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设计并实现了低功耗的欠采样保持(under-sampling and hold)电路,该电路可应用在模数转换器的前端.该电路选取全差分的电荷传递式开关电容结构,具有欠采样功能的高速自举开关及连续时间共模负反馈结构的两级运算放大器.该电路基于SMIC CMOS 0.18μm 1P6M工艺绘制,测试结果表明,在电源电压为3.3 V,采样频率fs为2 MHz,信号频率fa为2.01 MHz时,总功耗约为1 mW,等效信号频率fa'为10 kHz的信噪失真比RSND为47 dB.该电路可以广泛应用于频移键控调制系统中. 相似文献
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传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度. 相似文献
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