【雜志簡介】

　　《微電子學與計算機》創辦于1972年，是我國微電子技術與計算機技術相結合的唯一專業性國家中文核心期刊，同時也是中國計算機學會會刊。本刊的宗旨是，嚴謹認真，求實創新;以人為本，研以致用;弘揚科學，追求真理。本刊國內公開發行，面向科研院所，廠礦技術人員、院校師生和管理人員，及時提供國內微電子與計算機行業最新科研成果、學術與工程技術動態，是較為實用的參考資料和科學決策的準確依據。

　　【收錄情況】

　　國家新聞出版總署收錄

　　航天優秀期刊

　　陜西省優秀期刊一等獎

　　【欄目設置】

　　報道國內外半導體集成電路和微型計算機的科研、技術成果。包括微電子技術在航天事業中的應用、微型計算機硬件結構設計與制造、微型計算機系統軟件及應用軟件、微型機應用、計算機輔助設計、半導體集成電路設計與制造工藝等方面。主要欄目：計算機技術，微電子技術等。

　　雜志優秀目錄參考：

　　基于顯著點切片的三維模型檢索 霍磊，呂學強，李卓，張凱，HUO Lei，LV Xue-qiang，LI Zhuo，ZHANG Kai

　　面向無線通信的多模式信道糾錯碼譯碼 管武，梁利平，李婧，胡巧芝，GUAN Wu，LIANG Li-ping，LI Jing，HU Qiao-zhi

　　基于粒子群優化的模糊神經網絡垂直切換算法 郭強，張曉萌，朱若函，GUO Qiang，ZHANG Xiao-meng，ZHU Ruo-han

　　基于動態語音源數的自適應盲源分離算法 陳勝，徐巖，王小軍，CHEN Sheng，XU Yan，WANG Xiao-jun

　　基于多重聚類的網絡攻擊檢測方法研究 楊宏宇，張樹茂，江華，YANG Hong-yu，ZHANG Shu-mao，JIANG Hua

　　基于含權概念圖的中文語句語義匹配方法的研究 劉培奇，曹東川，劉陽，LIU Pei-qi，CAO Dong-chuan，LIU Yang

　　應用混沌變異機制混合反向學習人工魚群算法 王培崇，李麗榮，彭菲菲，汪慎文，WANG Pei-chong，LI Li-rong，PENG Fei-fei，WANG Shen-wen

　　基于模糊 QoS的云服務資源選擇方法 劉娜娜，魏汪洋，吳慶濤，張明川，鄭瑞娟，LIU Na-na，WEI Wang-yang，WU Qing-tao，ZHANG Ming-chuan，ZHENG Rui-juan

　　一種維納濾波圖像復原算法的 k值快速估計 杜苗苗，楊燦美，DU Miao-miao，YANG Can-mei

　　SA R與全色圖像快速配準算法研究 張永梅，張謙，顧琳，葉青，ZHANG Yong-mei，ZHANG Qian，GU Lin，YE Qing

　　基于元胞蟻群算法模型的云資源調度 張水平，仲偉彪，ZHANG Shui-ping，ZHONG Wei-biao

　　基于FPGA的粒子濾波算法研究與實現 王爾申，范云飛，龐濤，WANG Er-shen，FAN Yun-fei，PANG Tao

　　一種基于點匹配的圖像重復區域檢測方法 甘玲，張鵬飛，GAN Ling，ZHANG Peng-fei

　　U M-BUS總線通道故障檢測方法 張家祺，鄧哲，周繼芹，邱柯妮，ZHANG Jia-qi，DENG Zhe，ZHOU Ji-qin，QIU Ke-ni

　　一種用于支持向量回歸的動態工作集選擇方法 姜宏，楊孟飛，于廣良，魏夢捷，JIANG Hong，YANG Meng-fei，YU Guang-liang，WEI Meng-jie

　　湖北理工學院學報投稿范文：基于有線電視故障與處理方法探討

　　摘　要：有線電視網絡傳輸技術在運行過程中，由于存在季節的變換、溫度的變化、自然的老化、施工的質量以及人為的因素，不可避免的會出現各種問題，既影響了有線電視的播放率，同時又增加了有線電視的故障率，還大大降低了用戶的滿意度。因此，如何在最短的時間里高效地處理有線電視出現的故障，對于廣大電視技術人員來說是一項比較艱巨的任務。

　　關鍵詞：有線電視,故障問題,處理方法,維護管理

　　引言

　　隨著科學技術的不斷發展，人們的生活水平不斷提高，有著獨特傳播形式的有線電視因其畫面清晰、節目設置多彩多樣的特點成為了人們生活中不可或缺的一部分。然而，有線電視網絡信號從發射塔發射信號到接收塔接收到信號需要很多中轉設備的支持，不再讓有線電視故障檢修是難事，從而使有線電視的廣播質量得到保障。

　　微電子學與計算機最新期刊目錄

基于自監督增強子圖采樣的離群點檢測————作者：劉怡然;于炯;初壯;李姝;杜旭升;

摘要：離群點檢測旨在識別顯著偏離大多數樣本的數據，以揭示數據中的異常模式或罕見現象，在金融、醫療、網絡安全和工業等領域具有重要應用價值。然而大多數基于深度學習的離群點檢測方法主要關注神經網絡對個體樣本的特征提取能力，忽略了數據樣本之間的潛在相關性。此外，在數據維度高、特征稀疏的數據集上，無監督方法的性能容易受到無關特征和噪聲的干擾，使其難以區分與正常樣本差異性較小的離群點，泛化能力不足。為解決上述問題，...

一種基于GaAs工藝的2.8-4GHz壓控振蕩器設計————作者：宋書昊;蘇國東;王駿超;劉軍;

摘要：針對壓控振蕩器（VCO）寬帶和高線性度難以同時實現的矛盾，該設計提出了一種基于開關電感結構的VCO設計。該電路通過切換開關電感改變其耦合特性從而改變感值，使VCO工作在兩個連續的頻段，從而拓寬了VCO電路的頻率工作范圍。VCO的頻率調諧采用了開關電容陣列和變容管共同實現，保證了在不同工作模式下的精確頻率調節。該設計提出的VCO采用0.25μm GaAs工藝設計實現。后仿真結果表明，該設計提出的VC...

復雜施工現場環境下的輕量化安全檢測算法————作者：楊晨;章翔峰;姜宏;馬奔馳;李德基;韓文旭;

摘要：為解決現有施工安全檢測模型在復雜環境施工現場中安全檢測精度低、難以在性能較低的移動端設備中部署的問題，本文提出一種改進YOLOv8n施工安全檢測模型CMSFD-YOLO。首先，在網絡主干中引入通道先驗卷積注意力機制（Channel Prior Convolutional Attention，CPCA），增強模型在復雜環境下對施工安全特征的提取能力。隨后，結合多尺度序列特征融合模塊（Multi Sc...

基于2D-3D雙模態Transformer人體姿態估計————作者：許聞;金兢;王慶;祝少華;楊興明;

摘要：人體姿態估計（Human pose estimation，HPE）旨在從圖像和視頻等輸入數據中識別人體部位并構建人體骨架等表示。2D HPE方法常受遮擋和動作相似性問題的影響，而3D HPE方法能夠提供更為豐富的空間信息。因此，本文提出了一種2D-3D雙模態特征融合架構，整合2D和3D姿態特征，通過兩種模態局部特征與全局特征的有效對齊，實現精準的人體關節點預測。該架構由局部區域對齊和2D-3D跨模...

基于CNN與Transformer的腦電解碼研究————作者：李響;艾爾肯·亥木都拉;

摘要：針對現有深度學習模型在腦電信號解碼能力的局限性，本文提出了一種RCA-Conformer網絡架構，用于腦電圖的運動想象分類任務。該架構通過多尺度時序卷積和空間卷積提取局部特征，結合殘差通道注意力進一步增強卷積特征表達，并利用自注意力機制捕捉全局依賴性。此外，通過引入殘差連接，將卷積模塊與Transformer編碼器模塊提取的特征進行融合，直接輸入到分類器中進行分類，從而顯著提升模型的分類性能。在受...

基于高速雙極工藝的低溫漂高PSRR基準電流源設計————作者：穆秋曄;樊振方;李泊聞;孫兵鋒;

摘要：基于前置放大器對于高穩定性基準電流源的需求，設計了一種結構簡單、對溫度不敏感、有較高電壓穩定性的三支路基準源電路。本文利用與絕對溫度成比例(Proportional to Absolute Temperature， PTAT)和與絕對溫度互補變化(Complementary to Absolute Temperature， CTAT)的電流產生一個對溫度不敏感的電流。同時利用第三支路產生的電壓增益...

一種基于網絡剪枝和知識蒸餾相結合的目標跟蹤加速方法————作者：姚坤;耿朝陽;穆靜;

摘要：近年來，基于深度學習的目標跟蹤算法在精準度和魯棒性方面已經超越了傳統方法，但其實際應用卻因參數規模和高昂的計算成本而面臨挑戰。本文選取SiamFC深度跟蹤網絡作為研究案例，通過引入輕量級的深度可分離卷積技術來取代傳統的卷積層，并融合網絡剪枝與知識蒸餾的方法，進一步精簡和優化網絡架構。在剪枝過程中，為了避免網絡跟蹤精度降低，運用知識蒸餾策略，借助一個預訓練原始的高性能教師模型，將其在大量數據上積累的...

基于GaN＿HEMT寬帶高功率放大器設計————作者：唐龍;蘇國東;劉軍;

摘要：本文針對GaN高功率放大器寄生大、帶寬小的問題，提出了一種多枝節低損耗輸出匹配網絡，拓展了工作帶寬、降低了功率損失，并實現了最佳基波阻抗和較小的二次諧波阻抗；同時提出了一種具有帶外抑制能力的匹配網絡，并用于級間和輸入匹配，實現阻抗變換；輸入端加入有耗匹配降低了寬帶匹配難度，并增加了電路穩定性。電路芯片面積為4.4mm×4.0mm，版圖后仿真表明，功放工作頻率的相對帶寬達到了40%；在4～6GHz內...

一種低功耗連續時間ΣΔADC調制器設計————作者：王鑫;韋雪明;

摘要：為解決連續時間ΣΔ模數轉換調制器功耗過高問題，本文對連續時間ΣΔ調制器進行建模分析，提出一種采用新型邏輯編碼電壓型數模轉換器的模數轉換調制器。調制器電路基于0.18μmCMOS工藝設計，設計仿真結果表明，在1.8V供電條件下，該調制器在20kHz信號帶寬內實現了109.4dB的信噪比(SNR)和17.8位有效位(ENOB)，功耗0.41mW，功耗帶寬比關鍵品質因數(FOM)低至45fJ/conv-...

一種12位100MS/s流水線-逐次逼近型模數轉換器設計————作者：張哲;唐俊龍;

摘要：本文基于65nm CMOS工藝，設計了一款12位100MS/s的異步高速逐次逼近-流水線型模數轉換器（Pipelined-SAR ADC）。在保持高速和高精度的性能條件下，為降低功耗，采用前置放大器利用浮空反相器（Floating Inverter）的兩級比較器，實現電流復用和動態偏置，同時設計了一種電阻自偏置型的偽差分環形放大器作為級間運放，具有良好的功率效率，更大程度的降低Pipelined-...

隨機映射下的跨域虛擬網絡源節點位置隱私擾動識別方法————作者：許健;金瑋;尤超;

摘要：跨域虛擬網絡是現今網絡領域的關鍵構成部分之一，由于多種因素的存在，例如網絡攻擊、安全漏洞等，致使源節點位置隱私擾動發生率居高不下，威脅著位置信息的安全，故提出隨機映射下的跨域虛擬網絡源節點位置隱私擾動識別方法研究。深入分析跨域虛擬網絡的拓撲結構、通信協議等，建立跨域虛擬網絡模型，設計跨域虛擬網絡源節點位置隨機映射策略，提取源節點位置隱私擾動信號特征，計算其與源節點運行信號之間的相關系數，制定隱私擾...

基于YOLOv8改進的復雜場景目標檢測————作者：劉鑫蕊;朱樹先;

摘要：針對目標檢測任務中因光照變化、目標遮擋與姿態角度變化所帶來的檢測難點問題，提出一種基于YOLOv8m的改進模型ECSC-YOLO。首先，設計EAConv模塊，通過嵌入高效通道注意力機制，強化特征提取能力，抑制過曝或低光區域的干擾；其次，改進CoordAtt模塊，首次引入下采樣策略，在降低特征圖尺寸的同時保持上下文語義一致性，顯著提升網絡對前后重疊目標的敏感性；采用改進的SPPFCSPC＿E模塊替代...

一種單電感三輸出RBAOT BUCK DC-DC設計————作者：徐金彪;陳群超;

摘要：本文設計了一款適用于多電源電壓應用場景的高效、低交叉調整影響的單電感三輸出（Single Inductor Three Output， SITO）BUCK轉換器。該轉換器采用基于紋波控制的自適應關斷時間（Ripple Based Adaptive Off-Time， RBAOT）環路控制方案，利用比較器的快速響應特點以提升系統性能。并引入了類鎖相環電路來產生自適應關斷時間，通過負反饋環路鎖定轉換器...

針對數字延遲鎖相環模塊的單粒子翻轉容錯設計————作者：涂子歸;吳麗娟;李振濤;

摘要：本文主要研究了數字延遲鎖相環的設計以及其單粒子翻轉的容錯設計，并提出一種電路級SEU仿真方法。首先本文提出了一款基于延遲線的數字延遲鎖相環，接著探究了單粒子翻轉效應的產生與現象，并通過開關電容的方式來引入節點電平的翻轉來模擬這一效應。接著，對不同的模塊提出了不同的加固方法，在延遲鏈路中加入冗余鏈路配合表決器來抑制SEU的影響，同時，在TSPC觸發器中設計了雙模冗余搭配雙輸入反相器來增強觸發器的抗S...

脈沖神經網絡中LIF神經元與突觸時序依賴性研究————作者：周運;應駿;王子健;

摘要：針對脈沖神經網絡在復雜特征學習和分類任務中存在的學習穩定性差、權重分布單一等問題，提出了一種自適應LIF神經元模型，并結合全新設計的可調節乘性STDP規則，構建了一個高效的脈沖神經網絡架構。突觸前蹤跡的指數映射和乘性調制機制提升了LIF神經元對輸入脈沖的響應速度和網絡對復雜信號的適應能力。同時，所提出的新的STDP規則結合了歸一化的突觸前軌跡和Sigmoid函數，實現了突觸權重在適應性和穩定性之間...

基于差異增強與邊緣感知的耕地變化檢測方法研究————作者：肖亮;錢育蓉;帕力旦·吐爾遜;白璐;

摘要：遙感變化檢測技術旨在觀察和分析同一地區在不同時間段內的遙感影像，以確定該地區發生變化的位置、類型和范圍。針對現有耕地變化檢測方法中存在變化耕地與背景之間邊緣模糊，且變化耕地間邊界粘連的問題，提出了一種基于差異增強和邊緣感知的耕地變化檢測網絡（DGEANet）。DGEANet使用孿生ResNet網絡從雙時相遙感圖像中提取多尺度、多層次特征；設計的差異注意力增強模塊，接受不同尺度的雙時相特征，增強不同...

基于多層次特征提取的細粒度圖像哈希檢索方法————作者：王森立;李梓楊;李雪;陳鵬程;王鑫;

摘要：在細粒度圖像檢索領域，現有研究成果主要集中于采用深層網絡實現判別特征提取與精準定位，忽略了淺層特征信息的重要性，且無法消除背景中的復雜噪聲干擾，限制了檢索性能的提升。因此，提出一種基于多層次特征提取的細粒度圖像哈希檢索方法（Fine-grained Deep Hashing Image Retrieval Method based on Multi Level Feature Extraction...

基于擴頻技術的Buck變換器設計————作者：王佳文;宗楊;任建;

摘要：為降低電源管理單元對芯片其他模塊的電磁干擾影響，提出了一種基于擴頻技術的Buck變換器。該變換器采用分段線性控制方法，實現可調的開關頻率范圍，從而有效降低噪聲譜峰值。此外，設計了一種對工藝、電源電壓及溫度變化不敏感的振蕩器，以保證開關頻率范圍的穩定性，減小輸出電壓紋波。為增強系統穩定性，還設計了III型補償器和功率級驅動電路。Buck變換器采用0.18μm BCD工藝完成設計，輸入電壓范圍3.5～...

ACB-Net：帶有注意力補償分支的圖像分割算法及應用————作者：楊明樟;陳壹華;余松森;曾易文浩;徐芳;陳榕榕;

摘要：近年來，基于深度學習的圖像分割技術取得了顯著進展，但現有方法在特征提取方面存在深淺層特征區分不充分的問題，影響了分割效果的準確性。為解決此問題，本文提出了一種稱為ACB-Net的創新分割網絡，通過引入注意力補償機制提升分割性能。具體而言，ACB-Net引入ResPath來處理低級特征中的語義信息不足，采用卷積補償的CC-Transformer捕捉深層特征的全局上下文信息，并通過雙增強卷積（DEC-...

大模型在航天嵌入式軟件測試中的應用研究————作者：李東玲;黃晨;楊建磊;楊書坤;

摘要：大語言模型（Large Language Model，LLM），尤其是一些預訓練的深度神經網絡，擁有強大的表征學習能力，不僅能學習典型的軟件缺陷，還能夠深度分析軟件隱含的缺陷，給出風險提示和改進建議。大模型的應用，使得測試方法和流程更加智能化，且能夠發現之前難以捕捉的復雜缺陷。航天器軟件以其獨特性、專業性、復雜性、高可靠性、高安全性的特點，需要通過專業的方法訓練專業的大模型來滿足航天嵌入式軟件測試...

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