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該算法是第一個具有Qos意識的路由協(xié)議。該協(xié)議以基于路由表驅(qū)動的多路徑方式滿足網(wǎng)絡(luò)低能耗和魯棒性的要求。它的特點是路由決策不僅要考慮到每條路徑的能源,還要涉及端到端的延遲需求和待發(fā)送數(shù)據(jù)包的優(yōu)先級。
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基于PXI總線技術(shù)的SAR天線穩(wěn)定平臺測試模塊
本文介紹了一種基于PXI總線技術(shù)的SAR天線穩(wěn)定平臺測試模塊。該測試模塊是SAR天線平臺自動測試系統(tǒng)的主要子系統(tǒng),主要完成仿真轉(zhuǎn)臺位置信號解碼及輸出、平...
如何利用軟件自帶的Component幫助我們快速進行建模仿真?
當需要軟件自帶的示例和教程時,通過在路徑(File > Component Library > Search Components)中進行搜...
如何利用輸入高阻技術(shù)來降低解決方案的功耗并減小尺寸
AD4696系列產(chǎn)品采用輸入高阻技術(shù)為多路復(fù)用SAR應(yīng)用帶來了很大的優(yōu)勢,比如降低系統(tǒng)級功耗、減小尺寸和減少元件數(shù)量等,同時保持高水平的交流性能和直流精...
2022年4月11日,上海雷達同心學術(shù)論壇——雷達圖像解譯技術(shù)研討會成功舉辦!中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院孫顯研究員4月11日在該研討會上做了題為《SA...
2023-12-28 標簽:SAR 816 0
SAR型ADC GAD7699可用于真空環(huán)境下多通道數(shù)據(jù)采集卡
數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在空間環(huán)境模擬設(shè)備(Spae Simulato)中承擔著非常重要的作用。針對空間環(huán)境模擬設(shè)備在數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)方面的問題,本方案是基于FPGA的...
2023-06-01 標簽:SARadc模數(shù)轉(zhuǎn)換器 724 0
這個ADC系列可簡化驅(qū)動并拓寬ADC驅(qū)動器選擇范圍!
自動測試設(shè)備、機器自動化、工業(yè)和醫(yī)療儀器儀表等應(yīng)用需要精密數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),以便準確分析并數(shù)字化物理或模擬信息。系統(tǒng)設(shè)計師為了實現(xiàn)高分辨率精密逐次逼近型(S...
將該框架推廣到廣義零樣本學習,并針對域偏置問題,提出了- -種基于語義知識的域檢測方法。利用域檢測方法可以先將未見類別和已見類別進行區(qū)分,然后用兩個模型...
低波段星載SAR具有穿透性強、相干性高、對生物量敏感等優(yōu)勢,在全球森林生物量反演、災(zāi)害監(jiān)測及隱蔽目標探測等方面具有廣闊的應(yīng)用前景,成為當前SAR衛(wèi)星發(fā)展...
基于高質(zhì)量SAR圖像熵的多種圖像域高精度誤差估計方案
本報告重點討論了圖像域模糊信號建模、圖像域通道誤差估計和圖像域重構(gòu)方面的新理論和新方法。在圖像域建模方面,介紹了圖像模糊信號建模以及圖像域虛假目標參數(shù)計算方式
RS1472全差分輸入模數(shù)轉(zhuǎn)換器介紹
RS1472是一款14位,1MSPS,雙通道的全差分輸入模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC),此產(chǎn)品包含一個2選1的多路選擇器和一個低功耗的逐次逼近寄存器(SAR)
2023-02-20 標簽:SARadc模數(shù)轉(zhuǎn)換器 661 0
本文主要探討了使用合成孔徑雷達來監(jiān)測作物狀況的方法。當前有一項正在進行的研究,目標是開發(fā)一種基于SAR的植被指數(shù)(SAR VI),該研究強調(diào)了將SAR估...
2023-08-14 標簽:SAR 611 0
新型同步SAR模數(shù)轉(zhuǎn)換器的片上校準優(yōu)勢
傳統(tǒng)上,同步采樣逐次逼近寄存器(SAR)ADC被定義為對主要由能源客戶表達的保護繼電器應(yīng)用的需求的響應(yīng)。在輸配電網(wǎng)絡(luò)中,保護繼電器監(jiān)控電網(wǎng),以在盡可能短...
1.25Msps 12位A/D轉(zhuǎn)換器降低功耗和尺寸
到目前為止,高速系統(tǒng)設(shè)計人員在選擇1Msps 12位A/D轉(zhuǎn)換器時不得不妥協(xié)。雖然混合動力車通常具有最佳性能,但它們體積大,耗電(~1W)且價格昂貴(&...
2023-02-13 標簽:轉(zhuǎn)換器SAR調(diào)制解調(diào)器 549 0
SAR ADC傳統(tǒng)上用于較低的采樣速率和較低的分辨率。如今,可以使用 LTC20-1 等采樣速率為 2378 MSPS 的快速、高精度、20 位 SAR...
利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)SAR目標分類的研究
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種在圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的深度學習模型,因其能夠自動學習圖像的層次化特征表示而成為SAR目標分類的理想選擇。
如何實現(xiàn)高精度測量的節(jié)能模數(shù)轉(zhuǎn)換?
本文介紹了一種用于高精度測量應(yīng)用的低功耗模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)解決方案。電氣工程中的一個典型應(yīng)用是通過傳感器記錄物理量并轉(zhuǎn)發(fā)給微控制器進行進一步處理。需要...
2022-10-31 標簽:SARadc模數(shù)轉(zhuǎn)換器 512 0
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