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延长油田井下分层注水流量计误差补偿方法 被引量：1
1
作者 李硕 齐春民 +2 位作者 刘刚 李金阳 成城 《化工自动化及仪表》 2025年第1期32-38,共7页
提出一种针对延长油田井下分层注水的流量计误差补偿方法。根据流量计测量原理获取流量计测量值,并在此基础上完成流量计示值校正;针对由温度和流体状态引起的流量计误差,开展温度与流体状态的解耦处理。设计一种多元线性回归模型,分析... 提出一种针对延长油田井下分层注水的流量计误差补偿方法。根据流量计测量原理获取流量计测量值,并在此基础上完成流量计示值校正;针对由温度和流体状态引起的流量计误差,开展温度与流体状态的解耦处理。设计一种多元线性回归模型,分析多个温度因变量与测量值的关系,得到最优补偿系数估计值,将求取的系数向量代入根据多元线性回归模型得到的输出信号多元线性回归方程,即可得到温度补偿后的流量值。通过雷诺数获取注水流体状态,定义上临界速度和下临界速度,并设计补偿系数计算方法,完成误差补偿。实验结果表明:利用所提方法完成误差补偿后,提高了流量计的测量准确性。 展开更多
关键词 流量计 示值校正 误差补偿 多元线性回归模型 流体状态 井下分层注水
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基于机器学习的网络流量异常检测算法研究
2
作者 董冰溪 《信息记录材料》 2025年第5期35-37,共3页
为深入探索机器学习算法在网络流量异常检测中的有效性,提高检测的准确率和效率,保证网络安全防护水平,本文通过对比分析多种机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林、神经网络等,在真实网络流量数据集上的表现,优化算法参数,构建高... 为深入探索机器学习算法在网络流量异常检测中的有效性,提高检测的准确率和效率,保证网络安全防护水平,本文通过对比分析多种机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林、神经网络等,在真实网络流量数据集上的表现,优化算法参数,构建高效异常检测模型。研究结果表明:特定机器学习算法在特定场景下能有效识别网络流量异常,且通过参数调优和特征选择,检测性能得到显著提升。由此可见,机器学习算法在网络流量异常检测中具有广阔应用前景,未来应进一步探索算法融合和在线学习等技术,以适应不断变化的网络环境。 展开更多
关键词 机器学习 网络流量 异常检测 优化算法
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基于多传感器卷积神经网络的液压系统实时故障诊断
3
作者 李世豪 徐洋洋 《中国新技术新产品》 2025年第19期21-24,共4页
本文提出了一种基于多传感器卷积神经网络(CNN)的液压系统实时故障诊断方法,以提升故障检测的效率和准确性。利用多传感器数据构建故障诊断数据集,并对其进行预处理、增强,以保证模型的鲁棒性。将设计的CNN模型结合多传感器输入,使用三... 本文提出了一种基于多传感器卷积神经网络(CNN)的液压系统实时故障诊断方法,以提升故障检测的效率和准确性。利用多传感器数据构建故障诊断数据集,并对其进行预处理、增强,以保证模型的鲁棒性。将设计的CNN模型结合多传感器输入,使用三分类全连接层对液压系统的故障、轻微故障和正常状态进行分类。采用迁移学习优化模型性能,从多源数据中提取关键特征。基于该模型开发故障检测可视化界面和实时应用程序,辅助工程师监控、诊断液压系统。试验结果表明,本文方法具有良好的泛化能力和较高的诊断准确率,有助于及时发现故障并提高系统的运行稳定性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 液压系统 故障诊断 传感器
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一种面向微控制器上环境声音分类的DNN压缩方法
4
作者 孟娜 方维维 路红英 《计算机与现代化》 2024年第1期80-86,共7页
环境声音分类(Environmental Sound Classification,ESC)是非语音音频分类任务最重要的课题之一。近年来,深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)方法在ESC方面取得了许多进展。然而,DNN是计算和存储密集型的,无法直接部署到基于微控制... 环境声音分类(Environmental Sound Classification,ESC)是非语音音频分类任务最重要的课题之一。近年来,深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)方法在ESC方面取得了许多进展。然而,DNN是计算和存储密集型的,无法直接部署到基于微控制器(Microcontroller Unit,MCU)的物联网设备上。针对这一问题,本文提出一种用于资源高度受限设备的DNN压缩方法。由于DNN模型参数规模较大无法直接部署,因此提出使用剪枝方法进行大幅压缩,并针对该操作带来的精度损失问题,设计一种基于模型中间层特征信息的知识蒸馏方法。基于STM32F746ZG设备在公开的数据集(UrbanSound8K、ESC-50)上进行测试,实验结果表明,本文方法能够获得高达97%的压缩率,同时保持良好的推理精度和速度。 展开更多
关键词 环境声音分类 边缘计算 微控制器 剪枝 知识蒸馏 量化
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决策域分布保持的启发式属性约简方法 被引量：19
5
作者 马希骜 王国胤 于洪 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1761-1780,共20页
在决策粗糙集中,由于引入了概率阈值,属性增加或减少时,正域或者非负域有可能变大、变小或者不变,即属性的增减与决策域(正域或非负域)之间不再具有单调性.分析结果表明,现有的基于整个决策域的属性约简定义可能会改变决策域.为使决策... 在决策粗糙集中,由于引入了概率阈值,属性增加或减少时,正域或者非负域有可能变大、变小或者不变,即属性的增减与决策域(正域或非负域)之间不再具有单调性.分析结果表明,现有的基于整个决策域的属性约简定义可能会改变决策域.为使决策域保持不变,引入了正域分布保持约简与非负域分布保持约简的概念.此外,决策域的非单调性使得属性约简算法必须检查一个属性集合的所有子集.为了简化算法设计,提出了正域和非负域分布条件信息量的定义,并证明其满足单调性,从而为设计决策域分布保持约简的启发式计算方法提供了理论基础.为了进一步获得最小约简,提出一种基于遗传算法的决策域分布保持启发式约简算法,并在两种单调的决策域分布条件信息量基础上构造了新算子,即修正算子,确保遗传算法找到的是约简而不是约简的超集.对比实验从分类正确率与误分类代价两个方面都反映了决策域分布保持约简定义的合理性,并且,所提出的遗传算法在大多数情况下都找到了最小约简. 展开更多
关键词 决策粗糙集模型 决策域分布保持约简 遗传算法 属性约简 启发式方法
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安康水库下游径流演变及水库运行对径流影响分析 被引量：7
6
作者 马聪 鲁春霞 +1 位作者 李亦秋 孙艳芝 《长江流域资源与环境》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2013年第11期1433-1440,共8页
利用1970-2010年水文数据，分析了安康水库下游安康水文站径流的年内、年际变化，并运用Mann-kendall趋势分析方法探讨了径流变化趋势和突变年份；在此基础之上，以安康水库蓄水运行时间为界线，通过绘制径流一降水双累积曲线，剥离降... 利用1970-2010年水文数据，分析了安康水库下游安康水文站径流的年内、年际变化，并运用Mann-kendall趋势分析方法探讨了径流变化趋势和突变年份；在此基础之上，以安康水库蓄水运行时间为界线，通过绘制径流一降水双累积曲线，剥离降水和安康水库以上流域人类活动对其下游径流的影响，得到安康水库运行等人类活动对下游径流影响程度，从而为揭示水利工程建设对河流影响提供定量化参考。研究表明：近40a来，安康水库下游径流量呈现减少趋势，且水库的建设运行等人类活动使径流发生了由多到少的突变，使径流年际间变化趋于平缓，其对径流的直接影响程度高达83．8％，是径流减少的最直接、最主要的因素。 展开更多
关键词 安康水库 MANN kendall趋势分析 径流变化 水库蓄水
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电驱动履带车辆带约束广义预测速度控制 被引量：4
7
作者 曾庆含 刘春光 +1 位作者 魏曙光 马晓军 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2016年第4期57-60,65,共5页
电传动履带车辆存在的参数非线性时变性强、惯量大,路面阻力容易受强扰动等特点,采用传统的PI控制容易产生较大的超调,降低暂态控制性能,传统的滑模控制算法难以克服常值扰动,消除稳态误差,易引起输出量剧烈抖振。针对上述问题,设计了... 电传动履带车辆存在的参数非线性时变性强、惯量大,路面阻力容易受强扰动等特点,采用传统的PI控制容易产生较大的超调,降低暂态控制性能,传统的滑模控制算法难以克服常值扰动,消除稳态误差,易引起输出量剧烈抖振。针对上述问题,设计了广义预测速度控制器,结合电机饱和特性,对控制量进行了约束。仿真实验表明,所设计的控制算法能够克服系统参数非线性时变、路面扰动因素的影响,且跟踪准、响应快、超调小。 展开更多
关键词 履带车辆 电驱动 速度 广义预测控制
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基于深度学习的旅游领域知识抽取
8
作者 王泽辉 徐万通 +3 位作者 郑艺苇 林嘉仪 周伏倪 李世中 《电脑知识与技术》 2024年第13期42-44,共3页
旅游业是许多国家和地区的重要支柱产业之一,对促进经济增长和就业起到关键作用。其次,旅游是人们之间交流和相互了解的重要途径,有助于促进不同地域、民族和文化之间的交流与融合。因此,文章采用BERT-BiGRU-CRF命名实体识别模型和BERT-... 旅游业是许多国家和地区的重要支柱产业之一,对促进经济增长和就业起到关键作用。其次,旅游是人们之间交流和相互了解的重要途径,有助于促进不同地域、民族和文化之间的交流与融合。因此,文章采用BERT-BiGRU-CRF命名实体识别模型和BERT-TextCNN文本分类模型,对旅游领域文本数据进行了知识抽取。其中,BERT-BiGRU-CRF在旅游实体数据集上的F1值达到了90.69%,BERT-TextCNN在旅游分类数据集上的F1值达到了92.51%,实验效果良好。文章提出的知识抽取方案为旅游领域的知识抽取提供了新方向,同时为基于该领域知识图谱的知识问答、知识检索等应用提供了帮助。 展开更多
关键词 旅游领域 知识抽取 命名实体识别 文本分类
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基于Ranking Loss的多标签分类集成学习算法 被引量：1
9
作者 任志博 王莉莉 +2 位作者 付忠良 张丹普 杨燕霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第A01期40-42,68,共4页
针对目标可以属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于Ranking Loss最小化的集成学习方法。算法基于Real AdaBoost算法的核心思想,从Ranking Loss定义出发,以Ranking Loss在样本空间最小化为目标,采取迭代的方法训练多个弱分类器,... 针对目标可以属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于Ranking Loss最小化的集成学习方法。算法基于Real AdaBoost算法的核心思想,从Ranking Loss定义出发,以Ranking Loss在样本空间最小化为目标,采取迭代的方法训练多个弱分类器,并将这些弱分类器集成起来构成强分类器,强分类器的Ranking Loss随着弱分类器个数的增加而逐渐减少,并给出了算法流程。通过理论分析和实验数据对比验证了提出的多标签分类算法的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 多标签分类 ADABOOST算法 RankingLoss 分类器组合 集成学习
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基于注意力机制与LSTM的语音情绪识别 被引量：11
10
作者 陈巧红 于泽源 +1 位作者 孙麒 贾宇波 《浙江理工大学学报（自然科学版）》 2020年第6期815-822,共8页
针对现有语音情绪识别方法特征提取完整性和准确率较差的问题,将注意力机制和长短时记忆网络(Long short-term memory, LSTM)相结合,提出了一种语音情绪识别模型。该模型首先采用语音信号的梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coe... 针对现有语音情绪识别方法特征提取完整性和准确率较差的问题,将注意力机制和长短时记忆网络(Long short-term memory, LSTM)相结合,提出了一种语音情绪识别模型。该模型首先采用语音信号的梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为LSTM的输入,借助LSTM对频谱序列进行建模,并在LSTM的遗忘门和输入门中做窥孔连接,将单元状态也作为输入数据加入门限层中;然后将LSTM得到的情感特征输入注意力层,计算每一帧语音信号的权重;最后使用权重较高的语音特征来区分不同情绪,完成对语音信号的情绪识别。结果表明:该模型与基础LSTM模型相比,在EMO-DB、CASIA和RAVDESS三种数据集上准确率分别提高2.96%、2.66%和7.06%,召回率和F1值也均有提高。这表明提出的模型语音分类识别性能较强,有效提升了语音情绪识别的准确率。 展开更多
关键词 语音情感识别 梅尔频率倒谱系数 长短时记忆网络 注意力机制
原文传递
社会补偿与个人适应:人工智能时代失业问题的两种解决 被引量：19
11
作者 高奇琦 张结斌 《江西社会科学》 CSSCI 北大核心 2017年第10期25-34,共10页
人工智能的发展将对未来的就业结构产生重大影响。未来社会的生产部门主要由少数的从业者、机器人以及人工智能共同完成,而愤怒的失业者则构成了社会中的不安定因素。如何对待失业者将成为未来人工智能时代需要研究的重大命题。罗尔斯... 人工智能的发展将对未来的就业结构产生重大影响。未来社会的生产部门主要由少数的从业者、机器人以及人工智能共同完成,而愤怒的失业者则构成了社会中的不安定因素。如何对待失业者将成为未来人工智能时代需要研究的重大命题。罗尔斯提出的差别原则,可以为人工智能时代解决这一问题提供参考。在差别原则之上征收人工智能税,用以补偿失业者或许是一种可行的办法。失业者在面对人工智能的浪潮时有两种选择:一是通过学习提高自己,以加入新的就业岗位;二是通过心灵的调适,即静修来追求更为纯粹的人的价值和心灵的平静。 展开更多
关键词 人工智能税 差别原则 剥削 失业补偿
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基于LPC2138的智能遥测模板设计与实现 被引量：2
12
作者 黄国兵 穆国强 +1 位作者 郑剑敏 董建灵 《西安工程大学学报》 CAS 2013年第2期230-234,共5页
针对HT2000图形化远动终端交流信号采样模板升级设计的需求,在分析各种交流采样技术的基础上,选用Philips LPC2138作为CPU,ADS8365六通道同时采样系统进行模数转换,并使用锁相环电路获得当前电网频率的倍频信号驱动A/D转换器,实现了交... 针对HT2000图形化远动终端交流信号采样模板升级设计的需求,在分析各种交流采样技术的基础上,选用Philips LPC2138作为CPU,ADS8365六通道同时采样系统进行模数转换,并使用锁相环电路获得当前电网频率的倍频信号驱动A/D转换器,实现了交流信号同步采样并完成了该模板的设计.测试和现场运行结果表明,所设计模板的实时性、测量精度和稳定可靠性等关键指标满足相关标准的要求. 展开更多
关键词 锁相环 同步交流信号采样 远动终端
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丢弃冗余块的语音识别Transformer解码加速方法 被引量：2
13
作者 赵德春 舒洋 +2 位作者 李玲 陈欢 张子豪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期105-111,119,共8页
Transformer及其变体因具有强大的上下文建模能力而成为语音识别领域的主流模型,它们能够取得良好的识别结果,但是其中的解码器使用带有冗余信息的全部编码器特征,导致模型的解码速度受到限制。为提高解码器效率,提出一种丢弃冗余空白块... Transformer及其变体因具有强大的上下文建模能力而成为语音识别领域的主流模型,它们能够取得良好的识别结果,但是其中的解码器使用带有冗余信息的全部编码器特征,导致模型的解码速度受到限制。为提高解码器效率,提出一种丢弃冗余空白块的Transformer解码加速方法 DRB。以CTC/AED结构作为语音识别基本框架,利用CTC产生的尖峰序列去除编码特征中连续冗余的空白帧,减小编码输出特征的长度,降低解码器的计算量,从而提高模型的解码速度。采用预训练加微调的方式对使用DRB方法的语音识别模型进行训练,以减小因盲目对齐而产生的额外训练开销。引入Intermediate CTC结构提高模型训练时对编码器的约束能力,减小DRB判断冗余帧的误差,降低DRB方法对模型识别精度造成的损失。在开源数据集AISHELL-1与LibriSpeech上进行实验,结果表明,使用DRB的两阶段重打分非自回归解码方法在2个数据集上均能对解码速度取得58%左右的加速效果,且识别精度几乎没有损失,实现了解码效率的显著提升。 展开更多
关键词 语音识别 Transformer解码器 CTC模型 特征压缩 解码加速
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方舱制冷制热功率计算研究 被引量：3
14
作者 李冬梅 严代彪 《机电产品开发与创新》 2013年第5期34-35,39,共3页
论文首先对方舱的内部热量来源和流向进行了分析研究,给出了方舱制冷制热功耗计算公式,为方舱空调和加热系统的设计提供了理论依据,具有重要的理论和参考价值。
关键词 方舱 制冷制热功率
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电容耦合连接器及其信号完整性分析 被引量：8
15
作者 曲咏哲 李玉山 +1 位作者 闫旭 丁同浩 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期159-164,共6页
传统的压配模式连接器在每次连接时需要插拔,插入力使引脚遭受磨损和扭折,针对此问题提出了一种电容耦合连接器.该连接器根据AC耦合原理,利用两条传输线相互重叠形成的电容,将发射端信号耦合到接收端,信号传输界面是非接触的,插入力为零... 传统的压配模式连接器在每次连接时需要插拔,插入力使引脚遭受磨损和扭折,针对此问题提出了一种电容耦合连接器.该连接器根据AC耦合原理,利用两条传输线相互重叠形成的电容,将发射端信号耦合到接收端,信号传输界面是非接触的,插入力为零,消除了磨损和扭折的现象.通过分析电容耦合连接器物理结构对接收端脉冲波形的影响,提出了连接器尺寸的选择策略与合理的均衡方案以减小符号间干扰,提高了信号的传输速率.仿真结果显示,电容耦合连接器的信号传输速率可达16Gb/s. 展开更多
关键词 交流耦合互连 反相不归零码 连接器 符号间干扰
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基于机器学习的NIR光谱柑橘产地鉴别框架
16
作者 但松健 《重庆第二师范学院学报》 2019年第4期117-122,128,共7页
研究基于机器学习的近红外(Near infrared,NIR)光谱柑橘产地鉴别模型,根据NIR光谱数据的特点,提出了一个完整的产地鉴别通用框架,包括数据预处理、特征选择、模型建立和交叉验证等步骤。在框架下对比多种预处理算法以及多种机器学习算法... 研究基于机器学习的近红外(Near infrared,NIR)光谱柑橘产地鉴别模型,根据NIR光谱数据的特点,提出了一个完整的产地鉴别通用框架,包括数据预处理、特征选择、模型建立和交叉验证等步骤。在框架下对比多种预处理算法以及多种机器学习算法,基于NIR光谱进行柑橘产地鉴别,得到了较好的识别结果,提高了柑橘产地鉴别的准确性。 展开更多
关键词 机器学习 NIR光谱 产地鉴别
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流量仪表在石油行业中的合理选型和应用 被引量：8
17
作者 李俊 吴朝晖 倪学莉 《自动化与仪表》 北大核心 2009年第6期56-59,共4页
流量仪表是过程自动化仪表与装置中的重要仪表之一,作为能源计量器具的重要组成部分,被广泛应用于石油、冶金、电力等各个领域,在国民经济中占有重要的地位。为了准确快速地在众多仪表中选择最佳的流量仪表,文中首先介绍流量仪表的类型... 流量仪表是过程自动化仪表与装置中的重要仪表之一,作为能源计量器具的重要组成部分,被广泛应用于石油、冶金、电力等各个领域,在国民经济中占有重要的地位。为了准确快速地在众多仪表中选择最佳的流量仪表,文中首先介绍流量仪表的类型、工作原理、影响因素及选型标准,然后结合现场工程应用分析了仪表选型的正确步骤,最后总结出仪表选型及应用应该具有系统性、科学性及创新性。 展开更多
关键词 流量仪表 测量 选型 应用
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超声波流量计用于原油大流量贸易计量的方案论证 被引量：6
18
作者 王飞 吴朝晖 +1 位作者 刘文龙 王煜 《化工自动化及仪表》 CAS 北大核心 2010年第8期56-58,62,共4页
超声波流量计现阶段多应用于天然气贸易计量上,对于原油贸易计量国内还没有相关标准。本文对超声波流量计用于海上平台原油大流量外输贸易计量做了方案的论证:针对海上平台空间有限的特点,对比了标准容积法、基准流量计法、标准体积管... 超声波流量计现阶段多应用于天然气贸易计量上,对于原油贸易计量国内还没有相关标准。本文对超声波流量计用于海上平台原油大流量外输贸易计量做了方案的论证:针对海上平台空间有限的特点,对比了标准容积法、基准流量计法、标准体积管法等常用方案,采用标准体积管与基准流量计共同检定的方案,保证了计量精度,减小了流量计的尺寸和重量,降低了维护、运营成本,降低了能耗,满足国内原油贸易计量的要求。 展开更多
关键词 超声波流量计 原油计量 标准体积管 主表法
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基于岭估计和AMOGA的马田系统分类方法 被引量：5
19
作者 陶建波 程龙生 +2 位作者 王会灵 邹庆士 唐庆国 《系统工程》 CSSCI 北大核心 2017年第4期137-142,共6页
马田系统是多变量数据挖掘中模式识别方法的新进展,变量间的复共线性会通过马氏距离影响马田系统变量筛选的效果和判别的准确率。为了克服复共线性对马田系统的负面影响,提出了基于岭估计新的测量尺度—岭马氏距离,通过变量敏感性和条... 马田系统是多变量数据挖掘中模式识别方法的新进展,变量间的复共线性会通过马氏距离影响马田系统变量筛选的效果和判别的准确率。为了克服复共线性对马田系统的负面影响,提出了基于岭估计新的测量尺度—岭马氏距离,通过变量敏感性和条件数绘制三条岭迹来确定岭参数,并设计了自适应多目标遗传算法进行基准空间优化,使得马田系统分类方法对病态数据具有更好的耐受性。通过案例验证了岭马氏距离可以很好的克服复共线性,并提高马田系统分类方法的判别准确率。 展开更多
关键词 复共线性 马田系统 岭估计 自适应多目标遗传算法
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过孔激起反谐振对信号传输的影响 被引量：2
20
作者 初秀琴 卢珊 +1 位作者 秦俊 林永嘉 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期135-140,共6页
针对过孔激起的平面谐振对传输线传输效果有着严重影响这一问题,提出了一种能够准确预测平面过孔对传输效果影响的方法.将过孔与平面谐振紧密结合,补充了平面模式阻抗抑制法所没有讨论的情况,通过引入线性网络阻抗Z参数模型,可以准确判... 针对过孔激起的平面谐振对传输线传输效果有着严重影响这一问题,提出了一种能够准确预测平面过孔对传输效果影响的方法.将过孔与平面谐振紧密结合,补充了平面模式阻抗抑制法所没有讨论的情况,通过引入线性网络阻抗Z参数模型,可以准确判断不同位置处,激起相同谐振频率的两过孔传输效果是否优于单一过孔.此外,对多种过孔的传输效果进行了分析.仿真结果表明,当考虑平面谐振对传输效果的影响时,电源地平面间应尽量使用通孔;在多层印刷电路板中的信号线上,当过孔造成信号两次换层时,返回路径仅在离平面边沿最近处改变. 展开更多
关键词 过孔位置 不同种类过孔 反谐振 Z参数 传输效果
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