74、电源管理与脑电信号处理技术方案解析

电源管理与脑电信号处理技术方案解析

1. PM总线与相关板卡介绍

PM总线(Power Management Bus)是系统管理总线(SM Bus)的一种变体,主要用于电源的数字管理。它基于IIC的相对低速两线通信协议,允许400 kHz的速度,仅支持7位寻址。与其他标准不同,它定义了大量特定领域的命令。

在验证过程中,为了提高速度,通常会同时使用多个板卡,每个板卡需要2个台式电源和1个函数发生器。随着自动化进程的推进,这会导致台式电源和函数发生器的采购成本大幅增加。为了解决这个问题,提出了两种不同的板卡,它们基于PM总线拓扑结构进行数据的发送和接收,可实现验证过程的自动化和扩展,并且成本更低。

2. 板卡的实现
2.1 电源供应板

电源供应板的设计考虑了以下几点:
- 支持Aurix™2G微控制器的电流额定需求。
- 具备Aurix™2G微控制器所需的电压轨和时钟源。
- 电源轨和时钟源可由主机PC进行可变控制。
- 板载电流感应和显示选项。
- 无需编程即可作为独立板卡工作。

该板卡从DC插孔输入12 V,使用PMIC TPS65400生成1.25 V、3.3 V和5 V的电压。它有4个通道,其中3个用于为ROVACS板供电。通过PM总线更改PMIC的Vref值,可以改变所有三个电源轨的电压:1.25 V可在0.8 - 1.87 V之间变化,3.3 V可在1.38 - 4.3 V之间变化,5 V可在2.1 - 6.54 V之间变化。第4个额外通道以默认Vref工作在5 V。1.25 V和5 V通道的电流额定值为5 A,3.3 V轨的电流额定值为2 A,足以满足

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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