基础上
共 31 篇文章
基础上 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 31 篇文章，持续更新中。
光流法在运动目标识别领域的理论与应用
<span id="LbZY">在介绍运动检测以及光流的基本概念的基础上引出基于光流方程的两种常用的图像分析方法--梯度法、块匹配法；通过对光流法在红外图像序列的运动目标检测、活动轮廓模型以及医学图像处理方面的应用来阐述这两种光流法的优缺点进行分析从而得出光流法在运动图像识别领域具有较大的优势，最后对光流法在未来其他领域的应用提出展望。</span><br />
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宽带镜频抑制混频器应用研究
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px;">雷达和通信系统中，采用镜频抑制混频器能够有效抑制镜像频率，提高系统的抗干扰能力，同时能够有效的回收镜频能量，提高工作效率。在介绍镜像干扰原理的基础上，文中
基于FPGA和虚拟仪器的DDS信号发生器设计
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">将虚拟仪器技术同FPGA技术结合，设计了一个频率可控的DDS任意波形信号发生器。在阐述直接数字频率合成技术的工作原理、电路构成的基础上，分别介绍了上位机
基于新型CCCII的电流模式积分电路
介绍了广泛应用于各种电流模式电路的第二代电流控制电流传输器原件的跨导线性环特性和端口特性，以及其基本组成共源共栅电流镜，并提出了基于共源共栅电流镜的新型COMS电流传输器。在此基础上，设计了基于电流控制电流传输器的电流模式积分电路，并利用Hspice软件进行输入为正弦波和方波时的输出波形的仿真验证。<br />
<img alt="" src="http://dl.eeworm.com/ele/i
基于小波分析的低截获信号检测方法研究
<span id="LbZY">在鱼雷技术发展中，低截获概率技术（LPI）的采用大大提高鱼雷的作战能力，同时也对截获信号提出了更高的要求。本文将基于小波分析的检测方法，具体对有效的低截获特征信号信号进行检测，相比于短时傅里叶变换的基础上，采用Daubechies5小波对信号进行分解变换，证明小波分析方法的有效性及优越性。</span><br />
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数字预失真系统反馈通道增益平坦度的补偿
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">针对数字预失真系统对反馈链路平坦度的要求，提出一种在不断开模拟链路的前提下，采用单音测量WCDMA&LTE混模基站射频拉远单元反馈链路的增益平坦
理解和应用数字电位器
描述了数字电位器工作原理、特点、分类及广泛应用，阐述了与机械电位器相比，数字电位器的优点，同时也描述了数字电位器AD5272内部电路结构，在此基础上进一步提出了对数字电位器AD5272应用电路系统的设计。结果表明，在低成本的前提下，将数字电位器的性能及应用充分展示，同时验证了数字电位器更为经济实用。<br />
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运算放大器电路分析精华 横流输出解析
我们经常看到很多非常经典的运算放大器应用图集，但是这些应用都建立在双电源的基础上，很多时候，电路的设计者必须用单电源供电，但是他们不知道该如何将双电源的电路转换成单电源电路。<br />
在设计单电源电路时需要比双电源电路更加小心，设计者必须要完全理解这篇文章中所述的内容。<br />
基于多环锁相宽带细步进频率合成器的设计
<span id="LbZY">为了满足宽频段、细步进频率综合器的工程需求，对基于多环锁相的频率合成器进行了分析和研究。在对比传统单环锁相技术基础上，介绍了采用DDS+PLL多环技术实现宽带细步进频综，输出频段10~13 GHz，频率步进10 kHz，相位噪声达到-92 dBc/Hz@1 kHz，杂散抑制达到-68 dBc，满足实际工程应用需求。<br />
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一种改进的LPCC参数提取方法
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">为了提高语音信号的识别率，提出了一种改进的LPCC参数提取方法。该方法先对语音信号进行预加重、分帧加窗处理，然后进行小波分解，在此基础上提取LPCC参数，从而构成新向量作为每帧信号的特征参数。最后采用高斯混合模型（GM
基于帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA-SIFT（基于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上，优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除