看id
共 71 篇文章
看id 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 71 篇文章，持续更新中。
基于原型滤波器的语音信号滤波分析与仿真实现
<span id="LbZY">滤波器是对特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除，以得到一个特定频率或消除一个特定频率的电路。原型滤波器又是设计其他滤波器的基础。本文基于MATLAB实验平台，研究了原型滤波器的基本概念和设计方法，介绍了巴特沃思滤波器和切比雪夫I型滤波器，并且运用MATLAB对语音信号进行频谱分析。<br />
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一种适用于射频集成电路的抗击穿LDMOS设计
<span id="LbZY">提出了一种具有深阱结构的RF LDMOS，该结构改善了表面电场分布，从而提高了器件的击穿电压。通过silvaco器件模拟软件对该结构进行验证，并对器件的掺杂浓度、阱宽、阱深、栅长进行优化，结果表明，在保证LDMOS器件参数不变的条件下，采用深阱工艺可使其击穿电压提升50%以上。<br />
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EMI/EMC设计秘籍
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EMC工程师需要具备那些技能？从企业产品需要进行设计、整改认证的过程看，EMC工程师必须具备以下八大技能：
FIR数字滤波器的MATLAB仿真和DSP的实现
<span id="LbZY">分析了数字滤波器的原理，介绍了采用窗体函数法完成FIR数字滤波器，包括MATLAB仿真和DSP的实现方法。通过MATLAB仿真验证了所设计的滤波器具有良好的滤波功能，以TMS320F2812DSP为核心器件，用DSP控制器来实现FFT算法完成多点、实时控制。实验结果表明，该设计性能稳定、效果良好、实用性强。</span><br />
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空管模拟训练中指令的语音识别与合成技术研究
<span id="LbZY">空中交通管制指令标准用语的训练是空管模拟训练中的重要内容。本文对空管模拟训练中指令的自动语音识别及自动语音合成应答问题进行了分析研究，包括：指令标准用语基本特征的分析，语言模型的文法设计，指令特殊发音的处理，多次应答的处理等，并基于开源语音识别引擎及语音合成引擎，设计并实现了一个语音指令识别及合成系统AIRSS. 系统实验数据分析表明，应答响应时间及语音合成的效果可
基于Matlab_Simulink下的TDMA协议在噪声环境中的仿真研究
<span id="LbZY">时分多址（TDMA）接入是一种按时间划分节点传输信息的传输方式 。本文利用Matlab/Simulink对TDMA（时分多址）协议进行了仿真研究，并对噪声环境下TDMA系统的抗干扰能力做出了分析研究。分析结果表明TDMA协议有良好地抗干扰能力。为TDMA在无线宽带接入网的应用提供了理论支持。<br />
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基于LDA的SIFT算法在图像配准中的应用
<span id="LbZY">针对SIFT算法复杂程度高，实时性差，在维数较高的图像配准中并不实用的问题，提出了一种基于线性鉴别分析（LDA）的SIFT算法（SIFT-LDA）。首先利用SIFT算法提取出图像的特征点向量，然后用LDA方法对其进行特征抽取并降维。通过高维自然图像和单幅人脸图像进行实验，实验结果表明SIFT-LDA算法在保证匹配精度的同时，实时性要优于传统的SIFT算法，其匹配时间
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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基于卡尔曼滤波与Mean Shift的运动车辆跟踪
<span id="LbZY">针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先，卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置；其次， Mean Shift算法在这点的邻域内寻找目标真实的位置；最后，在目标出现大比例遮挡情况时，利用卡尔曼残差来关闭和打开卡尔曼滤波器。实验表明该算法在目标尺度变化、遮挡等情况下对快速运动的目标能够取得较好的跟踪效果。</span><
MOS开关管参数手册
ID 型号厂家用途构造沟道v111(V) ixing(A) pdpch(W) waixing 1 2SJ11 东芝DC, LF A, JChop P 20 -10m 100m 4-2 2 2SJ12 东芝DC, LF A,J Chop P 20 -10m 100m 4-2 3 2SJ13 东芝DC, LF A, JChop P 20 -100m 600m 4-35 4 2SJ15 富士通DC, L
基于Kalman滤波的多传感器信息融合研究
<span id="LbZY">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。<br /