二阶多比特Sigma-Delta ADC中的自适应量化算法

针对二阶多比特Sigma-Delta ADC的量化电平对信噪比的影响,提出了自适应量化算法(AQ).该算法可根据输入信号的幅度变化,动态地调节多比特ADC的参考电平,从而改善二阶多比特Sigma-Delta ADC在小幅度输入时信噪比下降的问题.在此基础上,运用动态电阻匹配的方法,进一步减小了由于反馈数字模拟转化器(DAC)电阻不匹配带来的非线性噪声.仿真结果验证了该算法的有效性.     

一种MASH结构Σ-ΔADC的指数自适应算法与实现

提出了一种用于级联结构(multi-stage noise shaping,MASH)Σ-ΔADC的自适应算法,并给出了电路实现方式.该算法采用Σ-ΔADC的输出估计输入信号幅度,在不改变噪声传输函数(noise transfer function,NTF)的前提下,通过改变调制器的缩放系数,得到自适应的信号传输函数(signal transfer function,STF),从而使输出信噪比(signal to noise ratio,SNR)在自适应范围内与输入信号幅度保持独立,并给出了具体的实现方法.另外,通过改变调制器最优系数适用范围的方法,将Σ-ΔADC的量化范围提高至满幅.     

一种时间交织ADC的时间失配后台校准算法

利用输入信号的自相关特性设计了一种用于时间交织模数转换器(ADC)时间失配误差的自适应数字后台校准算法,该算法利用输入信号的自相关特性以及统计的方法,在后台将子通道的输出作相关运算以估计失配误差,再利用基于farrow结构的分数延时滤波器进行误差校正.误差估计部分和校准部分构成一个反馈环路,可以实现误差的实时跟踪和校正.Matlab仿真结果表明:当输入信号归一化频率为fin/fs=0.096 88时,经校准后,系统的SNR提高11dB以上,校准效果明显.该算法适用于任何类型的输入信号,且在硬件实现方面也比较简单,farrow结构实现的滤波器只用3~5阶就可以满足校准精度要求,特别适用于工程实现.     

大规模MIMO系统中单精度模数转换器的量化门限设置方案

针对配置单精度模数转换器(ADC)的大规模多输入多输出(MIMO)系统中信道估计误差和上行信号误符号率较高的问题,提出一种基于大规模MIMO信道相关性的自适应ADC量化门限设置方案,并据此给出了相应的信道估计及上行多用户检测方案。首先根据3GPP信道模型建模并生成信道数据,对该数据进行线性分类以获得与发射功率及用户数自适应的量化门限及相应的量化值,以此对上行导频及有用信号进行量化,然后设计基于该自适应量化门限的信道估计及信号检测矩阵,最终检测出上行信号。所提自适应门限设置方法将相关性强的天线进行组合,为同一组合内的多个单精度ADC设置不同的量化门限以提升量化精度。仿真结果表明:与传统固定量化门限的方法相比,所提出的自适应门限设置方法可充分利用信道相关特性,当天线的相关性较强(天线间距小于等于0.5λ)的时候,信道估计的最小均方误差降低到原来的50%左右,同时系统的误符号率提升了5dB以上。     

高稳定BPSK信号载波相位同步算法

基于二相相移键控(BPSK)信号幅度剧烈变化会严重影响数字锁相环的环路带宽和稳定性,提出了一种数字自动增益控制(AGC)和锁相环(PLL)联合的高稳定BPSK信号载波相位同步算法.采用指数增益放大非相关反馈自动增益控制环路对输入调制信号进行幅度调整,使输出AGC的调制信号幅度稳定在预定值,再将幅度稳定调制信号输入到数字三阶PLL进行精确载波相位估计.仿真结果表明,算法避免了数字三阶PLL由于调制信号幅度变化带来的环路不稳定,且在信噪比(SNR)动态范围内,保证环路噪声性能满足BPSK信号解调的要求.     

自适应最优量化查找表预失真算法

为了在不增加查找表（LUT）长度的前提下,进一步改善功率放大器非线性性能,提出1种自适应最优量化LUT的预失真算法.与已有的最优量化LUT算法不同,该算法综合考虑了预失真器特性和输入信号概率分布,理论分析并得到了最优的LUT量化间隔,并给出了全盲条件下的自适应预失真器LUT参数搜索算法.仿真表明：应用该算法的预失真系统的归一化最小均方误差指标优于均匀量化LUT算法和已有的最优量化LUT算法,尤其是在输入信号功率回退较大的情况下,该算法的预失真效果改善更为显著.     

过电平采样模数转换器误差源的建模

过电平模数转换器采用异步采样的方式进行数据转换.主要对转换器的不同时间模式进行了研究,综合分析了误差源对异步采样ADC性能的影响,特别对有限时间分辨率、有限精度量化两种主要误差源进行了详细分析.通过优化设计,将计算采样时刻的最大量化误差降为计数器时钟周期的一半,有效提高了系统的信噪比(SNR).推导出SNR的方程,对于固定的时钟频率,当量化分辨率较大时,SNR达到62dB左右.通过仿真确认了方程的正确性.     

量化LMS算法的自适应滤波器及其低功耗设计

LMS算法实现自适应滤波器,电路结构简单且能够达到满意的性能,广泛应用于以太网和802.11无线局域网中.分析了3种量化LMS算法的收敛速度和稳态误差,提出了用2-指数来量化误差信号,符号截断来量化输入序列;提出了用半加器来实现系数自适应调整,量化后的系数更新因子只有一个“1”,性能可以和传统的LMS算法媲美,硬件规模和功耗只有传统LMS算法的60%.     

改善辐照加固设计流水线型模数转换器性能的抖动电路技术

提出了一种能够改善高精度辐照加固设计流水线型模数转换器（ADC）动态性能指标的减式抖动电路技术.其中,基于深度伪随机数生成器所产生的伪随机数来驱动高精度数模转换器而生成所需的抖动信号,将抖动信号与ADC的输入信号相加输送给ADC进行量化,并将抖动信号从ADC量化输出中减去,以降低ADC的信噪     

基于信噪比的改进变步长LMS算法及应用

在无线直放站反馈干扰抵消的过程中,自适应滤波器的误差信号可以接收目标信号与残余回波的混合,是阻碍滤波器根据残余回波强度,快速调整抽头系数.利用误差信号的特点,给出了一种基于信噪比的改进变步长最小均平方(least mean square,LMS)自适应算法.该算法利用误差信号和滤波器的输出信号作为目标信号和反馈干扰信号的估计,根据目标与干扰信号的功率比值来调整自适应滤波器的步长.计算机仿真结果表明,该算法具有快速的初始收敛速率和较小的超量均方误差.在稳态情况下,对于干扰的突变能够快速地再次收敛,表明该算法在反馈干扰抵消方面的性能优于已有的算法.     

The design of adaptive sigma-delta A/D converter

The signal to noise ratio （SNR） of conventional sigma delta analog to digital converter （∑△ADC） reduces with input signal strength. The existing concept of adaptive quantization is applied to the design of ∑△ADC to improve SNR with high dynamic range. An adaptive algorithm and its circuit implementation is proposed. Because of the error due to the circuit implementation, an error self-calibration circuit is also designed. Simulation results indicate that SNR can he nearly independent of the signal strength.     

磁通门信号处理电路的设计与研究

针对磁通门传感器检测到的环境磁场强度信号，运用谐波选择法，设计了磁通门信号处理电路。电路系统采用闭环控制，磁通门信号处理电路由磁通门激碰电源电路、选频放大器、相敏检波器、积分环节、反馈环节组成，实现了将环境碰场强度信号与电压信号转换。电路简单、调试容易、工作稳定。笔者给出了电路图和反馈系数等关键数据的计算方法。     

基于线性预测的自适应语音增强技术

提出了一种基于线性预测的自适应语音增强方法。该方法利用带噪语音的线性预测作为自适应滤波器的参考输入，使有色噪声的相关性隐含于参考输入之中，从而大大地提高了语音的信噪比。仿真实验证明．被环境噪声污染了的语音信号经自适应系统处理后，其信噪比提高了32．70dB。     

改进的基于GSM标准二阶多位噪声耦合过采样调制器

提出一个改进的二阶三位噪声耦合过采样调制器, 它将量化器前所有的加法运算移动到第2个积分器的前面, 并通过引入反馈通道和延时输入信号, 使反馈数模转换器的苛刻时序得到缓解。此调制器在0.35m CMOS工艺下设计并生产, 整个调制器使用了两个有源模块。在100 kHz信号带宽和12.8 MHz时钟频率下, 完成了86.4 dB的SNDR和95.8 dB的DR, 3.3 V电源电压下, 消耗9.84 mW。此调制器能满足GSM系统的需求。     

ADPCM系统中的自适应技术

本文介绍了几种用于ADPCM编码系统的自适应技术及其原理、算法和设计,并通过微机模拟作了比较。就某些特定的语音帧而言,前馈自适应量化器与固定量化器相比较,大约可得到 3～6dB的分段(帧)信噪比增益。对于自适应预测器,若采用基于MMSE准则的自相关法确定最佳预测系数(包括反向自适应),系数是稳定的。但如果用梯度法确定最佳预测系数,则需要仔细地选择公式中的一些参数,否则,对某些特定的语音帧,可能使系统不稳定。     

无参考输入的双话筒噪声抵消

介绍了一种双通道的噪声抵消系统 .传统的频谱减法的语音增强需要预先知道噪声的特性 .但是 ,噪声的平稳性和可分离性在许多实际应用场合都无法满足要求 .提出采用两路话筒输入 ,以便动态获得噪声频谱的方法 .采用自适应校正滤波的同步算法 ,利用语音信号的相关性同步两路信号中的语音 ,通过抵消其中的语音成分获得噪声的频谱特性 .实验证明该方法能够获得很好的同步效果 .在获得噪声频谱的基础上用频谱减和维纳滤波两种方法进行了噪声抵消的对比实验 .对 0dB信噪比输入的信号可以获得约 9dB信噪比的提高 .用维纳滤波处理后的语音比频谱减法残留较低的“音乐声” .在非平稳条件下对噪声仍具有一定的跟踪能力     

单结管电路中的随机共振过程

为考察二阶非线性电路响应中是否存在随机共振过程 ,用噪声信号和周期信号同时激励二阶非线性单结管电路 ,并观察其响应和测量输出响应信号的信噪比。结果表明 :在一定的条件下 ,增大输入噪声的值不仅不降低输出响应信噪比 ;反而迅速增加输出响应的信噪比 ,使输出响应中周期信号的分量反而加强 ,而且输出响应的信噪比对于输入噪声的变化具有“共振”形状的曲线。从而证明了二阶非线性单结管电路不仅是混沌系统 ,也是随机共振系统 ,且随机共振响应是混沌系统一种响应模态     

基于自适应形态学Top-Hat滤波器的红外弱小目标检测方法

针对红外序列图像中运动弱小目标的检测问题，提出了一种基于自适应形态学Top-Hat算子和改进的自适应门限的弱小目标检测方法，其中形态学滤波嚣的结构元素采用两层前馈神经网络通过大量样本训练优化．将Top-Hat运算作为一个整体当作一层，输出层节点定义为作Top-Hat运算后图像矩阵的最大值，并针对所检测的大多数弱小点目标采用自适应门限进行分割，同时对SNR〉4左右的点目标用固定门限进行分割．实验结果表明，该方法对SNR较低的复杂图像具有良好的滤波效果．     

基于内插型双边带滤波器的时域自适应滤波

针对过采样条件下直接序列扩频（DSSS）系统中采样样值相关性造成在使用传统时域自适应滤波窄带干扰抑制方法时扩频信号失真的问题,提出一种改进的时域自适应滤波方法.该方法基于内插型双边带滤波器,采用抽取-内插结构,结合最小均方（LMS）算法进行自适应权值更新,实现窄带干扰抑制.理论分析和仿真结果表明,在高信噪比情况下,该方法与常规自适应滤波方法比较,具有更小的信噪比回退和有用信号畸变;同时低信噪比情况下,其误码率性能也略有优势.      

一种改进的LSA语音增强算法

针对说话人识别的噪声鲁棒性问题,在对数谱最小均方差误差估计算法基础上,采用改进的最小值控制递归平均算法对语音帧信噪比进行估计,通过对前一帧的短时功率谱进行2次平滑和前向多帧最小值搜索,结合语音存在概率估计出当前帧的信噪比,并根据信噪比自适应调整增益因子的大小,对噪声进行消除。构建了一种改进的LSA语音增强方法,使用该方法可以使增强后的语音保持较高的自然度。实验结果表明,与MMSE-LSA算法比较,改进的LSA算法具有更好的语音增强效果,在5dB各类噪声环境下,其平均信噪比较MMSE-LSA算法提高1.36dB,主观语音质量评估平均提高8%。将该方法用于说话人识别系统,其检测代价较采用MMSE-LSA算法的系统平均降低3%。