在第 1 部分中，我們計(jì)算了頻率域中非反相運(yùn)算放大器結(jié)構(gòu)的閉環(huán)傳輸函數(shù)。特別是，我們通過(guò)假設(shè)運(yùn)算放大器具有一階開(kāi)環(huán)響應(yīng)，推導(dǎo)出了傳輸函數(shù)。計(jì)算增益誤差時(shí)，振幅響應(yīng)很重要。
標(biāo)簽： 增益 DC 運(yùn)算放大器 分
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：674635689
文中討論了圖像的高斯加性噪聲模型和圖像的稀疏性表示，提出了利用映射函數(shù)來(lái)描述圖像的去噪過(guò)程，通過(guò)求解映射函數(shù)和利用映射函數(shù)對(duì)加噪圖像的小波變換子帶系數(shù)進(jìn)行變換，達(dá)到了降低圖像噪聲并使加噪圖像逼近原始圖像的目的。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)比較，驗(yàn)證了本文算法的可行性和魯棒性。
上傳時(shí)間： 2013-10-21
上傳用戶：許小華
摘要：用單片機(jī)控制放大器增益， 實(shí)現(xiàn)放大器增益擴(kuò)程功能， 以滿足不同幅度信號(hào)對(duì)放大器增益的要求分析了單片機(jī)控制放大器增益的原理、設(shè)計(jì)思路，給出了計(jì)算公式和設(shè)計(jì)電路．
標(biāo)簽： 89C51 單片機(jī)控制 放大器 增益
上傳時(shí)間： 2013-10-23
上傳用戶：michael20
提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長(zhǎng)自適應(yīng)濾波語(yǔ)音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對(duì)包含噪聲的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行小波分解，以分離出來(lái)的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長(zhǎng)自適應(yīng)算法對(duì)帶噪聲語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行降噪處理，最終實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的信噪分離，去除語(yǔ)音信號(hào)中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)有較為明顯的降噪效果。
標(biāo)簽： 仿生 小波變換 模糊推理 語(yǔ)音降噪
上傳時(shí)間： 2013-10-14
上傳用戶：戀天使569
運(yùn)算放大器，開(kāi)環(huán)電壓增益AVOL的定義與量測(cè)方法。
標(biāo)簽： AVOL 開(kāi)環(huán) 增益 定義
上傳時(shí)間： 2013-11-18
上傳用戶：rtsm07
提出了一種基于gm /ID方法設(shè)計(jì)的可變?cè)鲆娣糯笃鳌ＴO(shè)計(jì)基于SMIC90nmCMOS工藝模型，可變?cè)鲆娣糯笃饔梢粋€(gè)固定增益級(jí)、兩個(gè)可變?cè)鲆婕?jí)和一個(gè)增益控制器構(gòu)成。固定增益級(jí)對(duì)輸入信號(hào)預(yù)放大，以增加VGA最大增益。VGA的增益可變性由兩個(gè)受增益控制器控制的可變?cè)鲆婕?jí)實(shí)現(xiàn)。運(yùn)用gm /ID的綜合設(shè)計(jì)方法，優(yōu)化了任意工作范圍內(nèi)，基于gm /ID和VGS關(guān)系的晶體管設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了低電壓低功耗。為得到較寬的增益范圍，應(yīng)用了一種新穎的偽冪指函數(shù)。利用Cadence中spectre工具仿真，結(jié)果表明，在1.2 V的工作電壓下，具有76 dB的增益，控制電壓范圍超過(guò)0.8 V，帶寬范圍從34 MHz到183.6 MHz，功耗為0.82 mW。
標(biāo)簽： gm_ID 上傳時(shí)間： 2013-11-10
上傳用戶：笨小孩
針對(duì)齒輪故障特征信號(hào)具有強(qiáng)噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點(diǎn)，提出采用形態(tài)梯度小波對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動(dòng)信號(hào)分解到多個(gè)尺度上，然后對(duì)各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理，對(duì)經(jīng)過(guò)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對(duì)降噪后的齒輪振動(dòng)信號(hào)采用S變換多分辨率時(shí)頻分析，能夠從具有良好的時(shí)頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過(guò)仿真試驗(yàn)和故障軸承的信號(hào)分析證明，該方法具有短時(shí)傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn)，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負(fù)頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線監(jiān)測(cè)和診斷。
上傳時(shí)間： 2013-11-01
上傳用戶：AISINI005
針對(duì)數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)對(duì)反饋鏈路平坦度的要求，提出一種在不斷開(kāi)模擬鏈路的前提下，采用單音測(cè)量WCDMA<E混模基站射頻拉遠(yuǎn)單元反饋鏈路的增益平坦度，并采用最小二乘法，分別擬合射頻、本振和中頻的增益的方法。采用MATLAB工具產(chǎn)生濾波器系數(shù)，在基本不增加復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，通過(guò)DPD軟件離線補(bǔ)償中頻的增益不平坦度。實(shí)際應(yīng)用取得良好的補(bǔ)償效果。
標(biāo)簽： 數(shù)字預(yù)失真 反饋 增益
上傳時(shí)間： 2013-10-18
上傳用戶：haohaoxuexi
提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數(shù)模型去模擬NSCT域的系數(shù)的圖像去噪算法，這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數(shù)相鄰尺度間的父子關(guān)系，同時(shí)滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數(shù)方差具有各向異性的特征，基于這種統(tǒng)計(jì)模型，文中先推導(dǎo)出了一種各向異性雙變量收縮函數(shù)的近似形式，然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計(jì)將這種新的閾值收縮函數(shù)應(yīng)用于NSCT域，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比，能夠有效地去除圖像的高斯噪聲，提高了圖像的峰值信噪比；并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細(xì)節(jié)信息，從而明顯改善了圖像的視覺(jué)效果。
上傳時(shí)間： 2013-10-23
上傳用戶：thuyenvinh
為了提高圖像去噪效果，提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進(jìn)行循環(huán)平移，使用Contourlet域HMT模型對(duì)平移后的圖像進(jìn)行降噪處理，然后將降噪后的圖像進(jìn)行循環(huán)反平移，最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進(jìn)行平均處理，以減少去噪后圖像的失真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比，而且可以提高降噪后圖像的視覺(jué)效果。
標(biāo)簽： Contourlet Spinning Cycle HMT
上傳時(shí)間： 2014-12-23
上傳用戶：ddddddos
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