在衛(wèi)星通信系統(tǒng)中，非鐵磁性微波無源器件的無源互調(diào)（PIM）問題非常嚴重，產(chǎn)生PIM的根源在于天線、波導法蘭等無源器件的非線性效應，例如場發(fā)射、量子隧穿、熱電子發(fā)射、電致伸縮、微放電等[1]。文中通過對波導法蘭無源互調(diào)模型的分析和測量，得出波導間接觸壓力越大，各階PIM越小；PIM階數(shù)越高，載波功率之比對其影響越大。
標簽： 波導 法蘭 無源互調(diào) 分
上傳時間： 2014-12-29
上傳用戶：hustfanenze
根據(jù)在線心電信號自動分析系統(tǒng)的實時性要求，提出了一種基于現(xiàn)場可編程門陣列的QRS波檢測解決方案和硬件結構。該方案采用離散小波變換（DWT）算法結合閾值檢測算法進行特征點提取，克服了傳統(tǒng)算法受噪聲、基漂、雜波等影響的缺點，邏輯簡單，適合硬件實現(xiàn)。
標簽： FPGA QRS 檢測系統(tǒng)設計
上傳時間： 2013-10-16
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小波變換在電力系統(tǒng)諧波中的應用，與諧波本身的特性是直接相關的，要得到實時性和精確性都較高的檢測效果就需要對電力系統(tǒng)的諧波特點，小波在這方面的應用原理有深刻的理解。文中對此在作了深入分析的基礎上，還重點研究了采用小波變換研究諧波檢測的主要因素，用仿真驗證其影響效果。最后針對目前的研究成果論述小波在諧波檢測應用中的發(fā)展，為小波變換在分析有效、精確、可靠的電力諧波檢測方法提供研究思路。
標簽： 小波變換 電力系統(tǒng) 諧波檢測
上傳時間： 2013-11-21
上傳用戶：yuanxiaoqiang
完善網(wǎng)絡結構將RBF網(wǎng)絡的徑向基換成小波函數(shù)，調(diào)整權值以及公式的變更， 可望在仿真結構中添加非奇異項以驗證小波網(wǎng)絡的辨識精度和能力，輸入層加權值進行調(diào)整~..~
標簽： RBF 網(wǎng)絡結構 網(wǎng)絡 徑向
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：ggwz258
1.分別利用計算法和查表法產(chǎn)生1000Hz的余弦波信號，并使用示波器觀測產(chǎn)生信號的頻率和幅度。 2.利用計算法產(chǎn)生其他非正弦類周期信號波形，如周期矩形波、三角波、鋸齒波等。
上傳時間： 2014-01-09
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這是一本試合JAVA初學者的書籍 第1章 對象入門 第2章 一切都是對象 第3章 控制程序流程 第4章 初始化和清除 第5章 隱藏實施過程 第6章 類再生 第7章 多形性 第8章 對象的容納 第9章 違例差錯控制 第10章 Java IO系統(tǒng) 第11章 運行期類型鑒定 第12章 傳遞和返回對象 第13章 創(chuàng)建窗口和程序片 第14章 多線程 第15章 網(wǎng)絡編程 第16章 設計范式 第17章 項目 附錄A 使用非Java代碼 附錄B 對比C++和Java 附錄C Java編程規(guī)則 附錄D 性能
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：wsf950131
介紹了一種構建在定點DSP上的高速瑞利衰落信道仿真模型。通過應用確知性瑞利過程的理論，使得僅需要較少的低頻正弦波分量以及簡單的運算即可實現(xiàn)較高精度的信道建模；進而可采用查表法并結合TMS320C6202定點數(shù)字信號處理器的高并行性和處理能力構造高速的仿真模型
上傳時間： 2015-07-16
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基于小波零樹特性的視覺感知度模型的優(yōu)化方案, 給出了兩種水印算法: 一種算法嵌入的是高斯序列水印, 通過相關檢測實現(xiàn)盲檢測 另一種算法嵌入的是二值圖像水印, 水印的提取是非盲提取。這兩種算法在所有重要小波系數(shù)( 包括最低頻系數(shù)) 中嵌入水印, 以達到最大化水印嵌入量的目的, 并結合感知度模型在水印的透明性和魯棒性之間實現(xiàn)了較好的平衡, 對于常見的圖像處理操作, 特別是對于JPEG 和小波壓縮均有較好的魯棒性。
上傳時間： 2015-09-27
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提出了一種離散小波變換域實現(xiàn)圖像水印的方法。這種算法充分利用小波變換的特點,把原始圖像及水印圖像塔式分解,在多分辨率分解后的相同的頻段來嵌入水印信息。該方法也利用了人眼視覺特性,算法簡單而有效。實驗證明,該算法較好地解決了水印不可見性與魯棒性之間的矛盾,對常見的水印攻擊都有較強的魯棒性。
上傳時間： 2014-11-02
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提出了一種基于小波域的圖像數(shù)字水印算法·該算法將相互正交的兩種水印(魯棒水印和參考 水印)同時添加到經(jīng)過DWT后的載體圖像小波系數(shù)中,然后用小波反變換得到添加了水印的圖像·用提取出 的參考水印來估計圖像所受到的攻擊,由于提取出的魯棒水印所受的攻擊與參考水印受到的攻擊一樣,因此 可以估計出原始的魯棒水印·通過對嵌入水印的圖像進行加入噪聲、濾波、壓縮以及裁剪等大量圖像處理等試 驗,均能正確檢測出水印,表明該算法具有很好的感知效果和魯棒性
上傳時間： 2015-12-07
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