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輸入方法

  • modelsim使用的簡單的方法

    modelsim使用的簡單的方法

    標(biāo)簽： modelsim

    上傳時(shí)間： 2014-01-10

    上傳用戶：龍飛艇

  • 基于FPGA的MIMO-OFDM基帶系統(tǒng)發(fā)射機(jī)的設(shè)計(jì)

    介紹了多入多出-正交頻分復(fù)用（MIMO-OFDM）系統(tǒng)，并分析了其發(fā)射機(jī)的實(shí)現(xiàn)原理。充分利用Altera公司Stratix系列現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）芯片和IP（知識(shí)產(chǎn)權(quán)）核，提出了一種切實(shí)可行的MIMO-OFDM基帶系統(tǒng)發(fā)射機(jī)的FPGA實(shí)現(xiàn)方法。重點(diǎn)論述了適合于FPGA實(shí)現(xiàn)的對(duì)角空時(shí)分層編碼（D-BLAST）的方法和實(shí)現(xiàn)原理以及各個(gè)主要模塊的工作原理。并給出了其在ModelSim環(huán)境下的仿真結(jié)果。結(jié)果表明，本設(shè)計(jì)具有設(shè)計(jì)簡單、快速、高效和實(shí)時(shí)性好等特點(diǎn)。

    標(biāo)簽： MIMO-OFDM FPGA 基帶系統(tǒng) 發(fā)射機(jī)

    上傳時(shí)間： 2013-10-13

    上傳用戶：Aeray

  • QuartusII9.0破解器和破解方法

    QuartusII9.0破解器和破解方法

    標(biāo)簽： QuartusII 9.0 破解

    上傳時(shí)間： 2013-11-23

    上傳用戶：狗日的日子

  • 用veriloghdl進(jìn)行fpga設(shè)計(jì)的一些基本方法

    veriloghdl進(jìn)行fpga設(shè)計(jì)的一些基本方法，對(duì)初學(xué)者很有幫助

    標(biāo)簽： veriloghdl fpga

    上傳時(shí)間： 2013-11-17

    上傳用戶：muhongqing

  • 基于FPGA的傳統(tǒng)DDS方法優(yōu)化設(shè)計(jì)

    基于FPGA的傳統(tǒng)DDS方法優(yōu)化設(shè)計(jì)

    標(biāo)簽： FPGA DDS 優(yōu)化設(shè)計(jì)

    上傳時(shí)間： 2014-12-28

    上傳用戶：lmeeworm

  • 基于FPGA的小數(shù)分頻實(shí)現(xiàn)方法

    基于FPGA的小數(shù)分頻實(shí)現(xiàn)方法

    標(biāo)簽： FPGA 小數(shù)分頻 實(shí)現(xiàn)方法

    上傳時(shí)間： 2013-10-11

    上傳用戶：jiangxiansheng

  • 在FPGA中基于信元的FIFO設(shè)計(jì)方法實(shí)戰(zhàn)方法

    　　設(shè)計(jì)工程師通常在FPGA上實(shí)現(xiàn)FIFO(先進(jìn)先出寄存器)的時(shí)候，都會(huì)使用由芯片提供商所提供的FIFO。但是，由于其通用性使得其針對(duì)性變差，某些情況下會(huì)變得不方便或者將增加硬件成本。此時(shí)，需要進(jìn)行自行FIFO設(shè)計(jì)。本文提供了一種基于信元的FIFO設(shè)計(jì)方法以供設(shè)計(jì)者在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候選用。這種方法也適合于不定長包的處理。

    標(biāo)簽： FPGA FIFO 信元 設(shè)計(jì)方法

    上傳時(shí)間： 2014-01-13

    上傳用戶：mengmeng444425

  • 一種快速的三維點(diǎn)云自動(dòng)配準(zhǔn)方法

    采用主成分分析方法(PCA)定義了簡單的數(shù)學(xué)模型和軸向確定方法等來實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。大量實(shí)驗(yàn)證明，算法能夠快速實(shí)現(xiàn)任意形狀、大小及位置的兩片點(diǎn)云配準(zhǔn)。

    標(biāo)簽： 自動(dòng)配準(zhǔn)

    上傳時(shí)間： 2013-10-12

    上傳用戶：13215175592

  • 基于協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)彈攻擊目標(biāo)識(shí)別方法研究

    針對(duì)目標(biāo)識(shí)別問題，采取了基于協(xié)同學(xué)的模式識(shí)別理論，引入了協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對(duì)其穩(wěn)定性進(jìn)行了分析，提出了基于協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)軍事目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別的方法，并通過仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。

    標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 導(dǎo)彈 攻擊 目標(biāo)識(shí)別

    上傳時(shí)間： 2013-11-02

    上傳用戶：gxmm

  • 加速度信號(hào)隨機(jī)噪聲及趨勢(shì)項(xiàng)實(shí)時(shí)消除方法研究

    利用加速度信號(hào)測(cè)量位移是油田抽油井光桿位移測(cè)量的主要方法，而加速度信號(hào)的隨機(jī)噪聲和趨勢(shì)項(xiàng)是影響測(cè)量精度的主要因素，本文提出了一種基于學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)消噪和剔除趨勢(shì)項(xiàng)方法。學(xué)習(xí)時(shí)先獲取一段時(shí)間的加速度信號(hào)，再通過時(shí)間序列分析技術(shù)得出ARIMA模型及其參數(shù)，最后基于FFT變換的Rife-Jane頻率估計(jì)方法求出加速度信號(hào)的周期；在線實(shí)時(shí)消噪和剔除趨勢(shì)項(xiàng)方法是基于學(xué)習(xí)階段所得模型參數(shù)，運(yùn)用卡爾曼濾波技術(shù)消除加速度信號(hào)隨機(jī)噪聲；按周期兩次積分得到光桿位移，用加窗遞推最小二乘法在線消除趨勢(shì)項(xiàng)。通過抽油機(jī)半實(shí)物仿真平臺(tái)測(cè)試和分析加速度信號(hào)，結(jié)果表明，該方法有效地去除了加速度信號(hào)中的噪聲和趨勢(shì)項(xiàng)，極大地提高了位移的測(cè)量精度。

    標(biāo)簽： 加速度信號(hào) 隨機(jī) 消除方法

    上傳時(shí)間： 2013-11-16

    上傳用戶：稀世之寶039

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