基于低噪聲放大器（LNA）的噪聲系數(shù)和駐波比之間的矛盾，本文采用安捷倫公司的ATF54143晶體管計(jì)了一款工作于890~960 MHz平衡式低噪聲放大器。該設(shè)計(jì)分為兩部分：3 dB 90°相移定向耦合器和并聯(lián)的低噪聲放大器。本文中首先介紹LNA相關(guān)理論，然后通過安捷倫公司的ADS仿真軟件進(jìn)行電路仿真，仿真結(jié)果滿足設(shè)計(jì)要求，達(dá)到了低噪聲系數(shù)和良好地駐波比要求。此文也為后面電路的設(shè)計(jì)和調(diào)試提供了理論支持。
標(biāo)簽： 54143 ATF 平衡式 低噪聲放大器
上傳時(shí)間： 2013-11-02
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雙頻式定子接地保護(hù)是目前在中小型發(fā)電機(jī)中得到廣泛應(yīng)用的一種發(fā)電機(jī)保護(hù)，三次諧波的變化情況是這種保護(hù)動(dòng)作的依據(jù)之一。文中著重就能夠從發(fā)電機(jī)機(jī)端和中性點(diǎn)側(cè)電壓中初步提取三次諧波的模擬濾波器的設(shè)計(jì)進(jìn)行了討論，通過分析比較各類濾波器的阻帶衰減速度、通頻帶平坦度等特點(diǎn)以及生產(chǎn)實(shí)際裝置的成本等多方面因素設(shè)計(jì)出了一款能夠滿足保護(hù)裝置要求的模擬濾波器。從仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出，此款模擬濾波器具有良好的應(yīng)用效果。
上傳時(shí)間： 2013-10-13
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提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應(yīng)濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對包含噪聲的語音信號進(jìn)行小波分解，以分離出來的噪聲信號作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對帶噪聲語音信號進(jìn)行降噪處理，最終實(shí)現(xiàn)語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對語音信號有較為明顯的降噪效果。
上傳時(shí)間： 2013-10-14
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針對RC橋式低頻信號振蕩器的性能和應(yīng)用，對振蕩電路的基本結(jié)構(gòu)及性能指標(biāo)進(jìn)行探討，分別從選頻網(wǎng)絡(luò)、穩(wěn)幅環(huán)節(jié)及頻率可調(diào)三個(gè)方面對電路性能進(jìn)行改進(jìn)，并結(jié)合仿真軟件進(jìn)行驗(yàn)證，得出性能完善，頻率可在17 Hz~265.4 kHz之間連續(xù)可調(diào)的正弦波振蕩器。
上傳時(shí)間： 2013-11-23
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為了提高數(shù)字水印抗擊各種圖像攻擊的性能和保持圖像的穩(wěn)健性和不可見性，提出了一種基于離散小波變換（DWT），SVD（singular value decomposition）奇異值分解水印圖像和原始載體圖像的離散余弦變換（DCT）的自適應(yīng)水印嵌入算法，主要是將水印圖像的兩次小波變換后的低頻分量潛入到原始圖像分塊經(jīng)過SVD分解的S分量矩陣中，同時(shí)根據(jù)圖像的JPEG壓縮比的不同計(jì)算各個(gè)圖像塊的水印調(diào)節(jié)因子。實(shí)驗(yàn)證明該算法在抗擊JPEG壓縮、中值濾波、加噪等均具有很好的魯棒性，嵌入后的圖像的PSNR達(dá)到38，具有良好的視覺掩蔽性
標(biāo)簽： 數(shù)字水印算法
上傳時(shí)間： 2013-10-09
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針對紅外圖像邊緣模糊，對比度低的問題，文中研究了改進(jìn)的中值濾波和改進(jìn)的Sobel邊緣檢測對紅外圖像進(jìn)行處理。在對處理后圖像的特征進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，研究了改進(jìn)的Laplace金字塔分解的圖像融合算法，并基于CUDA并行處理技術(shù)，在可編程GPU上實(shí)現(xiàn)了紅外圖像快速增強(qiáng)的目的。該算法結(jié)合GPU的內(nèi)存特點(diǎn)，應(yīng)用紋理映射、多點(diǎn)訪問、并行觸發(fā)技術(shù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)，提高數(shù)據(jù)處理速度，適用于對紅外圖像增強(qiáng)的實(shí)時(shí)性要求較高的領(lǐng)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法有較好的并行特性，能充分利用CUDA的并行計(jì)算能力，提高了紅外圖像增強(qiáng)的實(shí)時(shí)性，處理分辨率為3 096×3 096的紅外圖像時(shí)加速比達(dá)32.189。
上傳時(shí)間： 2014-01-03
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對數(shù)字電路設(shè)計(jì)中的重要環(huán)節(jié)--邏輯函數(shù)式的處理進(jìn)行了解析。分邏輯函數(shù)式的化簡、檢查、變換3個(gè)方面作了詳細(xì)探討，且對每個(gè)方面給出了相應(yīng)的見解，即對邏輯函數(shù)式的化簡方面提出宜采用先卡諾圖法再代數(shù)法的綜合法；對邏輯函數(shù)式的檢查方面指出了觀察互補(bǔ)出現(xiàn)的因子并檢驗(yàn)在特殊條件下是否存在該因子的“互補(bǔ)相與”和“互補(bǔ)相或”的核心要點(diǎn)；對邏輯函數(shù)式的變換方面則提出了一種具有普適性的二次取非變換法。同時(shí)，對這些見解還給出了相應(yīng)的例證。
上傳時(shí)間： 2013-10-18
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針對基本蟻群算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃問題中容易陷入局部最優(yōu)的問題，提出了一種改進(jìn)的蟻群算法，利用遺傳算法加入了變異因子使最優(yōu)路徑產(chǎn)生變異，從而降低了蟻群算法陷入局部極小的可能性，同時(shí)改善了基本蟻群算法不收斂或收斂速度比較慢的缺點(diǎn)，加快了收斂速度，增加了最優(yōu)解的多樣性。
標(biāo)簽： 變異 蟻群算法 機(jī)器人 路徑規(guī)劃
上傳時(shí)間： 2013-11-11
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無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)（WMSNs）中傳感器節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)量非常大，在傳輸前需對大數(shù)據(jù)量的多媒體信息進(jìn)行壓縮處理，但是單節(jié)點(diǎn)能源受限，存儲、處理能力相對較弱。針對無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的高效、低耗能的需求這些問題，在圖像壓縮雙正交重疊變換（LBT）的基礎(chǔ)上，文中提出了一種基于此變換的分布式無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮算法。即基于簇結(jié)構(gòu)，把壓縮任務(wù)分配給其他節(jié)點(diǎn)，通過多個(gè)節(jié)點(diǎn)相互協(xié)作，共同完成圖像的壓縮編碼和傳輸。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在傳感器節(jié)點(diǎn)散布不均且較為密集的情況下，該算法在高質(zhì)量、低復(fù)雜度和低功耗等方面都有了很大的性能提高。
上傳時(shí)間： 2014-12-23
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針對傳統(tǒng)的雙線性插值法在對圖像進(jìn)行插值后會不可避免的產(chǎn)生邊緣模糊的問題，提出了一種改進(jìn)的線性插值法，該算法首先把待插值點(diǎn)分為三類，然后分別選取合適的已知點(diǎn)進(jìn)行插值。通過對經(jīng)典圖像lena和pepper進(jìn)行插值的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的插值效果與雙立方法相當(dāng)，但計(jì)算量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于雙立方，能有效的保持圖像邊緣信息，提高了圖像質(zhì)量。
上傳時(shí)間： 2014-01-17
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