Wi-Fi与机器学习结合的综合分析

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混合双通道主动降噪算法的抗干扰优化研究

针对传统入耳式主动降噪耳机在应对高低频混合噪声的复杂工况，仅依赖参考麦克风采集主噪声源进行降噪而忽略干扰噪声对误差麦克风的影响，使系统降噪性能显著降低。提出了一种对双通道FxLMS算法的优化方案。通过在误差麦克风处构建误差分离系统，将其与反馈FxLMS算法结合，实现了对干扰性噪声的抑制。理论分析与实验表明，在250~500 Hz混频干扰噪声场景下，系统主动降噪性能达到38 dB；噪声频谱扩展至165~600 Hz时，降噪量为19 dB；针对高频窄带干扰噪声，降噪量为30 dB。改进算法通过多维噪声分离和补偿机制，显著提升复合噪声环境下主动噪声控制的鲁棒性。

发表于：2026/4/13

大数据综合信息处理SiP电路设计

为满足电子设备小型化、高性能、快速研制和信息处理能力等复杂要求，设计了基于先进系统级封装技术（System in Package， SiP）的大数据清洗综合信息处理SiP电路。电路采用全国产化裸芯，通过三维硅通孔技术（3D Through-Silicon Via，3D TSV）和模块化复用技术实现多个微组件的系统集成，支持同时多个空域方向的自适应干扰抑制功能，支持大规模无人蜂群干扰抑制能力，满足大数据清洗的实时计算能力要求。电路相比板卡面积缩小90%，重量减轻85%。通过多物理场仿真和实际测试，电路满足研制要求，在无人机蜂群领域具有应用前景。

发表于：2026/4/13

一种16位指令驱动型逐次逼近型模数转换器

设计实现了一种指令驱动型16位逐次逼近型模数转换器（SAR ADC），旨在支持精准获取被监控设备的实时状态。设计的ADC仅在主控机指令发送后进行转换，可以实现精准的数据采集和故障判断。该ADC包含三个部分：第一级ADC、第二级ADC、极间放大器。该ADC采用一次性片上校准技术，为了进一步提高ADC线性度，在第一级电容阵列（CDAC）设计中采用增量式和二进制混合电容阵列。测试结果表明该ADC实现了82 dB的信纳比（SNDR）和84 dB的信噪比（SNR）。测量的微分非线性（DNL）和积分非线性（INL）分别为-0.9/+1.5 LSB和-5.5/4 LSB。电路采用180 nm CMOS工艺制造，芯片面积为2.9 mm2，供电电压为5 V，功耗为6 mW。

发表于：2026/4/13

基于边界扫描的多芯粒异构集成系统互连线测试方法

针对多芯粒异构复杂结构采用传统的功能测试方案无法准确定位内部互连故障，提出一种基于边界扫描的多芯粒互连线测试方法，实现对芯粒芯片互连故障的检测。基于IEEE 1149.1边界扫描协议与互连线测试优化算法，通过ATE测试系统识别内部互连故障线路，从而准确检测出芯片故障缺陷。与传统测试方法相比，基于边界扫描的多芯粒互连线测试方法稳定可靠，能够精确定位芯片内部互连故障，大幅提高测试效率，保证芯粒系统的可靠性应用。

发表于：2026/4/13

基于图像拼接的输电线路覆冰重量估计研究

输电线路覆冰现象是电力系统运行中的一个重大问题，覆冰重量的准确估计对于确保输电线路的安全稳定运行具有重要意义。提出了一种基于图像拼接的输电线路质量估计方法，针对现有去模糊算法在复杂运动模糊场景下边缘保留能力不足的问题，采用改进总变差正则化对拍摄不清晰的图像进行模糊去除，增加图像的细节和清晰度。随后采用SIFT算法对增强后的图像进行特征值提取与匹配，结合加权融合算法实现图像拼接。最后利用拼接图像中导线所占比例计算出导线的最大弧垂，基于输电线路的抛物线模型以及导线的相关参数，分析覆冰重量与弧垂的对应关系并求解出覆冰重量。最终，所采用的总变差正则化与SIFT动态匹配的组合策略，在模糊、低光照场景下仍保持95.8%的匹配准确率，优于主流算法，为电力系统工程师提供可靠的覆冰重量估计参考，从而有效提高输电线路的防冰减灾能力。

发表于：2026/4/7

面向无人机的高速数据采集及回放系统设计

介绍了一种面向无人机的高速数据采集及回放系统。系统基于Xilinx Zynq-7035平台，采用PS+PL协同设计，实现70 MHz~6 GHz无线电信号的实时采集、存储与回放。系统具备精准地理定位能力，可同步记录采样坐标，为干扰源定位与合成孔径应用提供空间参考。PL端通过千兆以太网实现UDP高速传输，速率达900 Mb/s。系统整体轻量化，适于无人机搭载执行空中频谱监测与干扰源定位。上位机软件基于Qt构建，提供UDP接收、实时频谱可视化、参数配置及可控回放等功能，实现“采集—处理—存储—回放”一体化解决方案。

发表于：2026/4/7

基于UDSonCAN协议的车载ECU Bootloader开发

针对车载ECU软件规模激增与漏洞频发的现状，以及传统刷写依赖物理拆卸及私有协议导致的效率低下、成本高等问题，基于UDS相关协议（ISO 14229-1， ISO 15765-2）在NXP S32K144微控制器上设计并开发了CAN总线下标准化的Bootloader程序。系统整合了UDS应用层关键服务与传输层多帧分包机制，构建了包含预编程、编程和后编程三阶段的完整刷写流程。采用严格的Flash分区策略及硬件保护机制，并结合程序CRC校验，确保启动可靠性与更新安全性。在此基础上，自主开发了基于Delphi的客户端工具，并进行了一系列Bootloader刷写测试。测试结果表明，该方案实现了高效、稳定的ECU软件的更新升级功能，并在ECU掉电、CAN通信中断等异常情况下展现出良好的鲁棒性与可靠恢复能力。本方案为汽车关键ECU提供了标准化、高可靠的软件的更新及升级能力，为未来ECU软件开发、优化、标定、升级奠定基础，也为同类ECU的软件升级开发提供了一个详实的工程参考。

发表于：2026/4/7

基于图像金字塔与双线性插值的点云融合研究

云与影像融合是遥感三维重建的关键技术之一，传统融合方存在难以平衡计算效率与数据精度等问题。提出一种结合图像金字塔与双线性插值的点云影像融合方法，并引入OpenMP进行并行优化。该方法通过金字塔结构实现多分辨率快速定位与区域自适应插值，有效提高融合效率并保留细节特征。实验对两个数据集进行测试，结果表明所提方法在保证高精度融合质量的同时，融合速度提升达3.6~3.8倍，并且在高点云密度数据上提升效果更明显。该方法不仅为输电通道的三维建模提供了高精度的数据支持，也为自动化巡检提供了重要的技术保障。

发表于：2026/4/7

基于SAE特征优选和Bagging集成学习的油藏初期产能预测

油藏初期产能受地质、工程和开发等多种因素影响，是一种复杂的非线性变化时间序列，传统采用单一模型进行预测的方法预测精度较低，数据适应能力较弱。提出一种基于稀疏自编码器（Sparse Auto-Encoder， SAE）和集成学习的油藏初期产能预测模型。首先利用SAE对影响初期产量的多种因素进行分析，自动提取含油饱和度、射孔段有效厚度、压裂加砂量、加砂强度和能量保持状态5维特征作为主控因素，然后分别采用线性回归（Linear Regression， LR）、支持向量回归（Support Vector Regression， SVR）和长短时记忆神经网络（Long Short-Term Memory， LSTM）3种方法建立预测模型进行初产预测，最后利用Bagging集成学习对3种方法的预测结果进行综合集成，从而获得最终的油藏初期产能预测结果。采用某特低渗油田实际数据开展验证试验，结果表明相对于单一LR、SVR和LSTM方法，所提方法的预测精度更高，数据适应能更强，具有较高的应用前景。

发表于：2026/4/7

离散制造企业数字化改造新范式

离散制造企业在推进数字化改造过程中，普遍面临数据孤岛现象突出、数据治理体系不完善、系统数据与业务调度机制不统一、应用协同性不足以及建设路径模糊等多重挑战。首先系统性地分析了数据中台、工业互联网平台、微服务架构、企业服务总线等现有主流技术方案的优势与局限性，指出其在应对中小离散制造企业需求时普遍存在数据与业务分离、数据可靠性保障不足、成本与效果矛盾、缺乏统一调度机制等共性问题。针对这些问题，提出了一种全新的数字化改造范式，主要包括以下创新举措：以数据标准为突破口，构建覆盖制造企业全域、全量、全时的数据治理体系；以企业大脑为核心，构建依托大模型支撑的放射状数字化架构；以数据底座为平台，建立多源异构系统数据与业务的统一调度机制；以小快轻准为原则，打造基于低代码开发的微单元协同型应用集群模式；以透明工厂为实施抓手，探索企业数字化改造与未来工厂建设的新路径。新范式通过数据与业务一体化融合、存储订阅机制创新、企业主导的数据标准、轻量化应用集群和放射状架构设计五大核心突破，有效解决了现有方案的局限性。……

发表于：2026/3/27