数字信号处理是信息科学中近几十年来发展最为迅速的学科之一.目前,数字信号处理广泛应用于通信、雷达、声纳、语音与图像处理等领域.而数字信号处理算法的硬件实现一般来讲有三种方式:用于通用目的的可编程DSP芯片;用于特定目的的固定功能DSP芯片组和ASIC;可以由用户编程的FPGA芯片.随着微电子技术的发展,采用现场可编程门阵列FPGA进行数字信号处理得到了飞速发展,FPGA正在越来越多地代替ASIC和PDSP用作前端数字信号处理的运算.该文主要探讨了基于FPGA数字信号处理的实现.首先详细阐述了数字信号处理的理论基础,重点讨论了离散傅立叶变换算法原理,由于快速傅立叶变换算法在实际中得到了广泛的应用,该文给出了基-2FFT算法原理、讨论了按时间抽取FFT算法的特点.该论文对硬件描述语言的描述方法和风格做了一定的探讨,介绍了硬件描述语言的开发环境MAXPLUSII.在此基础上,该论文详细阐述了数字集成系统的高层次设计方法,讨论了数字系统设计层次的划分和数字系统的自顶向下的设计方法,探讨了数字集成系统的系统级设计和寄存器传输级设计,描述了数字集成系统的高层次综合方法.最后该文描述了数字信号处理系统结构的实现方法,指出常见的高速、实时信号处理系统的四种结构;由于FFT算法在数字信号处理中占有重要的地位,所以该文提出了用FPGA实现FFT的一种设计思想,给出了总体实现框图;重点设计实现了FFT算法中的蝶形处理单元,采用了一种高效乘法器算法设计实现了蝶形处理单元中的旋转因子乘法器,从而提高了蝶形处理器的运算速度,降低了运算复杂度.
上传时间： 2013-05-23
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·高级信号处理的有关信号检测的理论比较多
上传时间： 2013-07-12
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随着无线通信技术的不断发展，人们对移动通信及宽带无线接入业务需求的不断增长，无线频谱资源显得日益匮乏。因此，如何提高频谱利用率，一直以来就是无线通信领域研究的主要任务。认知无线电的提出成为当下解决频谱资源稀缺的一个有效方法。而认知无线电的特性要求认知无线系统必须具备一个可重构的自适应调制解调器。因此，对于认知无线电平台中自适应可重构调制解调器的深入研究具有重大的意义。 软件无线电是实现认知无线电的理想平台。本文首先阐述了软件无线电的基本工作原理及关键技术，对多速率信号处理中的内插和抽取、带通采样、数字下变频、滤波等技术进行了分析与探讨，为设计自适应可重构调制解调器的设计提供了理论基础。然后介绍了认知无线电系统的构成和基本工作方式，接着重点研究了其中通信模块的FPGA实现。在通信模块的实现中，研究了基于认知无线电的BPSK、π/4 DQPSK、8PSK及16QAM调制解调技术，简要论述了他们的基本概念和原理，并给出了设计方案。接着按信号流程逐一介绍了各个功能模块在DSP+FPGA硬件平台上的实现，并对得到的数据进行了分析，给出了性能测试结果。在此基础上，结合认知无线电系统的要求，提出了可变调制方式，可变传输带宽的自适应可重构调制解调器的设计方案，并对其中一些关键模块的硬件实现给出了分析，同时给出了收端波特率识别的策略。最后，论文提出了一些新的自适应技术，如波特率估计、信噪比估计等，并给出了应用这些技术的自适应调制解调器的改进方案。
上传时间： 2013-06-17
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200多个常见的VC++加密算法代码，像DES、ASN、hex、rsa等等算法，你可以先下载保存在电脑上，以后或许能用到，加密也是常用的一种程序数据处理方式，实用性比较大。
上传时间： 2013-04-24
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节点是网络系统的基本控制单元，论文提出了一种基于CPLD和多处理器结构的控制网络节点设计方案，它能够提高单节点并行处理能力，其模块化结构增强了节点的可靠性。
上传时间： 2013-08-31
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全国大学生电子设计（课题：波形的合成与分解） 1 任务 设计制作一个具有产生多个不同频率的正弦信号，并将这些信号再合成为近似方波和三角波功能的电路。系统示意图如图1所示： 2要求 2.1 方波振荡器的信号经分频与滤波处理，同时产生频率为1kHz和3kHz与5kHz的正弦波信号，这三种信号应具有确定的相位关系；产生的信号波形无明显失真；幅度峰峰值分别为6V与2V和1.2V； 2.2制作一个由移相器和加法器构成的信号合成电路，将产生的1kHz和3kHz正弦波信号，作为基波和3次谐波，合成一个近似方波，波形幅度为5V，合成波形的形状如图2所示。 图2 利用基波和3次谐波合成的近似方波 2.3 再用5kHz的正弦信号作为5次谐波，参与信号合成，使合成的波形更接近于方波，波形幅度为5V； 2.4根据三角波谐波的组成关系，设计一个新的信号合成电路，将产生的1kHz、3kHz、5kHz各个正弦信号，合成一个近似的三角波形，波形幅度为5V； 2.5合成波形的幅度与直流电平能数字设置和数控步进可调，步进值为0.5V和0.05V； 2.6设计制作一个能对各个正弦信号的幅度进行测量和数字显示的电路，测量误差不大于5％； 2要求 2.1 方波振荡器的信号经分频与滤波处理，同时产生频率为1kHz和3kHz与5kHz的正弦波信号，这三种信号应具有确定的相位关系；产生的信号波形无明显失真；幅度峰峰值分别为6V与2V和1.2V； 2.2制作一个由移相器和加法器构成的信号合成电路，将产生的1kHz和3kHz正弦波信号，作为基波和3次谐波，合成一个近似方波，波形幅度为5V，合成波形的形状如图2所示。 图2 利用基波和3次谐波合成的近似方波 2.3 再用5kHz的正弦信号作为5次谐波，参与信号合成，使合成的波形更接近于方波，波形幅度为5V； 2.4根据三角波谐波的组成关系，设计一个新的信号合成电路，将产生的1kHz、3kHz、5kHz各个正弦信号，合成一个近似的三角波形，波形幅度为5V； 2.5合成波形的幅度与直流电平能数字设置和数控步进可调，步进值为0.5V和0.05V； 2.6设计制作一个能对各个正弦信号的幅度进行测量和数字显示的电路，测量误差不大于5％； 2要求 2.1 方波振荡器的信号经分频与滤波处理，同时产生频率为1kHz和3kHz与5kHz的正弦波信号，这三种信号应具有确定的相位关系；产生的信号波形无明显失真；幅度峰峰值分别为6V与2V和1.2V； 2.2制作一个由移相器和加法器构成的信号合成电路，将产生的1kHz和3kHz正弦波信号，作为基波和3次谐波，合成一个近似方波，波形幅度为5V，合成波形的形状如图2所示。 图2 利用基波和3次谐波合成的近似方波 2.3 再用5kHz的正弦信号作为5次谐波，参与信号合成，使合成的波形更接近于方波，波形幅度为5V； 2.4根据三角波谐波的组成关系，设计一个新的信号合成电路，将产生的1kHz、3kHz、5kHz各个正弦信号，合成一个近似的三角波形，波形幅度为5V； 2.5合成波形的幅度与直流电平能数字设置和数控步进可调，步进值为0.5V和0.05V； 2.6设计制作一个能对各个正弦信号的幅度进行测量和数字显示的电路，测量误差不大于5％； 2要求 2.1 方波振荡器的信号经分频与滤波处理，同时产生频率为1kHz和3kHz与5kHz的正弦波信号，这三种信号应具有确定的相位关系；产生的信号波形无明显失真；幅度峰峰值分别为6V与2V和1.2V； 2.2制作一个由移相器和加法器构成的信号合成电路，将产生的1kHz和3kHz正弦波信号，作为基波和3次谐波，合成一个近似方波，波形幅度为5V，合成波形的形状如图2所示。 图2 利用基波和3次谐波合成的近似方波 2.3 再用5kHz的正弦信号作为5次谐波，参与信号合成，使合成的波形更接近于方波，波形幅度为5V； 2.4根据三角波谐波的组成关系，设计一个新的信号合成电路，将产生的1kHz、3kHz、5kHz各个正弦信号，合成一个近似的三角波形，波形幅度为5V； 2.5合成波形的幅度与直流电平能数字设置和数控步进可调，步进值为0.5V和0.05V； 2.6设计制作一个能对各个正弦信号的幅度进行测量和数字显示的电路，测量误差不大于5％； 一起学习交流 QQ:853594759
上传时间： 2013-10-11
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多传感器信息融合是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段，多传感器信息融合后可以完善地、准确地反映环境特征。本文介绍多传感器数据融合的基本理论。数据融合是把来自不同传感器数据加以综合、相关、互联，提高定位和特征估计的精度。文章对Kalman融合算法进行仿真，对结果进行分析。验证算法的可行性。
上传时间： 2013-10-08
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对脉搏波信号进行分析之前，对信号的去噪非常重要，本论文利用Mallat算法对脉搏波信号进行多分辨分析和去噪，分别对阈值法、平移不变量法、模极大值法的降噪原理进行分析，通过大量实验对比，比较了它们在处理脉搏波信号方面的优缺点。通过对一段含噪脉搏波信号降噪，得到了满意的去噪效果。
上传时间： 2013-10-20
上传用户：lmq0059
文中设计了一种基于无线传输的多点温度采集系统，通过温度传感器采集温度信号，使用无线传感器通讯，结合单片机来处理并通过上位机进行显示，实现了温度采集、多点测量和上位机实时检测的功能。该检测系统使用简单、方便，对于提高工业自动化水平和环境温度测量具有重大意义。
上传时间： 2013-11-10
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无线多媒体传感器网络（WMSNs）中传感器节点采集的数据量非常大，在传输前需对大数据量的多媒体信息进行压缩处理，但是单节点能源受限，存储、处理能力相对较弱。针对无线多媒体传感器网络应用的高效、低耗能的需求这些问题，在图像压缩双正交重叠变换（LBT）的基础上，文中提出了一种基于此变换的分布式无线多媒体传感器网络图像压缩算法。即基于簇结构，把压缩任务分配给其他节点，通过多个节点相互协作，共同完成图像的压缩编码和传输。实验结果表明，在传感器节点散布不均且较为密集的情况下，该算法在高质量、低复杂度和低功耗等方面都有了很大的性能提高。
上传时间： 2014-12-23
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