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Polynomial

  • 軟件無線電中數(shù)字下變頻技術(shù)研究及FPGA實現(xiàn).rar

    軟件無線電(SDR,Software Defined Radio)由于具備傳統(tǒng)無線電技術(shù)無可比擬的優(yōu)越性,已成為業(yè)界公認(rèn)的現(xiàn)代無線電通信技術(shù)的發(fā)展方向。理想的軟件無線電系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)體系結(jié)構(gòu)的開放性和可編程性,減少靈活性著的硬件電路,把數(shù)字化處理(ADC和DAC)盡可能靠近天線,通過軟件的更新改變硬件的配置、結(jié)構(gòu)和功能。目前,直接對射頻(RF)進(jìn)行采樣的技術(shù)尚未實現(xiàn)普及的產(chǎn)品化,而用數(shù)字變頻器在中頻進(jìn)行數(shù)字化是普遍采用的方法,其主要思想是,數(shù)字混頻器用離散化的單頻本振信號與輸入采樣信號在乘法器中相乘,再經(jīng)插值或抽取濾波,其結(jié)果是,輸入信號頻譜搬移到所需頻帶,數(shù)據(jù)速率也相應(yīng)改變,以供后續(xù)模塊做進(jìn)一步處理。數(shù)字變頻器在發(fā)射設(shè)備和接收設(shè)備中分別稱為數(shù)字上變頻器(DUC,Digital Upper Converter)和數(shù)字下變頻器(DDC,Digital Down Converter),它們是軟件無線電通信設(shè)備的關(guān)鍵部什。大規(guī)??删幊踢壿嬈骷膽?yīng)用為現(xiàn)代通信系統(tǒng)的設(shè)計帶來極大的靈活性?;贔PGA的數(shù)字變頻器設(shè)計是深受廣大設(shè)計人員歡迎的設(shè)計手段。本文的重點研究是數(shù)字下變頻器(DDC),然而將它與數(shù)字上變頻器(DUC)完全割裂后進(jìn)行研究顯然是不妥的,因此,本文對數(shù)字上變頻器也作適當(dāng)介紹。 第一章簡要闡述了軟件無線電及數(shù)字下變頻的基本概念,介紹了研究背景及所完成的主要研究工作。 第二章介紹了數(shù)控振蕩器(NCO),介紹了兩種實現(xiàn)方法,即基于查找表和基于CORDIC算法的實現(xiàn)。對CORDIc算法作了重點介紹,給出了傳統(tǒng)算法和改進(jìn)算法,并對基于傳統(tǒng)CORDIC算法的NCO的FPGA實現(xiàn)進(jìn)行了EDA仿真。 第三章介紹了變速率采樣技術(shù),重點介紹了軟件無線電中廣泛采用的級聯(lián)積分梳狀濾波器 (cascaded integratot comb, CIC)和ISOP(Interpolated Second Order Polynomial)補(bǔ)償法,對前者進(jìn)行了基于Matlab的理論仿真和FPGA實現(xiàn)的EDA仿真,后者只進(jìn)行了基于Matlab的理論仿真。 第四章介紹了分布式算法和軟件無線電中廣泛采用的半帶(half-band,HB)濾波器,對基于分布式算法的半帶濾波器的FPGA實現(xiàn)進(jìn)行了EDA仿真,最后簡要介紹了FIR的多相結(jié)構(gòu)。 第五章對數(shù)字下變頻器系統(tǒng)進(jìn)行了噪聲綜合分析,給出了一個噪聲模型。 第六章介紹了數(shù)字下變頻器在短波電臺中頻數(shù)字化應(yīng)用中的一個實例,給出了測試結(jié)果,重點介紹了下變頻器的:FPGA實現(xiàn),其對應(yīng)的VHDL程序收錄在本文最后的附錄中,希望對從事該領(lǐng)域設(shè)計的技術(shù)人員具有一定參考價值。

    標(biāo)簽: FPGA 軟件無線電 數(shù)字下變頻

    上傳時間: 2013-06-30

    上傳用戶:huannan88

  • 軟件無線電中數(shù)字下變頻技術(shù)研究

    軟件無線電(SDR,Software Defined Radio)由于具備傳統(tǒng)無線電技術(shù)無可比擬的優(yōu)越性,已成為業(yè)界公認(rèn)的現(xiàn)代無線電通信技術(shù)的發(fā)展方向。理想的軟件無線電系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)體系結(jié)構(gòu)的開放性和可編程性,減少靈活性著的硬件電路,把數(shù)字化處理(ADC和DAC)盡可能靠近天線,通過軟件的更新改變硬件的配置、結(jié)構(gòu)和功能。目前,直接對射頻(RF)進(jìn)行采樣的技術(shù)尚未實現(xiàn)普及的產(chǎn)品化,而用數(shù)字變頻器在中頻進(jìn)行數(shù)字化是普遍采用的方法,其主要思想是,數(shù)字混頻器用離散化的單頻本振信號與輸入采樣信號在乘法器中相乘,再經(jīng)插值或抽取濾波,其結(jié)果是,輸入信號頻譜搬移到所需頻帶,數(shù)據(jù)速率也相應(yīng)改變,以供后續(xù)模塊做進(jìn)一步處理。數(shù)字變頻器在發(fā)射設(shè)備和接收設(shè)備中分別稱為數(shù)字上變頻器(DUC,Digital Upper Converter)和數(shù)字下變頻器(DDC,Digital Down Converter),它們是軟件無線電通信設(shè)備的關(guān)鍵部什。大規(guī)??删幊踢壿嬈骷膽?yīng)用為現(xiàn)代通信系統(tǒng)的設(shè)計帶來極大的靈活性。基于FPGA的數(shù)字變頻器設(shè)計是深受廣大設(shè)計人員歡迎的設(shè)計手段。本文的重點研究是數(shù)字下變頻器(DDC),然而將它與數(shù)字上變頻器(DUC)完全割裂后進(jìn)行研究顯然是不妥的,因此,本文對數(shù)字上變頻器也作適當(dāng)介紹。 第一章簡要闡述了軟件無線電及數(shù)字下變頻的基本概念,介紹了研究背景及所完成的主要研究工作。 第二章介紹了數(shù)控振蕩器(NCO),介紹了兩種實現(xiàn)方法,即基于查找表和基于CORDIC算法的實現(xiàn)。對CORDIc算法作了重點介紹,給出了傳統(tǒng)算法和改進(jìn)算法,并對基于傳統(tǒng)CORDIC算法的NCO的FPGA實現(xiàn)進(jìn)行了EDA仿真。 第三章介紹了變速率采樣技術(shù),重點介紹了軟件無線電中廣泛采用的級聯(lián)積分梳狀濾波器 (cascaded integratot comb, CIC)和ISOP(Interpolated Second Order Polynomial)補(bǔ)償法,對前者進(jìn)行了基于Matlab的理論仿真和FPGA實現(xiàn)的EDA仿真,后者只進(jìn)行了基于Matlab的理論仿真。 第四章介紹了分布式算法和軟件無線電中廣泛采用的半帶(half-band,HB)濾波器,對基于分布式算法的半帶濾波器的FPGA實現(xiàn)進(jìn)行了EDA仿真,最后簡要介紹了FIR的多相結(jié)構(gòu)。 第五章對數(shù)字下變頻器系統(tǒng)進(jìn)行了噪聲綜合分析,給出了一個噪聲模型。 第六章介紹了數(shù)字下變頻器在短波電臺中頻數(shù)字化應(yīng)用中的一個實例,給出了測試結(jié)果,重點介紹了下變頻器的:FPGA實現(xiàn),其對應(yīng)的VHDL程序收錄在本文最后的附錄中,希望對從事該領(lǐng)域設(shè)計的技術(shù)人員具有一定參考價值。

    標(biāo)簽: 軟件無線電 數(shù)字下變頻 技術(shù)研究

    上傳時間: 2013-06-09

    上傳用戶:szchen2006

  • Hard-decision decoding scheme Codeword length (n) : 31 symbols. Message length (k) : 19 symbols.

    Hard-decision decoding scheme Codeword length (n) : 31 symbols. Message length (k) : 19 symbols. Error correction capability (t) : 6 symbols One symbol represents 5 bit. Uses GF(2^5) with primitive Polynomial p(x) = X^5 X^2 + 1 Generator Polynomial, g(x) = a^15 a^21*X + a^6*X^2 + a^15*X^3 + a^25*X^4 + a^17*X^5 + a^18*X^6 + a^30*X^7 + a^20*X^8 + a^23*X^9 + a^27*X^10 + a^24*X^11 + X^12. Note: a = alpha, primitive element in GF(2^5) and a^i is root of g(x) for i = 19, 20, ..., 30. Uses Verilog description with synthesizable RTL modelling. Consists of 5 main blocks: SC (Syndrome Computation), KES (Key Equation Solver), CSEE (Chien Search and Error Evaluator), Controller and FIFO Register.

    標(biāo)簽: symbols length Hard-decision Codeword

    上傳時間: 2014-07-08

    上傳用戶:曹云鵬

  • 這是學(xué)習(xí)《Data Structures Using C++》

    這是學(xué)習(xí)《Data Structures Using C++》 ,中文名字《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)--C++版》的一個源代碼,描述Polynomial的一個類的源碼

    標(biāo)簽: Structures Using Data

    上傳時間: 2014-01-18

    上傳用戶:Thuan

  • 數(shù)值線性代數(shù)的Matlab應(yīng)用程序包 共13個程序函數(shù)

    數(shù)值線性代數(shù)的Matlab應(yīng)用程序包 共13個程序函數(shù),每個程序函數(shù)有相應(yīng)的例子函數(shù)一一對應(yīng),以*Example.m命名 程序名稱 用途 Method 方法 GrmSch.m QR因子分解 classical Gram-Schmidt orthogonalization 格拉母-斯密特 MGrmSch.m QR因子分解 modified Gram-Schmidt iteration 修正格拉母-斯密特 householder.m QR因子分解 Householder 豪斯霍爾德QR因子分解 ZXEC.m 最小二乘擬合 Polynomial interpolant 最小二乘插值多項式 NCLU.m LU因子分解 Gaussian elimination 不選主元素的高斯消元 PALU.m LU因子分解 partial pivoting Gaussian elimination 部分選主元的高斯消元 cholesky.m 楚因子分解 Cholesky Factorization 楚列斯基因子分解 PwItrt.m 求最大特征值 Power Iteration 冪迭代 Jacobi.m 求特征值 Jacobi iteration 按標(biāo)準(zhǔn)行方式次序的雅可比算法 Anld.m 求上Hessenberg Arnoldi Iteration 阿諾爾迪迭代 zuisu.m 解線性方程組 Steepest descent 最速下降法 CG.m 解線性方程組 Gradients 共軛梯度 BCG.m 解線性方程組 Biconjugate Gradients 雙共軛梯度

    標(biāo)簽: Matlab 數(shù)值 應(yīng)用程序 函數(shù)

    上傳時間: 2016-05-17

    上傳用戶:小鵬

  • The combinatorial core of the OVSF code assignment problem that arises in UMTS is to assign some no

    The combinatorial core of the OVSF code assignment problem that arises in UMTS is to assign some nodes of a complete binary tree of height h (the code tree) to n simultaneous connections, such that no two assigned nodes (codes) are on the same root-to-leaf path. Each connection requires a code on a specified level. The code can change over time as long as it is still on the same level. We consider the one-step code assignment problem: Given an assignment, move the minimum number of codes to serve a new request. Minn and Siu proposed the so-called DCAalgorithm to solve the problem optimally. We show that DCA does not always return an optimal solution, and that the problem is NP-hard. We give an exact nO(h)-time algorithm, and a Polynomial time greedy algorithm that achieves approximation ratio Θ(h). Finally, we consider the online code assignment problem for which we derive several results

    標(biāo)簽: combinatorial assignment problem arises

    上傳時間: 2014-01-19

    上傳用戶:BIBI

  • 密碼學(xué)界牛人Victor Shoup用C++編寫數(shù)論類庫。 NTL is a high-performance, portable C++ library providing data struct

    密碼學(xué)界牛人Victor Shoup用C++編寫數(shù)論類庫。 NTL is a high-performance, portable C++ library providing data structures and algorithms for arbitrary length integers for vectors, matrices, and Polynomials over the integers and over finite fields and for arbitrary precision floating point arithmetic. NTL provides high quality implementations of state-of-the-art algorithms for: * arbitrary length integer arithmetic and arbitrary precision floating point arithmetic * Polynomial arithmetic over the integers and finite fields including basic arithmetic, Polynomial factorization, irreducibility testing, computation of minimal Polynomials, traces, norms, and more * lattice basis reduction, including very robust and fast implementations of Schnorr-Euchner, block Korkin-Zolotarev reduction, and the new Schnorr-Horner pruning heuristic for block Korkin-Zolotarev * basic linear algebra over the integers, finite fields, and arbitrary precision floating point numbers.

    標(biāo)簽: high-performance providing portable library

    上傳時間: 2014-01-04

    上傳用戶:exxxds

  • These codes require an ASCII input file interp.dat of the following form: N: Number of Polynomia

    These codes require an ASCII input file interp.dat of the following form: N: Number of Polynomial Interpolation Points (Small) First Sample (x1,y1) Second Sample (x2,y2) ... Nth Sample (xN,yN) N1: Number of Error Evaluation Points (Large) First Sample (x1,y1) Second Sample (x2,y2) ... N1th Sample (xN1,yN1)

    標(biāo)簽: Polynomia following require Number

    上傳時間: 2017-09-21

    上傳用戶:許小華

  • Linear_Matrix_Inequalities_in_System

    The basic topic of this book is solving problems from system and control theory using convex optimization. We show that a wide variety of problems arising in system and control theory can be reduced to a handful of standard convex and quasiconvex optimization problems that involve matrix inequalities. For a few special cases there are “analytic solutions” to these problems, but our main point is that they can be solved numerically in all cases. These standard problems can be solved in Polynomial- time (by, e.g., the ellipsoid algorithm of Shor, Nemirovskii, and Yudin), and so are tractable, at least in a theoretical sense. Recently developed interior-point methods for these standard problems have been found to be extremely efficient in practice. Therefore, we consider the original problems from system and control theory as solved.

    標(biāo)簽: Linear_Matrix_Inequalities_in_Sys tem

    上傳時間: 2020-06-10

    上傳用戶:shancjb

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