軟件無線電(SDR，Software Defined Radio)由于具備傳統無線電技術無可比擬的優越性，已成為業界公認的現代無線電通信技術的發展方向。理想的軟件無線電系統強調體系結構的開放性和可編程性，減少靈活性著的硬件電路，把數字化處理(ADC和DAC)盡可能靠近天線，通過軟件的更新改變硬件的配置、結構和功能。目前，直接對射頻(RF)進行采樣的技術尚未實現普及的產品化，而用數字變頻器在中頻進行數字化是普遍采用的方法，其主要思想是，數字混頻器用離散化的單頻本振信號與輸入采樣信號在乘法器中相乘，再經插值或抽取濾波，其結果是，輸入信號頻譜搬移到所需頻帶，數據速率也相應改變，以供后續模塊做進一步處理。數字變頻器在發射設備和接收設備中分別稱為數字上變頻器(DUC，Digital Upper Converter)和數字下變頻器(DDC，Digital Down Converter)，它們是軟件無線電通信設備的關鍵部什。大規模可編程邏輯器件的應用為現代通信系統的設計帶來極大的靈活性。基于FPGA的數字變頻器設計是深受廣大設計人員歡迎的設計手段。本文的重點研究是數字下變頻器(DDC)，然而將它與數字上變頻器(DUC)完全割裂后進行研究顯然是不妥的，因此，本文對數字上變頻器也作適當介紹。 第一章簡要闡述了軟件無線電及數字下變頻的基本概念，介紹了研究背景及所完成的主要研究工作。 第二章介紹了數控振蕩器(NCO)，介紹了兩種實現方法，即基于查找表和基于CORDIC算法的實現。對CORDIc算法作了重點介紹，給出了傳統算法和改進算法，并對基于傳統CORDIC算法的NCO的FPGA實現進行了EDA仿真。 第三章介紹了變速率采樣技術，重點介紹了軟件無線電中廣泛采用的級聯積分梳狀濾波器 (cascaded integratot comb， CIC)和ISOP(Interpolated Second Order Polynomial)補償法，對前者進行了基于Matlab的理論仿真和FPGA實現的EDA仿真，后者只進行了基于Matlab的理論仿真。 第四章介紹了分布式算法和軟件無線電中廣泛采用的半帶(half-band，HB)濾波器，對基于分布式算法的半帶濾波器的FPGA實現進行了EDA仿真，最后簡要介紹了FIR的多相結構。 第五章對數字下變頻器系統進行了噪聲綜合分析，給出了一個噪聲模型。 第六章介紹了數字下變頻器在短波電臺中頻數字化應用中的一個實例，給出了測試結果，重點介紹了下變頻器的：FPGA實現，其對應的VHDL程序收錄在本文最后的附錄中，希望對從事該領域設計的技術人員具有一定參考價值。
上傳時間： 2013-06-30
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碼元定時恢復(位同步)技術是數字通信中的關鍵技術。位同步信號本身的抖動、錯位會直接降低通信設備的抗干擾性能，使誤碼率上升，甚至會使傳輸遭到完全破壞。尤其對于突發傳輸系統，快速、精確的定時同步算法是近年來研究的一個焦點。本文就是以Inmarsat GES/AES數據接收系統為背景，研究了突發通信傳輸模式下的全數字接收機中位同步方法，并予以實現。 本文系統地論述了位同步原理，在此基礎上著重研究了位同步的系統結構、碼元定時恢復算法以及衡量系統性能的各項指標，為后續工作奠定了基礎。 首先根據衛星系統突發信道傳輸的特點分析了傳統位同步方法在突發系統中的不足，接下來對Inmarsat系統的短突發R信道和長突發T信道的調制方式和幀結構做了細致的分析，并在Agilent ADS中進行了仿真。 在此基礎上提出了一種充分利用報頭前導比特信息的，由滑動平均、閾值判斷和累加求極值組成的快速報頭時鐘捕獲方法，此方法可快速精準地完成短突發形式下的位同步，并在FPGA上予以實現，效果良好。 在長突發形式下的報頭時鐘捕獲后還需要對后續數據進行位同步跟蹤，在跟蹤過程中本論文首先用DSP Builder實現了插值環路的位同步算法，進行了Matlab仿真和FPGA實現。并在插值環路的基礎上做出改進，提出了一種新的高效的基于移位算法的位同步方案并予以FPGA實現。最后將移位算法與插值算法進行了性能比較，證明該算法更適合于本項目中Inmarsat的長突發信道位同步跟蹤。 論文對兩個突發信道的位同步系統進行了理論研究、算法設計以及硬件實現的全過程，滿足系統要求。
上傳時間： 2013-04-24
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在仿真環境下實現TMS320C6000系列DSP的程序自引導
上傳時間： 2013-08-03
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基于 MSP430F149的MP3 播放器 PCB圖
上傳時間： 2013-06-26
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松下繼電器選型手冊
上傳時間： 2013-07-26
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極值型中值濾波算法在高噪聲率下的濾波效果不是很好，主要原因有以下兩個：首先，濾波窗口中過多的噪聲點會使窗口中的點在排序時產生中值偏移；其次是高噪聲率環境下，可能序列中值本身就是是噪聲點。對此，本文提出
上傳時間： 2013-06-26
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現代通信系統對帶寬和數據速率的要求越來越高，超寬帶(ultra-wideband，UWB)通信以其傳輸速率高、空間容量大、成本低、功耗低的優點，成為解決企業、家庭、公共場所等高速因特網接入的需求與越來越擁擠的頻率資源分配之間的矛盾的技術手段。 論文主要圍繞兩方面展開分析：一是介紹用于UWB無載波脈沖調制及直接序列碼分多址調制(DS-CDMA)的新型脈沖，即Hermite正交脈沖，并且分析了這種構建UWB多元通信和多用戶通信的系統性能。二是分析了UWB的多帶頻分復用物理層提案(MBOA)的調制技術，并在FPGA上實現了調制模塊。正交Hermite脈沖集被提出用于UWB的M元雙正交調制系統，獲得高數據速率。調整脈沖的脈寬因子和中心頻率能使脈沖滿足FCC的頻譜要求。M元雙正交調制的接收機需要M/2個相關器，遠比M元正交調制所需的相關器數量少。誤碼率一定時，維數M的增加可獲得高的比特率和低的信噪比。雖然高階的Hermite脈沖易受抖動時延的影響，但當抖動時延范圍小于0.02ns時，其影響較為不明顯。本文認為1～8階的Hermite脈沖皆可用，可構成16元雙正交系統。 正交Hermite脈沖集也可以構造UWB多用戶系統。各用戶的信息用不同的Hermite脈沖同時傳輸，其多用戶的誤比特率上限低于高斯單脈沖構成的PPM多用戶系統的誤比特率，所以其系統性能更優。正交Hermite脈沖還可以用于UWB的DS-CDMA調制，在8個脈沖可用的情況下，最多可容64個用戶同時通信。 基于MBOA提出的UWB物理層協議，本文用Verilog硬件語言實現了調制與解調結構，并用Modelsim做了時序驗證。用Verilog編程實現的輸出數據與Matlab生成的UWB建模的輸出結果一致。為了達到UWBMB-OFDM系統的FFT處理器的要求，一個混和基多通道流水線的FFT算法結構被提出。其有效的實現方法也被提出。這種結構采用多通道以獲得高的數據吞吐量。此外，它用于存儲和復數乘法器的硬件損耗相比其他的FFT處理器是最少的。高基的FFT蝶算減少了復數乘法器的數量。在132MHz的工作頻率下，整個128點FFT變換在此結構模式下只需要242.4ns,滿足了MBOA的要求。
上傳時間： 2013-07-29
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近年來微光、紅外、X光圖像傳感器在軍事、科研、工農業生產、醫療衛生等領域的應用越來越為廣泛，但由于這些成像器件自身的物理缺陷，視覺效果很不理想，往往需要對圖像進行適當的處理，以得到適合人眼觀察或機器識別的圖像。因此，市場急需大量高效的實時圖像處理器能夠在傳感器后端對這類圖像進行處理。而FPGA的出現，恰恰解決了這個問題。 近十年來，隨著FPGA(現場可編程門陣列)技術的突飛猛進，FPGA也逐漸進入數字信號處理領域，尤其在實時圖像處理方面。Xilinx的研究表明，在2000年主要用于DSP應用的FPGA的發貨量，增長了50％；而常規的DSP大約增長了40％。由于FPGA可無比擬的并行處理能力，使得FPGA在圖像處理領域的應用持續上升，國內外，越來越多的實時圖像處理應用都轉向了FPGA平臺。與PDSP相比，FPGA將在未來統治更多前端(如傳感器)應用，而PDSP將會側重于復雜算法的應用領域。可以說，FPGA是數字信號處理的一次重大變革。 算法是圖像處理應用的靈魂，是硬件得以發揮其強大功能的根本。”共軛變換”圖像處理方法是一種新型的圖像處理算法，由鄭智捷博士上個世紀90年代初提出。這種算法使用基元形狀(meta-shape)技術，而這種技術的特征正好具備幾何與拓撲的雙重特性，使得大量不同的基于形態的灰度圖像處理濾波器可用這種方法實現。該種算法在空域進行圖像處理，無需進行大量復雜的算術運算，算法簡單、快速、高效，易于硬件實現。通過十多年來的實驗與實踐證明，在微光圖像，紅外圖像，X光圖像處理領域，”共軛變換”圖像處理方法確實有其獨特的優異性能。本篇論文就針對”共軛變換”圖像處理方法在微光圖像處理領域的應用，就如何在FPGA上實現”共軛變換”圖像處理方法展開研究。首先在Matlab環境下，對常用的圖像增強算法和”共軛變換”圖像處理方法進行了比較，并且在設計制作“FPGA視頻處理開發平臺”的基礎上，用VHDL實現了”共軛變換”圖像處理方法的基本內核并進行了算法的硬件實現與效果驗證。此外，本文還詳細地討論了視頻流的采集及其編碼解碼問題以及I2C總線的FPGA實現。
上傳時間： 2013-04-24
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本論文首先描述了數字下變頻基本理論和結構,對完成各級數字信號處理所涉及到的CORDIC、CIC、HB、DA、重采樣等關鍵算法做了適當介紹;然后根據這些算法提出了基于FPGA實現的結構并進一步給出了性能分析;并且從數字下變頻的系統層次上考慮了各模塊彼此間的性能制約,從而選擇合理配置、優化系統結構以獲得模塊間的性能均衡和系統性能的最優化;最后給出了FPGA實現的數字下變頻器在測試中產生的波形和頻譜,作了測試結果分析.
上傳時間： 2013-05-25
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matlab下面的kalman濾波程序matlab下面的kalman濾波程序matlab下面的kalman濾波程序
上傳時間： 2013-04-24
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