数码识别芯片在摩托车数码点火器上的应用

飞利浦公司研制的LPC900系列单片机采用6倍速80C51内核，具有低成本、低功耗、低电磁干扰(EMI)、高抗干扰性及内建电源Brownout侦测、模拟功能、UART、12C和片内RC震荡器的新一代单片机。本文介绍LPC900系列单片机用于摩托车点火器数码识别功能的设计原理，使数码点火器轻松增加了防盗功能。     

高精度自动记录式流量计原理设计与应用

本文就自动记录式流量计的原理、结构、参数设置、元器件选择等，作了较为详尽的论述，其测量精度很高，是包括微机在内的其他测量手段所无法比拟的，而且结构简单，工艺性好，可靠耐用等，最后给出了实用的电子线路图。     

战术弹道导弹防御用地基雷达的现状与未来

海湾战争中“爱国者”与“飞毛腿”的格斗，促进了战术弹道导弹防御技术的发展。美国为适应这一国际形势，很快调整了它的反导发展计划，将反战术弹道导弹放在优先于反战力弹道导弹的位置上加以发展。     

月球表层采样样品智能确认方法

表层采样是月球采样探测的重要方式，样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程，分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点，模仿有人参与识别过程，提出了层次解耦的月球样品智能识别流程，利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络，完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系，并在月球表层采样地面试验中进行了验证，结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品，具有较好的泛化识别能力，误识别率优于8.1%，平均单幅识别时间约0.7 s。     

基于改进的卷积神经网络的步态识别

为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率,建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题,采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数(ReLU)改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU),以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题,进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%,与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比,步态识别率有所提高。