、分析和优化。
通过对电路元器件的特性进行数学建模,可以对电路的行为进行准确的分析,并通过各种优化方法来改进电路的性能。
5.电磁兼容性(EMC)设计:在现代电子电路和系统设计中,电磁兼容性是一个重要的考虑因素。
通过采用适当的布线和屏蔽技术,可以有效地减少电磁干扰和抗干扰能力,提高整个电路系统的EMC性能。
6.集成电路设计:集成电路设计是指将多个电路和系统集成到同一芯片上的设计方法。
通过采用现代的集成电路设计流程和工具,可以实现高度集成、低功耗和高性能的电子系统设计。
7.系统级设计和建模:系统级设计是指对整个电子系统进行高层次的建模和设计。
通过对系统功能、性能和约束进行详细分析和建模,可以优化整个电子系统的设计过程。
8.可靠性设计与分析:在现代电子电路和系统设计中,可靠性是一个重要的考虑因素。
专业导论课论文我作为一名刚刚踏入合肥学院电子系的学生,电子信息工程将是我未来四年的专业,而且更会是我一生的职业。
所以作为我大一初次接触电子信息工程的入门课程《专业导论》给了我对电子信息工程的初步认识和对未来的方向规划。
也让我对这个早就听说过的但是却总是不了解的学科产生了浓厚的兴趣。
对电子信息工程专业的总体认识:电子信息工程是一门应用计算机等现代化技术进行电子信息控制和信息处理的学科,主要研究信息的获取与处理,电子设备与信息系统的设计、开发、应用和集成。
现在,电子信息工程已经涵盖了社会的诸多方面,像电话交换局里怎么处理各种电话信号,手机是怎样传递我们的声音甚至图像的,我们周围的网络怎样传递数据,甚至信息化时代军队的信息传递中如何保密等都要涉及电子信息工程的应用技术。
我们可以通过一些基础知识的学习认识这些东西,并能够应用更先进的技术进行新产品的研究和电子信息工程专业是集现代电子技术、信息技术、通信技术于一体的专业。
本专业培养掌握现代电子技术理论、通晓电子系统设计原理与设计方法,具有较强的计算机、外语和相应工程技术应用能力,面向电子技术、自动控制和智能控制、计算机与网络技术等电子、信息、通信领域的宽口径、高素质、德智体全面发展的具有创新能力的高级工程技术人才开发。
电子信息工程专业主要是学习基本电路知识,并掌握用计算机等处理信息的方法。
首先要有扎实的数学知识,对物理学的要求也很高,并且主要是电学方面;要学习许多电路知识、电子技术、信号与系统、计算机控制原理、通信原理等基本课程。
学习电子信息工程自己还要动手设计、连接一些电路并结合计算机进行实验,对动手操作和使用工具的要求也是比较高的。
譬如自己连接传感器的电路,用计算机设置小的通信系统,还会参观一些大公司的电子和信息处理设备,理解手机信号、有线电视是如何传输的等,并能有机会在老师指导下参与大的工程设计。
学习电子信息工程,要喜欢钻研思考,善于开动脑筋发现问题。
电子技术基础论文范文怎么写随着社会科技的进步,电子技术的发展也取得了重大的成就。
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电子技术论文范文篇一:《电子技术应用系统发展现状》摘要:随着我国经济建设步伐不断加快和科技进步。
我国电子技术的应用越来越广泛。
各行业都基于电子技术的应用,而有了快速的发展。
并且随之电子技术的应用系统现在进入了新阶段。
本文主要是对电子技术应用系统的发展现在做了主要分析,并且对其应用的领域做了相应的探究,以便为我国的电子技术应用系统的发展提供更多的可靠依据。
关键词:电子技术;应用;系统;发展现状;探究现阶段,我国的电子技术的发展速度比较快,有效的对一些能源问题作出了相应的贡献。
目前,我国的电子技术现在主要发展和使用,是在新能源发电或是电力牵引和节能以及智能电网等等方面。
本文根据我国电子技术应用系统发展现状进行了探究,主要还分析其应用主要方式。
内容如下:1我国电子技术应用系统发展现状1.1电子技术在新能源发电方面的现状。
新能源由于受自然因素的影响比较大。
此外,其电网侧要求输入电能波动小,电能质量高。
但是我国现在的研发能力和技术水平还远远不够,稳定性差。
目前,我们使用一些高端电子产品基本上也都是从国外引进的。
可以,随着经济技术全球化趋势的不断加强,人们的生产生活所需要的能源成为了现阶段各国都在研究的主要问题。
由于一些不可再生资源的使用比例依然占能源消耗量的主导地位。
如煤、石油等基础能源储量逐渐减少。
并且随着能源的使用也导致了很多环境危机等问题,自然生态平衡遭受严重破坏。
在这样一种全球化的紧张形势下,新能源的开发和运用,十分重要。
当前,电子技术在新能源发电领域中的应用越来越广泛。
就我国而言,也加大了相应电子技术应用的人才培养,在高校相应的设立了关于新能源发电的电子应用学科。
对于我国电子技术的提高和发展的现状,我们可以采用风力发电系统,光伏并网发电系统等先进的电子技术。
并且在应用过程中,要重点提高其效率,可以向孤岛保护和低电压穿弧等方面技术进一步探索,从而满足新能源电子应用技术的需要[1]。
机电一体化方面论文范文通俗上说,所谓的机电一体化即为把电子技术合理地应用在信息的生成与流通、传播控制以及能源组织等方面的一项技术。
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机电一体化方面论文范文一:机电一体化在工程机械中的应用摘要:综上所述,可知现代生活中对工程机械的生产与制造有着非常高的要求,传统的技术不仅生产、制造效率低,产品性能也不能保证,因此需要应用先进的技术来提高生产效率以及产品的性能。
关键词:机电一体化;工程机械工程机械操作者需要掌握最先进的机电一体化技术,并且将其能够应用到实际工作中,这样才能够发挥机电一体化技术的优势,当然这也需要工程机械企业为操作者提供这样的机会。
现代工程机械行业已经进入到了机电一体化时代,该技术的应用,使得工程机械制操作更加的便利,产品性能更佳。
目前我国绝大多数企业都已经应用了机电一体化技术,随着该技术功能越加齐全,机电一体化技术会应用在更多的领域。
1机电一体化技术的优势首先,安全性能高。
工程机械中应用机电一体化技术之后,其所生产的产品通常都具有高的性能,同时功能齐全,既具备监视、报警功能,同时还具备自动保护功能。
设备运行过程中如果出现了异常情况,机电一体化产品可能进行自动保护,以此确保操作人员与设备不会受到严重的损伤,以此保证设备安全性。
其次,生产能力强。
工程机械中机电一体化设备,能够进行信息的自动处理,同时也能够进行自动控制,能够进行高精度的控制与高灵敏度的检测。
机电一体化设备具有控制系统,设备运行过程中,操作人员只要启动该系统,设备能够根据设计要求完成所有的规定性动作,这样不仅能够保证产品生产的效率,同时也能够保证产品的性能达到要求。
再加之,自动化技术的应用,使得机电一体化技术的应用价值更大。
再次,使用性能强。
机电一体化设备能够进行数字显示,同时还具有程序控制功能,这样就并不必设计过多的手柄以及按钮,操作起来十分方便。
另外,机电一体化技术能够进行重复动作,如果设备非常先进,还能够自动选择程序,大大减少了操作人员的工作量。
电子信息工程毕业设计论文现代信息社会,随着社会产业结构的优化,电子信息工程必将在社会发展中扮演越来越重要的角色。
下文是店铺为大家整理的关于电子信息工程毕业设计论文的范文,欢迎大家阅读参考!电子信息工程毕业设计论文篇1刍议电子信息工程【摘要】随着我国社会信息化改革的不断深入,电子信息工程作为一门应用计算机等现代化技术进行电子信息控制和信息处理的学科,已经深入整个社会的发展,成为人们生活和工作当中不可缺少的一部分,凭借其各项优势在整个市场中占有十分重要的地位。
本文主要是对电子信息工程的基本情况及其应用领域进行分析了论述,希望能够更好地应用电子信息工程。
【关键词】电子信息工程;领域;应用电子信息工程是一门应用现代化技术进行电子信息控制和信息管理的学科,主要研究信息的获取与处理,电子设备与信息系统的设计、开发、应用和集成。
现今,电子信息工程应用于多方面,应用范围广。
下文将对电子信息工程的相关内容进行论述。
一、电子信息工程的概述随着网络信息技术的飞速发展,电子信息技术逐渐诱发出一个单独的社会产业,而21世纪又是依靠网络信息技术来推动发展的知识经济时代,电子信息工程及电子信息产业对于人们的影响必将是与日俱增的。
因此,必须加强对于电子信息工程的研究,推动电子信息产业技术的现代化进程,以便于及时良好地应对国际电子信息技术的应用带给我国的挑战。
电子信息工程作为一门学科,它是通过使用网络等现代的信息技术达到对电子信息的控制及处理的一种科学。
电子信息工程主要是用来研究信息的获得与处理,以及电子设备和信息系统的相关设计、开发与应用、集成等。
现阶段社会上的各种生产生活都离不开信息技术,通过对电子信息工程知识的学习以及应用,可以有效地提升我们研发新产品为经济发展增值的进程。
而电子信息产业则是由电子信息工程带动的一种新兴产业,这种产业主要以经营电子产品及信息产品为主。
就目前来看,电子信息产业的技术业务融合状态以及产业链分化与整合的趋势都日益明显,这种产业作为目前我国经济的主要带动力量,其行业的发展壮大,以及行业界限的消泯,都急需我们对其行业管理模式进行一定地探索与创新。
论文题目:机电一体化在航空航天领域的应用与发展趋势摘要本文首先对航空航天领域的发展进行了概述,并回顾了机电一体化技术的发展历程。
接着,详细介绍了机电一体化在飞行控制系统、发动机系统以及航天器推进系统的当前应用情况。
对于飞行控制系统,重点关注了数字飞控系统和智能飞控系统中的机电一体化技术;在发动机系统部分,讨论了可变几何形状喷管的机电一体化设计和涡扇发动机的机电一体化控制;在航天器推进系统方面,则分析了空间推进技术的机电一体化发展趋势和推进剂管理系统中的机电一体化技术。
最后,探讨了机电一体化在航空航天领域的未来发展趋势,包括高度集成化、自主智能和绿色环保等方向,并对相关关键技术、优势挑战以及未来发展进行了展望。
同时,文章也提出了研究成果的总结,存在的问题和对策建议,以及对未来研究的期待。
关键词:机电一体化;航空航天;飞行控制系统;发动机系统;推进系统;未来趋势目录第1章引言 (1)1.1 航空航天领域的发展概述 (1)1.2 机电一体化技术的发展历程 (1)第2章机电一体化在航空航天领域的应用现状 (2)2.1 飞行控制系统的机电一体化应用 (2)2.1.1 数字飞控系统中的机电一体化技术 (2)2.1.2 智能飞控系统中的机电一体化技术 (2)2.2 发动机系统的机电一体化应用 (2)2.2.1 可变几何形状喷管的机电一体化设计 (2)2.2.2 涡扇发动机的机电一体化控制 (2)2.3 航天器推进系统的机电一体化应用 (2)2.3.1 空间推进技术的机电一体化发展趋势 (2)2.3.2 推进剂管理系统中的机电一体化技术 (2)第3章机电一体化在航空航天领域的未来发展趋势 (3)3.1 高度集成化的机电一体化系统 (3)3.1.1 集成化设计的关键技术 (3)3.1.2 集成化系统的优势和挑战 (3)3.2 自主智能的机电一体化系统 (3)3.2.1 人工智能在航空航天领域的应用 (3)3.2.2 智能机电一体化系统的未来发展 (3)3.3 绿色环保的机电一体化系统 (3)3.3.1 环保材料和技术的应用 (3)3.3.2 绿色机电一体化系统的未来发展 (3)第4章结论 (4)4.1 研究成果总结 (4)4.2 存在问题及对策建议 (4)4.3 对未来研究的展望 (4)致谢 (5)第1章引言1.1 航空航天领域的发展概述由于没有提供具体的上下文信息,无法为您提供准确的航空航天领域的发展概述。
单片机毕业设计论文单片机在现代电子技术中具有举足轻重的地位,其广泛应用于各个领域。
本文将以单片机为硬件平台,设计一种智能报警系统,并利用单片机的强大功能实现其各项功能。
该系统主要由传感器模块、数据处理模块和输出控制模块组成,能够通过传感器检测环境变化,并及时发出警报。
首先,本系统通过温度传感器、烟雾传感器和人体红外传感器来检测环境变化。
温度传感器可实时监测室内温度,一旦温度过高或过低即发出警报;烟雾传感器可以检测到室内烟雾浓度,当超过一定阈值时报警;人体红外传感器能够感应到有人进入室内,并发送信号给单片机。
其次,数据处理模块采用单片机芯片作为核心,通过编写相应的程序实现对传感器数据的采集和处理。
单片机可以根据预设的阈值对温度和烟雾数据进行判断,一旦超过设定的阈值即触发警报。
同时,单片机还可以对人体红外传感器的信号进行处理,判断是否有人进入室内。
当人体红外传感器检测到有人时,单片机将触发警报并记录到日志中。
另外,数据处理模块还可以通过串口与上位机进行通信,上位机可以实时监测环境变化并控制系统的运行状态。
最后,输出控制模块主要由蜂鸣器和LED灯组成。
当系统检测到温度过高或过低、烟雾浓度超过阈值或有人进入室内时,蜂鸣器将发出警报声,提醒人们注意。
同时,LED灯也会闪烁以增强警示效果。
本系统的实现主要依赖于单片机的功能和特点。
单片机具有体积小、功耗低、性能稳定等优势,在此次设计中完美地发挥了作用。
通过对传感器数据的采集和处理,能够准确地判断环境是否异常,并及时发出警报,提高了安全性和便利性。
综上所述,本文设计了一种基于单片机的智能报警系统,通过传感器模块、数据处理模块和输出控制模块的配合实现了对室内环境变化的监控和报警。
该系统具有稳定性高、响应迅速等特点,可以广泛应用于家庭、办公室等场所。
通过本次设计,我深入了解了单片机的功能和应用,并且对电子设计和编程能力有了较大提高。
数字化电力系统的设计与实现在现代社会中,电力系统早已成为人们日常生活中不可或缺的一部分,随着科技的飞速发展,数字化电力系统的设计与实现已经成为未来电力系统的发展趋势。
本文将从数字化电力系统的定义、系统架构、功率电子装置设计以及应用案例四个方面讨论数字化电力系统的设计与实现。
一、数字化电力系统的定义数字化电力系统是指通过数字化技术将能源转换与传输过程中的信号、数据及控制变量传输媒介从模拟传输转化为数字信号传输,增加了电力系统在安全性、稳定性及精确度方面的表现能力,提高了电力设备的整体性能。
二、数字化电力系统的系统架构1. 基础架构数字化电力系统由三个重要的基础架构构成,分别是物理基础设施、通讯基础设施和计算基础设施。
(1)物理基础设施物理基础设施由数字化电力系统中所涉及到的电源、配电、电缆及终端设备等组成。
(2)通讯基础设施通讯基础设施由数字化电力系统中所需的信息交换技术及通讯设备组成。
该通信系统采用数据通信传输和网络通信技术。
(3)计算基础设施数字化电力系统采用分布式控制系统,计算基础设施由一个或多个计算机负责处理监控、决策和执行。
2. 控制架构数字化电力系统的控制架构主要是分布式控制系统和通讯网络控制系统两种。
分布式控制系统通过局部控制单元控制各个形式复杂的电力设备,网络通信技术支持控制和数据传输。
通过这样的控制架构,数字化电力系统可以实现异地控制、数据共享、云计算、动态调度、精细管理等多种功能。
三、功率电子装置设计设计高性能的功率电子装置对于数字化电力系统至关重要。
在数字化电力系统中,运用了多种类型的功率电子装置,例如电力电子变流器、电力电子逆变器、变频器、电力电子调节器等。
所以在设计数字化电力系统的过程中,需要考虑不同类型的功率电子装置在电力系统中所需的性能,如可靠性、效率、控制精度和逆变方式等。
四、应用案例作为数字化电力系统的一个应用案例,数字化变电站的设计与实现是近年来备受关注的一个领域。
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电子系统工程设计与应用摘要:随着计算机技术不断发展,在电子系统领域中得到广泛应用,电子系统设计也得到很大发展。
在现阶段,复合型的人才发展潜力在于教育目标,独立分析和解决问题,经过各种电子和智能手段学习、设计和制造、使用和开发应用技术。
本文主要从作者实际工作经验入手,分析电子系统工程的设计和应用,希望对有关从业人员带来帮助。
关键词:电子系统;工程设计;应用1现代电子系统的设计理念电子系统主要用于通信和计算机技术,为复杂过程的管理和操作以及工厂的管理提供不同独立电子系统之间的通信。
电子系统的技术基础。
随着通信技术、控制技术和计算机技术的发展,各种功能的电子系统可以得到统一和优化。
管理和信息技术的发展进入了一个新的阶段。
它也象征着电子系统的更新和升华。
2电子系统的组成电子系统通常由信息系统、信息传输系统、信息处理系统和信息输出系统、实施系统和临时统一系统组成。
但在电子系统中,人起着不可替代的作用。
大脑的灵活性和工作的便利性决定了人的巨大作用,因为输入对于控制具有复杂性和实时性要求,这就是为什么人是全面管理和行政所必需的。
2.1 信息收集系统的内容信息收集系统是指利用技术手段获取大型电子系统运行所需的信息,包括大型雷达站、声纳系统、遥感系统和遥测系统,以及其他传感器和数据记录器。
主要用于控制目的的电子系统还必须包括不同的质量特征,这些特征主要由人类执行,2.2信息传输系统的内容如以描述性语言输入信息。
信息传输系统是指系统运行所需的信息传输通道。
路径可以描述为一个中介过程。
它可以是由不同的有线和无线线路组成的任何专用或公共通信网络。
无论采取何种方式,其总体目标是确保能够及时传输和获取必要的信息材料;2.3.信息处理系统信息处理系统包括使用计算机完成各种信息处理操作。
最终决策和控制将基于处理结果。
2.4信息输出系统信息输出系统是指以所需的文本、图形、图像等形式处理的信息。
这与整个系统的最后一个连接是一致的,因为必须推导有限元,所以我们应该更加小心。
基于人工智能的电子信息控制系统设计电子信息控制系统在现代社会中起到了举足轻重的作用,它通过高效的数据处理和智能化的决策能力,为各个领域提供了准确、可靠的控制和管理手段。
而人工智能作为一种先进的技术手段,正不断地被引入到电子信息控制系统的设计中,以进一步提升系统的性能和功能。
本文将以基于人工智能的电子信息控制系统设计为题,从以下几个方面进行论述。
一、人工智能在电子信息控制系统设计中的应用1. 人工智能在信号处理中的应用通过使用人工智能技术,可以对信号进行智能化的分析和处理,提取出有效的信息,以实现对电子信息的准确感知和识别。
2. 人工智能在控制算法设计中的应用传统的控制算法往往需要大量的参数调节和经验总结,而人工智能算法通过学习和优化,可以自动调整参数,提高控制系统的鲁棒性和适应性。
3. 人工智能在故障诊断中的应用借助人工智能技术,可以通过对电子设备的数据进行分析和比对,实现对可能存在的故障进行准确的诊断和预测,提高系统的可靠性和维护性。
二、基于人工智能的电子信息控制系统设计案例1. 基于深度学习的图像识别系统设计通过使用深度学习算法,可以对电子设备中的图像数据进行自动化的分类和识别,实现智能化的图像检测和分析功能。
2. 基于模糊控制的温度控制系统设计利用模糊控制的思想,结合人工智能算法,设计出适应不同环境条件的温度控制系统,提高系统的稳定性和控制精度。
3. 基于遗传算法的电力调度系统设计利用遗传算法进行电力资源的优化调度,使得系统在满足需求的前提下,能够实现能源的最优配置,提高能源利用效率。
三、基于人工智能的电子信息控制系统设计面临的挑战和解决方案1. 数据安全性和隐私保护在电子信息控制系统中,数据的安全性和隐私保护一直是一个重要的问题。
通过加密算法和身份验证技术,可以保证数据在传输和存储过程中的安全性。
2. 算法的效率和实时性人工智能算法在电子信息控制系统中的应用,需要满足实时性的要求。
通过优化算法的结构和参数设置,可以提高算法的运行效率和响应速度。
电子电路与系统设计在当今数码科技的发展中,电子电路和系统设计起着至关重要的作用。
无论是现代通信设备、计算机硬件还是消费电子产品,都离不开电子电路与系统设计的支持和应用。
本文将探讨电子电路与系统设计的基本概念、应用领域以及设计原则。
一、电子电路与系统设计的基本概念1. 电子电路:电子电路是由电子器件、元件和互联网络组成的电路系统。
电子器件包括二极管、晶体管、集成电路等,而元件指的是电阻、电容、电感等传统元器件。
互联网络则通过导线、线缆、印制板等连接各个器件和元件,在电路中传递电流和信号。
2. 系统设计:系统设计是指将多个电子电路组合在一起,形成一个完整的、可实现特定功能的系统。
系统设计过程中需要考虑电路的可靠性、功耗、电磁兼容等因素,确保系统能够稳定工作并达到设计要求。
二、电子电路与系统设计的应用领域1. 通信设备:电子电路与系统设计在通信领域具有广泛的应用。
无线通信设备,如手机、无线路由器等,需要设计高频电路和调制解调器电路,以实现信号传输和解码。
有线通信设备,如光纤通信设备、以太网交换机等,也需要电子电路与系统设计来保证数据传输的稳定性和速度。
2. 计算机硬件:电子电路与系统设计在计算机硬件领域发挥着重要作用。
中央处理器(CPU)、内存、显卡等计算机核心组件的设计都离不开电子电路与系统设计。
通过优化电路设计,可以提高计算机硬件的运算速度和性能。
3. 消费电子产品:手机、平板电脑、电视机等消费电子产品也是电子电路与系统设计的典型应用。
通过设计合理的电路结构和优化电路布局,可以实现消费电子产品的小巧、高效和稳定。
三、电子电路与系统设计的原则1. 性能要求:在电子电路与系统设计中,首要考虑的是系统所需的性能要求,如信号处理速度、精度等。
设计时需要选择合适的器件和元件,并采用合理的电路拓扑结构来满足要求。
2. 可靠性设计:电子电路与系统必须具备良好的可靠性,能够在长时间运行条件下保持稳定。
设计时需考虑温度、电磁干扰、噪声等因素对电路性能的影响,并采取相应的措施来提高系统的可靠性。
数字电子系统的设计与实现随着现代科技的发展,数字电子技术已成为现代科技的核心,其在通讯、航天、电子商务、数据采集、工业自动化等众多领域都扮演了不可或缺的角色。
数字电子系统的设计与实现是数字电子技术应用的重要环节之一,本文将从系统设计、数字电路实现、FPGA实现、体系结构及仿真等方面进行探讨。
一、系统设计数字电子系统的设计始于对系统的功能和需求分析,接着需要确定系统的总体结构和各个功能模块的设计。
在系统设计中,需考虑到系统的可靠性、稳定性、可维护性等方面。
系统可靠性是指系统在设计寿命内完成机器人赛事失败的概率,主要通过在设计中加入冗余电路等措施来实现;系统稳定性则包括系统的抗干扰能力、系统的抗振动、抗磁场、抗温度等方面,其实现主要依赖于电路的设计和系统的设计;系统可维护性则是指在系统出现故障时能够快速准确地进行维修和调试。
二、数字电路实现数字电路实现是数字电子系统设计的重要环节,其中关键的一步是将系统的逻辑设计转化为实际的电路实现。
数字电路实现的基本单位是逻辑门,其分为与门、或门、非门等基本逻辑门,逻辑门之间可组合成各种不同的逻辑电路。
在数字电路实现过程中,需要根据不同的需求设计出不同的逻辑电路,并在电路布线、元器件选型等方面加以考虑,以确保数字电路的正确性和可靠性。
三、FPGA实现FPGA是一种具有可编程逻辑单元的电路板,其能够根据不同的需求进行不同的逻辑编程,实现数字电路的设计和实现。
在数字电子系统的设计中,FPGA广泛应用于速度要求高、设计改动频繁等复杂数字电路的设计中,其运行速度快、效率高,同时还可大大降低数字系统的设计成本和开发周期。
四、体系结构数字电子系统的体系结构是系统整体的框架,主要包括系统内部各个模块的连接和交互等方面。
在数字电子系统的设计中,需考虑到系统运行效率、数据传输速度、存储器空间等多方面因素,设计出合理的体系结构可以有效地提高系统的运行效率和通信能力。
五、仿真仿真是数字电子系统设计与实现中非常重要的一环,通过仿真可验证设计方案的正确性、可靠性和性能。
现代电子系统工程摘要:随着科学技术的发展,计算机的应用越来越广泛,由于计算机网络的开放性和信息的共享性,信息管理已成为社会的一门必修课,计算机辅助技术在电子系统领域得到了广泛的应用,计算机技术在电子系统领域也得到了广泛的应用。
本文分析了电子系统的概念、特点和研究开发电子系统的重要性。
关键词:网络技术、现代电子技术;系统工程现代电子系统工程正进入一个新的发展时期。
主要标志是计算机软硬件不断渗透到电子系统的各个方面,科学技术的发展也带动了自动化和智能化的提高。
要大力开展高新技术研发,促进国民经济发展和国防建设,因此现代电子系统工程占有十分重要的地位。
现代电子系统工程是多种技术的综合,计算机技术在其中发挥着越来越重要的作用。
1现代电子系统工程基本内涵电子系统主要采用通信技术和计算机技术,将各种功能独立的电子系统连接起来,对复杂的过程和对象进行控制和操作管理。
电子技术的发展为电子系统的发展提供了必要的技术基础。
随着通信技术、控制技术和计算机技术的发展,不同功能的电子系统相互连接,进一步优化系统成为可能。
它的出现和不断发展标志着管理和信息技术的发展进入了一个新的阶段,它也标志着电子系统的更新和升华。
2电子系统工程的特点2.1电子系统工程具有规模大和复杂性大规模和复杂性意味着电子系统工程往往是由分布在各个地方和领域的大量相互联系、相互作用的电子系统组成,包括一个多层次的系统。
内部系统非常复杂,很难简单思考。
决策者和执行者的角色也是独立的、分离的,是比较复杂的内容。
2.2电子系统工程具有完整性完整性是不言而喻的,这意味着一切从整体出发,电子系统工程也不例外。
因此,需要从整个系统和整个过程出发,从各个电子系统的互联互通上实现整体功能的优化。
实现整体优势功能。
2.3电子系统工程具有兼容性兼容性有两层含义。
一种是由多种电子系统组成的复合系统。
因此,各种系统的兼容性是否匹配是一个非常重要的问题。
二是系统不兼容,由于其庞大的规模,往往不可能建立一个全新的体系。
卷积神经网络在计算机视觉领域的发展
卷积神经网络作为类脑计算领域的一个重要研究成果,已经广泛应用到计算机视觉、自然语言处理、信息检索、语音识别、语义理解等多个领域。
卷积神经网络以原始数据作为输入,再从大量训练数据中学习特征,最终达到分类或者识别的功能。
经过长时间的研究,如今的卷积神经网络可以用局部连接、权值共享等操作来降低网络复杂度,减少训练参数的数目,使模型对平移、扭曲、缩放图片的识别具有一定的不变性。
目前,深度卷积神经网络主要是通过增加网络的层数,使用更大规模的训练数据集,或者改进现有神经网络的网络结构及训练学习算法等方法,来提高神经网络的性能,进而模拟人类视觉系统,使机器获得“抽象概念”的能力。
目前深度卷积神经网络在图像分类、目标检测、人脸识别、行人再识别等多个计算机视觉任务中都取得了巨大成功。
本文的主要内容是回顾卷积神经网络的发展历史。
重点从增加网络层数、增加数据集规模、以及使用数据扩增技术三个方面介绍卷积神经网络的代表性成果,并展示各种技术方法对于图像分类精度的提升效果。
1.卷积神经网络的发展
从二十世纪四十年代开始,人工神经网络领域已提出了上百种的神经网络模型,其中具有代表性的网络包括感知机、反向传播网络、自组织映射网络、Hopfield 网络、玻尔兹曼机、适应谐振理论等,这些网络在手写体识别、语音识别、图像识别和自然语音处理等领域取得了成功的应用。
目前,卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks, CNN)得到了广泛应用,它是首个真正被成功训练的深层神经网络。
该网络的设计灵感来源于Hubel和Wiesel在1962年提出的高级动物视觉系统的认知机理模型。
该模型提出高级动物视觉神经网络由简单细胞和复杂细胞构成,神经网络底层的简单细胞的感受野只对应视网膜的某个特定区域,并只对该区域中特定方向的边界线产生反应。
复杂细胞通过对特定取向性的简单细胞进行聚类,拥有较大感受野,并获得具有一定不变性的特征。
上层简单细胞对共生概率较高的复杂细胞进行聚类,产生更为复杂的边界特征。
通过简单细胞和复杂细胞的逐层交替出现,视觉神经网络获得
了提取高度抽象性及不变性图像特征的能力。
1984 年日本学者Fukushima 在Hubel 和Wiesel的感受野概念基础上提出了神经认知机(Neocognitron)模型。
二十世纪九十年初期,纽约大学的Yann LeCun等人提出了多层卷积神经网络并成功应用于手写数字识别中,所提出的系列LeNet [4,5] 都达到商用水平,被当时美国邮政局和许多大银行用来识别信封上的手写邮政编码及支票上面的手写数字。
此后二十年中,许多研究人员对深度神经网络提出了深层结构的优化和训练学习方法的改进,深度卷积神经网络(Deep CNN)的性能得到了大幅提升。
2012年,Hinton团队在ImageNet图像分类比赛中获得压倒性胜利,将1000 类图像的Top-5 分类错误率从26.172%降低到15.315%。
在这一年,深度卷积神经网络还被用于解决Drug Activity预测问题,并获得当时最好成绩。
2.卷积神经网络的相关技术
2.1 增加网络层数
2012 年,在ImageNet ILSVRC挑战赛的大规模图像分类任务中,Alex Krizhevsky 等人搭建了一个8层的卷积神经网络,简称AlexNet,最终top-5分类错误率达到15.315%,抛离第二名用传统机器学习方法得到的结果—26.172%分类错误率—10 多个百分点。
AlexNet使用了5个卷积层(另外包括3个pooling层和2个norm层)、3个全连接层,参数总量达到60M。
AlexNet 模型结构
在2013年的ImageNet ILSVRC比赛中,排名前20的小组使用的都是深度学习算法,其中MattZeiler和Rob Fergus以其自主设计开发的ZF-Net赢得了冠军,在不使用额外训练数据的情况下,Top5分类错误率达到了11.743%。
ZF-Net 所采用的深度神经网络框架几乎和AlexNet 一样,区别仅仅是把第一个卷积的卷
积核尺寸从11×11修改为7×7,步长从4缩小为2,输出特征图的尺寸增大为110×110,相当于增加了网络的宽度。
在2014年的ImageNet ILSVRC竞赛上,牛津大学的Karen Simonyan和Andrew Zisserman设计的VGG(Visual Geometry Group)网络获得了定位任务第一名和分类任务第二名。
VGG主要通过增加网络的深度提高网络性能,网络由8个部分构成,包括5个卷积组、2个全连接特征层和1个全连接分类层。
VGG 网络结构的不同配置
2015年ImageNet ILSVRC 挑战赛上,微软亚洲研究院何恺明等人提出的残差网络(residual networks,ResNet)获得图像分类、图像定位以及图像检测三个主要项目的冠军,并在同一年的微软COCO 比赛上获得检测和分割的冠军。
残差网络的学习模块
2.2 增加训练数据集
在训练上述如此巨大的神经网络时,如果没有充分的训练数据,模型将极有可能陷入过拟合。
出现过拟合时,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在训练集上的错误率渐渐减小,但是在验证集上的错误率却反而渐渐增大。
过拟合出现的原因般有两点:一是训练样本数量太少,得到的网络参数不能准确模拟数据的分布;二是由于模型复杂度过高,训练样本数据里的噪音干扰过大,使模型过分拟合了噪音数据,反而忽略了正确样本数据。
过拟合示意图
避免过拟合问题最简单直接的方法就是增加训练样本的数量。
在 LFW 数据集上的人脸验任务中,DeepID 、DeepFace 、FaceNet 等模型都已接近或达到了人类的识别精度。
这些模型都利用了从互联网下载的海量带标签人脸图像进行监督式预训练。
比如 DeepID 使用了10K类的外部人脸数据集,FaceNet则使用了近8M个不同类别。
训练好的深度神经网络通常作为特征提取器再应用在特定的人脸验证数据库上进行人脸验证。
另一种简单获取更多数据的方式被称为数据扩增(DataAugmentation),它通过对原始图片施行各种变换来得到更多的数据,例如:将原始图片旋转一个小角度、添加随机噪声、带弹性的形变和截取原始图片的一部分等。
2.3 正则化
训练大型卷积神经网络除了增大训练数据集外,还经常使用正则化方法来防止过拟合问题。
正则化是通过约束参数的范数使其不要过大,以此降低模型的复杂度,从而减小噪声输入的扰动,可以在一定程度上减少过拟合情况。
2.4 其他改进训练
卷积神经网络中改进训练学习的方法除了使用正则化外,还有改进激活函数、定义不同损失函数、使用batch normalization等常用技术。
深层神经网络中的激活函数通常使用非线性函数,通过非线性的组合可以逼近任何函数。
常用的神经元激活函数有 Sigmoid 函数,tanh 函数,ReLU、LReLU 和 PReLU 函数等。
3 深度卷积神经网络发展方向
人工神经网络由基本的数学计算单元及其交互联接构成,能够模拟人脑处理信息的能力,让机器通过学习训练机制主动获取数据中所蕴含的规律。
尽管当前深度卷积网络较传统机器学习方法有了很大的提高,但与人脑视觉系统相比,仍有非常大的差距。
所以,基于深度卷积神经网络的类脑智能研究仍有许多亟待解决的问题:
(1)基于无监督式特征学习的研究
(2)利用海量增加的数据进一步提高卷积神经网络的特征学习能力
(3)优化神经网络模型,降低计算复杂度
(4)研究卷积神经网络的迁移和泛化能力。