根據基帶成型濾波器的工作原理，文中設計出了一種基帶成型濾波器的數字實現方案。該方案首先運用MATALB仿真工具得到信號基帶成型后的仿真數據，并將仿真數據存儲在FPGA中，然后通過查表操作實現了數字基帶成型濾波器的功能。文中還給出了通過MODELSIM得到的信號基帶成型后的仿真結果，仿真結果表明，由該方案所設計的基帶成型濾波器可以很好地完成通信系統中信號的成型特性。
標簽： 基帶成形濾波器 數字設計
上傳時間： 2013-11-09
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自適應信號處理的理論和技術已經成為人們常用濾波和去噪技術。文中講述了自適應濾波的原理以及LMS算法和RLS算法兩種基本自適應算法的原理及步驟。并用MATLAB分別對兩種算法進行了自適應濾波仿真和實現。
標簽： LMS RLS 算法 自適應濾波
上傳時間： 2013-11-26
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探地雷達回波信號是一種非平穩非線性信號，其中不僅包含地下埋藏物的目標信號，還包含有可能掩藏目標信號的直達波信號，給目標的識別帶來困難。文中采用HHT方法對探地雷達回波信號進行特征分析，提取回波信號的IMF分量的瞬時頻率作為特征向量。實驗結果表明，用HHT方法提取特征可較好的避免直達波影響，該方法是可行而有效的，為進一步鑒別地下埋藏物提供了新的思想和方法。
標簽： HHT 探地雷達 回波信號 特征提取
上傳時間： 2013-10-22
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浮點運算器的核心運算部件是浮點加法器，它是實現浮點指令各種運算的基礎，其設計優化對于提高浮點運算的速度和精度相當關鍵。文章從浮點加法器算法和電路實現的角度給出設計方法，通過VHDL語言在QuartusII中進行設計和驗證，此加法器通過狀態機控制運算，有效地降低了功耗，提高了速度，改善了性能。
標簽： FPU 加法器
上傳時間： 2014-01-19
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電磁導波檢測技術因其非接觸耦合的特性已被廣泛應用于各種金屬管道無損檢測領域中，但導波的激勵脈沖群重復頻率的確定長久以來卻沒有一個有效的解決方法。為此，本文提出了以有、無缺陷的重復脈沖群檢測信號的相關性作為判別標準，選取電磁導波激勵脈沖群最佳重復頻率，并從檢測信號特征提取和識別的角度驗證了本文選取的激勵脈沖群最佳重復頻率可有效提高導波檢測信號之間的區分度，減小檢測信號間的干擾，提高缺陷識別的準確性。
標簽： 電磁導波 激勵 脈沖群 重復
上傳時間： 2013-11-04
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LM393是雙電壓比較器集成電路。中文資料 該電路的特點如下：838電子 工作電源電壓范圍寬，單電源、雙電源均可工作，單電源：2～36V，雙電源:±1～±18V； 消耗電流小，Icc=0.8mA；lm393是什么 輸入失調電壓小，VIO=±2mV； 共模輸入電壓范圍寬，Vic=0～Vcc-1.5V； 輸出與TTL，DTL，MOS，CMOS 等兼容； 輸出可以用開路集電極連接“或”門；
標簽： 393 LM
上傳時間： 2013-11-14
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設計了一種用于高速ADC中的高速高增益的全差分CMOS運算放大器。主運放采用帶開關電容共模反饋的折疊式共源共柵結構，利用增益提高和三支路電流基準技術實現一個可用于12~14 bit精度，100 MS/s采樣頻率的高速流水線（Pipelined）ADC的運放。設計基于SMIC 0.25 μm CMOS工藝，在Cadence環境下對電路進行Spectre仿真。仿真結果表明，在2.5 V單電源電壓下驅動2 pF負載時，運放的直流增益可達到124 dB，單位增益帶寬720 MHz，轉換速率高達885 V/μs，達到0.1%的穩定精度的建立時間只需4 ns，共模抑制比153 dB。
標簽： CMOS 增益提高 運算 放大器設計
上傳時間： 2014-12-23
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With more and more multi-frequency clocks being used in today's chips, especially in the communications field, it is often necessary to switch the source of a clock line while the chip is running.
標簽： 時鐘切換電路 英文
上傳時間： 2013-10-10
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數字水印作為一種防護技術，在數字產品的保護認證方面越發顯得重要，成為當前計算機領域研究的熱點問題之一。提出了一種在空域采用分塊重復嵌入水印信息和HVS相結合的水印技術。實驗結果說明，分塊技術在空域的使用提高了水印的嵌入強度和降低計算復雜度，該算法在抵抗旋轉、裁剪、縮放方面等有較強能力；水印算法與HVS技術的有效性相結合，數字水印具有很好的掩蔽性。
標簽： HVS 分塊 數字水印技術
上傳時間： 2013-10-23
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為了提高語音信號的識別率，提出了一種改進的LPCC參數提取方法。該方法先對語音信號進行預加重、分幀加窗處理，然后進行小波分解，在此基礎上提取LPCC參數，從而構成新向量作為每幀信號的特征參數。最后采用高斯混合模型（GMM）進行說話人語音識別，實驗表明新特征參數取得了較好的識別率。
標簽： LPCC 參數提取
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