信号的角度调制原理

角度调制是用调制信号去控制载波信号角度(频率或相位)变化的一种信号变换方式,可以分为频率调制(FM)和相位调制(PM)。信号经过角度调制后,频谱结构将发生变化。     

用软件无线电实现MPSK自适应调制

自适应调制能够根据信道的时变性达到很高的传输速率和进行合理的功率分配.同时,它需要自适应调整调制模式级别M.采用软件方式在DSP板上能够实现MPSK的调制、解调功能和调制模式M的识别,替代在硬件之间进行切换的繁琐模式.调制器根据星座图和已知的调制级别在己存储的波形中挑选对应的调制波形,解调器在信号同步的情况下通过使用最小均方进行解调,同时进行M模式识别.模拟结果显示用软件无线电方式实现MPSK自适应调制是一条简捷快速的途径.特别在自适应调制中加入LDPC(低密度校验码)编码和一种新的结合BP和list-based SI HO解码后,系统性能更为优异.     

数据仓库中数据的粒度划分

数据仓库在决策支持系统(DSS)中起着核心作用,而要创建一个好的数据仓库,构造合适的数据粒度模型是要解决的一个重要问题.通过对数据粒度划分方法的分析,结合实例给出了一个划分粒度级别的新思路,提出了解决不同级别间数据查询效率的基本方法.     

一种用于模式识别的动态RBF神经网络算法

对径向基函数（RBF）神经网络在数据分类中的应用进行了研究．提出一种应用于模式识别的动态RBF训练算法，该算法使用区域映射误差函数并结合资源分配网络（RAN）的“新性”（novelty）条件动态调整网络的隐层节点数，从而可以更加有效地进行模式识别．二分类样本和建筑材料CaO-Al2O3-SiO2系统仿真表明，该改进算法使误差下降更快，减少了训练次数，可以获得精简的网络结构，从而使网络具有较高的泛化能力．     

高频PWM DC/DC 转换器设计

设计了一种基于2．5μm 40V双极工艺的高频低功耗的PWM升压型DC／DC转换芯片．采用了恒定频率、电流模式的控制结构以提供优秀的电源和负载稳压．同时内部的电流监视电路可以保护功率开关以及连接到芯片上的外部元件．通过对开关脉冲宽度的调节，加快了升压速度，减小了稳压状态的输出纹波，提高了转换效率．仿真结果表明，在2．7～12．0V的输入电压范围内，芯片的开关频率为1．2MHz，开关电流限制值为1．2A，转换效率可达85％以上．使用很小体积的外围元件就可获得满意的输出纹波，在很小的电路板面积上产生大电流输出，降低了电路尺寸和成本．     

窄带滤光片精确波长激光器高频调制特性研究

采用窄带滤光片作为选频元件对精确波长激光器高频调制特性进行了小信号分析.优化设计了外腔长度,兼顾了激光器的阈值特性和工作稳定性;给出了适用于外腔情况的光子寿命表达式;讨论了外腔反射率、管芯与外腔耦合效率以及外腔长度对光子寿命的影响.数值分析结果表明该类型激光器的调制响应特性主要取决于等效光子寿命,受偏置电流影响不大.当外腔反射率为72%,管芯与外腔耦合效率为80%,等效外腔长度为9.7 mm时,光子寿命为100 ps,激光器的调制带宽约为2 GHz,适合于以太网无源光网络中波分多址技术应用的需要.     

基于D-S证据理论的纹理图像分类方法

在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类.图像灰度均值特征和图像灰度共生矩阵的熵特征作为纹理图像的不同特征被提取,并构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设.实验结果表明,基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的和可行的,分类结果要优于仅仅利用单个特征进行分类的结果,能极大地提高图像纹理的识别分类能力.     

一种基于IPM的简化空间矢量PWM研究

基于智能功率模块（IPM），提出了一种简化的以三相相电压的大小来判断具体扇区的空间矢量脉宽调制（SVPWM）算法，分析了算法原理，并给出了算法流程．在不同载波比N和调制度M下，用MATLAB软件对参考电压矢量各扇区分布、调制信号、直流电压利用率及输出电压谐波等进行了仿真研究，分析得出N影响到参考电压矢量扇区分布和谐波性能，M将影响到调制波形、直流电压利用率和谐波含量，合适的N和M有利于提高SVPWM总体性能．利用TMS320F2812DSP进行了实验，验证了算法的有效性。     

基于AD9854的多功能信号源设计

为了实现高性价比、低相噪和低杂散的数字化信号源,提出了以直接数字频率合成芯片AD9854为核心的设计方案.系统最大限度地挖掘了AD9854的潜力,将数字信号处理器、可编程逻辑器件和先进先出存储器与AD9854紧密结合,输出正弦信号的最高频率为110 MHz、谐波失真小于-30 dBc.能够完成调幅、调频和频移键控等调制功能.     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析。结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。