隨著3G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的展開，移動(dòng)用戶數(shù)量逐漸增加，用戶和運(yùn)營商對網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量和覆蓋要求也越來越高。而在實(shí)際工作中，基站成本在網(wǎng)絡(luò)投資中占有很大比例，并且基站選址是建網(wǎng)的主要難題之一。同基站相比，直放站以其性價(jià)比高、建設(shè)周期短等優(yōu)點(diǎn)在我國移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)上有著大量的應(yīng)用。目前，直放站已成為提高運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、解決網(wǎng)絡(luò)盲區(qū)或弱區(qū)問題、增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋的主要手段之一。但由于傳統(tǒng)的模擬直放站受周邊環(huán)境因素影響較大、抗干擾能力較差、傳輸距離受限、功放效率低，同時(shí)設(shè)備間沒有統(tǒng)一的協(xié)議規(guī)范，無法滿足系統(tǒng)廠商與直放站廠商的兼容，所以移動(dòng)通信市場迫切需要通過數(shù)字化來解決這些問題。 本文正是以設(shè)計(jì)新型數(shù)字化直放站為目標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)數(shù)字中頻系統(tǒng)為研究重心，圍繞數(shù)字中頻的相關(guān)技術(shù)而展開研究。 文章介紹了數(shù)字直放站的研究背景和國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，闡述了數(shù)字直放站系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想及總體實(shí)現(xiàn)框圖，并對數(shù)字直放站數(shù)字中頻部分進(jìn)行了詳細(xì)的模塊劃分。針對其中的數(shù)字上下變頻模塊設(shè)計(jì)所涉及到的相關(guān)技術(shù)作詳細(xì)介紹，涉及到的理論主要有信號(hào)采樣理論、整數(shù)倍內(nèi)插和抽取理論等，在理論基礎(chǔ)上闡述了一些具體模塊的高效實(shí)現(xiàn)方案，最終利用FPGA實(shí)現(xiàn)了數(shù)字變頻模塊的設(shè)計(jì)。 在數(shù)字直放站系統(tǒng)中，降低峰均比是提高功放工作效率的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文首先概述了降低峰均比的三類算法，然后針對目前常用的幾種算法進(jìn)行了仿真分析，最后在綜合考慮降低峰均比效果與實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，提出了改進(jìn)的二次限幅算法。通過仿真驗(yàn)證算法的有效性后，針對其中的噪聲整形濾波器提出了“先分解，再合成”的架構(gòu)實(shí)現(xiàn)方式，并指出其中間級(jí)窄帶濾波器采用內(nèi)插級(jí)聯(lián)的方式實(shí)現(xiàn)，最后整個(gè)算法在FPGA上實(shí)現(xiàn)。 在軟件無線電思想的指導(dǎo)下，本文利用系統(tǒng)級(jí)的設(shè)計(jì)方法完成了WCDMA數(shù)字直放站中頻系統(tǒng)設(shè)計(jì)。遵照3GPP等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，完成了系統(tǒng)的仿真測試和實(shí)物測試。最后得出結(jié)論：該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了WCDMA數(shù)字直放站數(shù)字中頻的基本功能，并可保證在現(xiàn)有硬件不變的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)不同載波間平滑過渡、不同制式間輕松升級(jí)。
上傳時(shí)間： 2013-07-07
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磁共振成像（MRI）由于自身獨(dú)特的成像特點(diǎn)，使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個(gè)算法.首先，該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實(shí)際特點(diǎn)，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細(xì)闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點(diǎn)，首先對與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進(jìn)行建模，然后利用最大似然估計(jì)來進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，同時(shí)利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點(diǎn)來進(jìn)行函數(shù)升級(jí)，以便獲得最佳萎縮函數(shù)，進(jìn)一步提高圖像的質(zhì)量，最終取得了一定的效果.與此同時(shí)，該文對MRI圖像的進(jìn)一步的分析與應(yīng)用展開了一定研究，提出了一種改進(jìn)的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點(diǎn)，同時(shí)考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響，對目標(biāo)函數(shù)加以改進(jìn)，用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響，達(dá)到魯棒分割的目的，為進(jìn)一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，無論是針對模擬圖像還是實(shí)際圖像，該文所提出的兩個(gè)算法都取得了較好的效果，達(dá)到了預(yù)期的目的.
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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作為一項(xiàng)正在興起的無線應(yīng)用服務(wù),無線局域網(wǎng)已在機(jī)場、校園、會(huì)議室、甚至在家庭都有所應(yīng)用.它正叩開高速無線數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)市場的大門.目前,無線局域網(wǎng)仍處于眾多標(biāo)準(zhǔn)共存時(shí)期.每一標(biāo)準(zhǔn)的背后都有大公司或者大集團(tuán)的支持.在眾多無線局域網(wǎng)協(xié)議中IEEE802.11a協(xié)議是很有特色的一個(gè),它的優(yōu)勢在于采用了正交頻分復(fù)用(OFDM)方式來傳輸數(shù)據(jù),該技術(shù)可幫助提高速度和改進(jìn)信號(hào)質(zhì)量,并可克服干擾,因此得到眾多關(guān)注.為了讓這種高速的局域網(wǎng)真正應(yīng)用到實(shí)際中,我們的項(xiàng)目就是要在硬件上實(shí)現(xiàn)基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)的發(fā)射機(jī)和接收機(jī),而本文的主要工作就是用FPGA實(shí)現(xiàn)這個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)接收機(jī).內(nèi)接收機(jī)主要包括同步估計(jì)和信道估計(jì).但是目前OFDM系統(tǒng)中包括同步、信道編碼、信道估計(jì)、用戶檢測、降低峰均比等一些關(guān)鍵技術(shù)在具體實(shí)現(xiàn)上還存在著一些困難.許多文獻(xiàn)對這些關(guān)鍵技術(shù)基本停留在理論上的討論,與具體的實(shí)現(xiàn)還存在很大的差距.因此本文通過研究同步和信道估計(jì)的多種算法的性能和其實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度,提出一種適合在IEEE802.11a協(xié)議環(huán)境下的同步算法和信道估計(jì),用FPGA加以實(shí)現(xiàn).首先本文總結(jié)了目前OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)的算法.在此基礎(chǔ)上詳細(xì)的討論了基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)可以采用的信道估計(jì)方法:(1)提出了借助訓(xùn)練序列的LS估計(jì)法和LS-average估計(jì)法,分別在AWGN信道和多徑信道對這兩種方法進(jìn)行了比較,證明無論在哪種信道環(huán)境下后者性能都要好于前者.為了能夠進(jìn)一步提高信道估計(jì)器的性能,在LS-average算法的基礎(chǔ)上提出了消噪算法(NRA).(2)提出了借助導(dǎo)頻的DFT插值算法.其次本文總結(jié)了目前OFDM系統(tǒng)同步的算法.OFDM系統(tǒng)同步包括定時(shí)同步和載波同步,其中定時(shí)同步又分為符號(hào)同步和抽樣同步.本文主要是研究定時(shí)同步,而載波同步只是簡單的討論,因?yàn)樵谶@項(xiàng)目中這是另有負(fù)責(zé)人.本文針對基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)把定時(shí)同步分為粗定時(shí)同步和細(xì)定時(shí)同步.然后分別對粗定時(shí)同步和細(xì)定時(shí)同步進(jìn)行了詳細(xì)的討論.其中對粗定時(shí)同步的方法有:利用短訓(xùn)練序列和利用循環(huán)前綴,并對這兩種方法進(jìn)行了比較.對細(xì)定時(shí)同步是利用導(dǎo)頻來跟蹤.最后根據(jù)前面兩章提出的算法所分析的結(jié)果,以及突發(fā)OFDM系統(tǒng)的信號(hào)和信道特征,選取了其中一種信道估計(jì)算法和定時(shí)同步算法,結(jié)合合作伙伴所提出的載波同步算法一起用FPGA實(shí)現(xiàn)整個(gè)基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)的內(nèi)接收機(jī),并分別測試了各個(gè)模塊的性能以及綜合模塊的性能.
標(biāo)簽： 80211a 80211 IEEE FPGA
上傳時(shí)間： 2013-05-26
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隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為眾多應(yīng)用系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。它的發(fā)展主要依賴于兩個(gè)性質(zhì)不同、自成體系但又緊密相關(guān)的研究領(lǐng)域：圖像處理算法及其相應(yīng)的電路實(shí)現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數(shù)字信號(hào)處理器(Digital Signal Process)和現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關(guān)電路組成。它們可以實(shí)時(shí)高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預(yù)處理的數(shù)據(jù)量很大，要求處理速度快，但運(yùn)算結(jié)果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統(tǒng)更適合于圖像的預(yù)處理。本文設(shè)計(jì)了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統(tǒng)。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點(diǎn)討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應(yīng)的Matlab 仿真；然后，為了改進(jìn)鄰域閾值去噪算法中對每個(gè)分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點(diǎn)，本文提出了基于最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計(jì) (SURE)為準(zhǔn)則同時(shí)結(jié)合小波系數(shù)尺度間關(guān)系的鄰域閾值去噪算法。經(jīng)Matlab實(shí)驗(yàn)表明，相比于其他幾種經(jīng)典算法，本文提出的兩種改進(jìn)算法在濾除噪聲的同時(shí)能更好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié)，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎(chǔ)上本文將提出的改進(jìn)小波鄰域閾值去噪算法進(jìn)行了相應(yīng)的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實(shí)現(xiàn)；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和FPGA內(nèi)部各功能模塊的具體實(shí)現(xiàn)方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲(chǔ)器控制模塊、去噪計(jì)算模塊和系統(tǒng)核心控制模塊，并對各個(gè)系統(tǒng)模塊和整體進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿足實(shí)際的圖像處理要求，具有一定的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：圖像處理系統(tǒng)，F(xiàn)PGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時(shí)間： 2013-05-16
上傳用戶：450976175
·詳細(xì)說明：BM3D去噪算法的實(shí)現(xiàn)和相關(guān)文檔，很好的去噪算法
上傳時(shí)間： 2013-08-01
上傳用戶：hasan2015
·摘 要:本文研究了小波閩值圖像的去噪方法，并與其它圖像去噪方法進(jìn)行了比較。對lena圖像進(jìn)行MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)，得到了主觀效果圖和客觀效果的PSNR。研究發(fā)現(xiàn)，小波閾值圖像去噪無論主觀效果還是客觀效果都優(yōu)于其他圖像去噪方法。[著者文摘]
標(biāo)簽： MATLAB 小波閾值 圖像去噪算法 仿真實(shí)驗(yàn)
上傳時(shí)間： 2013-06-04
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在QPSK調(diào)制方式下，分別研究推導(dǎo)了基于輔助數(shù)據(jù)的極大似然比信噪比估計(jì)算法研究、基于矩的信噪比估計(jì)算法研究以及基于高階累積量的信噪比估計(jì)算法。通過仿真比較了信噪比估計(jì)算法的性能，著重分析比較了采用的迭代次數(shù)及數(shù)據(jù)長度等參數(shù)對算法性能的影響，最終根據(jù)算法各自的特點(diǎn)給出了相應(yīng)的適用范圍。
上傳時(shí)間： 2013-10-20
上傳用戶：15736969615
用于定量表示ADC動(dòng)態(tài)性能的常用指標(biāo)有六個(gè)，分別是：SINAD(信納比)、ENOB(有效位 數(shù))、SNR(信噪比)、THD(總諧波失真)、THD + N(總諧波失真加噪聲)和SFDR(無雜散動(dòng)態(tài) 范圍)
上傳時(shí)間： 2014-01-22
上傳用戶：魚哥哥你好
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)來描述圖像的去噪過程，通過求解映射函數(shù)和利用映射函數(shù)對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
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效果。
上傳時(shí)間： 2013-10-23
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