頭條 是德科技助力蔚來驗證新一代汽車無線系統 ? 是德科技與蔚來的合作伙伴關系為蔚來汽車解決方案提供了更好的連接性、可靠性和性能 是德科技（NYSE: KEYS ）日前宣布，是德科技利用網絡仿真解決方案，幫助蔚來成功驗證了其智能電動汽車中的無線系統。基于此方案，蔚來目前能夠符合 3GPP 和 IEEE 802.11 標準，并能夠提供更好的連接性與性能，以支持下一代電動汽車的開發。 最新資訊 車架VIN碼區域超聲檢測方法研究 使用一套超聲檢測系統，通過檢測有無焊縫的方式對車架VIN碼區域進行真偽鑒別。采用算法將系統采集回的波形進行信號處理，擬合出判傷函數對其進行有無焊縫的判別。多次實驗表明，該方法能更有效地對車架VIN碼區域進行真偽鑒別。 發表于：1/25/2017 基于ARM9和Linux的機械故障診斷儀的設計 針對機械早期故障的特點,設計了一種基于ARM9微處理器和Linux操作系統的便攜式機械故障診斷儀。數據采集模塊采用共振解調技術和24位高速A/D轉換器AD7760，通過GPRS或以太網實現與遠程監控系統的實時數據傳輸。采用基于形態提升小波的自適應多尺度算法對振動信號進行放大、降噪、自適應多尺度濾波,提取出微弱的沖擊信號。通過故障軸承的實例分析，表明該診斷儀的診斷結果具有較高的可靠性。 發表于：1/25/2017 具有主動約束的醫療機器人系統的主從控制 在分析了穿刺手術機器人系統功能需求的基礎上，搭建了主從遙操作系統的半實物仿真平臺。在主從控制的基礎上，提出一個利用虛擬夾具VF(Virtual Fixture)算法結合Proxy的方法的主動約束控制策略。實驗結果表明，系統能夠在給定運動約束的情況下完成相應的主從控制。 發表于：1/25/2017 2017電磁兼容和電路保護技術研討會 電路保護和電磁兼容一直以來都是困擾電子工程師進行電子產品設計的頭等大事，隨著電子設計高速、高可靠性和小型化的發展趨勢，越來越多的工程師面臨著系統規劃、元器件選型、電路設計和測試的嚴峻挑戰。為此，《電子技術用》雜志社將在2017年慕尼黑上海電子展同期舉行2017電路保護和電磁兼容高峰論壇，旨在幫助工程師了解電路保護和電磁兼容的技術應用趨勢和產品設計方法，通過技術創新來降低成本，同時提升電子產品的可靠性和價值。 發表于：1/22/2017 DTU 產品在橋隧監測系統中的應用 橋梁因造價昂貴，服役時間長且維系人們的生命安全而倍受關注。為了避免因難于察覺結構和系統損傷引發災難性的突發事故，橋梁結構健康監測尤為重要。 發表于：1/19/2017 續寫傳奇——福祿克17B+萬用表斬獲20年經典產品獎 2017年1月12日“中國制造2025 企業家國際論壇”暨“現代制造創新驅動20 年”評選揭曉，旨在塑造最具影響力的產業品牌，評選出20年來為中國制造業發展做出杰出貢獻的卓越企業和傳奇人物等，福祿克17B+萬用表眾望所歸，榮獲20年經典產品獎。 發表于：1/17/2017 SDS1000X-E——SIGLENT基于ZYNQ平臺的新一代入門級示波器 2016年11月，SIGLENT發布了新一代入門級示波器SDS1000X-E，它的最高帶寬為200 MHz，采樣率 1 GSa/s，標配存儲深度14 M點；值得一提的是，SIGLENT將之前只在其中高端系列示波器上采用的SPO超級熒光數字示波器技術，集成到了這款入門級產品中，使其具備了靈敏度高、觸發抖動小的數字觸發系統，高達40萬幀/秒的波形捕獲率和256級輝度等級顯示； 同時SDS1000X-E還支持豐富的數據采集和處理功能，包括智能觸發、串行總線觸發和解碼、歷史模式（History）和順序模式 （Sequence）、豐富的測量和數學運算、高達1M點的FFT等等，重新定義了入門級示波器 發表于：1/17/2017 紫光國芯不參與力成科技私募股份發行事項 歷時一年有余，紫光國芯入股臺灣兩封測企業的計劃終未成功。 發表于：1/17/2017 基于STM32的無線次聲采集系統的設計 為實現對次聲波的遠距離監測，設計了一種基于STM32的高精度、高動態范圍的無線次聲波傳輸系統。系統前端采用基于Δ-Σ技術的24位精準模數轉換器ADS1246和八階橢圓形低通濾波器MAX293，因而實現較強的數據采集和處理能力。主控制器采用STM32，提高了系統的可靠性，同時降低了系統的功耗。通過網口連接路由器上網，實現數據的無線傳輸。上位機設計采用LabVIEW軟件平臺，通過串口與主控制器實現通信，完成系統的參數配置。 發表于：1/16/2017 基于WPKPCA和SVM的SEMG動作識別方法 為了有效提取表面肌電信號SEMG(Surface Electromyographic)的特征，更好的識別人體上肢運動模式，提出了一種小波包核主元分析(WPKPCA)和支持向量機(SVM)相結合的新方法。通過虛擬儀器采集橈側腕屈肌和肱橈肌兩路表面肌電信號，應用小波包核主元分析法對表面肌電信號進行特征提取，采用支持向量機對表面肌電信號特征數據進行分類識別。實驗結果表明，采用此方法能夠從表面肌電信號中識別出握拳、展拳、手腕內翻和手腕外翻4種動作，更能有效提取表面肌電信號信息，動作識別率高達98%。 發表于：1/16/2017 ?…218219220221222223224225226227…?
