現代通信系統對帶寬和數據速率的要求越來越高，超寬帶(ultra-wideband，UWB)通信以其傳輸速率高、空間容量大、成本低、功耗低的優點，成為解決企業、家庭、公共場所等高速因特網接入的需求與越來越擁擠的頻率資源分配之間的矛盾的技術手段。 論文主要圍繞兩方面展開分析：一是介紹用于UWB無載波脈沖調制及直接序列碼分多址調制(DS-CDMA)的新型脈沖，即Hermite正交脈沖，并且分析了這種構建UWB多元通信和多用戶通信的系統性能。二是分析了UWB的多帶頻分復用物理層提案(MBOA)的調制技術，并在FPGA上實現了調制模塊。正交Hermite脈沖集被提出用于UWB的M元雙正交調制系統，獲得高數據速率。調整脈沖的脈寬因子和中心頻率能使脈沖滿足FCC的頻譜要求。M元雙正交調制的接收機需要M/2個相關器，遠比M元正交調制所需的相關器數量少。誤碼率一定時，維數M的增加可獲得高的比特率和低的信噪比。雖然高階的Hermite脈沖易受抖動時延的影響，但當抖動時延范圍小于0.02ns時，其影響較為不明顯。本文認為1～8階的Hermite脈沖皆可用，可構成16元雙正交系統。 正交Hermite脈沖集也可以構造UWB多用戶系統。各用戶的信息用不同的Hermite脈沖同時傳輸，其多用戶的誤比特率上限低于高斯單脈沖構成的PPM多用戶系統的誤比特率，所以其系統性能更優。正交Hermite脈沖還可以用于UWB的DS-CDMA調制，在8個脈沖可用的情況下，最多可容64個用戶同時通信。 基于MBOA提出的UWB物理層協議，本文用Verilog硬件語言實現了調制與解調結構，并用Modelsim做了時序驗證。用Verilog編程實現的輸出數據與Matlab生成的UWB建模的輸出結果一致。為了達到UWBMB-OFDM系統的FFT處理器的要求，一個混和基多通道流水線的FFT算法結構被提出。其有效的實現方法也被提出。這種結構采用多通道以獲得高的數據吞吐量。此外，它用于存儲和復數乘法器的硬件損耗相比其他的FFT處理器是最少的。高基的FFT蝶算減少了復數乘法器的數量。在132MHz的工作頻率下，整個128點FFT變換在此結構模式下只需要242.4ns,滿足了MBOA的要求。
上傳時間： 2013-07-29
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· 摘要： 本文研究了由線性反饋移位寄存器(Linear Feedback Shift Registers,LFSR)生成m序列的原理,并對LFSR電路結構作了改進,利用基于現代DSP技術的DSP Builder軟件,設計了一種周期、相位可調的m序列發生器.經調試與仿真,結果表明該方法硬件結構簡單、開發周期短,為系統設計或測試帶來很大的便利.
上傳時間： 2013-07-18
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·基于FPGA的m序列發生器實現
上傳時間： 2013-04-24
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·計算機視覺經典論文之 M.Pollefeys
上傳時間： 2013-04-24
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武漢理工大學某系的教程，比較基礎，分享一下..內涵示例程序M文件
上傳時間： 2013-06-17
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無線光通信技術具有通信容量大、傳輸速率高等眾多優點, 在許多場合都有重要的應用, 是現代通信技術研究的一個熱點。由于脈沖位置調制 ( PPM ) 有較高的平均功率利用率和抗干擾能力, 故 PPM是無線光通信系統中常用的調制方式。在研究 PPM調制技術的基礎上, 就基于 FPG A的無線光通信 PPM調制系統進行設計, 并用 V H D L語言完成了系統的設計和仿真。仿真結果表明, 該設計具有正確性和合理性。
上傳時間： 2013-08-08
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M進制可逆計數器的設計、仿真及實驗
上傳時間： 2013-10-17
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低電壓差分信號(LVDS)是一種高速點到點應用通信標準。多點LVDS (M-LVDS)則是一種面向多點應用的類似標準。LVDS和M-LVDS均使用差分信號，通過這種雙線式通信方法，接收器將根據兩個互補電信號之間的電壓差檢測數據。這樣能夠極大地改善噪聲抗擾度，并將噪聲輻射降至最低。
上傳時間： 2013-11-22
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根據汽車發動機控制芯片的工作環境，針對常見的溫度失效問題，提出了一種應用在發動機控制芯片中的帶隙基準電壓源電路。該電路采用0.18 μm CMOS工藝，采用電流型帶隙基準電壓源結構，具有適應低電源電壓、電源抑制比高的特點。同時還提出一種使用不同溫度系數的電阻進行高階補償的方法，實現了較寬溫度范圍內的低溫度系數。仿真結果表明，該帶隙基準電路在-50℃~+125℃的溫度范圍內，實現平均輸出電壓誤差僅5.2 ppm/℃，可用于要求極端嚴格的發動機溫度環境。該電路電源共模抑制比最大為99 dB，可以有效緩解由發動機在不同工況下產生的電源紋波對輸出參考電壓的影響。
上傳時間： 2014-01-09
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利用MATLAB環境建立一個用于變壓器故障診斷的ＢＰ網絡模型。首先利用具有全局尋優功能的遺傳算法對BP神經網絡的初始權值和閾值進行優化，然后采用L-M（Levenberg-Marquardt）優化算法對BP神經網絡進行訓練，從而達到加快網絡訓練速度，避免訓練過程陷入局部極小點的目的。最后，詳細記錄網絡的實際輸出，并與期望輸出做對比研究，最終證實了此網絡達到了設計要求，可用于變壓器的故障診斷。
上傳時間： 2013-10-11
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