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搜索结果: 46-60 共查到计算机科学技术 信号相关记录232条 . 查询时间(0.286 秒)
随着集成电路特征尺寸不断缩小,软错误已经成为影响电路可靠性的关键因素.计算软错误影响下逻辑电路的信号概率能辅助评估电路的可靠性.引起逻辑电路信号概率计算复杂性的原因是电路中的扇出重汇聚结构,本文提出一种计算软错误影响下逻辑电路可靠度的方法,使用概率公式和多项式运算,对引发相关性问题的扇出源节点变量作降阶处理,再利用计算得到的输出信号概率评估电路可靠度.用LGSynth91基准电路、74系列电路和I...
利用采样频率和频域数据的关系,对空时离散傅里叶变换(DFT)投影方法进行改进,并且讨论分析了采样频率对其解相干性能的影响,然后将窄带旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)类算法应用到宽带相干源方位估计中,提出一种基于空时DFT投影的宽带ESPRIT算法。仿真结果表明,适当地增加采样频率可以改善空时DFT投影方法的方位估计性能,并且比起快速傅里叶变换(FFT)插值法,空时DFT投影方法具有更加优越...
1、离散信号分析:会求解离散序列的Z变换及反Z变换、理解傅立叶变换的定义、物理意义;掌握离散信号的频谱求解方法,序列傅立叶变换的性质,在此基础上分析信号频谱的特点。2、离散系统分析:会通过差分方程描述系统结构或由系统结构写出差分方程,求解系统的时域特性和Z域特性(H(z)),理解离散系统的频率响应特性 的定义及其物理意义,掌握系统的频率响应的公式求解方法和几何作图求解方法,并在基础上能够分析系统的...
针对传统全球定位系统(GPS)弱信号高灵敏度捕获算法运算效率低的问题,提出了一种经过小波滤波预处理的同步数据块累加捕获方法。通过对采样的中频信号进行小波滤波预处理,根据有用信号与噪声在小波变换时所具有的不同特性来提高信噪比,同时降低基带处理的数据量;采用经过频率补偿后的同步数据块累加方法,减小多普勒频移搜索空间,提高运算效率,并能显著提高信噪比。仿真结果表明,与传统的高灵敏度捕获方法相比,该方法在...
为了减小室内复杂环境下接收信号强度值(RSSI)波动和个别信标节点被干扰对定位精度的影响,提出一种基于阈值分类及信号强度加权的室内定位算法。先根据室内环境的路径损耗特征,对各参考点进行分类并分别确定其匹配阈值,再将接收信号强度作为参考权重进行加权定位,最终得到更为精确的节点位置。实验表明,该算法能减小RSSI随机抖动引起的误差,有效地削弱个别信标节点被干扰的影响,提高定位精度。
膈肌肌电信号是人体微弱的生物电信号,此信号常受到心电信号的严重干扰。为了提高阈值在膈肌肌电信号降噪的准确度,提出了一种小波尺度谱阈值自适应的降噪算法。该算法先对膈肌肌电信号进行小波变换,再把小波系数转化为小波尺度谱,然后确定心电干扰位置,并且根据心电邻域小波能量自动调整阈值从而去除心电干扰。通过对膈肌肌电信号进行实验分析,并且与小波阈值方法进行对比,结果表明该方法降低了心电干扰并且保留了膈肌肌电信...
为提高甚高频数据广播(VDB)信号的同步精度和解调性能,根据VDB信号基本格式和特点,提出了一种基于解差分的VDB信号的解调算法,该算法消除了频偏引起的同步性能恶化,能够在一组同步码元内完成帧同步、位同步和频偏估计与校正。仿真结果表明,该方法有效提升了VDB信号解调性能。
在正交频分复用(OFDM)系统中,信号的峰均功率比(PAPR)较高,导致发射端信号发生失真,为此提出了一种降低PAPR的算法。详细的介绍了在基带部分通过信号分解的方法将OFDM符号分解为两路信号以降低PAPR值,并验证了在不同的比较门限和分解门限下该方法对PAPR的改善程度。实验仿真结果证明,信号分解法在合理的比较门限和分解门限下能够在基带部分降低3dB~4dB的PAPR值。
太原科技大学2008年硕士研究生入学考试数字信号处理试题。
提出一种使用时频盲源分离(TFBSS)和小波包去噪的胎儿心电信号提取新方法。首先通过重排时频谱时频盲源分离方法进行胎儿心电信号的初次提取,并将初次提取得到的母体心电信号和噪声对应的各路分量置零,其余分量由混合矩阵进行重构;然后再利用重排时频谱的时频盲源分离方法对重构信号进行胎儿心电信号的二次提取,得到含噪声的胎儿心电信号;最后通过小波包去噪抑制胎儿心电信号中的基线漂移和噪声。在胎儿心电信号和母体心...
赝高电子迁移率晶体管 (pHEMT) 目前广泛应用于低噪声放大器的设计,其小信号等效电路模型对于计算机电子设计自动化 (EDA) 设计尤为重要。本文介绍了一种 pHEMT 小信号等效电路模型的参数提取方法,并采用该方法对一款稳懋公司 0.15 1m 工艺 pHEMT 进行仿真参数提取,结果与稳懋 pHEMT 模型手册中小信号模型对比,吻合良好,进而希望该模型应用于低温 pHEMT 小信号模型参数提...
为提高肢体运动模式识别率,论文提出了一种经验模态分解与多重分形分析相结合的模式识别方法。先用经验模态分解得到代表肌电信号细节的多层内在模态函数,然后在内在模态函数上进行多重分形分析,提取其广义维数谱,作为肌电信号多模式识别的特征向量。最后以改进的K最近邻分类方法-KNN模型增量学习算法,实现对动作模式的识别。在对张开、合拢及腕内旋、腕外旋4个动作的识别实验中,正确识别率达到了93.0%。结果表明,...
特征选取是肌电信号多模式识别的关键,论文根据肌电信号的产生机理提出了选用信号的形态特征实现肌电信号多运动模式识别的新方案。方案中,以分形理论中关联维及分维数的概念分别表征肌电信号的复杂度及自相似性。关联维的计算采用了一种改进的G-P算法、即G-P关联维逼近法。针对操作者手部动作模式的识别问题,论文以关联维和分维数作为表面肌电信号多模式识别的特征向量,分类器采用由对支持向量机构造的二叉树结构多类分类...

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