基于FPGA的小功率立体声发射机的设计

介绍了基于FPGA,利用数字频率合成技术实现的小功率立体声FM调频发射机的设计.采用FPGA完成对核心芯片MC145152的控制,可自动改变并测量发射频率并用液晶显示;同时实现了频率扩展、自制音源、立体声编码等功能,使该方案更加完善、实用.本设计基于超高速硬件描述语言VHDL在Xilinx公司的SpartanⅡ系列的XC2S2005PQ-208芯片上编程实现,经测试,整机功能齐全,性能指标优良.     

基于VC++的网络视频会议之远程教学系统

介绍基于VC 纯软件的网络视频会议之远程教学系统，系统利用流媒体及MPEG—4等先进技术，实现了点对点单路及8 1多路音视频实时传输，并详细说明了系统底层编码／解码及传输的实现和程序结构。     

网格编码调制与空时块码的级联和空时格码的比较

介绍了空时编码,阐述了正交空时分组编码的编解码过程及其与网格编码调制相结合的系统,并对空时分组编码、空时格栅编码、网格编码调制和空时分组编码级联这三者在相同的发送功率、相同的信息速率和相同的频带利用率的条件下的BER(误比特率)性能进行了比较,得出简单的网格编码调制和空时分组编码级联后的系统,可以比同复杂度甚至更高复杂度的空时格栅编码系统节省SNR(信噪比)。结论是针对两根发送天线和一根接收天线的,但对于更多天线的无线系统同样适用。     

语音DCT变换的一种小波编码方法

语音信号离散余弦变换的小波变换编码方法是根据DCT变换和小波变换特点，并结合语音信号的特征而提出的一种高效简便的语音编码方法，在编码中，对不同层次小波系数分配不同的量化位，可灵活、方便地控制重构话音的质量，以汉语语音音节为例的实验表明，在16kbps的编码数据率时，重构(或再生)的话音质量与原始话音质量基本相同。     

数字电视8-VSB调制原理与硬件实现

数字电视信号的调制是用载波信号的某些离散状态来表征所传送的信息，在接收端只对载波信号的离散调制参量进行检测．以VSB调制为线索，着重介绍了数字电视(HDTV)系统中8-VSB的调制原理、频谱特性和硬件实现方法，并说明了其数据帧结构及传输特点。     

用于宽带无线通信的空时频编码OFDM技术

为进一步改善频率选择性衰落信道下的空时编码系统性能，提出了一种系统误码性能更为优越、功率效率更高的空时频编码OFDM(COFDM)技术．该技术采用子载波分组与线性预编码方案，通过适当的子载波分组，可以保证系统获得最大的分集增益，并使系统编译码的的复杂程度大为降低；同时将空时格栅码(STTC)与空时分组码(STBC)相结合，使得系统在获得最大分集增益的前提下，具有良好的编码增益；最后引入功率配置来进一步改善系统误码率性能和提高功率效率．仿真结果表明，该方案具有良好的系统误码率性能和较高的功率效率．     

H.264中树状结构运动估计的连续消除算法

为减少视频编码标准 H.2 6 4中树状结构运动估计的高运算复杂度 ,将连续消除算法 (SEA )应用于树状结构的运动估计中。在性能完全相同的条件下 ,与 H.2 6 4整像素运动矢量全搜索算法相比 ,其块匹配运算量减少到原来的 1%～ 2 0 %。利用不同大小块之间因部分重叠 ,其运动矢量具有更强相关性的特点。提出了一种简单有效地确定运动矢量搜索初值的方法 ,并应用两种快速的目标运动矢量判定方法 ,改进了 SEA算法。在性能损失可以忽略的情况下 ,进一步将基本 SEA运算量降低到全搜索块匹配运算量的 0 .3%～4 %。     

基于OFDM系统的空时频分组编码方案

提出了一种空时频分组编码方案,其设计思路是:接收端通过子信道的相关特性确定不相关子载波组,并反馈给发射端;发射端基于反馈信息,利用星座旋转预编码矩阵和空时分组编码技术构建空时频分组编码。该方案只反馈子信道的相关性而无需反馈整个信道信息,可应用于任意数量的发射/接收天线,能获得极高的分集增益和带宽效率,且只有较低的解码复杂度。在瑞利衰落环境下的仿真结果证实了此方案的鲁棒性。     

相关瑞利信道环境下空时编码系统性能分析

主要研究了空时编码系统在相关瑞利衰落信道和高斯噪声环境下的性能。基于Karhunen Loeve去相关变换,将相关的系统子信道系数向量投影到另一组元素间不相关的系数向量。根据所得的去相关的系数向量,得到了系统误码率的解析表达式。同时,将误码率公式表示为有利于数值计算的一元有限积分形式,推广了熟知的不相关瑞利衰落环境下的系统误码率公式。对所得理论结果进行数值仿真,结果表明相关性使系统编码增益降低1～2dB。     

改进遗传算法及其在背包问题中的应用

介绍了一种改进的遗传算法,给出了应用该算法的具体步骤。该算法通过使用二元染色体编码方式,利用基因处于不同状态的概率来表示等位基因,既使染色体具有了更多的信息量,又能够保证遗传算法的收敛性。通过旋转变换实现了染色体的进化,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。并利用组合优化中典型的背包问题对算法进行了验证,并和基本遗传算法的结果进行了比较,验证了算法的有效性