芯片散热微通道仿生拓扑结构研究

为提升高热流密度芯片的散热能力,借鉴自然界中众多具有优良传质传热特性的网络拓扑,设计了多种仿生微通道拓扑结构.利用数值模拟方法,分析了不同拓扑结构的散热效果及压降特性,结果表明不同拓扑结构的散热能力存在一定差异,且芯片热流密度越高差异越明显.对数值分析中综合性能优秀的蜘蛛网结构的散热特性进行了理论分析,并通过3D打印加工了微通道散热器,测试表明其散热能力和压降相对现有平直微通道均有明显提高.     

基于同步压缩小波变换的主信号抑制技术

在辐射源个体识别(SEI)技术中,能量较高的主信号往往导致微弱个体特征稳定性降低,进而影响最终的个体识别效果。为了解决该问题并提升辐射源个体识别性能,该文提出基于同步压缩小波变换的主信号抑制技术。首先,利用静态小波变换完成对带噪信号的去噪预处理;然后,利用同步压缩小波变换完成对主信号的检测和抑制,并以均方根误差和皮尔逊相关系数为数值指标,验证算法的有效性;最后,在主信号抑制的基础上,利用分形理论中盒维数完成对信号的特征提取,并利用单核支持向量机验证个体识别性能。实验结果表明,与主信号抑制之前相比,主信号抑制算法下个体识别率提升了10%左右,验证了同步压缩小波变换的主信号抑制算法对辐射源个体识别率提升的有效性。     

基于变分模态分解的自适应滤波降噪方法

为了提高分析信号的信噪比,本文提出了一种基于变分模态分解的变步长归一化最小均方自适应滤波降噪方法.该方法对原信号进行变分模态分解并区分信号分量和噪声分量,再对噪声分量进行间隙阈值降噪处理并将其作为参考信号输入自适应滤波器,通过自适应算法迭代处理得到降噪后的信号分量,并通过重构算法得到最终降噪后的信号.本文还在变分模态分解的基础上使用小波阈值降噪和间隙阈值降噪方法按不同方案进行降噪处理并得到最佳算法,将其与所提算法进行对比.实验结果表明,本文所提自适应滤波降噪方法的降噪效果比阈值降噪最佳方法效果更好.     

基于DenseNet和卷积注意力模块的高精度手势识别

非接触的手势识别是一种新型人机交互方式,在增强现实(AR)/虚拟现实(VR)、智能家居、智能医疗等方面有着广阔的应用前景,近年来成为一个研究热点。由于需要利用毫米波雷达进行更精确的微动手势识别,该文提出一种新型的基于MIMO毫米波雷达的微动手势识别方法。采用4片AWR1243雷达板级联而成的毫米波级联(MMWCAS)雷达采集手势回波,对手势回波进行时频分析,基于距离-多普勒(RD)图和3D点云检测出人手目标。通过数据预处理,提取手势目标的距离-时间谱图(RTM)、多普勒-时间谱图(DTM)、方位角-时间谱图(ATM)和俯仰角-时间谱图(ETM),更加全面地表征手势的运动特征,并形成混合特征谱图(FTM),对12种微动手势进行识别。设计了基于DenseNet和卷积注意力模块的手势识别网络,将混合特征谱图作为网络的输入,创新性地融合了卷积注意力模块(CBAM),实验表明,识别准确率达到99.03%,且该网络将注意力放在手势动作的前半段,实现了高精度的手势识别。