【摘 要】
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设计了一种以FPGA为主控制器的自搭建多通道数据采集系统，其主要功能为多种频率下的高精度采集和高速采集，同时还具有信号调理及数据运算等功能。该系统利用FPGA较高的工作频率来满足不同采样频率的切换；在上位机软件与控制器间建立通讯，完成数据处理、显示和存储。经试验验证表明：该自搭建系统在功能性方面较为灵活，在不同采样频率下转换结果稳定，在不同的采样模式下具有良好的准确性和可靠性，并且能够在一个采样周
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设计了一种以FPGA为主控制器的自搭建多通道数据采集系统，其主要功能为多种频率下的高精度采集和高速采集，同时还具有信号调理及数据运算等功能。该系统利用FPGA较高的工作频率来满足不同采样频率的切换；在上位机软件与控制器间建立通讯，完成数据处理、显示和存储。经试验验证表明：该自搭建系统在功能性方面较为灵活，在不同采样频率下转换结果稳定，在不同的采样模式下具有良好的准确性和可靠性，并且能够在一个采样周期内实时地完成算法处理。
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阐述了一款内匹配功率放大器的设计过程和测试结果。该放大器工作在5～5.8 GHz，采用氮化镓HEMT工艺，在28 V漏极供电电压下实现了48 dBm输出功率和55%功率附加效率。同时，该内匹配放大器将栅极和漏极偏置电路设计在芯片内部，无需在外部设计偏置电路，在保证功放性能的同时实现了小型化。该设计充分体现了GaN内匹配电路的高功率、高效率、小型化的优势。
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目前机器学习技术已被广泛应用于工业智能故障诊断中,但其成功应用的前提条件是能够获取到充足的含标签故障数据以对机器学习模型进行训练.实际工业场景中,由于设备常运行于正常状态,故障数据的获取与标注成本巨大,可能无法达到模型训练的需求.现有少样本诊断方法通常依赖于额外的有标签数据,无法克服工业场景下的数据采集与标注局限.针对该问题,本文挖掘关键时序依赖特征以及专家先验知识与故障诊断任务之间的内在关联,提
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为提升用户在旗袍定制服务过程中的满意度，本文以旗袍为例，对定制用户的需求要素进行提炼，利用Kano模型设计调研问卷，对用户需求要素进行归类，计算出相同属性中各需求要素的敏感度，并对各需求要素的Kano属性进行优化和改进排序。研究可知：旗袍定制用户对定制初期的介绍、推荐及基础服务较为关注，对应需求必须被满足；用户分类方面，不同分类用户对定制服务的关注点有所差异，但定制过程中的专业介绍与推荐服务，线下
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