基于红外热成像的电子器件故障检测方法

针对现有电子器件故障检测方法检测精度低、检测效率低等问题,提出基于红外热成像的电子器件故障检测方法。先对电子器件的红外热成像图片采集过程进行设计,对采集到的图像进行预处理,增强图片对比度,然后对图像进行配准,提取发热部分图像的红外轮廓,最后将差分检测法和热序列检测法相结.合对电子器件的故障进行检测。测试结果表明,设计方法可实现对电子器件的故障检测,且其故障识别准确率高于95%,识别时间低于04s,具有较优的故障识别性能,可将其进一步应用。

无线通信网络异常节点分段定位方法研究

为解决现有网络异常节点定位方法准确率低的问题,研究无线通信网络异常节点分段定位方法。首先设定采样时间间隔,提取无线通信网络的节点数据;其次监视网络性能,实时更新信息库数据,设定异常行为临界值;然后计算异常节点的异常度以及异常节点到邻近节点的Pearson相关系数,确定无线通信网络异常节点属性特征;最后构建异常节点分段定位模型,获取参考点到异常节点的距离,在逐次迭代后得到最终的分段定位结果。经实验论证分析,文章方法总体准确率均在90%以上,分段定位中估计的坐标平均误差值均在0.20以下,证明本文方法准确率高,分段定位效果较好,具有可行性。

基于深度学习的电子通信信号调制识别系统设计

由于传统的电子信号调制识别系统及时性和准确率不是很高,并且过分地依赖人工来提取特征,因此需要设计基于深度学习的电子通信信号调制识别系统。在系统的硬件上,在传统的电子通信设备基础上增加了性能较高的数字信号处理器内部芯片并经过A/D转换器进行数据传输。在系统的软件上,结合原电子通信设备的缺陷增加了卷积神经网络系统,为了设备运行的稳定性基于深度学习增加信号调制识别模式。实验结果表明:电子通信设备的硬件和系统的软件之间有很好的兼容性,在相同的条件下没有特别明显的差异;而且在对电子通信信号使用了深度学习的调制识别时,每50个信号数的错误个数只维持在0~5个之间,明显比传统电子通信信号调制识别方法的错误个数更少。由此可见,通过对电子通信设备的硬件和软件进行改善,不仅可以实现深度学习对电子通信设备进行信号调制的识别,还提高了该系统的稳定性。

基于AES算法的电子通信加密认证系统设计

电子通信加密认证系统的运行效率低下,为提高算法运行速度,设计基于高级加密标准(Advanced Encryption Standard,ASE)算法的电子通信加密认证系统。硬件结构中,设计微控制单元(Microcontroller Unit,MCU)主控芯片和外围电路关键模块,通过主控芯片在系统硬件内部的稳定配合,获取综合电源电路的时钟信号。软件结构中,基于ASE算法录入与读写身份认证信息,获取输出方的内部状态序列,单轮迭代下的映射更新函数,对常数密钥进行初始化,得到机密序列的数据内部认证长度;设计电子通信信息加密解密算法,获取差分扩散路径下各自状态的位置信息,得到电子通信加密认证系统。在不同的数据量下,该系统的运行速率随着数据量的提高而不断增加,且对比其他两种算法,该系统的运行速度更快。

电子通信信号的可变带宽接收方法

为了优化电子信息系统的信号接收效果,设计了电子通信信号的可变带宽接收方法。在以50%交叠和无交叠2种信道形式划分多级数字信道后,计算低通原型滤波器的频率响应参数,然后结合邻道合并条件计算电子通信信号的滤波响应频率,从而获取滤波器的邻域叠加条件。根据待接收信号的包络结构更新初始阵元间距,设计电子通信信号的可变带宽接收算法。通过实验可知,只有在75 Hz时的信号幅度为峰值,其余频率的信号幅度均保持最低限度且没有明显的变化,设计方法输出的信号频谱在理想环境与恶劣环境下均没有发生畸变现象。