凌力爾特公司的 LT®5575 直接轉換解調器實現了超卓線性度和噪聲性能的完美結合。
上傳時間： 2013-11-10
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雪崩光電二極管 (APD) 接收器模塊在光纖通信繫統中被廣泛地使用。APD 模塊包含 APD 和一個信號調理放大器，但並不是完全獨立。它仍舊需要重要的支持電路，包括一個高電壓、低噪聲電源和一個用於指示信號強度的精準電流監視器
上傳時間： 2013-11-22
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用于定量表示ADC動態性能的常用指標有六個，分別是：SINAD(信納比)、ENOB(有效位 數)、SNR(信噪比)、THD(總諧波失真)、THD + N(總諧波失真加噪聲)和SFDR(無雜散動態 范圍)
上傳時間： 2014-01-22
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設計了一種由直接數字頻率合成(DDS)、倍頻鏈構成的三次變頻直接頻率合成方案，實現了低相噪捷變頻高分辨率毫米波雷達頻率合成器設計。利用直接頻率合成器的倍頻輸出取代傳統三次變頻毫米波頻率源的鎖相環(PLL),同時提供線性調頻(LFM)信號，優化DDS和變頻方案的頻率配置關系。利用FPGA電路進行高速控制，較好地解決了毫米波頻率合成器各技術指標之間的矛盾。實測結果表明，采用該方案的毫米波頻率合成器在本振跳頻帶寬為160 MHz時，線性調頻頻率分辨率可達0.931 Hz，最大頻率轉換時間小于2 ?滋s，最大雜散低于-60 dBc，相位噪聲優于-90 dBc/Hz。
上傳時間： 2014-01-06
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開關磁阻電機（SR電機）驅動系統（SRD）是一種先進的機電一體化裝置，但是其較大的振動噪聲和轉矩脈動問題制約了SRD的廣泛應用。本文以減小SR電機振動噪聲和轉矩脈動為主題展開理論分析和實驗研究。主要內容有：由于徑向力引起的定子徑向振動是SR電機噪聲的主要根源，因此徑向力的分析和計算是研究SR電機振動噪聲的基礎。本文利用磁通管法推導出徑向力的解析表達式，定性分析了徑向力與電機結構參數等之間的關系。根據虛位移原理，推導出基于矢量磁勢的電磁力計算公式。該計算方法求解電磁力時只需進行一次磁場計算，不但減小了計算量，同時計算精度較傳統虛位移法高。利用這一計算方法，求出了實驗樣機的轉矩及徑向力的精確數值解。針對在SRD性能仿真時，傳統的非線性插值不但耗時，而且對有限元計算數據量要求高的問題，本文利用人工神經網絡強大的非線性模型辨識能力，成功進行了SR電機磁鏈反演和轉矩計算的模型訓練，最后建立了基于人工神經網絡的SR電機精確解析數學模型。因為SR電機本體結構形式的選擇問題與振動噪聲大小有著密切的關系。本文從噪聲輻射和振動幅值角度探討了SR電機主要尺寸的確定；接著從對稱性、力波階數等角度研究了SR電機相數及繞組連接方式、極數、并聯支路數的選擇問題。并對一些常用的降低電機機械噪聲的措施和方法進行了綜述。系統振動特性的研究對于減小振動噪聲十分重要。本文從振動系統的運動方程出發，導出了從激振力到振動加速度的傳遞函數和系統的自由振動解；然后利用機電類比法得出了SR電機定子系統的固有頻率以及振動振幅的解析解，定性分析了影響振動振幅的各種因素；最后利用基于能量法的有限元解法，通過建立不同的散熱筋結構形式、高度、根數以及形狀的SR電機三維有限元模型，分析得出了最有利于降噪和散熱的散熱筋結構是高度高、根數多、上窄下寬的梯形截面的周向散熱筋的結論。通過建立不同繞組裝配工藝下的SR電機三維有限元模型，分析得出了加強繞組剛度可以提高系統低階固有頻率的結論。通過比較實驗樣機的模態分析結果和運行實驗結果，證實了模態分析的有效性。仿真是計算SRD系統性能和預估電機振動的有效手段。本文在用MATLAB建立SRD系統的非線性動態仿真模型的基礎上，對SRD系統進行了穩態性能仿真、動態性能仿真以及負載突變仿真。接著利用穩態性能仿真，綜合考慮最大平均轉矩和效率這兩個優化目標，對SR電機的開關角進行了優化。最后結合由磁場有限元計算得到的徑向力數據表和穩態性能仿真，通過非線性插值得到徑向力的波形，然后對徑向力波形進行了頻譜分析，從而找到其主要的諧波分量。在電機設計階段避免徑向力波主要頻譜分量與SR電機定子的固有頻率接近而引起共振是降低SR電機噪聲的首要條件。合適的控制策略對于SR電機減振降噪是必不可少的。本文理論推導出三步換相法的時間參數取值公式。仿真證明本取值公式較原先文獻的結論在阻尼比較小時有更好的減振效果。針對SR電機運行中可能出現多個模態振形被激發出來的情況，利用數值優化法對三步換相法的時間參數進行了優化，使得減振效果整體最佳，所提的數值優化方法對兩步換相法同樣有效。在分析已有的直接瞬時轉矩控制的基礎上，針對其不足之處，提出了轉矩定頻控制取代內滯環的方法、開始重疊區域的轉矩控制方法、最佳開關角度二次優化法和時間參數優化的三步換相法等新的控制方案。動態仿真證明這些方案是切實有效的，達到了預期效果。最后在直接瞬時轉矩控制的每一次轉矩斬波都使用三步換相法，和在相關斷時刻根據實際電平靈活選用兩步或三步換相法以減小電機振動噪聲，并提出了考慮減振要求的開關頻率設計方法，最終形成了一套完整的降低振動噪聲和轉矩脈動控制策略。設計并研制了基于TMS320LF2407DSP的SR電機控制器。根據控制策略要求，選用了不對稱半橋功率電路拓撲結構；出于降低成本以及提高可靠性考慮，采用了MOSFET雙路并聯電路方案。在控制軟件中實現了本文所提出的降低SR電機振動噪聲和轉矩脈動控制策略。本文最后對實驗樣機進行了靜態轉矩的測量實驗，對比轉矩測量值與轉矩有限元計算值，驗證了磁場有限元計算的有效性。然后對實驗樣機進行了空載與負載、電流控制與轉矩控制、低速斬波與高速單波、是否采用兩步或三步換相法等一系列對比運行實驗，對比各種實驗結果，充分證實了本文所提出的降低振動噪聲和轉矩脈動控制策略的有效性。本課題組承擔了國家十·五863計劃電動汽車重大專項：“EQ6110HEV混合動力城市公交車用電機及其控制系統”（2001AA501421）。本文的研究是在該項目的資助下完成，并且本文關于電機本體結構形式、散熱筋結構和機械降噪措施等的結論已在該項目的60kW實驗樣機上得到證實。
上傳時間： 2013-07-05
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目前，小波分析在信息技術和其他學科方面的應用是眾多科技工作者關心的課題。在理論方面，新觀點、新方法不斷涌現。本文旨在完善小波的基本理論，對原有的小波去噪方法作進一步的改進。 經典的信號處理方法，例如傅立葉變換、短時傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應用范圍。小波分析作為一種全新的信號處理方法，它將信號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號去噪方面顯出了獨特的優勢。本文介紹了經典的去噪方法，并對其適用范圍和效果進行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構算法，最后研究了小波基的數學特性，分析了它們對實際應用的影響和作用。進而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關性去噪方法。用小波變換將高頻系數強制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經將高頻系數強制置零去噪后重構的信號會使信號丟失一些細節，且小波基的選擇亦有相當的難度，只有靠經驗來確定，不過比傳統的濾波方法所得的效果還是要好。對于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個參數的選取問題，并給出了一些選取依據；對小波閾值去噪方法的幾個關鍵問題進行了詳細討論。對閾值去噪進行了改進，利用均值逼近與閾值去噪相結合的方法來實現信號的處理，并通過實驗仿真實現。實驗結果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優于單獨應用閾值去噪的方法。 在空域相關去噪算法的基礎上，進行了改進，利用閾值濾波與相關去噪算法相結合的一種組合去噪算法，仿真試驗結果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數不僅連續性好，準確率高，而且易于重構信號。 本文分別對這四種方法進行了算法分析比較，通過實驗仿真來實現，并對實驗結果進行了分析。實驗仿真結果表明了利用小波分析理論對信號去噪的可行性和有效性。 關鍵詞：小波分析，信號去噪，閾值，均值逼近，空域相關
上傳時間： 2013-07-19
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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磁共振成像（MRI）由于自身獨特的成像特點，使得其處理方法不同于一般圖像.根據不同的應用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先，該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點，首先對與噪聲和邊緣相關的小波系數進行建模，然后利用最大似然估計來進行參數估計，同時利用連續尺度間的尺度相關性特點來進行函數升級，以便獲得最佳萎縮函數，進一步提高圖像的質量，最終取得了一定的效果.與此同時，該文對MRI圖像的進一步的分析與應用展開了一定研究，提出了一種改進的快速模糊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，同時考慮鄰域對分割結果的影響，對目標函數加以改進，用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響，達到魯棒分割的目的，為進一步圖像處理和分析打下基礎.通過實驗，我們發現，無論是針對模擬圖像還是實際圖像，該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果，達到了預期的目的.
上傳時間： 2013-04-24
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航天測控通信網是航天工程的重要組成部分。迄今為止，我國已建成“C頻段測控網”，及正在建設的“S頻段測控網”和“TDRSS測控網”。測距單元是測控系統基帶設備中的重要功能單元，為航天飛行器提供定位元素。目前，在航天測距系統中側音測距技術具有最高的測距精度。本文以中國電子科技集團第十研究所某項目為背景，對側音測距系統中的關鍵技術進行了詳細的研究，提出了一些改進測距精度的方法，最后用FPGA實現了側音測距功能單元。 本論文主要完成以下工作： 1)完成了直接數字頻率合成的雜散分析。采用嚴格的信號分析方法，運用離散傅立葉變換(DFT)和傅立葉變換(FT)，推導了理想狀態和相位截短條件下的DDS輸出頻譜的數學表達式，并利用systemview仿真軟件建立了DDS相位截短模型，通過仿真驗證了分析結論的正確性。 2)改進了TT&C系統中經典的FFT頻率引導算法，增加了頻譜對稱性分析，在實現頻率引導的同時完成了防載波頻率錯鎖的功能。 3)首次采用基于正交雙通道相關原理的數字相關相位估計法來實現次側音匹配和解模糊，降低了設備復雜度，提高了測距精度。針對低信噪比的情況，提出了基于平滑濾波的數據處理方法，提高了相位測量精度。對測距信道中加限幅器導致的測距信號信噪比惡化程度做了深入的理論分析。最后，分析了測距誤差，并對其中一些引起測距誤差的因素提出了改善方法。 通過本論文的工作，成功的完成了TT&C側音測距終端的研制，系統現已通過測試，達到系統任務書的各項指標要求。
上傳時間： 2013-04-24
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隨著多媒體技術的發展，數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。它的發展主要依賴于兩個性質不同、自成體系但又緊密相關的研究領域：圖像處理算法及其相應的電路實現。圖像處理系統的硬件實現—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數字信號處理器(Digital Signal Process)和現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預處理的數據量很大，要求處理速度快，但運算結果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統更適合于圖像的預處理。本文設計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應的Matlab 仿真；然后，為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點，本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結合小波系數尺度間關系的鄰域閾值去噪算法。經Matlab實驗表明，相比于其他幾種經典算法，本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統的總體結構和FPGA內部各功能模塊的具體實現方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統核心控制模塊，并對各個系統模塊和整體進行了仿真驗證，結果表明本文設計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統能滿足實際的圖像處理要求，具有一定的理論和實際應用價值。關鍵詞：圖像處理系統，FPGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時間： 2013-05-16
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